敏感数据管理SDM
通过部署敏捷数据管理平台ADM产品的数据副本管理模块,实现了测试数据版本迭代管理,提升了数据使用过程中的应用效率。随着移动互联网技术的不断革新,移动应用业务不断扩张,企业面临着前台业务频繁更新升级的现状,为保证既有业务稳定,需要对新提出的升级需求开展仿真测试与回归测试,因此亟需一套能够对测试环境的测试数据进行版本灵活切换的解决方案,便于测试数据版本的即时调用,迅速适应不同业务程序提供不同版本的测试数据。ADM的虚拟数据库快照功能解决了这一问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,管理和维护当前虚拟数据库的数据,使用人员可以随时通过记录的虚拟数据库快照提供一个版本的测试数据,经过测试后保存当前的数据库使用状态,便于开发测试的数据版本迭代,通过这一功能明显提升了程序升级测试、版本迭代的效率.海量数据供数于下游开发测试统计分析场景的数据使用需求该如何满足?敏感数据管理SDM
ADM通过对管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分,将已经数据进行分组管理,从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,使测试数据管理形成数据源----数据中转----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用户提供安全的测试数据管理方案。敏捷数据管理平台ADM提供对虚拟数据库的树状拓扑结构图,可详细了解测试数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器,以及虚拟数据库快照的上下级关系,方便对系统全局的数据使用结构进行预览,帮助用户了解测试网中测试数据的使用关系,完善测试数据的组织结构,优化测试数据的资源分配。仿真性数据变形上讯ADM产品的可管理性体现在数据从上游到下游获取、传输、流转的集中式管理,同时可进行版本管理。
《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用,保障数据依法有序自由流动的权益,即在高度重视数据安全的前提下,也要获取数据合理利用带来的价值,充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等,各个阶段构成了数据活动的全生命周期,维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性.维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系,通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障,进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全,助力我国数字经济发展。
数据闭环式流转与安全管控,保证全生命周期数据资产管理ADM贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节,集中管理存储资源、服务器资源,实现闭环式自动化管理流程,统一授权和全程监控,节省大量人力资源开销,减少了数据恢复的重复性工作,自动化流程任务编排降低了人为因素导致的数据泄露风险。基于数据库虚拟化技术,ADM实现了对数据库、文件、虚拟机等副本的分钟级创建,通过存储级快照快速保留数据副本的状态,实现数据版本的保留,跟踪数据流向。同时,数据副本支持时效性设置,当数据副本超出使用期限,ADM平台会自动停止使用或回收资源,实现对数据资产的全生命周期统一管理。备份数据是一家企业数据资产的来源,要注重安全防护。
混合IT环境下兼容性***的数据保护平台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,**终,协助企业建立***高效的数据保护平台。上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理四位一体的数据管理产品。生产力要素
备份数据的开发利用是唤醒大量沦为暗数据的备份数据,让数据备份即可用。敏感数据管理SDM
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。敏感数据管理SDM