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数据库存储过程抽取

来源: 发布时间:2023年10月24日

敏捷数据管理平台ADM产品的敏感数据管理功能可实现敏感数据定义识别与仿真处理,保障数据流转环节的安全性。通过智能定义敏感数据类型,自动发现和识别敏感数据,包括数据类型、内容、约束关系,灵活排序减少人为筛选,准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合,保证变形后数据仍具有业务属性,数据表间关系仍具有业务一致性,不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据,包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别,通过内置的变形规则进行处理,将数据敏感部分去隐私化,但并不失去数据挖掘的价值特征,减少数据隐私泄露带来的风险和损失,甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。有人了解IT行业的CDM产品吗?数据库存储过程抽取

数据库存储过程抽取,上讯敏捷数据管理平台ADM

为满足企业对数据管理的需求,敏捷数据管理平台(ADM)构建了综合、统一、自动化的数据管理平台,实现从数据获取、数据存储、数据处理、数据使用,到数据归档、数据销毁的数据闭环式全生命周期管理,达到统一副本数据管理。通过敏捷数据管理平台(ADM)的部署,不仅可以实现分钟级的数据恢复及副本数据交付,也可以实现数据管理成本 80%-90%的下降,可同时满足多场景数据副本的需求;与此同时,数据的全生命周期管理,充分释放数据价值,推动企业业务的长足发展。敏感数据采样上讯ADM为企业上中下游数据的高效使用、安全管控提供了一套综合数据安全治理解决方案。

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上讯信息作为传统的信息安全厂商,致力于数据安全领域十余年,长期专注于信息安全技术的自主创新研发,针对国产数据库的推广落地,上讯信息提出了新一代的数据备份恢复与管理解决方案,不仅能够解决国产化数据库备份与恢复的刚性需求,也能够解决备份数据高效管理的长期需求。传统的国外备份系统因不支持国产库类型无法完成备份,不能满足国产数据库的备份需求。传统的备份实现方式大多针对数据库的数据集进行备份,好处是备份功能稳定,弊端是在做数据恢复时需要经历时间较长的restore recovery过程,企业也往往因为恢复耗时长、步骤繁琐而无法完成定期的恢复校验,导致长期的备份数据未得到有效的验证,一旦故障发生,存在一定的数据恢复不成功风险,同时,传统的备份方式采用定期全量备份、周期性增量备份,备份数据存储资源需求较高,企业存储成本居高不下。

Gartner对CDM的解释是:它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据,在非生产存储上生成“黄金副本”(Golden Image),这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式,可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器,分别用于备份恢复、容灾或开发测试。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出,CDM技术已经度过了早期的技术讨论期,目前处于“泡沫化的低谷期”(trough of disillusionment),这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术,而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”(plateau of productivity)。上讯ADM荣获网信自主创新“尖锋榜”产品奖。

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ADM产品对数据全生命周期的管理主要基于数据虚拟化**技术,在数据收集和使用上,通过获取一份具有应用一致性保证的“黄金副本”,分钟级虚拟化为多个副本直接挂载使用,数据使用效率明显得到提升;在数据存储和传输上,这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用存储空间(约为0),且ADM产品将全部数据集中存放在统一的存储池中,既保证了数据传输流转的闭环管控,又降低了数据的存储成本;在数据加工上,数据脱离生产环境之前增设了敏感数据处理环节,保障数据公开后的隐私安全,防止核心数据泄露;在数据的提供和公开上,虚拟数据副本可用于准生产、测试环境等场景的数据交付,每一份虚拟数据都是互不影响的,并且可读可写,数据在经过变更后可标记快照,多个快照之间可以任意切换实现数据版本的管理。上讯ADM产品的合规性体现在数据申请审批流程控制数据外流,每一次数据申请有迹可循。虚拟化平台

数据备份一直以来被认为是数据保护的基础防线。数据库存储过程抽取

应用敏捷数据管理平台ADM产品后,数据存储成本倍数级节约,提升了数据存储环节的效能。数据备份面临存储成本高的问题,敏捷数据管理平台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,同时,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,因此拉起时不占用额外的物理存储空间,只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,虚拟数据库的份数越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,即10份虚拟数据库可以节约存储成本接近原始容量的10倍,节约数据存储环节的资源和成本。数据库存储过程抽取