企业机构信息变形

时间:2024年11月22日 来源:

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。副本数据管理CDM产品能针对开发测试场景快速提供测试数据。企业机构信息变形

企业机构信息变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯信息敏捷数据管理平台(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、安全***、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、数据脱敏管理组成,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。数据收集上讯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。

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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。

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。副本数据管理CDM产品与数据备份产品的区别?

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《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全,是指通过采取必要措施,确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。当前,有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份,即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据,一旦业务数据发生丢失或损坏,则恢复备份数据提供业务访问,传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段,因此企业在发生数据丢失时,启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜,这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响,为满足法律的合规性要求,备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求,但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限,定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题,上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段,包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证,保障了备份数据的可恢复性与可用性.通过对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么产品?备份数据自动化

国内较早发布CDM领域的平台型产品是上讯敏捷数据管理平台ADM产品。企业机构信息变形

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。企业机构信息变形

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