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數據變形

來源: 發布時間:2024-11-22

上訊敏捷數據管理平臺ADM功能支持自適應源端的全局重刪算法與策略,支持任務級與全局指紋庫;針對文件備份提供文件粒度與塊級粒度的全域重刪且支持重刪指紋庫重建功能,支持多線程文件備份,支持海量小文件場景下的聚合策略,提供并行掃描和高速索引,從而減少需要備份的數據量、縮短備份窗口、節省備份數據傳輸所消耗的網絡帶寬以及節約備份數據存儲空間;備份傳輸過程采用壓縮加密處理,緩解網絡傳輸的壓力,增加網絡抖動或短時間斷鏈的超時容錯機制,確保備份數據的安全。ADM的敏感數據處理靈活性體現在異構引擎可以將大數據平臺數據抽取至多類型數據庫,滿足輸出格式多樣化。數據變形

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通過部署敏捷數據管理平臺ADM產品的數據副本管理模塊,實現了測試數據版本迭代管理,提升了數據使用過程中的應用效率。隨著移動互聯網技術的不斷革新,移動應用業務不斷擴張,企業面臨著前臺業務頻繁更新升級的現狀,為保證既有業務穩定,需要對新提出的升級需求開展仿真測試與回歸測試,因此亟需一套能夠對測試環境的測試數據進行版本靈活切換的解決方案,便于測試數據版本的即時調用,迅速適應不同業務程序提供不同版本的測試數據。ADM的虛擬數據庫快照功能解決了這一問題,通過對數據庫狀態進行定時或即時的記錄,管理和維護當前虛擬數據庫的數據,使用人員可以隨時通過記錄的虛擬數據庫快照提供一個版本的測試數據,經過測試后保存當前的數據庫使用狀態,便于開發測試的數據版本迭代,通過這一功能明顯提升了程序升級測試、版本迭代的效率.數據變形上訊信息敏捷數據管理平臺為企業上中下游數據的高效使用、安全管控提供了一套綜合數據安全治理解決方案。

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備份是一個長期的過程,恢復往往只在事故發生后進行,且備份數據的可恢復性、可用性在很大程度上依賴于備份數據的完整性。為了保證備份數據的可用性,很多企事業單位會定期進行數據庫備份的恢復演練,也就是從備份數據中恢復出一套完整的數據庫。執行備份數據的恢復操作,需要備份系統管理人員或者數據庫管理人員(DBA)對數據的備份恢復實現原理有深入的了解,并周期性地對備份數據進行恢復操作,以保證備份數據的可恢復性與可用性。這種長期機械性、重復性的備份、恢復及驗證工作,無疑會占用DBA大量的時間和精力。在DBA界還流傳著這么一句話:“故障一定會發生,只是早晚的問題!”。作為一名DBA,只有時刻記得進行備份和恢復校驗,才能避免某一天事故發生時出現難以挽回的悲劇.


數據分鐘級提供,提升數據交付效率縮短開發周期通過部署ADM幾分鐘內即可創建一個數據量TB級別的虛擬數據庫,進而,快速將測試數據傳輸到下游的開發測試環境,無需繁瑣冗長的審核和等待,這一過程有效減少了下游開發測試場景中測試數據的準備時間,通常從以天計算縮短到以小時計算,時間效率提升明顯,**縮短了開發測試時間,進而縮短產品的發布周期。(5)敏感數據定義識別與仿真***,保障數據流轉環節的安全性通過智能定義敏感數據類型,自動發現和識別敏感數據,包括數據類型、內容、約束關系,靈活排序減少人為篩選,***精細定位敏感數據源。豐富的***算法與仿真的字典庫相結合,保證***后數據仍具有業務屬性,數據表間關系仍具有業務一致性,不影響數據挖掘分析數據價值。對涉及企業、個人信息的隱私數據,包括資金財產、個人、企業隱私的對照關系進行敏感數據識別,通過內置的***規則進行***處理,將數據敏感部分去隱私化,但并不失去數據挖掘的價值特征,減少數據隱私泄露帶來的風險和損失,甚至降低可能發生的人身傷害和違法犯罪事件。哪個產品支持數據進行敏感處理時的抽取組合?

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當前,有效的保障數據安全的方式仍然是數據備份,即企業針對生產業務的數據、文件制定備份策略生成備份數據,一旦業務數據發生丟失或損壞,則恢復備份數據提供業務訪問,傳統的數據備份方案并未提供數據的恢復驗證手段,因此企業在發生數據丟失時,啟用備份數據恢復失敗的案例屢見不鮮,這也給各行業客戶造成了巨大的經濟損失和不良的社會影響,為滿足法律的合規性要求,備份數據的恢復驗證成為備份恢復解決方案的必要需求,但由于備份數據量巨大、涉及業務系統繁多、專業人員數量有限,定期的備份數據恢復驗證仍然是一道難題,上訊敏捷數據備份恢復驗證解決方案為備份數據的恢復驗證提供了創新的技術手段,包括備份數據的分鐘級快速恢復、秒級可用性驗證、按計劃周期性定時自動恢復驗證,保障了備份數據的可恢復性與可用性。上訊ADM產品能解決數據備份恢復、備份數據恢復驗證、敏感數據處理、測試數據多副本快速交付等問題嗎?明顯節約

上訊信息敏捷數據管理平臺ADM榮獲2023年網信自主創新“尖鋒榜”產品獎。數據變形

在典型的重復數據刪除技術中,根據不同的數據備份場景選擇適合的重刪策略與粒度方案。在確定重刪策略與粒度后,會根據輸入側不同粒度(卷級、文件級、塊級)的數據采取不同的數據切分策略,并依據任務級與全局指紋庫提供自適應源端的全局重刪算法與策略,當前支持源端塊級、文件級重刪和并行重刪技術。源端重刪是采用基于內容的可變長數據切分算法,通過對數據塊進行哈希算法的***標記,即指紋(Fingerprint),在指紋庫中尋找相同的指紋。如果存在相同指紋,則表示已保存了相同的數據塊,ADM則不再保存此數據塊,而是引用已存在的數據塊,從而節省更多的備份空間。該算法還可以智能識別已修改的數據和未修改的數據,從而避免因修改數據位移而導致的未修改數據切分到新數據塊中的問題,比較大限度地提升重刪性能和重刪率,為避免數據備份過程中冗余網絡傳輸與存儲開銷,在源端設置粗粒度前置數據校驗可以明顯縮小備份傳輸過程中的數據冗余,目的在于不備份任意一個冗余數據。數據變形

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