上讯敏捷数据管理平台ADM基本参数
  • 品牌
  • InforCube
  • 型号
  • ADM
  • 软件类型
  • 数据管理软件
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
  • 软件名称
  • 上讯敏捷数据管理平台
  • 产地
  • 中国
  • 厂家
  • 上海上讯信息技术股份有限公司
上讯敏捷数据管理平台ADM企业商机

上讯信息新一代数据备份恢复与管理解决方案是通过部署敏捷数据管理平台ADM产品实现,该产品为自主研发的数据管理平台型产品,兼容市面上常见的国产化数据库,包括GBase8a、达梦、人大金仓、巨杉、OpenGauss、TDSQL、爱可生ACTION、TiDB、OceanBase等,数据获取方式采用全量备份、后续持续增量与全量快照合成、实时日志同步的方式,相较于传统数据获取方式,存储空间得到了明显节约。从信息化时代到如今的数字化时代,数据资产已然成为一项重要的生产要素,企业牢牢把握手中的数据资产充分释放数据要素的价值,是获得核心竞争力的重要武器。国产备份厂商需及时兼容信创环境,为国产化部署提供安全保障,充分调研数据备份恢复业务需求侧的业务变更,解决国产化部署后遇到的实际痛点问题,完成一次备份恢复业务供给侧的华丽转身!哪个产品支持仿真的敏感数据处理?数据的自动准备

数据的自动准备,上讯敏捷数据管理平台ADM

为满足企业对数据管理的需求,敏捷数据管理平台(ADM)构建了综合、统一、自动化的数据管理平台,实现从数据获取、数据存储、数据处理、数据使用,到数据归档、数据销毁的数据闭环式全生命周期管理,达到统一副本数据管理。通过敏捷数据管理平台(ADM)的部署,不仅可以实现分钟级的数据恢复及副本数据交付,也可以实现数据管理成本 80%-90%的下降,可同时满足多场景数据副本的需求;与此同时,数据的全生命周期管理,充分释放数据价值,推动企业业务的长足发展。充分发挥上讯ADM专注于数据备份与恢复管理。

数据的自动准备,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM 构建的双重敏感数据处理模式在行业内排名靠前,在保证处理性能优势的前提下,兼容通用关系型数据库、分布式数据库、文本文件,支持不同数据库间的异构处理,支持 FTP 和 SFTP 的远程文件处理,支持即时与定时处理,支持 Windows/Linux/Unix 等操作系统平台,支持 IPV4/IPV6 网络协议,提供灵活的敏感数据处理策略参数设置及定制化开发变形规则。ADM 的敏感数据处理引擎既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节,也可以单独作为敏感数据处理的抽取系统,两种模式满足了当前用户对敏感数据处理的全部需求。

敏捷数据存储对数据处理环节中的数据存储部分进行了创新,采用独特的压缩存储池存放备份数据,将单独的卷管理器和文件系统角色结合在一起,由文件系统掌握磁盘的基础结构,传统文件系统一次只能在单个磁盘上创建,如果有两个磁盘,则必须创建两个单独的文件系统,而卷管理器和文件系统的组合解决了这个问题,它允许创建许多共享可用存储池的文件系统。该存储池的优势之一是对磁盘物理布局的控制,当将其他磁盘添加到池中时,现有文件系统可以自动增长,而新空间可用于所有文件系统,即可以通过添加硬盘来增大池的存储容量,进行分区和格式化。什么产品能用于数据的备份与恢复?

数据的自动准备,上讯敏捷数据管理平台ADM

敏捷数据管理平台(ADM)在设计之初就明确了产品的目标价值:以数据为基础、以使用为导向、以安全为前提、以敏捷为目的,力争做理解用户数据使用痛点的产品。结合数据在使用流转过程中每个阶段的具体痛点,综合考虑了阶段问题的解决、数据的流动性等因素,提出了面向企业上中下游数据的高效使用、安全管控、综合治理的方案,在保证数据安全的同时,充分发挥了数据的价值。ADM通过四大功能管理模块:数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理实现了高效数据备份、数据快速交付、数据安全处理以及数据集中管控,在保证数据使用安全的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本,通过自动化、闭环式的方式实现了数据备份以及副本数据管理的成本控制、灵活管理与高效应用。


上讯ADM产品的安全性体现在对数据进行清洗漂白,保证数据信息安全。充分发挥

哪个产品能解决软件开发测试部门的供数需求?数据的自动准备

敏捷数据管理平台ADM产品的敏感数据管理功能可实现敏感数据定义识别与仿真处理,保障数据流转环节的安全性。通过智能定义敏感数据类型,自动发现和识别敏感数据,包括数据类型、内容、约束关系,灵活排序减少人为筛选,准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合,保证变形后数据仍具有业务属性,数据表间关系仍具有业务一致性,不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据,包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别,通过内置的变形规则进行处理,将数据敏感部分去隐私化,但并不失去数据挖掘的价值特征,减少数据隐私泄露带来的风险和损失,甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。数据的自动准备

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