ADM基于自主研發(fā)的數據庫虛擬化技術,擁有包括從數據的獲取、傳輸、存儲、恢復、管理、創(chuàng)建、使用、回收等多項**技術,對多類型數據進行集中統(tǒng)一的全生命周期管理,實現數據使用的高效敏捷化。采用數據庫虛擬化技術解決了交付業(yè)務數據的速度和頻率問題,數據的快速和多次提供必然導致數據存儲資源的大量占用,因此數據庫虛擬化底層必須采用一種節(jié)約存儲的方式來緩解存儲容量的壓力。存儲虛擬化技術能夠完全滿足這一需求,創(chuàng)建的虛擬數據庫實例與原始數據庫保持數據的一致性和完整性,不占用存儲空間,在初始的虛擬數據庫實例中進行增刪改查的操作后,才會產生極少的存儲空間占用,這部分空間相比于原始數據庫總容量,幾乎接近于0。對接備份系統(tǒng)進行備份數據的自動化恢復校驗有什么方案?仿真處理敏感數據
基于CDM技術的敏捷數據管理方案,通過一份原始數據副本,可快速創(chuàng)建出多個虛擬數據副本,這些虛擬數據副本相對原始存儲幾乎不占用任何存儲空間,且整個發(fā)布動作可以在分鐘級完成。也就是說,該方案在通過獲取一份生產數據作為黃金副本的情況下,可對外發(fā)布多份虛擬數據用于準生產、測試環(huán)境等場景的數據交付,每一份虛擬數據都是互不影響的,并且是可讀寫的,數據在經過變更后,可通過快照進行狀態(tài)保存,多個快照之間可以任意切換,這種數據發(fā)布方式比傳統(tǒng)拷貝的方式,方便快捷、耗時短,且虛擬數據集中存放在數據存儲池中,通過數據掛載方式交付給目標環(huán)境使用,實現了數據快速交付與管理,并且實現了數據的集中管控。數據變形后真實有效哪個產品支持仿真的敏感數據處理?
Gartner對CDM的解釋是:它從生產環(huán)境通過快照技術獲取有應用一致性保證的數據,在非生產存儲上生成“黃金副本”(Golden Image),這個“黃金副本”數據格式是原始的磁盤格式,可再虛擬化成多個副本直接掛載給服務器,分別用于備份恢復、容災或開發(fā)測試。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》報告指出,CDM技術已經度過了早期的技術討論期,目前處于“泡沫化的低谷期”(trough of disillusionment),這從側面說明一些客戶開始在非關鍵性業(yè)務場景集中部署這項技術,而且Gartner也預測CDM技術將在未來5-10年內進入“實質生產的高峰期”(plateau of productivity)。
具體到以銀行業(yè)為首的金融機構在數據使用方面一直在不斷探索,而基于CDM技術的敏捷數據管理方案,在針對銀行內部生產數據經過共享交換區(qū)域實現閉環(huán)式數據發(fā)布與共享的場景有較好的效果,且在多家大型金融客戶現場部署并長時間穩(wěn)定運行,比較適用于金融行業(yè)的數據使用管理。數據資產在未來金融科技創(chuàng)新發(fā)展中處于重要地位,金融數據全生命周期管理體系需要更加完備,數據安全和個人隱私需要具備有效的隱私保護手段,綜合以上要求,針對外部組織提供數據或進行數據交換時,可采用數據管理與敏感數據處理的聯合方案,貫穿組織內部到外部的數據安全發(fā)布與使用。上訊ADM重點攻克數據庫虛擬化**技術,實現數據采集、存儲、流轉、傳輸等各個環(huán)節(jié)的全流程化管理。
上訊信息自成立以來始終致力于國產化技術創(chuàng)新,自主產品敏捷數據管理平臺(ADM)是國內副本數據管理(CDM)領域較早發(fā)布的產品,重點攻克數據庫虛擬化、敏感數據管理等**技術,實現數據采集、存儲、流轉、傳輸以及交付各個環(huán)節(jié)的全流程化管理,為企業(yè)上中下游數據的高效使用、安全管控提供了一套綜合數據安全治理解決方案。此次被推選入“網信自主創(chuàng)新尖鋒榜-產品獎”,證明ADM產品得到了行業(yè)內機構和專業(yè)人士的認可,再次彰顯了ADM突出的創(chuàng)新技術和產品優(yōu)勢。為信創(chuàng)而生的新一代數據備份管理解決方案。數據準備和交付
上訊ADM產品采用數據庫虛擬化**技術面向數據全生命周期進行數據安全管理。仿真處理敏感數據
ADM 構建的雙重敏感數據處理模式在行業(yè)內排名靠前,在保證處理性能優(yōu)勢的前提下,兼容通用關系型數據庫、分布式數據庫、文本文件,支持不同數據庫間的異構處理,支持 FTP 和 SFTP 的遠程文件處理,支持即時與定時處理,支持 Windows/Linux/Unix 等操作系統(tǒng)平臺,支持 IPV4/IPV6 網絡協(xié)議,提供靈活的敏感數據處理策略參數設置及定制化開發(fā)變形規(guī)則。ADM 的敏感數據處理引擎既可以封裝在敏捷數據管理流程的中間環(huán)節(jié),也可以單獨作為敏感數據處理的抽取系統(tǒng),兩種模式滿足了當前用戶對敏感數據處理的全部需求。仿真處理敏感數據