步骤繁琐

l分钟级挂载恢复技术ADM压缩保存源端数据库的数据，并保留时间线，方便恢复任意时间点数据。ADM备份的全量快照为原格式，无需格式转换和IO拷贝，可直接挂载到目标主机上快速拉起应用恢复，**技术采用自研的数据库虚拟化技术通过一份数据快照作为基础数据生成黄金副本，快速挂载恢复多个虚拟副本。挂载恢复的方式**缩短了数据恢复的时间，通常业务RTO时间由小时级甚至天级，缩短到分钟级；挂载恢复降低了数据恢复所占用的存储空间，*对新写入的数据计入资源占用；由于挂载恢复速度快增加了数据恢复演练的频率，提高了备份数据有效性验证的工作效率。上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品支持全域重删技术，重删指纹库重建功能。步骤繁琐

在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的***标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，比较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。官方备份接口副本数据管理CDM产品能解决软件开发测试部门的供数需求。

数据备份管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一，主要用于实现云环境、物理环境、虚拟化平台下的数据保护。包括支持各种主流平台下的系统、数据库及文件数据的保护，支持主流的虚拟化平台、国产化云服务器以及容器的保护，并可对物理服务器及虚拟化平台下的备份数据进行即时挂载恢复，提供业务应急的能力和数据快速恢复能力；针对数据备份的存储资源类型，ADM支持DAS（包括SSD/HDD）、SAN（包括IP-SAN/FC-SAN）、对象存储等存储资源。支持接入第三方云存储、对象存储等作为大容量数据存储池，具备较强的扩展能力。

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，充分发挥了数据资产的潜在价值。上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱敏管理四位一体的数据管理产品。

数据资源可视化管理，有效满足上中下游数据的政策合规ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能，将***过的数据进行分组管理，从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别，做到从源头划分类别，使下游测试数据管理形成上游数据源----中游数据中转----下游数据目标的闭环式数据使用流程，规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人，自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时，ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图，可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及数据快照的层级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，通过可视化的结构拓扑图，**帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系，完善数据流转路径，优化数据资源的合理分配，可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。基于哪些方面选择CDM产品的厂商？全局预览数据

上讯信息的敏捷数据管理平台ADM产品怎么样？步骤繁琐

ADM产品测试数据多副本快速交付ADM是国内**早的副本数据管理（CDM）产品，采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本（黄金副本）快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本，满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级；Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中，使用者可随时对虚拟库做快照标记，快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换，降低数据导入或恢复产生的时间成本，大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩，同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据，因此基本不占用额外的存储空间，随着交付虚拟数据库的数量增加，节约的存储空间会成倍增加，实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。步骤繁琐