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CDM本质是针对数据拷贝管理的技术，可以极大的缩减拷贝数据对存储空间造成的资源浪费，为用户节省了高额的存储成本。通过数据虚拟化技术，用户可以即时创建出生产数据的副本，并可以即时挂载到开发或测试环境中，而不用再搭建新的环境，从生产环境拷贝数据，这节省了大量的时间，提高了数据的使用效率。上讯敏捷数据管理平台ADM作为企业级副本数据管理（CDM）产品，为应对当前复杂的IT环境，ADM提出集云、物理、虚拟为一体的，面向结构化数据库、非结构化数据、虚拟化和云平台的数据副本分发与交付管理方案，为企业上中下游数据的备份恢复、数据验证、分发交付提供的面向数据全生命周期的安全管理解决方案。什么产品能对接NBU自动恢复？开发测试

部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理，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，将处理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。证件信息敏感数据管理产品有哪些？

Gartner对CDM的解释是：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”（Golden Image），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。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出，CDM技术已经度过了早期的技术讨论期，目前处于“泡沫化的低谷期”（trough of disillusionment），这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术，而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”（plateau of productivity）。

ADM平台的两种典型使用方案既解决了数据使用的效率问题，也保证了数据的安全问题：生产网数据使用方案。通过ADM平台部署，可以有效解决生产网中数据使用的效率问题，同时，数据不出ADM存储池，也杜绝了多副本管理的安全隐患。测试网数据使用方案。在生产网及测试网均部署ADM平台，通过生产网中的ADM可以快速创建虚拟数据副本，并对该虚拟副本进行数据变形处理，之后将变形后的副本数据发送到测试网中的ADM，在测试网中即可实现副本数据的分钟级交付、数据版本的管理及回收等。该方案中，所有数据副本的生成及流转都未出ADM平台，既保证了安全，又提升了效率。CDM产品哪个厂商做得好？

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。CDM是指copy data management。端到端的CDM

上讯ADM专注于数据备份与恢复管理。开发测试

为了保证敏感数据处理的可用性不受影响，可采用高效且准确的敏感数据处理技术，同时保留数据的关键特征和信息价值，确保在保护隐私的前提下，数据仍能支持业务分析和决策。此外，还应定期监测数据质量，及时调整敏感数据处理策略，以保障数据的可用性和准确性。上讯敏捷数据管理平台ADM，可提供全面的敏感数据管理，自动识别并高仿真地处理各类敏感信息以及数据交付流程，支持全库及子集扫描，涵盖个人身份、组织机构等多种数据类型。同时，ADM内置双重敏感数据处理模式，可将恢复后的生产数据在恢复库内自动扫描发现敏感数据，直接采用本地覆盖的方式进行处理，敏感数据处理与交付完全自动化，从而实现智能化的高仿真敏感数据处理，以及测试数据的快速交付，优化数据管理并减少泄露风险。开发测试