数据泄露风险

时间:2024年11月22日 来源:

当前ADM支持对商业数据库、国产化数据库、文件、虚拟化平台、国产云服务器、容器等的备份恢复与容灾以及磁带库归档。***兼容Windows、Linux、Unix、统信、麒麟等各类操作系统;具体支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/GoldenDB/OceanBase/OpenGauss/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/GaussDB(DWS)/MogDB/MongoDB/丛云KingWoW/TDSQL/GaussDB(forOpenGauss)/VastBase/TiDB/AntDB/磐维/海量等数据库的备份恢复与细粒度备份恢复;ADM的敏感数据处理灵活性体现在异构引擎可以将大数据平台数据抽取至多类型数据库,满足输出格式多样化。数据泄露风险

数据泄露风险,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节,也可以单独作为敏感数据处理的抽取平台,两种模式满足了当前用户对数据处理的全部需求。 提供系统用户角色权限的配置管理,负责系统角色用户功能的划分,操作权限的分配,负责处理任务向上级的申请,上级用户负责审批、转发、会签或驳回以及复核工作的需求。当前系统内置丰富的算法,具备广义的通用型规则,包括字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等;支持保留原有数据含义的仿真型规则,支持中文字典库与编码字典库,保证姓名、身份证号、证件号、地址、组织机构代码等数据的有效性、可用性,算法经优化已处理超长字符截断和重复数据的问题。安全保障数据备份产品构建了数据保护的基础防线。

数据泄露风险,上讯敏捷数据管理平台ADM

通过敏捷数据管理平台ADM产品的部署实施,采用数据库虚拟化技术,快速将数据交付到开发、测试网,有效减少开发、测试场景中测试数据的准备时间,提高了开发、测试环境搭建的效率。ADM内置独有的高效压缩存储池,平均压缩比3:1,存储即压缩,降低了基础数据源获取的存储成本,只需一份基础数据源,即可快速拉起多份虚拟数据库,节约了存储成本10倍以上。ADM通过虚拟数据库快照功能,可以灵活地对虚拟数据库的状态进行管理和维护。使用人员可以随时保存当前的数据库使用状态,用于开发、测试的数据版本迭代。

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?

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l虚拟化平台数据保护ADM为用户提供***且有针对性的虚拟化平台保护方案,包括VMware/SmartX/浪潮/华为FC/云宏WinStack/OpenStack/浪潮云InCloudOpenStack虚拟化平台,帮助用户解决商业和国产虚拟化的备份和恢复业务。例如:VMware是通过调用管理虚拟机和读写数据的API备份接口VADP(VstorageAPISforDataProtection)进行备份。VMware备份实现了无代理备份,即无需在虚拟化平台或者各个虚拟机上安装客户端代理,只需通过代理客户端连接虚拟化平台即可,因此几乎不占用主机资源,不影响生产性能。支持虚拟机自动发现功能,当虚拟机发生变化时,无需人工添加或删除变化的虚拟机,即可实现自动备份,备份模式***支持NBD、NBD-SSL、SAN、Hot-Add备份,恢复模式支持SAN、NBD、NBD-SSL模式,备份格式包括RAW、VMDK等。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。数据公开

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。数据泄露风险

上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持重复数据删除技术,在典型的重复数据删除技术中,根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后,会根据输入侧不同粒度(卷级、文件级、块级)的数据采取不同的数据切分策略,并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略,当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法,通过对数据块进行哈希算法的标记,即指纹(Fingerprint),在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹,则表示已保存了相同的数据块,ADM则不再保存此数据块,而是引用已存在的数据块,从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据,从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题,较大限度地提升重删性能和重删率,为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销,在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余,目的在于不备份任意一个冗余数据。数据泄露风险

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