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...
数据副本管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一,可实现副本数据管理CDM产品功能。主要通过数据库虚拟化技术进行生产数据获取、测试基准数据存储、虚拟数据挂载恢复,达到快速交付测试数据、集中管理测试数据存储与流转的目标,是主要针对企业数据运维、软件开发测试、数据统计分析等部门使用数据的实际需求,满足企业软件开发测试部门的取数供数需求与开发测试场景,应用于回归测试等典型测试业务,不断形成一套完整的测试数据管理解决方案。有人了解IT行业的CDM产品吗?金融安全监管
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。批量敏感数据处理CDM是指拷贝数据管理。
近年来,随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的广泛应用,业务系统中的数据呈现爆发式增长,数据已经发展成为信息化时代下新的生产要素,数据作为企业无形资产的潜在价值逐渐得到提升,然而数据只有在不断流动使用中才会产生巨大的价值,数据流转通常经过数据传输、数据存储、数据处理、数据交换等过程,需在保障数据安全的前提下开展上述活动过程,为此,我国出台了一系列法律规范数据流转使用过程中的安全性,《网络安全法》和《数据安全法》是比较典型的对数据安全使用和管理提出要求的法律。
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,ADM的数据库虚拟化**技术,能够做到只需一份基础数据源,即可快速拉起多份虚拟数据库作为数据副本,拉起时不占用物理存储空间,节约了存储成本10倍以上,通常情况下,ADM将TB量级数据库拉起时间控制在分钟级,响应速度快,可满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。因此,ADM同时具备快速交付副本数据和节约副本数据存储的目标,相对于传统的副本数据交付,1份10TB的数据库交付10个应用场景,则需要100TB的存储空间,大约需要花费1个星期的时间,通过应用ADM产品,只需分钟级即可同时在线交付10份10TB的副本数据,而且在未产生新数据写入的情况下,存储空间相较于耗费的100TB几乎是0占用,具体占用级别为GB级别。敏感数据管理产品有哪些?
敏捷数据管理平台(ADM)在设计之初就明确了产品的目标价值:以数据为基础、以使用为导向、以安全为前提、以敏捷为目的,力争做理解用户数据使用痛点的产品。结合数据在使用流转过程中每个阶段的具体痛点,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。ADM通过四大功能管理模块:数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理实现了高效数据备份、数据快速交付、数据安全处理以及数据集中管控,在保证数据使用安全的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本,通过自动化、闭环式的方式实现了数据备份以及副本数据管理的成本控制、灵活管理与高效应用。上讯ADM专注于全流程的数据保护和测试数据敏感处理后的交付,完成全生命周期的数字资产管理。周期性地循环运转
CDM产品哪个厂商做得好?金融安全监管
ADM基于自主研发的数据库虚拟化技术,拥有包括从数据的获取、传输、存储、恢复、管理、创建、使用、回收等多项**技术,对多类型数据进行集中统一的全生命周期管理,实现数据使用的高效敏捷化。采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题,数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用,因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求,创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性,不占用存储空间,在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后,才会产生极少的存储空间占用,这部分空间相比于原始数据库总容量,几乎接近于0。金融安全监管
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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