数据库虚拟化

备份产品通过数据去重、压缩技术减少冗余和文件大小，利用增量和差异备份*备份更改的数据，以及自动化和策略管理来避免不必要的备份，从而有效节省数据存储空间。上讯敏捷数据管理平台ADM通过两大创新技术实现了数据存储成本的倍数级节约。首先，其内置的高效压缩存储池能将数据压缩约3:1，实现存储即压缩，大幅降低备份数据的存储需求。其次，利用数据库虚拟化技术，ADM能从单一基础数据快速生成多个虚拟数据库，这些虚拟库与原始数据高度一致，几乎不占用额外物理空间，*对新增写操作计费。因此，随着数据分发和应用场景的增加，虚拟库数量增长，而存储成本却成倍减少，极大提升了数据存储环节的效能和成本效益。ADM对数据的使用关系采用树状拓扑图的方式记录，数据使用关系实现了可视化。数据库虚拟化

敏捷数据管理平台ADM是一款基于数据库虚拟化技术的拷贝数据管理产品，通过ADM的数据库虚拟化模块为用户提供快速、便捷、高效的数据部署；同时，为了防止敏感信息的外泄，敏感数据可以通过ADM的***模块进行***后提供；对于ADM提供的数据使用，可以通过ADM的运维管理模块进行数据运维，也可以通过ADM的数据审计模块进行数据使用的审计。对于数据使用的整个流程，ADM提供了数据库虚拟化、数据脱敏、数据运维、数据审计的功能，满足用户在数据使用时的所有需求。主要功能服务：敏捷数据管理ADM，采用数据库虚拟化技术获取保存一份物理拷贝数据，且快速高效地提供无限多份虚拟拷贝数据用于备份/恢复、容灾、开发/测试、QA等目的，从而达到节约存储、简化流程的目标，同时自动***处理外发数据，降低数据被窃取和泄露的风险。数据库虚拟化ADM脱*功能具备灵活的数据抽取组合方式与自助式向导脱*流程，有效降低脱*工作的复杂度。

敏捷数据管理平台(ADM)在设计之初就明确了产品的目标价值：以数据为基础、以使用为导向、以安全为前提、以敏捷为目的，力争做理解用户数据使用痛点的产品。结合数据在使用流转过程中每个阶段的具体痛点，综合考虑了阶段问题的解决、数据的流动性等因素，提出了面向企业上中下游数据的高效使用、安全管控、综合治理的方案，在保证数据安全的同时，充分发挥了数据的价值。ADM通过四大功能管理模块：数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理实现了高效数据备份、数据快速交付、数据安全处理以及数据集中管控，在保证数据使用安全的同时，提高了数据使用效率并降低了数据存储成本，通过自动化、闭环式的方式实现了数据备份以及副本数据管理的成本控制、灵活管理与高效应用。

在敏感数据处理的过程中，需要根据不同的数据使用场景，选择相应的敏感数据处理方式。较为常见的处理方式包括数据替换、掩码屏蔽、随机化、泛化、平均化、偏移取整等。上讯敏捷数据管理平台ADM，能够准确地自动识别和分类多种敏感信息，包括但不限于个人身份信息、组织机构数据、金融交易详情以及医疗记录等，确保企业关键数据得到保护。在敏感数据处理过程中，ADM凭借内置的正则算法，对敏感数据进行仿真度的替换，既保证了数据的敏感数据处理效果，又维护了数据的完整性和关联性，使得敏感数据处理后的数据仍然具备较高的使用价值。ADM主要由数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、数据脱*管理四大功能模块组成。

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。

通过网络远程挂载的方式，ADM将TB量级数据拉起时间控制在分钟级，数据恢复的响应速度极快。国产化数据库产品

ADM使数据存储成本倍数级节约，提升数据存储环节的效能。数据库虚拟化

敏感数据的仿真度替换在保障数据安全的同时，也满足了企业在数据分析、测试和开发等场景中对数据的需求。此外，ADM的敏感数据处理功能还提供了丰富的角色权限配置管理选项，确保不同用户只能访问其权限范围内的敏感数据，进一步增强了数据的安全性。同时，系统支持自定义敏感数据处理规则，企业可以根据自身业务需求灵活调整敏感数据处理策略，满足多样化的数据处理需求。尤其针对金融、医疗行业对个人隐私数据的保护不仅要求变形替换，也要求仍旧符合真实的数据属性要求，以便于能够满足数据校验条件，通过验证符合各种数据使用的环境和场景。数据库虚拟化