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

为了保证敏感数据处理后可用性不受影响,可采用高效且准确的敏感数据替换技术,通过保留数据的关键特征和信息价值,确保在保护隐私的前提下,数据仍能支持业务分析和决策。此外,通过调整敏感数据替换规则策略,保障数据的可用性和准确性。上讯敏捷数据管理平台可提供敏感数据管理功能,自动识别并仿真地处理各类敏感信息以及数据交付流程,支持全库及子集扫描,涵盖个人身份、地理位置、组织机构等多种数据类型。同时,通过内置双重敏感数据替换模式,可将恢复后的生产数据在恢复库内自动扫描发现敏感数据,直接采用本地覆盖的方式进行替换,敏感数据处理与交付采用自动化方式,从而实现智能化的敏感数据仿真替换与测试数据的快速交付。敏捷数据管理平台为企业上、中、下游数据的高效使用提供了一套综合数据安全治理解决方案。医疗影像图变形

医疗影像图变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

在高效恢复的同时,ADM在存储资源利用上也展现了极高的经济性,这主要得益于其独特的存储资源占用机制。传统的完整数据恢复需要占用与原始数据量等同的存储空间。而ADM的虚拟副本在创建初期,*对新写入的数据计入资源占用。因为所有虚拟副本都共享一份数据快照作为基础数据的黄金副本,只有当某个副本发生了数据写入或修改时,系统才会为这些变更的数据块分配新的存储空间(这是一种写时复制的技术)。例如,一个1TB的数据库,即使同时挂载了5个虚拟副本用于不同团队,其初始占用的额外存储空间也近乎为零。这种机制使得企业可以毫无顾虑地频繁创建数据环境,用于恢复、测试或分析,而无需担心存储成本会式增长,实现了数据利用的“降本增效”。远端复制任务数据抽取组合式敏感数据处理。

医疗影像图变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

在现代混合IT架构成为主流的背景下,ADM展现出其***保护所有应用的强大能力,其保护对象***覆盖文件系统、商业数据库、国产化数据库、虚拟化平台、云平台、容器等。这意味着企业可以使用一个统一的平台来管理其全域数据资产。无论是运行在物理机或虚拟机上的文件系统,还是Oracle、SQL Server等商业数据库,抑或是是达梦、金仓等国产化数据库,ADM都能提供一致的保护水准。同时,它深度集成主流的虚拟化平台(如VMware、Hyper-V)和云平台,能够直接对虚拟机实例进行整机备份。对于现代化的微服务架构,ADM也与时俱进,支持对容器(如Kubernetes集群中的有状态应用)进行持续性的数据保护。这种全栈覆盖的特性,有效解决了企业因技术栈多样而导致的数据保护方案碎片化问题。

ADM通过整合压缩存储与数据虚拟化,所构建的不仅*是一套临时的成本优化工具,更是一种面向未来的数据管理战略架构。存储即压缩技术应对了数据量自然增长带来的基础成本压力,而数据库虚拟化技术则从根本上颠覆了“数据使用必伴随存储成本线性增加”的传统困境。二者结合,使得企业能够以近乎恒定的存储成本,去支撑不断扩张的数据使用场景。当虚拟库的数量越来越多时,这种架构的优势愈发凸显,存储成本将会呈倍数级节约。这使得企业可以毫无后顾之忧地推进数据中台建设、深化敏捷开发实践、扩大数据分析应用,因为数据供给的存储瓶颈已被彻底打破。此项技术赋能企业将数据资源转化为核心竞争力的同时,确保了总拥有成本(TCO)的可控与优化,奠定了其在数字化转型中的关键基础设施地位。敏捷数据管理平台能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗?

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近年来,随着大数据、云计算、移动互联网等信息技术的不断深入,数据作为企业无形资产的潜在价值得到提升,虚拟化、云化的不断应用,带来了业务系统及数据的爆发式增长。新技术的不断创新与应用,促使着数据使用场景不断增多,如何能将数据全生命周期的使用效率提高,同时降低成本,并使安全性得以保证,成为当下亟待解决的问题。上讯敏捷数据管理平台是一种既可以达到解放业务系统的效果,又可以做到对数据的采集、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数据管理平台,符合当前对数据资产合法利用和安全管理的需求方向。副本数据管理产品有哪些功能?虚拟副本

敏捷数据管理平台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。医疗影像图变形

ADM敏捷数据管理平台产品的敏感数据管理功能,有力保障了企业数据安全使用。可实现敏感数据的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。


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