数据库虚拟化

时间:2024年11月05日 来源:

测试数据版本迭代管理,提升开发测试业务的变更效率企业开发需求更新频繁,对测试环境和测试数据提出了同步变更的要求,ADM的虚拟数据库快照功能解决了测试数据版本迭代的问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,保留当前虚拟数据库的状态作为测试数据版本,一旦需要调用某个版本时,只需切换到不同时间点的虚拟库快照即可,灵活实现测试数据版本的任意切换,ADM还支持创建和维护虚拟库级联快照,满足回归测试等具体应用场景,通过这一功能明显提升了开发测试效率、升级迭代效率。上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品支持全域重删技术,重删指纹库重建功能。数据库虚拟化

数据库虚拟化,上讯敏捷数据管理平台ADM

在国家大力发展信创的背景下,实现国产化软硬件部署已成为企业的**诉求,其中逐步建立覆盖国产化数据库、操作系统、虚拟化平台的国产化数据保护体系,实现备份数据自动化恢复验证成为当前数据保护系统的迫切需求。同时,以金融和运营商行业为例,其开发测试部门需要频发测试验证,对数据使用频率较高,因此形成了大量不同版本的测试数据,这部分数据体量庞大,动辄几百GB甚至几十TB,管理难度较大。国家日趋重视对数据隐私的安全管控,数据脱敏成为企业数据安全治理的重要方向。沦为暗数据上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理四位一体的数据管理产品。

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功能节点统一管理,支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构,保障数据服务高可用,并消除单节点故障导致的业务不可用问题,确保数据服务连续性。采用Scale-out架构,根据业务发展规模,按需扩展集群节点,无需停止服务,灵活满足业务需求。同时,ADM支持存储池容量的弹性扩充,满足不断增长的数据存储需求。(2)数据存储成本倍数级节约,提升数据存储环节的效能首先,数据备份面临存储成本高的问题,ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,***降低了备份数据的存储成本;其次,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间,*对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟库的数量越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,例如针对同一份数据创建N个虚拟库,传统方法需要N倍的存储空间占用,而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间,**节约了数据存储环节的资源和成本。

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。备份需要从业务系统中获取数据,统计、分析需要从业务系统中获取数据,研发、测试需要从业务系统中获取数据。这些数据从业务系统中拷贝出来后,如果得不到有效的管控,将会给企业带来安全隐患,这也是用户需要考虑解决的又一现实问题。上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱敏管理四位一体的数据管理产品。

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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。上讯ADM产品通过虚拟数据秒级分发功能实现测试数据的同时在线交付,缩短了数据交付的时间。国产化数据库厂商

上讯ADM产品能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗?数据库虚拟化

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,定位敏感数据源。丰富的算法与仿真的字典库相结合,保证处理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。数据库虚拟化

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