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企业组织机构在数字化转型阶段对盘活并使用副本数据的需求开始显性呈现，备份恢复应成为 CDM 技术的基础，企业组织机构亟需技术供应商的帮助以加深数据理解，理顺数据思维，以利用数据实现数据变现，让本来是成本中心的复制数据资源池变成资源中心并产生收益。敏捷数据管理平台(ADM)的理念是基于CDM技术，相较于传统的备份产品，有着天生盘活备份数据的能力及优势，让数据使用变得更加简单高效。ADM通过一种端到端的创新技术，把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景，打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用，为更多业务场景提供数据支撑，解决诸如查询、测试、分析等场景对数据的需求，且不影响生产系统，在盘活暗数据的同时，实现了业务赋能。上讯ADM产品的高效性体现在数据使用申请通过后自动化完成虚拟数据创建，并秒级分发至数据使用方。自动识别

ADM产品对数据全生命周期的管理主要基于数据虚拟化**技术，在数据收集和使用上，通过获取一份具有应用一致性保证的“黄金副本”，分钟级虚拟化为多个副本直接挂载使用，数据使用效率明显得到提升；在数据存储和传输上，这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用存储空间（约为0），且ADM产品将全部数据集中存放在统一的存储池中，既保证了数据传输流转的闭环管控，又降低了数据的存储成本；在数据加工上，数据脱离生产环境之前增设了敏感数据处理环节，保障数据公开后的隐私安全，防止核心数据泄露；在数据的提供和公开上，虚拟数据副本可用于准生产、测试环境等场景的数据交付，每一份虚拟数据都是互不影响的，并且可读可写，数据在经过变更后可标记快照，多个快照之间可以任意切换实现数据版本的管理。多敏感信息字段分隔符什么产品能对接NBU直接恢复？

ADM采用基于CDM技术的数据备份方式，不同于传统备份方式，CDM技术是以原格式备份为基础，生成具有应用一致性的“黄金副本”，再虚拟化成多个副本直接挂载恢复到目标服务器。原格式备份（又称Image copy）是指直接备份原始的数据文件格式，不生成备份集，好处是恢复时无需restore recovery直接打开即可使用。通过CDM技术恢复的数据，都来源于这份原格式备份的“黄金副本”，只需虚拟化为多个副本远程挂载即可恢复数据，TB量级的数据恢复时间为分钟级，缩短了数据恢复的时间；同时，每一份虚拟副本只消耗极小的存储资源（相较于原始容量几乎为 0），且虚拟副本的数据都是可读可写的，而这些变量数据会消耗一定的存储资源（经过实践分析，变量数据一般不会超过数据总量的10%），从而减少存储资源开销和管理成本。

在开发测试环境中的工作效率，包括像备份应急恢复和分钟级的数据交付，数据环境准备时间至少缩短了5-6倍，获得的客户收益包括：首先，基于ADM分钟级的数据回滚，回归测试等工作效率得到提高。以回归测试为例，过去，每次都需要先手工从备份系统恢复数据，恢复的时间较长，一次回归测试的数据准备需要耗费的时间可能是一整天甚至几天时间。而利用ADM快速的数据回滚，同样环境下，一天时间可以完成5，6次回归测试。第二，备份恢复实现分钟级。此前，如果测试环境需要备份，需要所有的系统逐个去做备份，非常麻烦；另外，测试数据库的数据损坏以后，数据恢复也需要很长时间。基于CDM的备份恢复更加容易，通过预先在一些时间点打快照，恢复是分钟级的。第三，实现了测试环境的快速搭建。在数据库运行环境就绪的前提下，利用ADM可以分钟级的交付数据，在时间上至少缩短到原来的十分之一。副本数据管理CDM产品有哪些功能？

ADM 构建的双重敏感数据处理模式在行业内排名靠前，在保证处理性能优势的前提下，兼容通用关系型数据库、分布式数据库、文本文件，支持不同数据库间的异构处理，支持 FTP 和 SFTP 的远程文件处理，支持即时与定时处理，支持 Windows/Linux/Unix 等操作系统平台，支持 IPV4/IPV6 网络协议，提供灵活的敏感数据处理策略参数设置及定制化开发变形规则。ADM 的敏感数据处理引擎既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节，也可以单独作为敏感数据处理的抽取系统，两种模式满足了当前用户对敏感数据处理的全部需求。数据备份一直以来被认为是数据保护的基础防线。数据抽取

上讯ADM专注于数据备份与恢复管理。自动识别

ADM敏感数据管理功能的价值优势在于采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能，实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化，从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程，对数据进行中间不落地的变形、替换，支持数据库子集处理，保证敏感数据管理的灵活性，适应用户多种数据使用场景。自动识别