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敏感数据处理是上讯敏捷数据管理平台(ADM)产品功能模块之一,主要针对敏感数据的处理使用,提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能,覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库,敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别,支持全库与子集自动扫描识别,包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别,并依据类型特征加以分类;针对敏感数据的仿真处理,ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化替换,保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变,支持处理结果的校验。上讯信息的敏捷数据管理平台ADM产品怎么样?策略导出
《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.敏感类型定制化上讯敏捷数据管理平台ADM产品虚拟数据支持无限副本,几乎不占用额外的存储空间。
敏捷数据管理平台备份数据有效性验证场景及价值:场景:备份数据是数据安全一道防线,大部分用户在生产网络中已部署了如NBU、Commvault等常见备份系统,为了保证备份数据的可恢复性及可用性,需要经常对备份数据做恢复校验,而手动恢复校验比较耗时耗力,因此导致了做备份数据恢复校验的频率不够。价值:采用ADM实现备份数据的恢复校验,可以将NBU、Commvault等备份系统的备份策略导入到ADM平台中,并根据备份策略创建不同的恢复任务,且恢复任务可以进行恢复排期,帮助用户实现自动化的周期性的备份数据恢复校验,节约了大量的人力成本,且增加了备份数据恢复的频率,为备份数据的可恢复性可用性提供了更好的保障。
ADM产品测试数据多副本快速交付ADM是国内**早的副本数据管理(CDM)产品,采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本(黄金副本)快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本,满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级;Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中,使用者可随时对虚拟库做快照标记,快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换,降低数据导入或恢复产生的时间成本,大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩,同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据,因此基本不占用额外的存储空间,随着交付虚拟数据库的数量增加,节约的存储空间会成倍增加,实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。上讯信息敏捷数据管理平台ADM是创新型数据备份管理解决方案。
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产品采用副本数据管理CDM面向数据全生命周期进行数据安全管理。报错自动抛出异常
上讯ADM产品的成本控制体现在节约存储资源降低存储成本,自动化流程节约了人力成本。策略导出
l核心专利技术—数据库虚拟化(1)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。(2)ADM的数据库虚拟化技术,是通过获取一份基础数据源,快速拉起多份虚拟数据库挂载给目标业务使用,虚拟数据库拉起时几乎不占用物理存储空间,在实验室测试环境下拉起一个10TB数据量的虚拟数据库,*占用1GB左右的存储空间,明显节约了存储成本和时间周期,因此针对开发测试场景,需要对同一份数据创建N份副本数据时,存储成本节约近乎N倍。策略导出