资源分配

ADM通过对管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分，将已经数据进行分组管理，从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，使测试数据管理形成数据源----数据中转----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用户提供安全的测试数据管理方案。敏捷数据管理平台ADM提供对虚拟数据库的树状拓扑结构图，可详细了解测试数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及虚拟数据库快照的上下级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，帮助用户了解测试网中测试数据的使用关系，完善测试数据的组织结构，优化测试数据的资源分配。上讯ADM能提供面向企业数据使用的成本控制、版本管理与合理合法开发利用。资源分配

ADM产品测试数据多副本快速交付ADM是国内**早的副本数据管理（CDM）产品，采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本（黄金副本）快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本，满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级；Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中，使用者可随时对虚拟库做快照标记，快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换，降低数据导入或恢复产生的时间成本，大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩，同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据，因此基本不占用额外的存储空间，随着交付虚拟数据库的数量增加，节约的存储空间会成倍增加，实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。金融服务竞争国内排名靠前的CDM厂商是哪家？

敏捷数据存储对数据处理环节中的数据存储部分进行了创新，采用独特的压缩存储池存放备份数据，将单独的卷管理器和文件系统角色结合在一起，由文件系统掌握磁盘的基础结构，传统文件系统一次只能在单个磁盘上创建，如果有两个磁盘，则必须创建两个单独的文件系统，而卷管理器和文件系统的组合解决了这个问题，它允许创建许多共享可用存储池的文件系统。该存储池的优势之一是对磁盘物理布局的控制，当将其他磁盘添加到池中时，现有文件系统可以自动增长，而新空间可用于所有文件系统，即可以通过添加硬盘来增大池的存储容量，进行分区和格式化.

当前ADM支持对商业数据库、国产化数据库、文件、虚拟化平台、国产云服务器、容器等的备份恢复与容灾以及磁带库归档。***兼容Windows、Linux、Unix、统信、麒麟等各类操作系统；具体支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/GoldenDB/OceanBase/OpenGauss/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/GaussDB(DWS)/MogDB/MongoDB/丛云KingWoW/TDSQL/GaussDB(forOpenGauss)/VastBase/TiDB/AntDB/磐维/海量等数据库的备份恢复与细粒度备份恢复；网络安全领域的CDM是指什么？

敏捷数据管理平台（ADM）由管理控制中心（Master）、数据服务节点（CDM Server）、敏感数据处理服务节点（SDM Server）、客户端（Client）组成，服务节点可通过主备节点部署实现高可用，通过灵活的横向节点扩展实现功能扩展和容量扩充，每个服务节点可以安装在物理服务器或虚拟服务器中。一个或多个客户端连接到服务节点，组成一个完整的数据管理平台，客户端负责收集数据、传输数据，服务节点负责接收数据、存储数据、敏感数据处理以及管理数据。上讯信息敏捷数据管理平台为企业上中下游数据的高效使用、安全管控提供了一套综合数据安全治理解决方案。金融服务竞争

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。资源分配

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。资源分配