POC测试

用户提出数据管理产品的上线既要满足云技术的部署带来数据迁移和历史备份数据接管的要求，又要对用户系统更新迭代导致副本数据使用管理需求增加、测试场景需求增加的问题予以解决，因此用户对CDM的部署方式提出了要求：即适应混合多云环境，支持BaaS和订阅的模式部署。敏捷数据管理平台(ADM)产品具备灵活的部署模式，既支持单机部署，也支持高可用部署、多云混合部署，且每个功能均支持在线扩展，具备扩展的便捷性。在混合多云环境中，只需要将ADM在每朵云中进行部署，即可实现备份数据、副本数据的多云间统一管理，并支持在每朵云中创建虚拟数据，实现数据的分钟级快速交付；在云环境中的测试环境，可以利用云主机的快照功能及ADM的虚拟数据功能，达到整个测试环境的版本管理（包括系统、数据），达到数据使用及管理的便利性.上讯ADM产品的可管理性体现在数据从上游到下游获取、传输、流转的集中式管理，同时可进行版本管理。POC测试

近年来，证券业务快速发展，信息系统变更日益频繁，敏捷开发、快速迭代已经成为支持业务创新的必要条件。数据库作为信息系统运行的重要支撑，数据准备和交付的自动化程度对系统开发、测试效率有大的影响。Gartner对CDM的定义是，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”（GoldenImage），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、容灾或开发测试等.POC测试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。

敏感数据处理是上讯敏捷数据管理平台（ADM）产品功能模块之一，主要针对敏感数据的处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库，敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、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，支持全库与子集自动扫描识别，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化替换，保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，支持处理结果的校验。

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。上讯敏捷数据管理平台ADM产品高效压缩存储池，节省大量存储资源。

l应用数据一致性保障ADM主要应用原生备份接口获取具有应用一致性保障的数据，如针对Oracle，利用OracleRMAN和归档日志来保障备份数据库数据的一致性；针对VMware虚拟化，利用VMwareSnapshot技术来保障备份虚拟机数据的一致性。l事务日志同步技术支持数据库的事务日志备份，事务日志是数据库中已发生的所有修改和执行每次修改的事务的一连串记录，事务日志备份可将数据恢复到精确的故障点。例如：Oracle支持归档日志备份和删除，MySQL数据库支持redo日志备份和删除等。l文件系统数据保护ADM支持备份非结构化的文件系统。支持全量备份和长久增量备份与全量快照合成，备份策略采用定时执行备份任务，恢复策略支持细粒度恢复，**小粒度为恢复单个文件。支持跨文件系统恢复，例如恢复到EXT3、EXT4、NTFS等文件系统。信息敏捷数据管理平台ADM包括生产数据备份、备份恢复校验、敏感数据处理、数据副本管理四大功能模块。网络安全服务阳光行动

上讯ADM产品通过虚拟数据秒级分发功能实现测试数据的同时在线交付，缩短了数据交付的时间。POC测试

数据分钟级提供，提升数据交付效率缩短开发周期通过部署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，无需繁琐冗长的审核和等待，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，通常从以天计算缩短到以小时计算，时间效率提升明显，**缩短了开发测试时间，进而缩短产品的发布周期。（5）敏感数据定义识别与仿真***，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，***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合，保证***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***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。POC测试