敏感数据采样

敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景：测试环境是数据使用**为频繁的一个场景，涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题，也是数据治理**容易忽视的一个场景，做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值：采用ADM实现测试数据管理，可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付，提升百倍以上的数据交付能力；同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源；可以帮助用户实现测试数据的版本管理，杜绝僵尸数据；同时也可以实现测试数据的集中统一管理，降低数据泄露的风险.通过对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么产品？敏感数据采样

ADM产品在设计过程中主要依据相关法规政策为指导，加强信息科技管理，提高信息科技风险管控能力，逐步健全信息安全管理体系，加强重点领域信息安全管理，根据信息系统在**、经济建设、社会生活中的重要程度确定信息系统的安全保护等级。l《国家信息化领导小组关于加强信息安全保障工作的意见》l《金融行业信息系统信息安全等级保护测评指南》l《金融科技发展规划（2022-2025年）》l《银行业金融机构数据治理指引》l《电信和互联网行业提升网络数据安全保护能力专项行动方案》l《国家医疗保障局关于加强网络安全和数据保护工作的指导意见》l《中华人民共和国网络安全法》l《中华人民共和国数据安全法》l《中华人民共和国个人信息保护法》CDM在开发测试部门的应用敏捷数据管理平台ADM产品数据信创产品，实现了国产数据库的备份与国产操作系统的兼容。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）数据复制容灾模块主要包括数据远程复制、数据异地容灾两大功能点，是基于ADM系统底层的数据块增量复制功能，全量复制传输，后续增量复制与全量快照合成传输，实现本地和异地均可以同时提供虚拟库对外访问。主要解决数据全生命周期管理中数据传输流转的安全问题，基于数据备份任务和虚拟副本任务，将源数据和副本数据存储到本地ADM的存储池中，在本地ADM和远端ADM之间创建远程复制链路，根据远程复制策略，将本地存储池中的数据同步到远端ADM存储池中，从而为副本数据提供从上游到下游的安全传输路径。

数字化时代，企业进行数据保护，不仅希望能够实现本地数据保护，也要有灾备中心进行异地数据保护。如此，即便本地数据中心遭遇地震、火灾等重大自然灾害或人为操作失误等事故，导致本地备份数据或生产数据发生损坏或丢失时，能够通过异地数据灾备，确保数据可恢复。ADM支持通过远程复制技术，将本地数据同步到异地灾备中心，实现异地数据容灾。基于备份任务，将生产数据备份到本地的存储池，基于远程复制任务，将本地存储池中的备份数据同步到异地存储池中，从而为生产数据提供双重保护，当本地生产数据、或备份数据丢失、损坏时，通过预先设置的容灾策略，在容灾端进行应急接管。副本数据管理CDM产品能针对开发测试场景快速提供测试数据。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持重复数据删除技术，在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。备份数据是一家企业数据资产的来源，要注重安全防护。敏感数据采样

ADM的敏感数据处理灵活性体现在异构引擎可以将大数据平台数据抽取至多类型数据库，满足输出格式多样化。敏感数据采样

随着信息化程度的不断深入，数据作为企业的资产越来越被重视，虚拟化、云化的不断应用，带来了业务系统及数据的增长，大数据在这种环境中也有了发展和应用。新技术的不断创新与应用，促使着数据不断的被拷贝使用，如何能更好的使用这些数据，如何更好的管理越来越多的拷贝数据，如何能节省新需求下的存储空间，这些都成了当下亟待解决的问题。信息化时代，“数据”的应用较为频繁，海量数据的组成中，备份数据占有很大比例，而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的，被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器，如此将会对业务性能产生影响，不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统，使其专注于业务处理上，也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。敏感数据采样