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

在开发测试环境中的工作效率,包括像备份应急恢复和分钟级的数据交付,数据环境准备时间至少缩短了5-6倍,获得的客户收益包括:首先,基于ADM分钟级的数据回滚,回归测试等工作效率得到提高。以回归测试为例,过去,每次都需要先手工从备份系统恢复数据,恢复的时间较长,一次回归测试的数据准备需要耗费的时间可能是一整天甚至几天时间。而利用ADM快速的数据回滚,同样环境下,一天时间可以完成5,6次回归测试。第二,备份恢复实现分钟级。此前,如果测试环境需要备份,需要所有的系统逐个去做备份,非常麻烦;另外,测试数据库的数据损坏以后,数据恢复也需要很长时间。基于CDM的备份恢复更加容易,通过预先在一些时间点打快照,恢复是分钟级的。第三,实现了测试环境的快速搭建。在数据库运行环境就绪的前提下,利用ADM可以分钟级的交付数据,在时间上至少缩短到原来的十分之一。有人知道IT领域的CDM是指什么吗?敏感类型自定义

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ADM采用基于CDM技术的数据备份方式,不同于传统备份方式,CDM技术是以原格式备份为基础,生成具有应用一致性的“黄金副本”,再虚拟化成多个副本直接挂载恢复到目标服务器。原格式备份(又称Image copy)是指直接备份原始的数据文件格式,不生成备份集,好处是恢复时无需restore recovery直接打开即可使用。通过CDM技术恢复的数据,都来源于这份原格式备份的“黄金副本”,只需虚拟化为多个副本远程挂载即可恢复数据,TB量级的数据恢复时间为分钟级,缩短了数据恢复的时间;同时,每一份虚拟副本只消耗极小的存储资源(相较于原始容量几乎为 0),且虚拟副本的数据都是可读可写的,而这些变量数据会消耗一定的存储资源(经过实践分析,变量数据一般不会超过数据总量的10%),从而减少存储资源开销和管理成本。敏感类型自定义上讯ADM产品的成本控制体现在节约基础设施成本,自动化流程节约人力成本。

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金融行业为提升敏捷开发的效率,通常选择更注重数据服务的端到端的CDM方案,在生产到准生产环境、生产到开发测试环境的数据发布,以及组织内部到外部的数据提供或数据交换等业务场景应用。数据作为金融业服务的重要资源,数据安全已经成为金融信息科技重点的监管领域,央行和金融行业监管部门不断下发关于金融创新和金融数据安全的监管要求。通过基于CDM技术的敏捷数据管理方案的建设,既满足金融机构对数据流动价值的挖掘需求,也符合国家对金融数据使用与监控的安全性要求。

CDM产品方案的选择建议:自主可控,相对于 IT 算力和网络资源,数据治理方面企业对技术自主可控的要求更高。金融、电信运营商、事业单位、医疗等越来越多的行业在评估数据管理技术时,选择国产操作系统、国产数据库。以对信息安全要求极高的金融行业为例,信创需求更为突出,以安全、可靠、自主可控的国产操作系统及数据库构建金融信创应用体系,成为金融信创应用的重点。在面对更多国产系统和数据库环境时,要求要有较好的兼容性以及定制开发能力。开放灵活,对于CDM技术方案,要实现数据获取的灵活性,不能只是通过主动备份获取数据,还要兼具对接备份系统获取数据,以及自动上传备份数据获取数据,这样更具有适用性。另外,对于方案的扩展、扩容也要考虑到,是否可以做到横向扩展、扩展后的功能或者节点是否可以归属同一管理平台进行统一管理,是选择CDM产品方案需要关注的重点。有人了解IT行业的CDM产品吗?

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ADM敏感数据管理功能的价值优势在于采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能,实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化,从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程,对数据进行中间不落地的变形、替换,支持数据库子集处理,保证敏感数据管理的灵活性,适应用户多种数据使用场景。CDM产品哪个厂商做得好?数据变形后真实有效

国内排名靠前的CDM技术是什么?敏感类型自定义

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。敏感类型自定义

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