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数据抽取组合

来源: 发布时间:2024年12月20日

上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持多种备份类型,针对备份方式同时支持有盘挂载备份和无挂载备份(传统数据备份方式),针对备份类型同时支持全量备份、增量备份与全量快照合成、事务日志备份。ADM还支持数据备份,可保护所有应用,其保护对象覆盖文件系统、商业数据库、国产化数据库、虚拟化平台、云平台、容器等。用户通过自定义备份时间点和周期,使系统按照任务策略和计划,自动或手动发起数据备份。当数据丢失或损坏时,根据不同的场景、不同应用类型,用户可以选择灵活高效的恢复方式。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。数据抽取组合

数据抽取组合,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台适用场景:数据交付速度慢的开发测试部门企业通过交付生产数据辅助第三方业务决策,如开发/测试环境、统计分析、准业务系统环境搭建等,交付生产数据的方式是通过生成业务系统数据副本,而副本的准备通常需要几小时,甚至几天不等,严重拖延了项目进度。

备份数据的有效性验证效率低的运维部门,大部分企业对其**业务系统进行了数据备份,为了检验备份数据的有效性,以及满足相关法律法规的要求,企业对备份数据采取周期性的恢复验证;由于企业的业务系统繁多,而人员相对紧缺,验证工作需要大量重复性动作,成为企业当前面临的一大挑战。

数据副本分散存放难以管理的数据中心数据副本一旦被交付使用,就**存在于使用环境中,随着数据使用场景的日益增多,数据副本在非生产环境中逐渐累积,**分散的存放方式导致副本的辨识度不高,后续使用与销毁难度明显增大。同时,重复存放现象严重造成了存储资源的浪费。u隐私数据泄露风险高的用户无论是通过生产数据库导出,还是通过备份系统恢复,都能够直接获取到企业的**生产数据,其中包含企业内部机密数据和客户个人隐私信息,一旦发生泄露将带来严重后果,不仅影响企业的名誉,也会造成一定的经济损失。 dicom敏感信息模板敏捷数据管理平台ADM产品数据信创产品,实现了国产数据库的备份与国产操作系统的兼容。

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敏捷数据存储对数据处理环节中的数据存储部分进行了创新,采用独特的压缩存储池存放备份数据,将单独的卷管理器和文件系统角色结合在一起,由文件系统掌握磁盘的基础结构,传统文件系统一次只能在单个磁盘上创建,如果有两个磁盘,则必须创建两个单独的文件系统,而卷管理器和文件系统的组合解决了这个问题,它允许创建许多共享可用存储池的文件系统。该存储池的优势之一是对磁盘物理布局的控制,当将其他磁盘添加到池中时,现有文件系统可以自动增长,而新空间可用于所有文件系统,即可以通过添加硬盘来增大池的存储容量,进行分区和格式化.

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,协助企业建立高效的数据保护平台。上讯敏捷数据管理平台ADM产品能对接NBU直接恢复。

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数据孤岛指的是数据被分散、隔离和存储在不同的系统、应用程序或部门中,使得数据之间无法有效地交流、共享或整合的情况。这些数据岛屿形成了一个个孤立的实体,难以互相连接或进行有效的数据分析。上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过有效整合企业内各业务系统的数据,实现数据采集、存储、交付和管理的无缝对接,同时利用多项自有技术如数据库虚拟化、数据备份恢复、敏感数据脱敏等,打破了企业内数据孤岛现象,促进了数据资源的共享和高效利用.数据备份产品关注数据备份,上讯敏捷数据管理平台ADM产品能用于数据的备份与快速恢复验证。丰富的数据源支持

副本数据管理CDM产品与数据备份产品的区别?数据抽取组合

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。数据抽取组合