自动化发现
数据备份管理是ADM功能模块之一,主要用于实现云环境、物理环境、虚拟化平台下的***数据保护。包括支持各种主流平台下的系统、数据库及文件数据的保护,支持主流的虚拟化平台、国产化云服务器以及容器的保护,并可对物理服务器及虚拟化平台下的备份数据进行即时挂载恢复,提供业务应急的能力和数据快速恢复能力;针对数据备份的存储资源类型,ADM***支持DAS(包括SSD/HDD)、SAN(包括IP-SAN/FC-SAN)、对象存储等存储资源。支持接入第三方云存储、对象存储等作为大容量数据存储池,具备较强的扩展能力。ADM可实现备份数据任意时间点挂载恢复快速对恢复数据进行验证。自动化发现
l虚拟化平台数据保护ADM为用户提供***且有针对性的虚拟化平台保护方案,包括VMware/SmartX/浪潮/华为FC/云宏WinStack/OpenStack/浪潮云InCloudOpenStack虚拟化平台,帮助用户解决商业和国产虚拟化的备份和恢复业务。例如:VMware是通过调用管理虚拟机和读写数据的API备份接口VADP(VstorageAPISforDataProtection)进行备份。VMware备份实现了无代理备份,即无需在虚拟化平台或者各个虚拟机上安装客户端代理,只需通过代理客户端连接虚拟化平台即可,因此几乎不占用主机资源,不影响生产性能。支持虚拟机自动发现功能,当虚拟机发生变化时,无需人工添加或删除变化的虚拟机,即可实现自动备份,备份模式***支持NBD、NBD-SSL、SAN、Hot-Add备份,恢复模式支持SAN、NBD、NBD-SSL模式,备份格式包括RAW、VMDK等。任务启停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。
并行重删技术是在多个不同的节点上构建指纹库,并将指纹并行分布于多个节点,采用内存级指纹库进行重删,所有指纹读写全部保存于内存中,从而提升指纹查询和处理效率,并且减少了因磁盘中指纹库增大所导致的随机IO压力。以此识别并消除数据备份过程中数据源中重复的数据,该技术适用于不同平台中的文件、数据库、虚拟机等不同应用类型的数据,可以大幅度减少需要传输的数据量,从而极大地节省数据传输带宽,解决单点性能和存储空间压力。
在数据收集和使用上,通过获取一份具有应用一致性保证的“黄金副本”,分钟级虚拟化为多个副本直接挂载使用,数据使用效率明显得到提升;在数据存储和传输上,这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用存储空间(约为0),且ADM产品将全部数据集中存放在统一的存储池中,既保证了数据传输流转的闭环管控,又降低了数据的存储成本;在数据加工上,数据脱离生产环境之前增设了敏感数据处理环节,保障数据公开后的隐私安全,防止核心数据泄露;在数据的提供和公开上,虚拟数据副本可用于准生产、测试环境等场景的数据交付,每一份虚拟数据都是互不影响的,并且可读可写,数据在经过变更后可标记快照,多个快照之间可以任意切换实现数据版本的管理。ADM备份数据恢复验证管理功能盘活了备份数据实现了跨平台恢复。
用户提出数据管理产品的上线既要满足云技术的部署带来数据迁移和历史备份数据接管的要求,又要对用户系统更新迭代导致副本数据使用管理需求增加、测试场景需求增加的问题予以解决,因此用户对CDM的部署方式提出了要求:即适应混合多云环境,支持BaaS和订阅的模式部署。敏捷数据管理平台(ADM)产品具备灵活的部署模式,既支持单机部署,也支持高可用部署、多云混合部署,且每个功能均支持在线扩展,具备扩展的便捷性。在混合多云环境中,只需要将ADM在每朵云中进行部署,即可实现备份数据、副本数据的多云间统一管理,并支持在每朵云中创建虚拟数据,实现数据的分钟级快速交付;在云环境中的测试环境,可以利用云主机的快照功能及ADM的虚拟数据功能,达到整个测试环境的版本管理(包括系统、数据),达到数据使用及管理的便利性.ADM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。数字化
ADM通过提供虚拟数据库作为容灾恢复数据库可快速接管业务,保持业务的连续性。自动化发现
当前,有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份,即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据,一旦业务数据发生丢失或损坏,则恢复备份数据提供业务访问,传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段,因此企业在发生数据丢失时,启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜,这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响,为满足法律的合规性要求,备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求,但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限,定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题,上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段,包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证,保障了备份数据的可恢复性与可用性。自动化发现
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