数据加工

通过部署ADM，企业能够彻底革新其测试数据准备的流程。传统模式下，为开发测试环境准备一个TB级别的数据库副本，往往需要经历复杂的审批流程、漫长的排队等待以及DBA手动执行恢复操作，整个过程动辄数天之久。而现在，这一局面被ADM彻底改变，系统在几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库。这不**是技术速度的提升，更是流程上的根本性变革。它无需繁琐冗长的审核和等待，因为整个过程是标准化和自动化的。这一突破有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间，将其从“以天计算”的维度直接压缩到“以小时甚至分钟计算”的维度，这种时间效率的提升是显而易见的的，为开发团队带来了前所未有的敏捷性。上讯ADM产品的可管理性体现在数据从上游到下游获取、传输、流转的集中式管理，同时可进行版本管理。数据加工

ADM的数据复制容灾模块通过整合数据远程复制与数据异地容灾两大功能，为企业提供了一个从数据同步到业务接管的端到端解决方案。其技术先进性体现在基于数据块增量复制的高效同步机制上，通过***全量复制传输、后续长久增量复制与全量快照合成传输的组合策略，确保了数据同步的效率与可靠性。而该模块的**终价值，则体现在其**性的实现本地和异地均可以同时提供虚拟库对外访问的能力上。这意味着容灾数据不再是“沉睡”的备份，而是随时处于“热备”状态的活数据，既可以用于灾难恢复，也可以在平时支撑数据读取、报表查询等业务，极大地提升了数据基础设施的灵活性和投资回报率，将容灾从一项成本中心转变为支撑企业稳健发展的战略资产。全库敏感数据处理副本数据管理CDM产品能解决软件开发测试部门的供数需求。

ADM将数据备份从一项被动、繁琐的手工操作，转变为一个主动、智能的自动化流程。这一切的**在于允许用户通过自定义备份时间点和周期，使系统按照任务策略和计划，自动或手动发起数据备份。管理员可以在管理控制台上，根据不同业务系统的RPO（恢复点目标）要求，精细地配置备份策略。例如，为**交易数据库设置每天一次的事务日志备份和每周一次的全量合成备份，并为备份窗口设定在业务低峰期；而为非**的文件服务器，则可以设置为每周执行一次长久增量备份。一旦策略设定，ADM便会成为一个不知疲倦的“自动哨兵”，严格按照计划执行任务，并生成详细的执行报告。这种策略化的自动化管理，不*极大地减轻了运维人员的工作负担，更重要的是确保了数据保护策略能够得到****的准确执行，杜绝了因人为疏忽导致的数据保护漏洞。

传统的国外备份系统因不支持国产库类型无法完成备份，不能满足国产数据库的备份需求。传统的备份实现方式大多针对数据库的数据集进行备份，好处是备份功能稳定，弊端是在做数据恢复时需要经历时间较长的restorerecovery过程，企业也往往因为恢复耗时长、步骤繁琐而无法完成定期的恢复校验，导致长期的备份数据未得到有效的验证，一旦故障发生，存在一定的数据恢复不成功风险，同时，传统的备份方式采用定期全量备份、周期性增量备份，备份数据存储资源需求较高，企业存储成本居高不下。作为传统的信息安全厂商，上讯信息始终致力于数据安全领域十余年，长期专注于信息安全技术的自主创新研发，在国产数据库的推广落地逐渐实行，上讯信息提出了新一代的数据备份恢复与管理解决方案，不*能够解决国产化数据库备份与恢复的刚性需求，也能够解决备份数据高效管理的长期需求。

市面上的敏感数据管理产品有哪些？

ADM平台通过整合分组管理、闭环流程和可视化监控等功能，构建了一个完整的端到端数据治理体系。这个体系从数据源头的分类开始，贯穿数据中转的各个环节，直到**终的数据使用目标，实现了全链条的数据管控。规范化的数据流程确保了每个环节都有明确的责任人和操作标准，而可视化的拓扑结构则提供了全局的监管视角。特别是对于金融行业用户，这种自动化的资源管理和完善的数据安全方案，不*提高了数据管理的效率，更重要的是确保了敏感数据在整个生命周期中的安全性。这种综合性的数据治理方案，正在成为企业实现数字化转型的重要支撑。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。全局参数配置

数据安全领域的CDM是指copy data management。数据加工

与传统的数据副本创建方式相比，ADM的数据库虚拟化技术在成本效益方面展现出***优势。在传统模式下，创建一个10TB数据库的完整副本需要同样10TB的存储空间，当需要创建N份副本时，总存储成本就是10TB×N。而采用虚拟化技术后，首份基础数据源需要10TB存储，后续每个虚拟副本*需约1GB存储空间。这意味着创建N份副本的总存储需求*为（10TB + N×1GB），随着副本数量的增加，存储成本的节约效果愈发明显。以一个需要20套测试环境的典型场景为例，传统方式需要200TB存储空间，而虚拟化技术*需约10.02TB，节约了近95%的存储成本，这还不包括因存储减少而带来的机房空间、电力冷却等间接成本的节约。数据加工