节约存储采购成本

时间:2023年09月17日 来源:

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。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。节约存储采购成本

节约存储采购成本,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯信息作为传统的信息安全厂商,致力于数据安全领域十余年,长期专注于信息安全技术的自主创新研发,针对国产数据库的推广落地,上讯信息提出了新一代的数据备份恢复与管理解决方案,不仅能够解决国产化数据库备份与恢复的刚性需求,也能够解决备份数据高效管理的长期需求。传统的国外备份系统因不支持国产库类型无法完成备份,不能满足国产数据库的备份需求。传统的备份实现方式大多针对数据库的数据集进行备份,好处是备份功能稳定,弊端是在做数据恢复时需要经历时间较长的restore recovery过程,企业也往往因为恢复耗时长、步骤繁琐而无法完成定期的恢复校验,导致长期的备份数据未得到有效的验证,一旦故障发生,存在一定的数据恢复不成功风险,同时,传统的备份方式采用定期全量备份、周期性增量备份,备份数据存储资源需求较高,企业存储成本居高不下。敏感类型自定义什么产品能对接NBU直接恢复?

节约存储采购成本,上讯敏捷数据管理平台ADM

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。

上讯敏捷数据管理平台ADM产品是一款企业级CDM产品,通过以数据为中心,以安全为前提,以使用为导向,以敏捷为目的的产品理念,为企业提供一套面向上中下游数据高效使用与安全管控的数据安全治理解决方案,在保证数据安全使用的同时,提高数据使用效率、降低数据存储成本。ADM产品的应用解决了数据开发利用需求下,数据使用流转环节遇到的安全性和效率问题,为企业在开发测试场景中快速供应测试数据提供了一种新的解决方案,主要应用于开发测试部门中对开发测试团队的功能测试、回归测试等具体的测试场景提供灵活的测试数据版本,通过一键切换立即调取适用于当前业务版本的数据版本,明显缩短了业务开发的测试周期。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。

节约存储采购成本,上讯敏捷数据管理平台ADM

应用敏捷数据管理平台ADM产品的客户收益包括:节省了存储资源的利用。单个数据副本即可满足开发、测试、备份、恢复、敏感数据处理、统计分析等多种工作负载需求,同时利用高效的数据压缩技术,进一步节省了存储空间,减少不必要的存储开支。提升了数据的集中管控能力。银行数据经常包含了用户的敏感信息,而数据在每一个环节都有可能遭遇泄露。本方案实现了从数据获取,数据存储,数据构建,数据使用,数据归档到数据销毁的数据全生命周期管理,以集中的数据管控,实现测试数据的集中管理,提高效率的同时也保证了数据的安全性。CDM是指拷贝数据管理。敏感处理模板管理

什么产品能对接NBU自动恢复?节约存储采购成本

上讯敏捷数据管理平台ADM产品是一款企业级CDM产品,通过以数据为中心,以安全为前提,以使用为导向,以敏捷为目的的产品理念,为企业提供一套面向上中下游数据高效使用与安全管控的数据安全治理解决方案,在保证数据安全使用的同时,提高数据使用效率、降低数据存储成本。ADM产品的应用解决了数据开发利用需求下,数据使用流转环节遇到的安全性和效率问题,为企业的数据使用和管理建立了一套闭环式的数据安全流转体系,为数据安全治理提供技术支撑。节约存储采购成本

上一篇: 数据合法性

下一篇: 数据的辨识度

信息来源于互联网 本站不为信息真实性负责