生产力要素

备份校验管理是ADM功能模块之一，主要用于对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验，保证备份数据的可恢复性、完整性。通过对接备份系统（如NetBackup、Commvault、NetWorker等）集中管理存储资源、恢复服务器资源和恢复任务，实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度，从而完成备份数据有效性验证的全自动化。备份校验管理可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证两方面的需求，能够覆盖用户全部业务系统的备份数据恢复验证需求，自动化实现跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复，实现验证工作的高覆盖率，提高备份数据有效性验证的频率。市面上的敏感数据管理产品有哪些？生产力要素

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。敏捷数据管理方案通过对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么产品？

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.

上讯敏捷数据管理平台ADM对接用户现有集中式备份系统服务器，实现恢复服务器、数据恢复策略、数据验证策略和存储资源的集中管理，包括：（1）存储池自动准备存储空间、自动调度创建恢复服务器；（2）按照参数设置恢复策略、自动执行恢复计划、自动验证恢复数据；（3）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，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高效节能地循环利用，达到集中统一的安全管理。上讯ADM产品的数据备份模块实现了数据库、文件、虚拟化平台的备份恢复。

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。上讯信息的敏捷数据管理平台ADM产品怎么样？策略类型

ADM的敏感数据处理灵活性体现在异构引擎可以将大数据平台数据抽取至多类型数据库，满足输出格式多样化。生产力要素

敏捷数据管理平台（Agile Data Management）简称ADM，是采用基于CDM（副本数据管理）的数据库虚拟化技术，为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、敏感数据处理、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案，在保证数据安全使用的同时，提高了数据使用效率并降低了数据存储成本。ADM由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据处理管理组成，实现了数据复制容灾、数据存储管理和数据流程管理，通过自动化流程任务编排的方式实现了数据使用的成本控制、版本管理与开发利用,能够充分发挥了数据资产的潜在价值。生产力要素