dms数据库 平台

DMS数据库平台是跨云数据管理 平台，助力企业构建智能Data Mesh，实现Data+AI的统一管理。提供开放式元数据服务OneMeta、一站式智能开发平台和云原生AI数据平台，支持多模 数据管理和高效数据处理。

DMS（Data Management Service）数据库平台是一款功能强大、全面的数据管理解决方案，以下是关于它的详细介绍：

1、全域数据资产管理：支持关系型数据库如 MySQL、SQL Server、PostgreSQL 等，NoSQL 数据库如 Redis、MongoDB 等，OLAP 数据库如 AnalyticDB for MySQL、AnalyticDB for PostgreSQL，以及文件及日志类数据如 OSS、SLS 等，还支持多种来源的数据库接入，通过数据库网关可打通网络接入，将其他云厂商数据库或本地数据库接入 DMS。

2、数据库管理功能丰富：可进行数据库实例信息的查看、录入、编辑，对实例、库、表、数据列、行级进行授权、回收权限、禁用、启用、删除等管理操作，元数据访问控制功能可确保只有有权限的用户才能使用实例和数据库。

3、数据分类与快速查找：能对实例、库、表进行业务分类归属管理，便于管理人员、开发人员及运维人员更好地管理或使用数据，同时支持实例、数据库、表、功能、工单的全局搜索，基于图谱能力，可快速检索可用数据。

4、可靠的数据安全治理：内置阿里巴巴最新研发规范，规避无主键等不合理设计带来的潜在风险，目前支持 200 多种设计及审核规范，并可按需调整，全方位细粒度安全管理，支持实例、库、表、数据列、数据行级权限管理，可按需分配查询、导出、变更、登录等不同操作权限，提供域账号及权限的全自动化管理能力，有效避免企业员工流转时账号清理不及时导致的潜在数据泄露风险，支持企业上市合规审计、常规内审等功能，全方位支持员工权限和数据库变更、访问的流水审计，全面覆盖中华人民共和国网络安全法、欧盟通用数据保护条例 GDPR、SOX 法案、PCI DSS、HIPAA 等法律法规，实现敏感数据的自动分类分级，有效识别异常访问风险。

5、保障数据库稳定性：通过无锁变更、变更前备份及变更异常自动回滚等策略保障变更过程中数据库稳定可控，覆盖数据生产、集成、加工到消费的数据质量规则，进行数据质量监测与校验，结合安全规则的 SQL 审核优化建议，对上传的 SQL 语句进行审核并提供优化建议，避免无索引或不规范的 SQL 语句，降低 SQL 注入风险，整合数据库自治服务 DAS 的部分功能，掌握数据库实例的性能状况，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。

6、高效研发数据库：客户可通过统一的方式对多种引擎进行开发，无需考虑引擎的差异性，可按照企业规范，对不同业务配置不同的研发流程，保障多套环境之间的结构一致性，基于设计规范，研发人员全自助即可完成合规的数据库开发，非生产环境可做到免审批，仅生产环境需要审核，在保障安全的同时实现高效协同，提供库级别的数据复制能力，支持批量生成各类随机值、地区名、虚拟 IP 地址等信息，大大减轻准备测试数据的负担，支持添加和管理常用 SQL，实现 SQL 模板的复用，支持离线数仓搭建、数仓提速、离线数据分析、数据中台搭建、大规模数据集成、离线计算、异构数据集成等场景，近乎零代码，简单配置连线后即可满足各项离线数据集成任务，同时任务支持复杂调度，配合数据资产，可创建企业的数据资产虚拟湖，随取随用，降低企业建湖、运维成本，支持实时数仓、多表实时拼接查询、实时数据处理与上传、实时报表、业务与计算分离、实时业务问题定位等场景，通过 DTS 获取和写入数据，支持分布式并发读写，效率高于 Flink，数据准确性更高，任务流支持多种引擎混合编排，支撑复杂业务流程，结合 DMS 账号与数据权限管理机制，能够进行复杂任务的管理与调度，提升开发过程的安全性，通过任务运行日志、数据血缘及监控机制，提供完善运维能力。

