对系统的配置管理

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。CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、医疗、事业单位等行业。对系统的配置管理

传统的数据备份技术是将备份数据形成备份集，如果需要恢复则必须做Restore动作才能打开，在大数据量的情况下，Restore耗时较长、耗费资源，因此，企业通常难以验证大数据量的备份数据的可恢复性与可用性，这就导致在企业构建的数据备份体系中存在大量的“暗数据”，这些数据长期积累，既没有过期删除释放存储资源，也没有进行敏感数据处理存在安全隐患。敏捷数据恢复验证是保障备份数据恢复可用性的创新手段，由于敏捷数据备份的数据格式同原始数据格式一致，因此，当备份数据需要恢复时，只需虚拟化为副本直接挂载至原主机或者应急备用目标机，连接启用副本数据库即可实现恢复，由于采用网络远程挂载的方式，以TB量级的数据库为例恢复时间可以是分钟级的，因此，每一份备份数据都可以做到快速地恢复验证，每一份备份数据都可以是活跃的、可用的“活数据”。供应不足上讯ADM产品的成本控制体现在节约基础设施成本，自动化流程节约人力成本。

ADM内置独有的高效压缩存储池，压缩比高达3:1，存储即压缩，降低了基础数据源获取的存储成本与持续增长的副本数据存储成本，ADM的数据库虚拟化**技术，能够做到只需一份基础数据源，即可快速拉起多份虚拟数据库作为数据副本，拉起时不占用物理存储空间，节约了存储成本10倍以上，通常情况下，ADM将TB量级数据库拉起时间控制在分钟级，响应速度快，可满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。因此，ADM同时具备快速交付副本数据和节约副本数据存储的目标，相对于传统的副本数据交付，1份10TB的数据库交付10个应用场景，则需要100TB的存储空间，大约需要花费1个星期的时间，通过应用ADM产品，只需分钟级即可同时在线交付10份10TB的副本数据，而且在未产生新数据写入的情况下，存储空间相较于耗费的100TB几乎是0占用，具体占用级别为GB级别。

敏捷数据管理平台ADM产品提供一种数据闭环式流转方式，提升了数据交付效率与安全管控效能。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，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，通常从按天计算缩短到按小时计算，时间效率提升明显，直接缩短了开发测试环境搭建工作中测试数据准备的时间。不仅数据库可以分钟级恢复，文件、操作系统和虚拟化平台的副本均可以分钟级提供，还可以进行存储级快照，快速地保留数据副本的状态，实现数据版本的保留，通过跟踪数据流向，识别使用状态，切换数据版本实现测试数据版本的快速回退，有助于对数据版本的良好管理。同时，数据副本支持时效性设置，当数据副本超出使用期限，ADM平台会自动停止使用或回收资源，实现集中统一的闭环式管理。上讯信息的ADM产品可应用于数据安全治理领域。

部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理，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，将处理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。敏捷数据管理平台ADM产品实现了国产数据库的备份与国产操作系统的兼容。虚拟数据库模板

副本数据管理CDM产品有哪些功能？对系统的配置管理

数据副本管理是上讯敏捷数据管理平台ADM功能模块之一，可实现副本数据管理CDM产品功能。主要通过数据库虚拟化技术进行生产数据获取、测试基准数据存储、虚拟数据挂载恢复，达到快速交付测试数据、集中管理测试数据存储与流转的目标，是主要针对企业数据运维、软件开发测试、数据统计分析等部门使用数据的实际需求，满足企业软件开发测试部门的取数供数需求与开发测试场景，应用于回归测试等典型测试业务，不断形成一套完整的测试数据管理解决方案。对系统的配置管理

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