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

敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景:测试环境是数据使用**为频繁的一个场景,涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题,也是数据治理**容易忽视的一个场景,做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值:采用ADM实现测试数据管理,可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付,提升百倍以上的数据交付能力;同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源;可以帮助用户实现测试数据的版本管理,杜绝僵尸数据;同时也可以实现测试数据的集中统一管理,降低数据泄露的风险。ADM可实现备份数据任意时间点挂载恢复快速对恢复数据进行验证。建表

建表,上讯敏捷数据管理平台ADM

安全高效管理企业数据的关键在于构建一套综合的数据管理体系,该体系应涵盖数据的收集、存储、处理、分析和使用等各个环节。上讯敏捷数据管理平台ADM,企业能够依托其基于CDM的数据库虚拟化技术,实现数据全生命周期的安全高效管理。ADM不仅提供数据备份恢复、验证、敏感数据处理及分发交付等功能,确保数据的安全使用,同时优化了数据使用效率,降低了存储成本。通过数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理和数据敏感数据处理管理等模块,ADM实现了数据复制容灾、存储管理和审计管理,自动化地控制了数据使用成本,管理了数据版本,促进了数据开发利用,从而充分挖掘了数据资产的潜在价值,为企业数据的安全高效管理提供了强有力的支持。清理环境ADM数据副本拓扑结构有助于完善测试数据的组织关系,优化测试数据的资源分配。

建表,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台ADM产品为非生产环境中的数据使用提供了大范围的安全性保障。ADM内置了双重敏感数据处理模式,一是通过基于虚拟数据库的方式,实现在虚拟环境中隔离和保护原始数据;二是数据抽取方式,支持从多种数据源中灵活抽取并进行变形处理。此外,ADM能够自动地发现敏感数据,智能定义敏感数据类型,并准确定位敏感数据源。结合丰富的算法和仿真字典库,ADM不仅确保变形后的数据保持业务属性,还保持了数据表间关系的业务一致性。为了集中管理数据使用流程,ADM跟踪数据流向,识别虚拟数据库的使用状态,实时拍摄快照,保留数据版本,实现了测试数据版本的快速回退,从而有助于对数据版本进行有效管理。这些功能共同作用,确保非生产环境数据的安全使用,同时满足企业对于数据安全性和合规性的需求。

在敏感数据处理的过程中,需要根据不同的数据使用场景,选择相应的敏感数据处理方式。较为常见的处理方式包括数据替换、掩码屏蔽、随机化、泛化、平均化、偏移取整等。上讯敏捷数据管理平台ADM,能够准确地自动识别和分类多种敏感信息,包括但不限于个人身份信息、组织机构数据、金融交易详情以及医疗记录等,确保企业关键数据得到保护。在敏感数据处理过程中,ADM凭借内置的正则算法,对敏感数据进行仿真度的替换,既保证了数据的敏感数据处理效果,又维护了数据的完整性和关联性,使得敏感数据处理后的数据仍然具备较高的使用价值。ADM在处理数据上中下游流转的过程是集中统一的,通过全闭环式的传输保证了数据的安全。

建表,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。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。配套

ADM的静态数据脱*功能内置丰富的仿真脱*算法。建表

上讯敏捷数据管理平台主要通过数据副本管理的核心专利技术——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、存储黄金副本作为基准数据、虚拟化为多个副本挂载恢复,达到快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标,是主要面向企业数据运维、软件开发测试部门解决自动化闭环取数供数、测试数据快速交付等典型应用场景的问题。主要的应用场景在于金融行业开发测试环境测试数据的敏捷供应,在取数供数方面可以有效弥补Devops业务敏捷化之后的数据短板,帮助测试数据快速、高效地更新,以适应不断更新的测试版本。建表

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