业务逻辑与平台技术能力分离，降低复杂度

• 更高的业务价值交付效率
• 更短的业务反馈周期

服务按需扩展，微服务弹性伸缩

•  更低地运行成本
• 灵活应对业务增长

可观测性内置，提升可维护性和可靠性

• 更及时地发现故障
• 更短的修复时间

整合数据孤岛

• 以业务模型为中心连接全域数据；

• 以知识网络建立业务与业务的关系，提供快速的
  业务连接融合；

• 以业务需求为导向连接数据，快速提供数据服务。

简化数据治理

• 以业务模型精确指导数据治理，提升数据质量；

• 以业务标准指导数据标准，通过自动化减少对标工作量；

• 以业务质量指导数据质量稽核，自动化减少质量校核工作量。

高效赋能业务

• 以业务为中心，高效组织和调度数据，提升数据服务效率；

• 快速发现业务与业务融合关系，快速评估业务成熟度和探索优化融合路径；

• 监控业务指标和风险，定位根因，找到数字化优化路径。

某运营商 IT 环境较为复杂，包括部署在公有云、私有云中的 Kubernetes 平台，且不同平台中的持久化卷存储方式不同，在保障资源配置数据和持久化卷数据安全的同时，还要实现云原生应用及持久化数据在不同版本Kubernetes平台之间的迁移；在实际备份时，需要多种方案来兼顾数据安全，不仅存在更大的安全隐患，还会给管理带来巨大压力。

Kubernetes 数据保护

业务痛点

• 容器化应用数量多，一致性难以保障

•  资源配置数据、应用持久化卷数据安全风险大

• 版本迭代快，应用类型繁 多，兼容性覆盖难  

• 版本多，使用的生产存储类型多，数据迁移难管理复杂度高

   

方案价值

• 应用一致性保障

• 安全高效：防勒索、高效的挂载恢复

• 全面保护

• 数据自由流动：支持跨版本、跨生产存储的数据迁移

• 简单易用：自动保护，降低管理复杂度 

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