Informatica ILM优化Oracle E-Business Suite数据增长:降低成本与提升性能

需积分: 0 1 下载量 126 浏览量 更新于2024-07-25 收藏 1.18MB PDF 举报
Oracle E-Business Suite 是一个企业级应用集成平台,随着业务的增长和数据量的积累,数据管理变得日益复杂。面对这一挑战,Informatica 的 ILM (Information Lifecycle Management) 产品系列提供了一系列解决方案来有效应对数据增长问题。本白皮书详细探讨了如何通过 Enterprise Application Archiving、Test Data Management 和 Data Masking 这三个关键组件来优化 Oracle E-Business Suite 的数据管理。 首先,Enterprise Application Archiving 有助于存储和检索历史数据,减少主生产系统的存储压力。它通过自动化流程,如定期备份和归档,节省存储成本,同时保证合规性和数据安全性。这不仅降低了长期存储需求,还提高了响应时间和查询性能。 Test Data Management 是为了处理测试和开发环境中的敏感数据,通过创建与生产环境相似但不包含实际敏感信息的数据副本,保护了隐私和商业秘密。这样,团队可以在安全的环境中进行测试,而不会影响到实际业务操作,同时降低人员培训成本。 Data Masking 则是数据隐私保护的重要手段,它在不影响业务流程的情况下,隐藏或替换敏感数据,如信用卡号、个人识别信息等。这种功能不仅增强了数据安全性,也符合严格的法规要求,如 GDPR 和 HIPAA。 白皮书中提到的案例研究展示了 Informatica 的 ILM 如何通过这些技术显著改善了组织的 IT 效率,减少了人员配备成本,并提升了 Oracle E-Business Suite 应用程序的性能和可用性。通过全面的数据增长评估,预先构建的加速器,以及灵活的定制和扩展能力,Informatica ILM 为 Oracle E-Business Suite 用户提供了强大的工具来管理不断增长的数据挑战。 这个白皮书不仅阐述了解决方案的技术细节,还强调了 Informatica ILM 在数据管理方面的价值,特别是在处理大规模数据增长时,能够帮助企业实现更高效的运营和合规性。任何寻求优化 Oracle E-Business Suite 数据管理策略的组织,都可以从中获取实用的见解和最佳实践。

while (not status): # 用新的缓冲区数据填充缓冲区,并用数据文件填充index_file_data位的循环 while ((buffer_len < lsb_space) and (index_file_data // 8 < len(data_file))): current_buffer += (data_file[index_file_data // 8] >> (index_file_data % 8)) << buffer_len bits_added = 8 - (index_file_data % 8) buffer_len += bits_added index_file_data += bits_added # 从缓冲区中检索下一组lsb空间位 current_data = current_buffer % (1 << lsb_space) current_buffer >>= lsb_space buffer_len -= lsb_space # print (buffer_len) # print ("新的缓冲区的长度: " + str(len(sample_details))) while (index_audio_data < len(sample_details) and sample_details[index_audio_data] == min_masking_sample): new_audio_buffer.append(struct.pack( sample_quality[-1], sample_details[index_audio_data])) index_audio_data += 1 if (index_audio_data < len(sample_details)): current_sample_position = sample_details[index_audio_data] index_audio_data += 1 # print (len(index_audio_data)) absolute_value = 1 if (current_sample_position < 0): current_sample_position = - current_sample_position absolute_value = -1 new_sample = absolute_value * \ ((current_sample_position & masking) | current_data) new_audio_buffer.append(struct.pack( sample_quality[-1], new_sample)) if ((index_file_data // 8 >= len(data_file)) and (buffer_len <= 0)): status = True print(status) #把剩余的样本重新附加到新的音频缓冲区中,该缓冲区将被写入新的音频文件 while (index_audio_data < len(sample_details)): new_audio_buffer.append(struct.pack( sample_quality[-1], sample_details[index_audio_data])) index_audio_data += 1

2023-06-01 上传