读写操作

备份是一个长期的过程，恢复往往只在事故发生后进行，且备份数据的可恢复性、可用性在很大程度上依赖于备份数据的完整性。为了保证备份数据的可用性，很多企事业单位会定期进行数据库备份的恢复演练，也就是从备份数据中恢复出一套完整的数据库。执行备份数据的恢复操作，需要备份系统管理人员或者数据库管理人员（DBA）对数据的备份恢复实现原理有深入的了解，并周期性地对备份数据进行恢复操作，以保证备份数据的可恢复性与可用性。这种长期机械性、重复性的备份、恢复及验证工作，无疑会占用DBA大量的时间和精力。在DBA界还流传着这么一句话：“故障一定会发生，只是早晚的问题！”。作为一名DBA，只有时刻记得进行备份和恢复校验，才能避免某一天事故发生时出现难以挽回的悲剧.

上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过创建虚拟副本实现了本机、异机的即时挂载恢复。读写操作

数据副本管理是ADM功能模块之一，可单独作为企业级副本数据管理（CDM）产品。为应对当前复杂的IT环境，ADM提出集云、物理、虚拟为一体的，面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的***数据副本分发与交付管理解决方案。主要通过数据副本管理的核心专利技术——数据库虚拟化技术对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本、存储黄金副本作为基准数据、虚拟化为多个副本挂载恢复，**终达到快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标，是主要面向企业数据运维、软件开发测试部门解决自动化闭环取数供数、测试数据快速交付等典型应用场景的问题。活数据上讯ADM产品的成本控制体现在节约存储资源降低存储成本，自动化流程节约了人力成本。

通过部署敏捷数据管理平台ADM产品的数据副本管理模块，实现了测试数据版本迭代管理，提升了数据使用过程中的应用效率。随着移动互联网技术的不断革新，移动应用业务不断扩张，企业面临着前台业务频繁更新升级的现状，为保证既有业务稳定，需要对新提出的升级需求开展仿真测试与回归测试，因此亟需一套能够对测试环境的测试数据进行版本灵活切换的解决方案，便于测试数据版本的即时调用，迅速适应不同业务程序提供不同版本的测试数据。ADM的虚拟数据库快照功能解决了这一问题，通过对数据库状态进行定时或即时的记录，管理和维护当前虚拟数据库的数据，使用人员可以随时通过记录的虚拟数据库快照提供一个版本的测试数据，经过测试后保存当前的数据库使用状态，便于开发测试的数据版本迭代，通过这一功能明显提升了程序升级测试、版本迭代的效率.

数据备份管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一，主要用于实现云环境、物理环境、虚拟化平台下的数据保护。包括支持各种主流平台下的系统、数据库及文件数据的保护，支持主流的虚拟化平台、国产化云服务器以及容器的保护，并可对物理服务器及虚拟化平台下的备份数据进行即时挂载恢复，提供业务应急的能力和数据快速恢复能力；针对数据备份的存储资源类型，ADM支持DAS（包括SSD/HDD）、SAN（包括IP-SAN/FC-SAN）、对象存储等存储资源。支持接入第三方云存储、对象存储等作为大容量数据存储池，具备较强的扩展能力。敏捷数据管理平台虚拟数据秒级分发，提升了环境准备效率，数据交付时间整体节约100倍以上。

敏捷数据管理平台ADM能够将上游的数据收集、存储，中游的数据处理、传输，下游的数据分发和交付全流程贯通，形成一套自动化、智能化的副本数据全生命周期管理解决方案，为银行业实现测试业务多场景的数据覆盖，实现业务版本的高质量交付和快速迭代提供了行之有效的工具。ADM的数据库虚拟化功能与GoldenDB高可用、高可靠的数据库服务相结合，为该行提供了敏捷的副本数据交付能力与灵活的副本数据管理能力，对银行测试数据管理体系的构建起到了强有力的助推作用，助力打造数字化业务增长新模式.上讯敏捷数据管理平台ADM产品的合规性体现在通过数据申请审批流程使用数据，严格控制数据外流。信创敏感处理

海量数据供数于下游开发测试统计分析场景的数据使用需求该如何满足？读写操作

功能节点统一管理，支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构，保障数据服务高可用，并消除单节点故障导致的业务不可用问题，确保数据服务连续性。采用Scale-out架构，根据业务发展规模，按需扩展集群节点，无需停止服务，灵活满足业务需求。同时，ADM支持存储池容量的弹性扩充，满足不断增长的数据存储需求。（2）数据存储成本倍数级节约，提升数据存储环节的效能首先，数据备份面临存储成本高的问题，ADM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；其次，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，因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间，*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，虚拟库的数量越来越多，而存储成本将会呈倍数级节约，例如针对同一份数据创建N个虚拟库，传统方法需要N倍的存储空间占用，而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间，**节约了数据存储环节的资源和成本。读写操作