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接收日志记录

来源: 发布时间:2023年10月23日

Gartner对CDM的解释是:它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据,在非生产存储上生成“黄金副本”(Golden Image),这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式,可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器,分别用于备份恢复、容灾或开发测试。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出,CDM技术已经度过了早期的技术讨论期,目前处于“泡沫化的低谷期”(trough of disillusionment),这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术,而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”(plateau of productivity)。上讯ADM包括生产数据备份、备份恢复校验、敏感数据处理、数据副本管理四大功能模块。接收日志记录

接收日志记录,上讯敏捷数据管理平台ADM

近年来,随着大数据、云计算、移动互联网等信息技术的不断深入,数据作为企业无形资产的潜在价值得到提升,虚拟化、云化的不断应用,带来了业务系统及数据的爆发式增长。新技术的不断创新与应用,促使着数据使用场景不断增多,如何能将数据全生命周期的使用效率提高,同时降低成本,并使安全性得以保证,成为当下亟待解决的问题。基于上述问题的考虑,迫切需要一种既可以达到解放业务系统的效果,又可以做到对数据的采集、传输、存储、使用、流转、管理等关键环节进行效率和安全双重保障的数据管理平台。生产域哪个产品能实现敏感数据的自动化扫描发现?

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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,ADM的数据库虚拟化**技术,能够做到只需一份基础数据源,即可快速拉起多份虚拟数据库作为数据副本,拉起时不占用物理存储空间,节约了存储成本10倍以上,通常情况下,ADM将TB量级数据库拉起时间控制在分钟级,响应速度快,可满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。因此,ADM同时具备快速交付副本数据和节约副本数据存储的目标,相对于传统的副本数据交付,1份10TB的数据库交付10个应用场景,则需要100TB的存储空间,大约需要花费1个星期的时间,通过应用ADM产品,只需分钟级即可同时在线交付10份10TB的副本数据,而且在未产生新数据写入的情况下,存储空间相较于耗费的100TB几乎是0占用,具体占用级别为GB级别。

CDM方案还设置了数据共享交换区域,数据提供方与接收方的数据树状拓扑结构,可以详细展示共享数据的来源、所属存储池、接收目标的关联关系,通过可视化拓扑图全局预览数据交换阶段数据发布的详细情况,便于排查数据共享内容合规性与共享路径的安全性。针对向组织外部提供数据或数据交换的需求,则需要在数据发布之前进行敏感数据的变形处理,通过应用专业的敏感数据处理产品,保障数据发布后的隐私安全,防止核心数据泄露,同时需要保证变形后数据的逻辑关系保持、仿真度高、可用性。CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、医疗、事业单位等行业。

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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。哪个产品支持仿真的敏感数据处理?测试造数

上讯ADM产品的成本控制体现在节约基础设施成本,自动化流程节约人力成本。接收日志记录

金融行业为提升敏捷开发的效率,通常选择更注重数据服务的端到端的CDM方案,在生产到准生产环境、生产到开发测试环境的数据发布,以及组织内部到外部的数据提供或数据交换等业务场景应用。数据作为金融业服务的重要资源,数据安全已经成为金融信息科技重点的监管领域,央行和金融行业监管部门不断下发关于金融创新和金融数据安全的监管要求。通过基于CDM技术的敏捷数据管理方案的建设,既满足金融机构对数据流动价值的挖掘需求,也符合国家对金融数据使用与监控的安全性要求。接收日志记录

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