累计使用情况

敏捷数据管理平台ADM产品的敏感数据管理功能可实现敏感数据定义识别与仿真处理，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，准确定位敏感数据源。丰富的变形算法与仿真的字典库相结合，保证变形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，通过内置的变形规则进行处理，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。敏感数据管理产品有哪些？累计使用情况

CDM产品方案的选择建议：自动化，在涉及副本数据使用的各个流程，需要做到自动化，包括数据获取、数据存储、数据安全处理、数据交付使用与管理、数据回收与销毁等，尽量减少人为的干预。安全性，CDM作为数据副本存放的介质，其自身的安全性关系到数据副本的安全，所以在选择CDM方案的时候需要考虑到其方案的容错性，是否可以双机部署，或者是否有其他的容错机制。平台化，CDM作为解决副本数据使用痛点的解决方案，要照顾到副本数据使用的各个环节，并且能够处理好各个环节中遇到的问题，做到副本数据的全生命周期管理，并且将整个管理流程平台化，真正解决副本数据使用及其相关的各类问题，能够建设成为综合的副本数据管理平台。保证数据安全政策合规上讯ADM重点攻克数据库虚拟化**技术，实现数据采集、存储、流转、传输等各个环节的全流程化管理。

上讯信息是国内较早开展CDM解决方案市场教育工作的技术供应商，其于2016年率先发布的国内CDM产品——敏捷数据管理平台(ADM)在金融、能源等多个行业打造了测试数据快速交付与版本管理的较优实践，在2021年以66.1%同比增长速度，成为该市场上值得关注的企业之一。IDC认为：数据备份以及副本数据管理除了面临多冗余、成本高的问题之外，还存在着诸如速度慢、效率差、安全性差、管理难等问题。企业不仅需要满足为不同环境快速交付数据的需求，还必须通过集中管控和敏感数据处理等技术，防范数据泄露和安全风险。如何在保持业务在线和数据一致性的同时，实现数据的安全备份、有效管理和利用是数据复制与保护的进阶目标，也是CDM解决方案落地的实际价值。

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。上讯ADM产品能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗？

上讯信息新一代数据备份恢复与管理解决方案是通过部署敏捷数据管理平台ADM产品实现，该产品为自主研发的数据管理平台型产品，兼容市面上常见的国产化数据库，包括GBase8a、达梦、人大金仓、巨杉、OpenGauss、TDSQL、爱可生ACTION、TiDB、OceanBase等，数据获取方式采用全量备份、后续持续增量与全量快照合成、实时日志同步的方式，相较于传统数据获取方式，存储空间得到了明显节约。从信息化时代到如今的数字化时代，数据资产已然成为一项重要的生产要素，企业牢牢把握手中的数据资产充分释放数据要素的价值，是获得核心竞争力的重要武器。国产备份厂商需及时兼容信创环境，为国产化部署提供安全保障，充分调研数据备份恢复业务需求侧的业务变更，解决国产化部署后遇到的实际痛点问题，完成一次备份恢复业务供给侧的华丽转身！如何选择CDM产品厂商？保证数据安全政策合规

数据备份承载着企业的一手数据资产。累计使用情况

应用敏捷数据管理平台ADM产品后，数据存储成本倍数级节约，提升了数据存储环节的效能。数据备份面临存储成本高的问题，敏捷数据管理平台采用内置高效的压缩存储池存放数据，压缩比约为3:1，存储即压缩，降低了备份数据的存储成本，同时，通过ADM的数据库虚拟化技术，一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库，由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同，因此拉起时不占用额外的物理存储空间，只对新增的写操作计入容量占用，因此，随着数据分发使用的场景和频率增加，虚拟数据库的份数越来越多，而存储成本将会呈倍数级节约，即10份虚拟数据库可以节约存储成本接近原始容量的10倍，节约数据存储环节的资源和成本。累计使用情况