释放数据要素的价值

ADM在备份方式上提供了高度的灵活性，通过同时支持有盘挂载备份和无挂载备份（传统数据备份方式），确保了在不同场景下都能实现比较好的数据保护效果。无挂载备份作为经典方式，通过在操作系统层面安装代理来抓取数据，兼容性较好，是保护异构环境中通用文件和系统的可靠选择。而有盘挂载备份则**了更先进的技术路径，它通常在虚拟化或存储层面进行操作，通过将生产卷以只读模式挂载到备份服务器上，直接从中读取数据。这种方式不仅避免了因备份任务对生产服务器性能造成的冲击，还能确保获得一个与应用一致的、精确的时间点副本，尤其适合于保护关键业务数据库和运行中的虚拟机。这两种方式互为补充，使得ADM能够根据数据的重要性、系统的敏感度以及对生产环境性能的影响要求，为企业提供**适宜的备份解决方案。副本管理技术是对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本作为基准数据，再虚拟化为多个副本挂载恢复。释放数据要素的价值

上讯信息敏捷数据脱敏系统SDM的价值，有以下几点：同过自动化***全流程自动化，将***数据源准备、数据脱敏执行、***数据交付流程自动联动管理。数据安全：流程配置中只有经过***的数据才可执行数据传输，未***数据不提供数据传输，保障数据交付的安全性。低成本：自动化能力可以释放人力，降低人力成本。***数据副本可以降低数据使用的存储成本。高效率：***方式对比传统***更具优势，负载均衡等多措施提升***性能，**提升***效率。管理存储资源敏捷数据管理平台可使数据分钟级提供，提升数据交付效率缩短开发周期。

综上所述，ADM的数据备份管理模块是整个平台不可或缺的基石。它通过***的异构环境支持，将企业内分散的数据保护孤岛统一到一个平台上，实现了管理的标准化和简化。其即时挂载恢复能力将传统的“数据保险”升级为立即可用的“业务应急”资源，深刻改变了数据备份的价值定位。同时，其对多样化存储资源的支持以及与第三方云存储的集成能力，使得平台具备了面向未来的扩展能力，能够伴随企业数据战略共同成长。**终，这个模块确保了所有后续的数据操作——无论是数据脱敏、数据交付还是数据分析——都能有一个可靠、高质量、可用的数据来源。因此，它不仅是实现数据保护的盾牌，更是驱动整个ADM平台释放数据资产价值、赋能业务创新与发展的**引擎。

在数据存储的初始环节，ADM通过其内置高效的压缩存储池，从根本上改变了备份数据的存储密度。该存储池采用了先进的实时压缩算法，能够在数据写入磁盘的瞬间完成压缩处理，实现存储即压缩的工作模式。经大量实际场景验证，其平均压缩比约为3:1，这不仅***降低了备份数据对物理硬盘空间的占用，还间接减少了数据中心在机柜空间、电力消耗和散热方面的基础设施成本。此机制对用户完全透明，无需应用层进行任何修改或干预，在保证数据可访问性和完整性的前提下，提供了一种无缝的、自动化的存储优化方案。这种高效的存储基础，为后续的数据虚拟化利用奠定了低成本的资源基石，是ADM实现***存储成本控制的***道坚固防线。敏捷数据管理平台主要解决数据全生命周期管理中数据传输流转的安全问题，实现数据安全跨域传输的目标。

在国家大力发展信创的背景下,实现国产化软硬件部署已成为企业的**诉求,其中逐步建立覆盖国产化数据库、操作系统、虚拟化平台的国产化数据保护体系，实现备份数据自动化恢复验证成为当前数据保护系统的迫切需求。同时，以金融和运营商行业为例，其开发测试部门需要频发测试验证，对数据使用频率较高，因此形成了大量不同版本的测试数据，这部分数据体量庞大，动辄几百GB甚至几十TB，管理难度较大。国家日趋重视对数据隐私的安全管控，数据脱敏成为企业数据安全治理的重要方向。敏捷数据管理平台（Agile Data Management）简称ADM，是采用基于CDM架构的数据库虚拟化等**技术，为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、安全***、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。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，充分发挥了备份数据的潜在价值。敏捷数据管理平台使数据存储成本倍数级节约，提升数据存储环节的效能。公有云密钥

敏捷数据管理平台提出集云、物理、虚拟为一体的，面向结构化、非结构化、虚拟化平台的数据管理方案。释放数据要素的价值

ADM敏捷数据管理平台产品的敏感数据管理功能，有力保障了企业数据安全使用。可实现敏感数据的定义识别与仿真处理，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，准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合，保证变形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，通过内置的变形规则进行处理，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。

释放数据要素的价值