数据的自动准备

l异地数据容灾（远程复制）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。上讯ADM产品的数据备份模块实现了数据库、文件、虚拟化平台的备份恢复。数据的自动准备

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。记录数国内较早发布CDM领域的平台型产品是上讯敏捷数据管理平台ADM产品。

近年来，证券业务快速发展，信息系统变更日益频繁，敏捷开发、快速迭代已经成为支持业务创新的必要条件。数据库作为信息系统运行的重要支撑，数据准备和交付的自动化程度对系统开发、测试效率有大的影响。Gartner对CDM的定义是，它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据，在非生产存储上生成“黄金副本”（GoldenImage），这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式，可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器，分别用于备份恢复、容灾或开发测试等.

数据资源可视化管理，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***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。上讯ADM产品是集数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱敏管理四位一体的数据管理产品。

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。备份需要从业务系统中获取数据，统计、分析需要从业务系统中获取数据，研发、测试需要从业务系统中获取数据。这些数据从业务系统中拷贝出来后，如果得不到有效的管控，将会给企业带来安全隐患，这也是用户需要考虑解决的又一现实问题。备份数据的开发利用是唤醒大量沦为暗数据的备份数据，让数据备份即可用。数据备份解决方案

哪个产品支持向导式的敏感数据处理流程？数据的自动准备

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。数据的自动准备