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敏感信息自动发现 信息推荐 上海上讯信息技术股份供应

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***更新: 2025-03-18 21:06:38
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测试数据版本迭代管理,提升开发测试业务的变更效率企业开发需求更新频繁,对测试环境和测试数据提出了同步变更的要求,ADM的虚拟数据库快照功能解决了测试数据版本迭代的问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,保留当前虚拟数据库的状态作为测试数据版本,一旦需要调用某个版本时,只需切换到不同时间点的虚拟库快照即可,灵活实现测试数据版本的任意切换,ADM还支持创建和维护虚拟库级联快照,满足回归测试等具体应用场景,通过这一功能明显提升了开发测试效率、升级迭代效率。通过对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么产品?敏感信息自动发现

敏感信息自动发现,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM兼容物理服务器、虚拟化、云平台的备份源,降低因混合IT环境而需要多套数据保护方案带来的成本压力和管理复杂性。支持国产化操作系统,支持主流平台下的数据库、文件数据保护,支持主流虚拟化平台的保护,支持国产云平台的保护。通过数据库虚拟化技术快速创建副本实现对备份数据的即时挂载恢复,提供业务应急响应能力和数据快速恢复能力,挂载恢复缩短了备份数据恢复的时间,可用于验证备份数据的有效性,直接提升了数据恢复验证的频率。同时,ADM可与第三方备份系统对接,改变传统手动编写脚本恢复数据的方式,通过设置定时策略,自动化实现备份数据恢复的有效性验证,协助企业建立高效的数据保护平台。对敏感数据的保护方式副本数据管理CDM产品与数据备份产品的区别?

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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。

功能节点统一管理,支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构,保障数据服务高可用,并消除单节点故障导致的业务不可用问题,确保数据服务连续性。采用Scale-out架构,根据业务发展规模,按需扩展集群节点,无需停止服务,灵活满足业务需求。同时,ADM支持存储池容量的弹性扩充,满足不断增长的数据存储需求。(2)数据存储成本倍数级节约,提升数据存储环节的效能首先,数据备份面临存储成本高的问题,ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,***降低了备份数据的存储成本;其次,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间,*对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟库的数量越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,例如针对同一份数据创建N个虚拟库,传统方法需要N倍的存储空间占用,而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间,**节约了数据存储环节的资源和成本。为信创而生的新一代数据备份管理产品是上讯ADM产品。

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l异地数据容灾(远程复制)数字化时代,企业进行数据保护,不仅希望能够实现本地数据保护,也要有灾备中心进行异地数据保护。如此,即便本地数据中心遭遇地震、火灾等重大自然灾害或人为操作失误等事故,导致本地备份数据或生产数据发生损坏或丢失时,能够通过异地数据灾备,确保数据可恢复。ADM支持通过远程复制技术,将本地数据同步到异地灾备中心,实现异地数据容灾。基于备份任务,将生产数据备份到本地的存储池,基于远程复制任务,将本地存储池中的备份数据同步到异地存储池中,从而为生产数据提供双重保护,当本地生产数据、或备份数据丢失、损坏时,通过预先设置的容灾策略,在容灾端进行应急接管。海量数据供数于众多场景的数据使用需求是上讯ADM的应用场景。敏感信息自动发现

上讯敏捷数据管理平台为企业上中下游数据的高效使用、安全管控提供了一套综合数据安全治理解决方案。敏感信息自动发现

敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景:测试环境是数据使用**为频繁的一个场景,涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题,也是数据治理**容易忽视的一个场景,做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值:采用ADM实现测试数据管理,可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付,提升百倍以上的数据交付能力;同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源;可以帮助用户实现测试数据的版本管理,杜绝僵尸数据;同时也可以实现测试数据的集中统一管理,降低数据泄露的风险.敏感信息自动发现

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