数据管理架构

时间:2024年09月28日 来源:

数据资源可视化管理,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***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。ADM备份数据恢复验证管理功能实现了跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复。数据管理架构

数据管理架构,上讯敏捷数据管理平台ADM

l数据库数据保护ADM采用图形化向导式操作,无需用户手动执行备份和恢复脚本,简化了备份恢复的难度。既支持传统的无挂载备份,也支持***全量备份、后续长久增量备份与全量快照合成、事务日志同步相结合的方式。数据库备份的基本流程如下:通过管理控制中心(Master)的Web管理页面推送客户端(Client)软件到需要保护的生产服务器上,自动完成客户端软件的安装和注册,与Server服务器端保持通讯。客户端将识别生产服务器中的数据库数据,并通过备份API读取数据库数据,然后将其传输至数据服务节点完成备份。管理控制中心(Master)负责向客户端软件和服务节点发送控制信息,管理整个备份任务的运行。例如:Oracle数据库采用RMAN接口进行多通道并行备份,备份粒度支持整个实例备份,恢复粒度支持细化到选定表恢复。数据管理架构ADM内置的智能读写缓存机制满足测试环境多场景同步测试的需求,能够满足压力测试的性能要求。

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数据分钟级提供,提升数据交付效率缩短开发周期通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库,进而,快速将测试数据传输到下游的开发测试环境,无需繁琐冗长的审核和等待,这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间,通常从以天计算缩短到以小时计算,时间效率提升明显,**缩短了开发测试时间,进而缩短产品的发布周期。(5)敏感数据定义识别与仿真***,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,***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合,保证***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***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。

在国家大力发展信创的背景下,实现国产化软硬件部署已成为企业的**诉求,其中逐步建立覆盖国产化数据库、操作系统、虚拟化平台的国产化数据保护体系,实现备份数据自动化恢复验证成为当前数据保护系统的迫切需求。同时,以金融和运营商行业为例,其开发测试部门需要频发测试验证,对数据使用频率较高,因此形成了大量不同版本的测试数据,这部分数据体量庞大,动辄几百GB甚至几十TB,管理难度较大。国家日趋重视对数据隐私的安全管控,数据脱敏成为企业数据安全治理的重要方向。虚拟数据库技术是通过获取一份基础数据源,快速拉起多份虚拟数据库挂载给目标业务使用。

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当前ADM支持对商业数据库、国产化数据库、文件、虚拟化平台、国产云服务器、容器等的备份恢复与容灾以及磁带库归档。***兼容Windows、Linux、Unix、统信、麒麟等各类操作系统;具体支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/GoldenDB/OceanBase/OpenGauss/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/GaussDB(DWS)/MogDB/MongoDB/丛云KingWoW/TDSQL/GaussDB(forOpenGauss)/VastBase/TiDB/AntDB/磐维/海量等数据库的备份恢复与细粒度备份恢复;ADM的静态数据脱*功能是满足数据安全法规的监管要求的脱*平台。数据管理架构

敏捷数据管理平台ADM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。数据管理架构

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.数据管理架构

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