支持过滤不需要变形的数据吗

随着信息化程度的不断深入，数据作为企业的资产越来越被重视，虚拟化、云化的不断应用，带来了业务系统及数据的增长，大数据在这种环境中也有了发展和应用。新技术的不断创新与应用，促使着数据不断的被拷贝使用，如何能更好的使用这些数据，如何更好的管理越来越多的拷贝数据，如何能节省新需求下的存储空间，这些都成了当下亟待解决的问题。信息化时代，“数据”的应用较为频繁，海量数据的组成中，备份数据占有很大比例，而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的，被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器，如此将会对业务性能产生影响，不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统，使其专注于业务处理上，也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。基于哪些方面选择CDM产品的厂商？支持过滤不需要变形的数据吗

ADM产品数据安全***ADM平台支持静态数据脱敏（涉及数据库、格式化文件、数据库对象、消息队列等），内置104条***算法、47条敏感信息类型匹配库，覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别的敏感数据类型识别与仿真***。具备广义的通用型***规则，包括字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等；支持保留原有数据含义的仿真型***规则，支持中文字典库与编码字典库，保证姓名、身份证号、证件号、地址、组织机构代码等***后数据的有效性、可用性。提供基于数据库的库内***和基于ETL的抽取***，提供文件***添加水印功能，提供国产化操作系统的加密算法，满足用户多种***需求。RPO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。

《数据安全法》第七条提出了国家鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动的权益，即在高度重视数据安全的前提下，也要获取数据合理利用带来的价值，充分发挥数据作为关键要素的作用机制。数据的依法有序自由流动涉及数据处理的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等，各个阶段构成了数据活动的全生命周期，维护数据安全就是要维护数据从产生到销毁的全生命周期各项处理活动的安全性.维护数据安全与促进数据开发利用是相辅相成、互相促进的关系，通过开展数据安全治理能够为数据开发利用提供安全基础保障，进而保障公民个人信息、组织的合法权益以及国家的安全，助力我国数字经济发展。

ADM产品生产数据备份恢复与异地容灾对生产数据包括数据库、文件、虚拟化平台、容器、云服务器等进行备份，对带库进行数据归档，支持长久增量备份、数据压缩存储、加密传输、重复数据删除等技术，采用挂载恢复方式，恢复时间为分钟级、恢复粒度为秒级。支持数据远程复制实现异地容灾，对备份数据进行双重保护。

ADM产品备份数据自动化恢复与有效性验证ADM可以对接备份系统如NetBackup、CommVault、NetWorker等，检索备份策略自动恢复备份数据和备份文件，完成验证输出结果。全自动化恢复验证，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，覆盖备份数据和备份文件的恢复，支持虚拟挂载恢复和物理恢复双重方式。 上讯ADM产品的成本控制体现在节约存储资源降低存储成本，自动化流程节约了人力成本。

敏捷数据管理平台是国内较早发布的副本数据管理（CDM）产品，纯国产化技术自主研发，**国内CDM厂商率先应用在大型头部金融机构和运营商企业，在金融、能源、运营商、交通、物流等行业拥有***的实践。与众多银行用户建立全方位、多层次的深度合作，结合不同国产数据库的特性采用自动化的数据获取方式，为银行在国产化替换进程中解决配套的信息安全产品问题，在实现金融服务质效提升的同时，帮助银行实现数字化、智能化发展，实现国产信创的快速推进，促进以数据为关键要素的数字经济发展.上讯敏捷数据管理平台ADM产品能实现敏感数据的自动化扫描发现。规则校验

敏捷数据管理平台ADM产品数据信创产品，实现了国产数据库的备份与国产操作系统的兼容。支持过滤不需要变形的数据吗

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。支持过滤不需要变形的数据吗