可预期

时间:2024年07月13日 来源:

上讯敏捷数据管理平台(ADM)产品研发从2014年开始,不断探索数据副本管理的模式,并与Gartner合作,从Gartner获取较多关于CDM技术的信息,结合国内市场需求对ADM产品打磨,*终敏捷数据管理平台ADM产品于2016年11月正式通过媒体发布。ADM产品是基于“CDM”技术的平台型数据管理产品,其设计理念为:以“数据”为中心;以“使用”为导向;以“安全”为前提;以“敏捷”为目的。有效性验证的业务增值,是经过传统的数据备份系统多年的数据量累积,数据恢复速度面临严重瓶颈,备份数据的验证变得费时费力,大量备份数据沦为“暗数据”,既没有规范管理形成有效资源,也没有脱*处理存在安全隐患等现象的破冰发展,敏捷数据管理平台ADM产品通过快速对备份数据进行恢复,实现了备份数据恢复有效性验证的增值功能。敏捷数据管理平台ADM可提高数据全生命周期的使用效率、降低成本,并保证数据使用安全。可预期

可预期,上讯敏捷数据管理平台ADM

如今,银行业数字化转型已经开始从多点突破迈向纵深,对于IT保障来说,通过DevOps和持续交付实现敏捷开发,保证上层业务和服务的快速迭代,成为普遍的选择。上讯信息敏捷数据管理平台ADM联合金篆信科GoldenDB为银行业数智化建设提供高质量解决方案,已成功实践应用于国内某大型股份制银行,并完成了方案落地。

ADM与GoldenDB的联合方案持续落地,有力证明了双方适配兼容的稳定性和可靠性,以及用户对联合方案的高度认可。欢迎登录公司网站了解详情并咨询。 本地快照上讯ADM产品虚拟数据秒级分发,提升了环境准备效率,数据交付时间整体节约100倍以上。

可预期,上讯敏捷数据管理平台ADM

从Gartner的新兴技术成熟度曲线来看,2014年尚处于新兴阶段,至2015年则加速发展并日渐成熟。到了2016年,CDM技术已接近成熟度曲线的顶点,成为备受瞩目的新兴技术。在此期间,不少新兴厂家崭露头角,并在国内外市场上获得了广*关注,国际市场中比较有代表性的厂家有:Actifio、Catalogic Software、Cohesity、Delphix、Druva、Rubrik。由此可见国外对于CDM技术的发展处于良好的发展势头,各家厂商为区分CDM产品的同质化,针对产品特色制定了独有的侧重方向,有的针对云环境进行CDM功能的应用,有的针对业务场景进行附加增值,综合目标是能够为客户提供优*的数据管理便捷式体验。

CDM本质是针对数据拷贝管理的技术,可以极大的缩减拷贝数据对存储空间造成的资源浪费,为用户节省了高额的存储成本。通过数据虚拟化技术,用户可以即时创建出生产数据的副本,并可以即时挂载到开发或测试环境中,而不用再搭建新的环境,从生产环境拷贝数据,这节省了大量的时间,提高了数据的使用效率。上讯敏捷数据管理平台ADM作为企业级副本数据管理(CDM)产品,为应对当前复杂的IT环境,ADM提出集云、物理、虚拟为一体的,面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的数据副本分发与交付管理方案,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案。ADM支持自适应源端的全局重删算法与策略,支持任务级与全局指纹库。

可预期,上讯敏捷数据管理平台ADM

企业数据管理方案是一个集数据整合、优化、保护和利用于一体的系统性策略,通过搭建统一平台、强化安全隐私保护以及推动数据共享,确保数据高效合规管理,支持企业决策和业务创新。上讯敏捷数据管理平台产品,以数据为核心,使用为导向,安全为前提,敏捷为目标,贯穿数据采集、存储、分发、使用、管理及回收全生命周期,为企业提供数据备份恢复、验证、敏感数据处理和敏捷交付的完整解决方案。通过自动化,不仅提升数据使用的便捷性和效率,降低存储成本,更确保数据使用的安全与有效管理,充分释放数据副本的潜在价值。虚拟数据库技术是通过获取一份基础数据源,快速拉起多份虚拟数据库挂载给目标业务使用。恢复数据

数据库虚拟化技术对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本作为基准数据,再虚拟化为多个副本挂载恢复。可预期

敏感数据处理的基本原则是确保数据的安全性、隐私性和合规性。在处理敏感数据时,应遵循最小化收集原则,只收集实现特定目的所必需的数据;采取加密措施,保护数据的机密性;定期进行安全审计,确保数据处理活动的合法性和规范性。上讯敏捷数据管理平台ADM,可提供全面的敏感数据管理,自动识别并高仿真地处理各类敏感信息以及数据交付流程,支持全库及子集扫描,涵盖个人身份、组织机构等多种数据类型。同时,ADM内置双重敏感数据处理模式,可将恢复后的生产数据在恢复库内自动扫描发现敏感数据,直接采用本地覆盖的方式进行处理,敏感数据处理与交付完全自动化,从而实现智能化的高仿真敏感数据处理,以及测试数据的快速交付,优化数据管理并减少泄露风险。可预期

上一篇: 测试数据生成

下一篇: 可视化拓扑图

信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责