早发现
随着信息化程度的不断深入,数据作为企业的资产越来越被重视,虚拟化、云化的不断应用,带来了业务系统及数据的增长,大数据在这种环境中也有了发展和应用。新技术的不断创新与应用,促使着数据不断的被拷贝使用,如何能更好的使用这些数据,如何更好的管理越来越多的拷贝数据,如何能节省新需求下的存储空间,这些都成了当下亟待解决的问题。信息化时代,“数据”的应用较为频繁,海量数据的组成中,备份数据占有很大比例,而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的,被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器,如此将会对业务性能产生影响,不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统,使其专注于业务处理上,也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。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。早发现
l核心专利技术—数据库虚拟化(1)ADM内置独有的高效压缩存储池,压缩比高达3:1,存储即压缩,***降低了基础数据源获取的存储成本与持续增长的副本数据存储成本。(2)ADM的数据库虚拟化技术,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,虚拟数据库拉起时几乎不占用物理存储空间,在实验室测试环境下拉起一个10TB数据量的虚拟数据库,*占用1GB左右的存储空间,明显节约了存储成本和时间周期,因此针对开发测试场景,需要对同一份数据创建N份副本数据时,存储成本节约近乎N倍。固定算法上讯ADM产品的数据备份模块实现了数据库、文件、虚拟化平台的备份恢复。
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。
上讯敏捷数据管理平台(Agile Data Management)简称ADM,是采用基于CDM架构的数据库虚拟化等**技术,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、安全***、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案。该产品通过自动化流程任务编排的方式实现了数据使用的成本控制、版本管理与开发利用,充分发挥了备份数据的潜在价值。实现生产数据备份恢复与异地容灾、备份数据自动化恢复与有效性验证、测试数据多副本快速交付、数据安全***。
哪个产品支持向导式的敏感数据处理流程?
ADM产品数据安全***ADM平台支持静态数据脱敏(涉及数据库、格式化文件、数据库对象、消息队列等),内置104条***算法、47条敏感信息类型匹配库,覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别的敏感数据类型识别与仿真***。具备广义的通用型***规则,包括字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等;支持保留原有数据含义的仿真型***规则,支持中文字典库与编码字典库,保证姓名、身份证号、证件号、地址、组织机构代码等***后数据的有效性、可用性。提供基于数据库的库内***和基于ETL的抽取***,提供文件***添加水印功能,提供国产化操作系统的加密算法,满足用户多种***需求。敏捷数据管理平台虚拟数据秒级分发,提升了环境准备效率,数据交付时间整体节约100倍以上。时效性
ADM的敏感数据处理灵活性体现在异构引擎可以将大数据平台数据抽取至多类型数据库,满足输出格式多样化。早发现
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。早发现