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

上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持重复数据删除技术,在典型的重复数据删除技术中,根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后,会根据输入侧不同粒度(卷级、文件级、块级)的数据采取不同的数据切分策略,并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略,当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法,通过对数据块进行哈希算法的标记,即指纹(Fingerprint),在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹,则表示已保存了相同的数据块,ADM则不再保存此数据块,而是引用已存在的数据块,从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据,从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题,较大限度地提升重删性能和重删率,为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销,在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余,目的在于不备份任意一个冗余数据。敏捷数据管理平台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

数据变形算法,上讯敏捷数据管理平台ADM

副本数据管理产品能够加快数据恢复速度,它们支持快速定位和细粒度恢复单个文件或对象,而非整个数据集。副本数据管理产品通过重复数据删除和压缩技术节省存储空间,同时减少网络带宽的占用。副本数据管理产品还提供即时数据访问能力,允许用户直接从副本读取数据,无需影响生产环境。在管理效能方面,副本数据管理产品通常具备现代化的用户界面和自动化工具,简化数据保护流程,并通过强大的数据完整性检查和验证机制来确保备份数据的准确性,间接提升产品在合规性和审计方面符合法规要求。敏感数据处理区副本管理技术是对源数据进行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。

数据变形算法,上讯敏捷数据管理平台ADM

数据孤岛指的是数据被分散、隔离和存储在不同的系统、应用程序或部门中,使得数据之间无法有效地交流、共享或整合的情况。这些数据岛屿形成了一个个孤立的实体,难以互相连接或进行有效的数据分析。上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过有效整合企业内各业务系统的数据,实现数据采集、存储、交付和管理的无缝对接,同时利用多项自主研发技术如数据库虚拟化、数据备份恢复、敏感数据脱敏等,打破了企业内数据孤岛现象,促进了数据资源的共享和高效利用。

上讯敏捷数据管理平台的备份校验管理模块优势有三点,首先,通过自动化执行备份数据的恢复和校验流程,简化了操作步骤,减少了人为干预的需求。其次,实现了与第三方备份系统的无缝对接,集中管理存储资源、恢复服务器和任务,提高了管理效率。第三,上讯敏捷数据管理平台支持跨平台数据恢复,自动清理恢复环境和资源调配,进一步提升了数据备份校验的效率和安全性。综合来看,上讯敏捷数据管理平台满足了企业对高效、自动化备份管理的需求,确保了备份数据的质量和可靠性,同时降低了管理复杂性和人力成本。对敏感数据进行管理的产品有哪些?

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副本数据管理CDM本质是针对数据拷贝管理的技术,通过缩减拷贝数据对存储空间造成的资源浪费,为用户节省高额的存储成本。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,提出了集云、物理、虚拟为一体的,面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的综合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、敏感数据替换、分发交付提供一种面向数据全生命周期的安全管理解决方案。敏捷数据管理平台是满足数据安全法规的监管要求的敏感数据处理平台。操作日志审计

上讯ADM专注于备份数据的合理合法开发利用。数据变形算法

上讯敏捷数据管理平台(ADM)的主要技术是(1)ADM内置独有的高效压缩存储池,压缩比高达3:1,存储即压缩,降低了基础数据源获取的存储成本与持续增长的副本数据存储成本。(2)ADM的数据库虚拟化技术,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,虚拟数据库拉起时几乎不占用物理存储空间,在实验室测试环境下拉起一个10TB数据量的虚拟数据库,只占用1GB左右的存储空间,明显节约了存储成本和时间周期,因此针对开发测试场景,需要对同一份数据创建N份副本数据时,存储成本节约近乎N倍。数据变形算法

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