一对一

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持重复数据删除技术，在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。上讯ADM通过数据备份后获取到的黄金副本开启数据开发利用的创新流程，充分发挥数字资产价值。一对一

l变化数据块跟踪技术块修改跟踪技术（BlockChangeTracking）简称BCT，Oracle数据库通过BCT技术可以只备份新增的或变化的数据块，VMware通过内置的CBT技术获取新增或变化的虚拟磁盘数据块，从而提升增量备份效率。l备份数据传输压缩加密ADM支持AES256和SM4加密算法，用户可根据实际情况，灵活选择。在数据传输过程中，通过加密算法对备份数据进行加密处理，确保抓包、***攻击、钓鱼等恶意方式所截获的备份数据无法被解析，从而有效避免数据泄露等安全问题。备份恢复原理网络安全领域的CDM是指什么？

ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能，将数据进行分组管理，从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别，做到从源头划分类别，使下游测试数据管理形成上游数据源----中游数据中转----下游数据目标的闭环式数据使用流程，规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人，自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时，ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图，可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及数据快照的层级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，通过可视化的结构拓扑图，帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系，完善数据流转路径，优化数据资源的合理分配，可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。

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。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持增量备份与全量快照合成技术，传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略，其增量备份大多不可持续，经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题，而且其增量备份数据的恢复效率相对低下，因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据，恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外，过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系，不一定能及时被清理。而增量备份与全量快照合成技术，即首先执行全量备份，之后只对新增或改动过的数据进行增量备份，此增量备份数据是持续的，而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本，便于恢复。因此，增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间，节省备份数据所需的存储空间，且提升了恢复效率。上讯信息的自主产品敏捷数据管理平台ADM是国内副本数据管理CDM领域的重要产品。驳回

CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、卫生、事业单位等行业。一对一

数据分钟级提供，提升数据交付效率缩短开发周期通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库，进而，快速将测试数据传输到下游的开发测试环境，无需繁琐冗长的审核和等待，这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间，通常从以天计算缩短到以小时计算，时间效率提升明显，**缩短了开发测试时间，进而缩短产品的发布周期。（5）敏感数据定义识别与仿真***，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，***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合，保证***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***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。一对一