7、灵活的数据传输与调度：基于 DTS 的实时数据传输，提供数据迁移、数据同步、数据订阅功能，满足不同的传输需求，支持分布式集成架构，突破单机瓶颈，同时提供限流手段，按需限流保护数据源，通过性能监控、端到端一键诊断功能及报警监控等策略，实现极低运维门槛，按需配置调度，调度周期低至 5 分钟。

8、数据灾备（DBS）功能：使用飞天分布式存储作为内置存储，备份数据会转换成专用格式，并经过压缩保存到内置存储，降低存储成本，支持按量付费，避免一次性投入大量资产，同时支持存储分级，自动将备份数据存放到不同性价比存储介质中，适用于长期归档，降低成本，日志内存实时捕获，恢复点目标 RPO 达到秒级，通过使用阿里实时数据流技术，读取数据库日志并进行实时解析，然后备份至云端存储，实现对数据库的增量备份，通常可将增量备份的延迟控制在秒级别以内，根据实际网络环境不同，延迟时长也会有所不同，全程无锁备份、多线程并行备份、数据拉取自适应分片，在进行数据恢复时，通过全量备份与增量备份实现精确到秒级的数据库恢复，最大限度保障数据安全。

9、跨云数据管理与智能 Data Mesh：助力企业构建智能 Data Mesh，实现 Data+AI 的统一管理，提供开放式元数据服务 OneMeta、一站式智能开发平台和云原生 AI 数据平台，支持多模数据管理和高效的数据处理，结合 PolarDB、AnalyticDB 等核心引擎，在多个垂直场景中展现出显著优势，如智能营销和向量搜索，提升业务效率和准确性，通过 DataOps 和 MLOps 的融合，为企业提供了从数据到 AI 模型的全生命周期管理，推动数据驱动的业务创新。

以下是两个常见问题及解答：

1、问：DMS 平台如何保障数据的安全性？

答：DMS 平台从多个方面保障数据安全，在设计上遵循阿里巴巴最新的研发规范，规避了无主键等不合理设计带来的潜在风险，并支持 200 多种设计及审核规范且可按需调整，具备全方位的细粒度安全管理，可对实例、库、表、数据列、数据行级进行权限管理，按需分配查询、导出、变更、登录等不同操作权限，提供域账号及权限的全自动化管理能力，防止企业员工流转时账号清理不及时导致的数据泄露风险，还支持企业上市合规审计、常规内审等功能，全方位支持员工权限和数据库变更、访问的流水审计，并全面覆盖多项法律法规，实现敏感数据的自动分类分级，有效识别异常访问风险。

2、问：DMS 平台的数据灾备（DBS）有哪些特点和优势？

答：DMS 平台的数据灾备（DBS）具有低成本和高性能的特点，其使用飞天分布式存储作为内置存储，备份数据会转换成专用格式并压缩保存，降低了存储成本，同时支持按量付费，避免一次性投入大量资产，还支持存储分级，能自动将备份数据存放到不同性价比存储介质中，适用于长期归档，在性能方面，日志内存实时捕获，恢复点目标 RPO 达到秒级，通过使用阿里实时数据流技术，读取数据库日志并进行实时解析然后备份至云端存储，实现对数据库的增量备份，通常可将增量备份的延迟控制在秒级别以内。

小编有话说：DMS 数据库平台凭借其强大的功能和优势，为企业的数据管理提供了全面、高效、安全的解决方案，无论是全域数据资产管理、数据安全治理、高效研发还是数据灾备等方面，都展现出了卓越的性能和价值，在数字化时代，企业面临着海量数据的管理和利用挑战，选择像 DMS 这样专业的数据库平台，能够帮助企业更好地挖掘数据价值，提升竞争力，实现数字化转型和可持续发展。