上讯敏捷数据管理平台ADM基本参数
  • 品牌
  • InforCube
  • 型号
  • ADM
  • 软件类型
  • 数据管理软件
  • 版本类型
  • 网络版
  • 语言版本
  • 简体中文版
  • 软件名称
  • 上讯敏捷数据管理平台
  • 产地
  • 中国
  • 厂家
  • 上海上讯信息技术股份有限公司
上讯敏捷数据管理平台ADM企业商机

敏捷数据管理平台ADM能够将上游的数据收集、存储,中游的数据处理、传输,下游的数据分发和交付全流程贯通,形成一套自动化、智能化的副本数据全生命周期管理解决方案,为银行业实现测试业务多场景的数据覆盖,实现业务版本的高质量交付和快速迭代提供了行之有效的工具。ADM的数据库虚拟化功能与GoldenDB高可用、高可靠的数据库服务相结合,为该行提供了敏捷的副本数据交付能力与灵活的副本数据管理能力,对银行测试数据管理体系的构建起到了强有力的助推作用,助力打造数字化业务增长新模式.上讯敏捷数据管理平台ADM产品可对数据进行清洗漂白处理,保证隐私数据信息安全。测试数据生成

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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。测试数据生成数据安全领域数据安全治理的产品有哪些?

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上讯敏捷数据管理平台(ADM)数据异地容灾主要解决本地数据同步到异地,实现异地数据保护的目标。通过制定容灾策略将本地ADM中的数据同步到异地ADM中,容灾的数据类型包括存储池中的全部备份数据和虚拟副本数据,容灾类型支持实时容灾和定时容灾,根据生产数据的容灾需求制定合理的容灾策略,保证为生产数据提供双重保护。当本地生产数据或备份数据丢失、损坏时,立即启用容灾端接管业务,备份策略自动注册到容灾端管理控制中心(Master),自动接管备份任务,保证备份任务的持续不间断运行。

上讯敏捷数据管理平台(ADM)支持多种备份类型,针对备份方式同时支持有盘挂载备份和无挂载备份(传统数据备份方式),针对备份类型同时支持全量备份、增量备份与全量快照合成、事务日志备份。ADM还支持数据备份,可保护所有应用,其保护对象覆盖文件系统、商业数据库、国产化数据库、虚拟化平台、云平台、容器等。用户通过自定义备份时间点和周期,使系统按照任务策略和计划,自动或手动发起数据备份。当数据丢失或损坏时,根据不同的场景、不同应用类型,用户可以选择灵活高效的恢复方式。上讯敏捷数据管理平台ADM产品数据库虚拟化技术是什么意思?

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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,**终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。数据管理领域的CDM产品哪个厂商做得好?测试数据生成

上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理四位一体的数据管理产品。测试数据生成

功能节点统一管理,支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构,保障数据服务高可用,并消除单节点故障导致的业务不可用问题,确保数据服务连续性。采用Scale-out架构,根据业务发展规模,按需扩展集群节点,无需停止服务,灵活满足业务需求。同时,ADM支持存储池容量的弹性扩充,满足不断增长的数据存储需求。(2)数据存储成本倍数级节约,提升数据存储环节的效能首先,数据备份面临存储成本高的问题,ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,***降低了备份数据的存储成本;其次,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间,*对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟库的数量越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,例如针对同一份数据创建N个虚拟库,传统方法需要N倍的存储空间占用,而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间,**节约了数据存储环节的资源和成本。测试数据生成

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