资源的分组管理

时间:2023年10月16日 来源:

敏捷数据备份采用旁路式接入方式备份数据库或文件,借助数据库自身官方的备份接口,例如中兴GoldenDB可通过xtrabackup/mysqldump等方式,进行全量备份、后续持续增量备份、实时日志同步,三者结合进行全量快照的合成,保障每一次恢复均为完全恢复,缩短数据恢复的时间,同时,采用日志校验技术,保证了同步数据和生产数据的完整性和一致性。在数据备份方面,敏捷数据备份更注重备份功能的稳定性,减少对生产业务系统的影响和干扰,因此,越是成熟稳定的技术越容易被应用。上讯ADM重点攻克数据库虚拟化**技术,实现数据采集、存储、流转、传输等各个环节的全流程化管理。资源的分组管理

资源的分组管理,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM压缩保存源端数据库的数据,并保留时间线,方便恢复任意时间点数据。ADM备份全量快照无需格式转换和IO拷贝,直接挂载到应急主机上,快速拉起应用恢复,即采用创新**技术——数据库虚拟化技术实现了通过获取一份数据快照作为基础数据生成黄金副本,快速创建多个虚拟副本。挂载恢复的方式缩短了数据恢复的时间,通常业务RTO时间由小时级甚至天级,缩短到分钟级;挂载恢复降低了数据恢复所占用的存储空间,只对新写入的数据计入存储池空间占用;由于虚拟恢复速度快增加了数据恢复演练的频率,提高了备份数据有效性验证的工作效率。挂载路径敏捷数据管理平台ADM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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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。

以存储为基础提供的CDM,虽然能够提供快照和克隆功能,但很难实现跨异构存储,构建企业级规则驱动的副本数据平台,并缺乏丰富的数据交换阶段的共享与发布服务能力,无法提供自动化、自服务等功能。块级CDP技术提供的CDM功能,利用CDP技术所创建的副本数据,是一种磁盘快照技术,无法保证数据的一致性,并且同一时间的磁盘快照只能挂载一份,难以满足多应用场景的数据共享与发布需求。端到端的CDM把单纯面向恢复的应用场景,变成了面向数据使用包括但不限于数据共享、数据发布、数据分发的应用场景,通过副本数据在各个业务环节的即时可用,为更多的数据共享业务场景提供数据支撑。上讯信息敏捷数据管理平台ADM获评“产品奖”。

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在开发测试环境中的工作效率,包括像备份应急恢复和分钟级的数据交付,数据环境准备时间至少缩短了5-6倍,获得的客户收益包括:首先,基于ADM分钟级的数据回滚,回归测试等工作效率得到提高。以回归测试为例,过去,每次都需要先手工从备份系统恢复数据,恢复的时间较长,一次回归测试的数据准备需要耗费的时间可能是一整天甚至几天时间。而利用ADM快速的数据回滚,同样环境下,一天时间可以完成5,6次回归测试。第二,备份恢复实现分钟级。此前,如果测试环境需要备份,需要所有的系统逐个去做备份,非常麻烦;另外,测试数据库的数据损坏以后,数据恢复也需要很长时间。基于CDM的备份恢复更加容易,通过预先在一些时间点打快照,恢复是分钟级的。第三,实现了测试环境的快速搭建。在数据库运行环境就绪的前提下,利用ADM可以分钟级的交付数据,在时间上至少缩短到原来的十分之一。上讯信息的ADM产品可应用于数据安全治理领域。挂载路径

上讯ADM产品的合规性体现在数据申请审批流程控制数据外流,每一次数据申请有迹可循。资源的分组管理

基于CDM技术的敏捷数据管理方案,通过一份原始数据副本,可快速创建出多个虚拟数据副本,这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用任何存储空间,且整个发布动作可以在分钟级完成。也就是说,该方案在通过获取一份生产数据作为黄金副本的情况下,可对外发布多份虚拟数据用于准生产、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,并且是可读写的,数据在经过变更后,可通过快照进行状态保存,多个快照之间可以任意切换,这种数据发布方式比传统拷贝的方式,方便快捷、耗时短,且虚拟数据集中存放在数据存储池中,通过数据挂载方式交付给目标环境使用,实现了数据快速交付与管理,并且实现了数据的集中管控。资源的分组管理

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