模糊算法

关键词: 模糊算法 上讯敏捷数据管理平台ADM

2023.09.22

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ADM压缩保存源端数据库的数据,并保留时间线,方便恢复任意时间点数据。ADM备份全量快照无需格式转换和IO拷贝,直接挂载到应急主机上,快速拉起应用恢复,即采用创新**技术——数据库虚拟化技术实现了通过获取一份数据快照作为基础数据生成黄金副本,快速创建多个虚拟副本。挂载恢复的方式缩短了数据恢复的时间,通常业务RTO时间由小时级甚至天级,缩短到分钟级;挂载恢复降低了数据恢复所占用的存储空间,只对新写入的数据计入存储池空间占用;由于虚拟恢复速度快增加了数据恢复演练的频率,提高了备份数据有效性验证的工作效率。上讯ADM产品的安全性体现在对数据进行清洗漂白,保证数据信息安全。模糊算法

模糊算法,上讯敏捷数据管理平台ADM

CDM产品方案的选择建议:自主可控,相对于 IT 算力和网络资源,数据治理方面企业对技术自主可控的要求更高。金融、电信运营商、事业单位、医疗等越来越多的行业在评估数据管理技术时,选择国产操作系统、国产数据库。以对信息安全要求极高的金融行业为例,信创需求更为突出,以安全、可靠、自主可控的国产操作系统及数据库构建金融信创应用体系,成为金融信创应用的重点。在面对更多国产系统和数据库环境时,要求要有较好的兼容性以及定制开发能力。开放灵活,对于CDM技术方案,要实现数据获取的灵活性,不能只是通过主动备份获取数据,还要兼具对接备份系统获取数据,以及自动上传备份数据获取数据,这样更具有适用性。另外,对于方案的扩展、扩容也要考虑到,是否可以做到横向扩展、扩展后的功能或者节点是否可以归属同一管理平台进行统一管理,是选择CDM产品方案需要关注的重点。实际存储CDM是指拷贝数据管理。

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数据副本管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一,可实现副本数据管理CDM产品功能。主要通过数据库虚拟化技术进行生产数据获取、测试基准数据存储、虚拟数据挂载恢复,达到快速交付测试数据、集中管理测试数据存储与流转的目标,是主要针对企业数据运维、软件开发测试、数据统计分析等部门使用数据的实际需求,满足企业软件开发测试部门的取数供数需求与开发测试场景,应用于回归测试等典型测试业务,不断形成一套完整的测试数据管理解决方案。

金融行业为提升敏捷开发的效率,通常选择更注重数据服务的端到端的CDM方案,在生产到准生产环境、生产到开发测试环境的数据发布,以及组织内部到外部的数据提供或数据交换等业务场景应用。数据作为金融业服务的重要资源,数据安全已经成为金融信息科技重点的监管领域,央行和金融行业监管部门不断下发关于金融创新和金融数据安全的监管要求。通过基于CDM技术的敏捷数据管理方案的建设,既满足金融机构对数据流动价值的挖掘需求,也符合国家对金融数据使用与监控的安全性要求。上讯信息的ADM产品可应用于数据安全治理领域。

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《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用,保障数据依法有序自由流动的权益,即在高度重视数据安全的前提下,也要获取数据合理利用带来的价值,充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段,包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等,各个阶段构成了数据活动的全生命周期,维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性,因此,维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系,通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障,进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全,助力我国数字经济发展。自主产品敏捷数据管理平台ADM是国内副本数据管理CDM领域的主要产品。对敏感数据保护的解决方案

哪个产品支持数据抽取组合?模糊算法

ADM基于自主研发的数据库虚拟化技术,拥有包括从数据的获取、传输、存储、恢复、管理、创建、使用、回收等多项**技术,对多类型数据进行集中统一的全生命周期管理,实现数据使用的高效敏捷化。采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题,数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用,因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求,创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性,不占用存储空间,在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后,才会产生极少的存储空间占用,这部分空间相比于原始数据库总容量,几乎接近于0。模糊算法

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