分布式数据库敏感数据处理

时间:2024年12月15日 来源:

用户提出数据管理产品的上线既要满足云技术的部署带来数据迁移和历史备份数据接管的要求,又要对用户系统更新迭代导致副本数据使用管理需求增加、测试场景需求增加的问题予以解决,因此用户对CDM的部署方式提出了要求:即适应混合多云环境,支持BaaS和订阅的模式部署。敏捷数据管理平台(ADM)产品具备灵活的部署模式,既支持单机部署,也支持高可用部署、多云混合部署,且每个功能均支持在线扩展,具备扩展的便捷性。在混合多云环境中,只需要将ADM在每朵云中进行部署,即可实现备份数据、副本数据的多云间统一管理,并支持在每朵云中创建虚拟数据,实现数据的分钟级快速交付;在云环境中的测试环境,可以利用云主机的快照功能及ADM的虚拟数据功能,达到整个测试环境的版本管理(包括系统、数据),达到数据使用及管理的便利性.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。分布式数据库敏感数据处理

分布式数据库敏感数据处理,上讯敏捷数据管理平台ADM

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。文件泄密上讯ADM能提供面向企业数据使用的成本控制、版本管理与合理合法开发利用。

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数据流程管理是ADM功能模块之一,主要通过灵活配置数据流转环节实现数据管理流程的自动化作业编排,ADM采用基于画布的方式默认作业流程的起止节点,根据实际需求将数据的获取、恢复、传输、共享、交付、销毁等各个环节对应的任务组件灵活拖动到作业画布,组成一个完整的任务流程,各任务之间支持依赖关系、延时机制以及断点处理机制,实现数据管理流程任务的串联组建和并行执行,达到数据管理流程的自动化执行,协助用户将数据交付流程的各个工作环节灵活地组合起来,实现数据交付的自动化,从而摆脱人工值守,达到缩减时间成本和人力成本的目标。

通过部署敏捷数据管理平台ADM产品的数据副本管理模块,实现了测试数据版本迭代管理,提升了数据使用过程中的应用效率。随着移动互联网技术的不断革新,移动应用业务不断扩张,企业面临着前台业务频繁更新升级的现状,为保证既有业务稳定,需要对新提出的升级需求开展仿真测试与回归测试,因此亟需一套能够对测试环境的测试数据进行版本灵活切换的解决方案,便于测试数据版本的即时调用,迅速适应不同业务程序提供不同版本的测试数据。ADM的虚拟数据库快照功能解决了这一问题,通过对数据库状态进行定时或即时的记录,管理和维护当前虚拟数据库的数据,使用人员可以随时通过记录的虚拟数据库快照提供一个版本的测试数据,经过测试后保存当前的数据库使用状态,便于开发测试的数据版本迭代,通过这一功能明显提升了程序升级测试、版本迭代的效率.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。

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数据孤岛指的是数据被分散、隔离和存储在不同的系统、应用程序或部门中,使得数据之间无法有效地交流、共享或整合的情况。这些数据岛屿形成了一个个孤立的实体,难以互相连接或进行有效的数据分析。上讯敏捷数据管理平台(ADM)通过有效整合企业内各业务系统的数据,实现数据采集、存储、交付和管理的无缝对接,同时利用多项自有技术如数据库虚拟化、数据备份恢复、敏感数据脱敏等,打破了企业内数据孤岛现象,促进了数据资源的共享和高效利用.市面上的敏感数据管理产品有哪些?数据授权

上讯信息的敏捷数据管理平台ADM产品可应用于数据安全治理领域。分布式数据库敏感数据处理

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、敏感数据处理、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、敏感数据处理管理组成,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。分布式数据库敏感数据处理

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