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传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略,其增量备份大多不可持续,经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题,而且其增量备份数据的恢复效率相对低下,因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据,恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外,过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系,不一定能及时被***。而长久增量备份与全量快照合成技术,即***执行全量备份,之后只对新增或改动过的数据进行增量备份,此增量备份数据是持续的,而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本,便于恢复。因此,长久增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间,节省备份数据所需的存储空间,且提升了恢复效率。长久增量备份与全量快照合成技术适用于单个应用数据量大,执行一次完全备份比较费时费力的应用场景。若用户备份数据量小,也可使用传统的全备+增备技术方式,ADM无挂载备份能够实现此方式。数据管理领域的CDM产品哪个厂商做得好?转发
敏捷数据管理平台是国内较早发布的副本数据管理(CDM)产品,纯国产化技术自主研发,**国内CDM厂商率先应用在大型头部金融机构和运营商企业,在金融、能源、运营商、交通、物流等行业拥有***的实践。与众多银行用户建立全方位、多层次的深度合作,结合不同国产数据库的特性采用自动化的数据获取方式,为银行在国产化替换进程中解决配套的信息安全产品问题,在实现金融服务质效提升的同时,帮助银行实现数字化、智能化发展,实现国产信创的快速推进,促进以数据为关键要素的数字经济发展.节点管理市面上的敏感数据管理产品有哪些?
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。
敏捷数据管理平台(Agile Data Management)简称ADM,是采用基于CDM(副本数据管理)的数据库虚拟化技术,为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、敏感数据处理、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,在保证数据安全使用的同时,提高了数据使用效率并降低了数据存储成本。ADM由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理管理组成,实现了数据复制容灾、数据存储管理和数据流程管理,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,充分发挥了数据资产的潜在价值。国内排名靠前的CDM厂商是哪家?
上讯敏捷数据管理平台ADM可实现针对数据库的数据保护,ADM采用图形化向导式操作,无需用户手动执行备份和恢复脚本,简化了备份恢复的难度。既支持传统的无挂载备份,也支持全量备份、后续增量备份与全量快照合成、事务日志同步相结合的方式。数据库备份的基本流程如下:通过管理控制中心(Master)的Web管理页面推送客户端(Client)软件到需要保护的生产服务器上,自动完成客户端软件的安装和注册,与Server服务器端保持通讯。客户端将识别生产服务器中的数据库数据,并通过备份API读取数据库数据,然后将其传输至数据服务节点完成备份。管理控制中心(Master)负责向客户端软件和服务节点发送控制信息,管理整个备份任务的运行。例如:Oracle数据库采用RMAN接口进行多通道并行备份,备份粒度支持整个实例备份,恢复粒度支持细化到选定表恢复。上讯ADM能提供面向企业数据使用的成本控制、版本管理与合理合法开发利用。存储使用统计
上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过数据重删可节省传输占用的网络带宽和数据存储空间。转发
数据副本管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一,可单独作为企业级副本数据管理(CDM)产品。为应对当前复杂的IT环境,ADM提出集云、物理、虚拟为一体的,面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的数据副本分发与交付管理解决方案。主要通过数据副本管理的核心专利技术——数据库虚拟化技术对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本、存储黄金副本作为基准数据、虚拟化为多个副本挂载恢复,达到快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标,是主要面向企业数据运维、软件开发测试部门解决自动化闭环取数供数、测试数据快速交付等典型应用场景的问题。转发