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...
将ADM旁路式部署在生产业务网络中,采用全量备份、后续持续增量备份与全量快照合成、实时日志同步相结合的方式,将生产业务数据实时捕获到ADM平台,达到持续数据保护的目的,备份接口采用第三方应用提供的官方接口实现数据备份。采用数据库虚拟化**技术在生成数据快照的基础上提供一个可读写的副本作为恢复数据库,由此可以使原有TB量级的数据库在几分钟内恢复完成,缩短了备份数据应急恢复的时间,实现了生产业务的应急接管保证业务的连续性。数据备份承载着企业的一手数据资产。数据分散存放
部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理,有效满足上中下游数据的政策合规。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。敏捷数据备份上讯ADM产品虚拟数据秒级分发,提升了环境准备效率,数据交付时间整体节约100倍以上。
具体到以银行业为首的金融机构在数据使用方面一直在不断探索,而基于CDM技术的敏捷数据管理方案,在针对银行内部生产数据经过共享交换区域实现闭环式数据发布与共享的场景有较好的效果,且在多家大型金融客户现场部署并长时间稳定运行,比较适用于金融行业的数据使用管理。数据资产在未来金融科技创新发展中处于重要地位,金融数据全生命周期管理体系需要更加完备,数据安全和个人隐私需要具备有效的隐私保护手段,综合以上要求,针对外部组织提供数据或进行数据交换时,可采用数据管理与敏感数据处理的联合方案,贯穿组织内部到外部的数据安全发布与使用。
ADM备份校验功能的价值优势在于备份数据的恢复资源集中统一管理、备份数据的使用简单高效、备份数据的恢复实现自动化、备份数据的有效性验证实现自动化、盘活备份数据实现跨平台恢复。备份校验管理可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证两方面的需求,能够覆盖用户现有全部业务系统的备份数据,包括备份集和备份文件,实现跨操作系统平台的数据恢复(如AIX到Linux),达到验证工作的高覆盖率,提高有效性验证的频率。海量数据供数于众多场景的数据使用需求如何满足?
CDM产品方案的选择建议:自动化,在涉及副本数据使用的各个流程,需要做到自动化,包括数据获取、数据存储、数据安全处理、数据交付使用与管理、数据回收与销毁等,尽量减少人为的干预。安全性,CDM作为数据副本存放的介质,其自身的安全性关系到数据副本的安全,所以在选择CDM方案的时候需要考虑到其方案的容错性,是否可以双机部署,或者是否有其他的容错机制。平台化,CDM作为解决副本数据使用痛点的解决方案,要照顾到副本数据使用的各个环节,并且能够处理好各个环节中遇到的问题,做到副本数据的全生命周期管理,并且将整个管理流程平台化,真正解决副本数据使用及其相关的各类问题,能够建设成为综合的副本数据管理平台。上讯信息的ADM产品可应用于数据安全治理领域。原始数据库
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。数据分散存放
ADM压缩保存源端数据库的数据,并保留时间线,方便恢复任意时间点数据。ADM备份全量快照无需格式转换和IO拷贝,直接挂载到应急主机上,快速拉起应用恢复,即采用创新**技术——数据库虚拟化技术实现了通过获取一份数据快照作为基础数据生成黄金副本,快速创建多个虚拟副本。挂载恢复的方式缩短了数据恢复的时间,通常业务RTO时间由小时级甚至天级,缩短到分钟级;挂载恢复降低了数据恢复所占用的存储空间,只对新写入的数据计入存储池空间占用;由于虚拟恢复速度快增加了数据恢复演练的频率,提高了备份数据有效性验证的工作效率。数据分散存放
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...
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