大数据平台敏感数据处理

ADM 构建的双重敏感数据处理模式在行业内排名靠前，在保证处理性能优势的前提下，兼容通用关系型数据库、分布式数据库、文本文件，支持不同数据库间的异构处理，支持 FTP 和 SFTP 的远程文件处理，支持即时与定时处理，支持 Windows/Linux/Unix 等操作系统平台，支持 IPV4/IPV6 网络协议，提供灵活的敏感数据处理策略参数设置及定制化开发变形规则。ADM 的敏感数据处理引擎既可以封装在敏捷数据管理流程的中间环节，也可以单独作为敏感数据处理的抽取系统，两种模式满足了当前用户对敏感数据处理的全部需求。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、敏感数据管理四位一体的数据管理产品。大数据平台敏感数据处理

ADM基于自主研发的数据库虚拟化技术，拥有包括从数据的获取、传输、存储、恢复、管理、创建、使用、回收等多项**技术，对多类型数据进行集中统一的全生命周期管理，实现数据使用的高效敏捷化。采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题，数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用，因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求，创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性，不占用存储空间，在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后，才会产生极少的存储空间占用，这部分空间相比于原始数据库总容量，几乎接近于0。大数据平台敏感数据处理什么产品能对接NBU自动恢复？

敏捷数据管理平台ADM产品提供一种数据闭环式流转方式，提升了数据交付效率与安全管控效能。通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库，进而，快速将测试数据传输到下游的开发测试环境，这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间，通常从按天计算缩短到按小时计算，时间效率提升明显，直接缩短了开发测试环境搭建工作中测试数据准备的时间。不仅数据库可以分钟级恢复，文件、操作系统和虚拟化平台的副本均可以分钟级提供，还可以进行存储级快照，快速地保留数据副本的状态，实现数据版本的保留，通过跟踪数据流向，识别使用状态，切换数据版本实现测试数据版本的快速回退，有助于对数据版本的良好管理。同时，数据副本支持时效性设置，当数据副本超出使用期限，ADM平台会自动停止使用或回收资源，实现集中统一的闭环式管理。

用户提出数据管理产品的上线既要满足云技术的部署带来数据迁移和历史备份数据接管的要求，又要对用户系统更新迭代导致副本数据使用管理需求增加、测试场景需求增加的问题予以解决，因此用户对CDM的部署方式提出了要求：即适应混合多云环境，支持 BaaS 和订阅的模式部署。敏捷数据管理平台(ADM)产品具备灵活的部署模式，既支持单机部署，也支持高可用部署、多云混合部署，且每个功能均支持在线扩展，具备扩展的便捷性。在混合多云环境中，只需要将ADM在每朵云中进行部署，即可实现备份数据、副本数据的多云间统一管理，并支持在每朵云中创建虚拟数据，实现数据的分钟级快速交付；在云环境中的测试环境，可以利用云主机的快照功能及ADM的虚拟数据功能，达到整个测试环境的版本管理（包括系统、数据），达到数据使用及管理的便利性。上讯ADM产品的报价是多少？

上讯信息敏捷数据管理平台（ADM）的备份数据管理模块，突破了传统备份理念，基于特有的CDM数据库虚拟化技术，不仅可以实现对数据库的实时性持续备份以及本机、异机的快速恢复，还可以同时对备份数据的有效性进行验证。对于已经部署了NBU/CommVault等备份系统的用户，可以对接备份系统，实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度，从而实现备份数据有效性验证的全自动化，并根据验证结果生成详细的恢复验证报告。在恢复验证任务结束后，自动清理恢复环境，释放存储资源和恢复服务器资源，以用于下一个恢复验证任务的使用，使整个数据备份恢复验证工作能够周期性地循环运转，实现备份数据周期性、自动化地恢复校验。上讯信息敏捷数据管理平台ADM获评“产品奖”。参数设置

国内排名靠前的CDM技术是什么？大数据平台敏感数据处理

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。大数据平台敏感数据处理