敏感数据人工梳理

时间:2024年12月12日 来源:

ADM兼容物理服务器、虚拟化、云平台的备份源,降低因混合IT环境而需要多套数据保护方案带来的成本压力和管理复杂性。支持国产化操作系统,支持主流平台下的数据库、文件数据保护,支持主流虚拟化平台的保护,支持国产云平台的保护。通过数据库虚拟化技术快速创建副本实现对备份数据的即时挂载恢复,提供业务应急响应能力和数据快速恢复能力,挂载恢复缩短了备份数据恢复的时间,可用于验证备份数据的有效性,直接提升了数据恢复验证的频率。同时,ADM可与第三方备份系统对接,改变传统手动编写脚本恢复数据的方式,通过设置定时策略,自动化实现备份数据恢复的有效性验证,协助企业建立高效的数据保护平台。上讯敏捷数据管理平台ADM产品能对接NBU直接恢复。敏感数据人工梳理

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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,比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。快速拉起上讯敏捷数据管理平台ADM产品能对接NBU自动恢复。

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ADM产品数据安全***ADM平台支持静态数据脱敏(涉及数据库、格式化文件、数据库对象、消息队列等),内置104条***算法、47条敏感信息类型匹配库,覆盖个人身份信息、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的敏感数据类型识别与仿真***。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***后数据的有效性、可用性。提供基于数据库的库内***和基于ETL的抽取***,提供文件***添加水印功能,提供国产化操作系统的加密算法,满足用户多种***需求。

敏捷数据管理平台(ADM)由管理控制中心(Master)、数据服务节点(CDMServer)、***服务节点(SDMServer)、客户端(Client)组成,服务节点可通过主备节点部署实现高可用,通过灵活的横向节点扩展实现功能扩展和容量扩充,每个服务节点可以安装在物理服务器或虚拟服务器中。一个或多个客户端连接到服务节点,组成一个完整的数据管理平台,客户端负责收集数据、传输数据,服务节点负责接收数据、存储数据、数据脱敏以及管理数据。敏捷数据管理平台(ADM)由4个模块组成:数据服务节点(CDMServer)包括数据备份模块(PDM)、数据校验模块(BDM)、数据交付模块(TDM)3个模块;***服务节点(SDMServer)包括数据脱敏模块(SDM)1个模块。数据备份产品构建了数据保护的基础防线。

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敏捷数据管理平台ADM的关键技术如下:l***数据获取方式数据获取的目的是将不同的数据源实时或者按需同步到平台内,根据不同类型的数据源,数据获取方式分为三种,保证覆盖全部数据源获取方式:①支持实时同步应用数据库;②支持按需同步关系型数据库;③支持与备份系统对接恢复数据。l核心专利技术—数据库虚拟化技术ADM内置一套数据库虚拟化管理程序,虚拟数据库是通过一份基础数据源创建的数据副本,一份基础数据源可以生成多个虚拟数据库,虚拟数据库可读可写,虚拟数据库状态可实时保存。虚拟数据库创建时间为分钟级,且不占用额外的存储空间。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。管理数据副本

上讯ADM产品的数据备份模块实现了数据库、文件、虚拟化平台的备份恢复。敏感数据人工梳理

数据副本管理是ADM功能模块之一,可单独作为企业级副本数据管理(CDM)产品。为应对当前复杂的IT环境,ADM提出集云、物理、虚拟为一体的,面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的***数据副本分发与交付管理解决方案。主要通过数据副本管理的核心专利技术——数据库虚拟化技术对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本、存储黄金副本作为基准数据、虚拟化为多个副本挂载恢复,**终达到快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标,是主要面向企业数据运维、软件开发测试部门解决自动化闭环取数供数、测试数据快速交付等典型应用场景的问题。敏感数据人工梳理

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