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ADM基于自主研发的数据库虚拟化技术，拥有包括从数据的获取、传输、存储、恢复、管理、创建、使用、回收等多项**技术，对多类型数据进行集中统一的全生命周期管理，实现数据使用的高效敏捷化。采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题，数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用，因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求，创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性，不占用存储空间，在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后，才会产生极少的存储空间占用，这部分空间相比于原始数据库总容量，几乎接近于0。CDM是指副本数据管理。耗时较长

上讯信息敏捷数据管理平台（ADM）的备份数据管理模块，突破了传统备份理念，基于特有的CDM数据库虚拟化技术，不仅可以实现对数据库的实时性持续备份以及本机、异机的快速恢复，还可以同时对备份数据的有效性进行验证。对于已经部署了NBU/CommVault等备份系统的用户，可以对接备份系统，实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度，从而实现备份数据有效性验证的全自动化，并根据验证结果生成详细的恢复验证报告。在恢复验证任务结束后，自动清理恢复环境，释放存储资源和恢复服务器资源，以用于下一个恢复验证任务的使用，使整个数据备份恢复验证工作能够周期性地循环运转，实现备份数据周期性、自动化地恢复校验。面向数据使用的应用场景有人了解IT行业的CDM产品吗？

CDM产品方案的选择建议：自主可控，相对于 IT 算力和网络资源，数据治理方面企业对技术自主可控的要求更高。金融、电信运营商、事业单位、医疗等越来越多的行业在评估数据管理技术时，选择国产操作系统、国产数据库。以对信息安全要求极高的金融行业为例，信创需求更为突出，以安全、可靠、自主可控的国产操作系统及数据库构建金融信创应用体系，成为金融信创应用的重点。在面对更多国产系统和数据库环境时，要求要有较好的兼容性以及定制开发能力。开放灵活，对于CDM技术方案，要实现数据获取的灵活性，不能只是通过主动备份获取数据，还要兼具对接备份系统获取数据，以及自动上传备份数据获取数据，这样更具有适用性。另外，对于方案的扩展、扩容也要考虑到，是否可以做到横向扩展、扩展后的功能或者节点是否可以归属同一管理平台进行统一管理，是选择CDM产品方案需要关注的重点。

敏捷数据管理平台ADM产品提供一种数据闭环式流转方式，提升了数据交付效率与安全管控效能。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，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，通常从按天计算缩短到按小时计算，时间效率提升明显，直接缩短了开发测试环境搭建工作中测试数据准备的时间。不仅数据库可以分钟级恢复，文件、操作系统和虚拟化平台的副本均可以分钟级提供，还可以进行存储级快照，快速地保留数据副本的状态，实现数据版本的保留，通过跟踪数据流向，识别使用状态，切换数据版本实现测试数据版本的快速回退，有助于对数据版本的良好管理。同时，数据副本支持时效性设置，当数据副本超出使用期限，ADM平台会自动停止使用或回收资源，实现集中统一的闭环式管理。哪个产品支持数据抽取组合？

Gartner对CDM的解释是：它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据，在非生产存储上生成“黄金副本”（Golden Image），这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式，可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器，分别用于备份恢复、容灾或开发测试。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出，CDM技术已经度过了早期的技术讨论期，目前处于“泡沫化的低谷期”（trough of disillusionment），这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术，而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”（plateau of productivity）。数据备份承载着企业的一手数据资产。面向数据使用的应用场景

上讯ADM产品能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗？耗时较长

ADM敏感数据管理功能的价值优势在于采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能，实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化，从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程，对数据进行中间不落地的变形、替换，支持数据库子集处理，保证敏感数据管理的灵活性，适应用户多种数据使用场景。耗时较长