时效性管理

时间:2024年11月07日 来源:

ADM产品生产数据备份恢复与异地容灾对生产数据包括数据库、文件、虚拟化平台、容器、云服务器等进行备份,对带库进行数据归档,支持长久增量备份、数据压缩存储、加密传输、重复数据删除等技术,采用挂载恢复方式,恢复时间为分钟级、恢复粒度为秒级。支持数据远程复制实现异地容灾,对备份数据进行双重保护。

ADM产品备份数据自动化恢复与有效性验证ADM可以对接备份系统如NetBackup、CommVault、NetWorker等,检索备份策略自动恢复备份数据和备份文件,完成验证输出结果。全自动化恢复验证,可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证,覆盖备份数据和备份文件的恢复,支持虚拟挂载恢复和物理恢复双重方式。 上讯信息敏捷数据管理平台ADM荣获2023年网信自主创新“尖锋榜”产品奖。时效性管理

时效性管理,上讯敏捷数据管理平台ADM

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。操作权限共享哪个产品支持向导式的敏感数据处理流程?

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数据备份管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一,主要用于实现云环境、物理环境、虚拟化平台下的数据保护。包括支持各种主流平台下的系统、数据库及文件数据的保护,支持主流的虚拟化平台、国产化云服务器以及容器的保护,并可对物理服务器及虚拟化平台下的备份数据进行即时挂载恢复,提供业务应急的能力和数据快速恢复能力;针对数据备份的存储资源类型,ADM支持DAS(包括SSD/HDD)、SAN(包括IP-SAN/FC-SAN)、对象存储等存储资源。支持接入第三方云存储、对象存储等作为大容量数据存储池,具备较强的扩展能力。

数据资源可视化管理,有效满足上中下游数据的政策合规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***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。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。

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上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持增量备份与全量快照合成技术,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,不一定能及时被清理。而增量备份与全量快照合成技术,即首先执行全量备份,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,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。信息敏捷数据管理平台ADM包括生产数据备份、备份恢复校验、敏感数据处理、数据副本管理四大功能模块。操作权限共享

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?时效性管理

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。时效性管理

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