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敏捷數據管理平臺（Agile Data Management）簡稱ADM，是采用基于CDM（副本數據管理）的數據庫虛擬化技術，為企業上中下游數據的備份恢復、數據驗證、敏感數據處理、分發交付提供的面向數據全生命周期的安全管理解決方案，在保證數據安全使用的同時，提高了數據使用效率并降低了數據存儲成本。ADM由數據備份管理、備份校驗管理、數據副本管理、敏感數據處理管理組成，實現了數據復制容災、數據存儲管理和數據流程管理，通過自動化流程任務編排的方式實現了數據使用的成本控制、版本管理與開發利用,能夠充分發揮了數據資產的潛在價值。數據安全領域的CDM是指copy data management。生產網

l應用數據一致性保障ADM主要應用原生備份接口獲取具有應用一致性保障的數據，如針對Oracle，利用OracleRMAN和歸檔日志來保障備份數據庫數據的一致性；針對VMware虛擬化，利用VMwareSnapshot技術來保障備份虛擬機數據的一致性。l事務日志同步技術支持數據庫的事務日志備份，事務日志是數據庫中已發生的所有修改和執行每次修改的事務的一連串記錄，事務日志備份可將數據恢復到精確的故障點。例如：Oracle支持歸檔日志備份和刪除，MySQL數據庫支持redo日志備份和刪除等。l文件系統數據保護ADM支持備份非結構化的文件系統。支持全量備份和長久增量備份與全量快照合成，備份策略采用定時執行備份任務，恢復策略支持細粒度恢復，**小粒度為恢復單個文件。支持跨文件系統恢復，例如恢復到EXT3、EXT4、NTFS等文件系統。變形規則隨機生成數據管理領域的CDM產品哪個廠商做得好？

上訊敏捷數據管理平臺適用場景：數據交付速度慢的開發測試部門企業通過交付生產數據輔助第三方業務決策，如開發/測試環境、統計分析、準業務系統環境搭建等，交付生產數據的方式是通過生成業務系統數據副本，而副本的準備通常需要幾小時，甚至幾天不等，嚴重拖延了項目進度。

備份數據的有效性驗證效率低的運維部門，大部分企業對其**業務系統進行了數據備份，為了檢驗備份數據的有效性，以及滿足相關法律法規的要求，企業對備份數據采取周期性的恢復驗證；由于企業的業務系統繁多，而人員相對緊缺，驗證工作需要大量重復性動作，成為企業當前面臨的一大挑戰。

數據副本分散存放難以管理的數據中心數據副本一旦被交付使用，就**存在于使用環境中，隨著數據使用場景的日益增多，數據副本在非生產環境中逐漸累積，**分散的存放方式導致副本的辨識度不高，后續使用與銷毀難度明顯增大。同時，重復存放現象嚴重造成了存儲資源的浪費。u隱私數據泄露風險高的用戶無論是通過生產數據庫導出，還是通過備份系統恢復，都能夠直接獲取到企業的**生產數據，其中包含企業內部機密數據和客戶個人隱私信息，一旦發生泄露將帶來嚴重后果，不僅影響企業的名譽，也會造成一定的經濟損失。

通過智能定義敏感數據類型，自動發現和識別敏感數據，包括數據類型、內容、約束關系，靈活排序減少人為篩選，定位敏感數據源。豐富的算法與仿真的字典庫相結合，保證處理后數據仍具有業務屬性，數據表間關系仍具有業務一致性，不影響數據挖掘分析數據價值。對涉及企業、個人信息的隱私數據，包括資金財產、個人、企業隱私的對照關系進行敏感數據識別，通過內置的規則進行處理，將數據敏感部分去隱私化，但并不失去數據挖掘的價值特征，減少數據隱私泄露帶來的風險和損失，甚至降低可能發生的人身傷害和違法犯罪事件。上訊信息敏捷數據管理平臺為企業上中下游數據的高效使用、安全管控提供了一套綜合數據安全治理解決方案。

測試數據版本迭代管理，提升開發測試業務的變更效率企業開發需求更新頻繁，對測試環境和測試數據提出了同步變更的要求，ADM的虛擬數據庫快照功能解決了測試數據版本迭代的問題，通過對數據庫狀態進行定時或即時的記錄，保留當前虛擬數據庫的狀態作為測試數據版本，一旦需要調用某個版本時，只需切換到不同時間點的虛擬庫快照即可，靈活實現測試數據版本的任意切換，ADM還支持創建和維護虛擬庫級聯快照，滿足回歸測試等具體應用場景，通過這一功能明顯提升了開發測試效率、升級迭代效率。副本數據管理CDM產品與數據備份產品的區別？CDM在金融行業的應用場景

數據安全領域的CDM是指副本數據管理。生產網

上訊敏捷數據管理平臺（ADM）支持重復數據刪除技術，在典型的重復數據刪除技術中，根據不同的數據備份場景選擇適合的重刪策略與粒度方案。在確定重刪策略與粒度后，會根據輸入側不同粒度（卷級、文件級、塊級）的數據采取不同的數據切分策略，并依據任務級與全局指紋庫提供自適應源端的全局重刪算法與策略，當前支持源端塊級、文件級重刪和并行重刪技術。源端重刪是采用基于內容的可變長數據切分算法，通過對數據塊進行哈希算法的標記，即指紋（Fingerprint），在指紋庫中尋找相同的指紋。如果存在相同指紋，則表示已保存了相同的數據塊，ADM則不再保存此數據塊，而是引用已存在的數據塊，從而節省更多的備份空間。該算法還可以智能識別已修改的數據和未修改的數據，從而避免因修改數據位移而導致的未修改數據切分到新數據塊中的問題，較大限度地提升重刪性能和重刪率，為避免數據備份過程中冗余網絡傳輸與存儲開銷，在源端設置粗粒度前置數據校驗可以明顯縮小備份傳輸過程中的數據冗余，目的在于不備份任意一個冗余數據。生產網