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

目前专业备份软件和云备份在企业数据安全保护方案中应用较为广*。上讯敏捷数据管理平台ADM以其高效、安全、兼容多种存储类型和平台的特点,成为了一个可靠的数据保护和管理解决方案。支持多存储类型,包括DAS、SAN和对象存储,并可接入第三方云存储。这意味着无论企业使用何种类型的存储资源,ADM都能提供适配的备份解决方案。同时,ADM还具备针对云服务器和虚拟化平台的备份恢复功能,覆盖了华为云、阿里云等主流云服务,这为云端的数据保护提供了强有力的支持。ADM还采用了高效的重删技术和多线程处理技术,以减少数据量和降低网络负担,从而优化文件备份过程。而在安全性方面,ADM在传输过程中对数据进行压缩和加密,确保数据的安全性。快速恢复能力也是ADM的一个突出特点,它实现了即时挂载恢复,提高了数据恢复的速度和可靠性。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。新老版本并行

新老版本并行,上讯敏捷数据管理平台ADM

敏捷数据管理平台备份数据有效性验证场景及价值:场景:备份数据是数据安全一道防线,大部分用户在生产网络中已部署了如NBU、Commvault等常见备份系统,为了保证备份数据的可恢复性及可用性,需要经常对备份数据做恢复校验,而手动恢复校验比较耗时耗力,因此导致了做备份数据恢复校验的频率不够。价值:采用ADM实现备份数据的恢复校验,可以将NBU、Commvault等备份系统的备份策略导入到ADM平台中,并根据备份策略创建不同的恢复任务,且恢复任务可以进行恢复排期,帮助用户实现自动化的周期性的备份数据恢复校验,节约了大量的人力成本,且增加了备份数据恢复的频率,为备份数据的可恢复性可用性提供了更好的保障。传统备份技术ADM的静态数据脱*功能内置丰富的仿真脱*算法。

新老版本并行,上讯敏捷数据管理平台ADM

近年来,证券业务快速发展,信息系统变更日益频繁,敏捷开发、快速迭代已经成为支持业务创新的必要条件。数据库作为信息系统运行的重要支撑,数据准备和交付的自动化程度对系统开发、测试效率有大的影响。

Gartner对CDM的定义是,它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据,在非生产存储上生成“黄金副本”(Golden Image),这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式,可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器,分别用于备份恢复、容灾或开发测试等。

上讯敏捷数据管理平台(ADM)既能达到解放业务系统的效果,又可同时降低成本,并使安全性得以保证,在做到对数据的采集、传输、存储、使用、流转、管理等关键环节进行效率和安全双重保障的同时,解决数据在使用流转过程中每个阶段遇到的具体痛点,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。该平台是副本数据管理领域重要的产品转化与实践应用,为副本数据的管理提供了具体的解决方案。ADM使数据存储成本倍数级节约,提升数据存储环节的效能。

新老版本并行,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能,将处理过的数据进行分组管理,从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别,做到从源头划分类别,使下游测试数据管理形成上游数据源-中游数据中转-下游数据目标的闭环式数据使用流程,规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人,自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时,ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图,可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器,以及数据快照的层级关系,方便对系统全局的数据使用结构进行预览,通过可视化的结构拓扑图,帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系,完善数据流转路径,优化数据资源的合理分配,可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。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。数据变形算法

ADM可对虚拟副本拍摄快照实现数据副本状态的保留进行灵活的数据版本管理,适用于数据库和文件。新老版本并行

数据库虚拟化技术是一种创新的数据库管理解决方案,数据库虚拟化技术通过创建一个虚拟层,使得多个虚拟数据库能够共享相同的基础物理数据源。这意味着可以在不复制实际数据的情况下,为不同的业务需求提供服务。在测试环境中,这种技术可以迅速生成一个或多个虚拟数据库实例,每个实例都可以模拟真实数据库的行为,但实际上只占用极小的存储空间。例如,一个具有10TB数据量的虚拟数据库在创建时可能只需要1GB的存储空间,这降低了存储成本,并缩短了部署时间。新老版本并行

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