模糊算法

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。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。模糊算法

ADM支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/OpenGauss/MogDB/VastBase/丛云/TDSQL/OceanBase/GaussDB(forOpenGauss)/GaussDB(DWS)分布式容灾功能；支持华为云与阿里云的云服务器ECS、云数据库RDS备份恢复；***保护VMware/SmartX/浪潮/华为FC/云宏WinStack/OpenStack/浪潮云InCloudOpenStack等虚拟化平台，支持虚拟化备份和细粒度的挂载恢复，VMware备份无需在虚拟化平台或者各个虚拟机上安装客户端，只需通过VMware代理客户端连接虚拟化平台即可；支持Hadoop等大数据平台的备份恢复；支持自适应源端的全局重删算法与策略，支持任务级与全局指纹库；针对文件备份提供文件粒度与块级粒度的全域重删且支持重删指纹库重建功能，支持多线程文件备份，支持海量小文件场景下的聚合策略，提供并行扫描和高速索引，从而减少需要备份的数据量、缩短备份窗口、节省备份数据传输所消耗的网络带宽以及节约备份数据存储空间；备份传输过程采用压缩加密处理，缓解网络传输的压力，增加网络抖动或短时间断链的超时容错机制，确保备份数据的安全；敏感数据使用ADM可使数据分钟级提供，提升数据交付效率缩短开发周期。

数据流程管理是ADM功能模块之一，主要通过灵活配置数据流转环节实现数据管理流程的自动化作业编排，ADM采用基于画布的方式默认作业流程的起止节点，根据实际需求将数据的获取、恢复、***、传输、共享、交付、销毁等各个环节对应的任务组件灵活拖动到作业画布，组成一个完整的任务流程，各任务之间支持依赖关系、延时机制以及断点处理机制，**终实现数据管理流程任务的串联组建和并行执行，达到数据管理流程的自动化执行，协助用户将数据交付流程的各个工作环节灵活地组合起来，实现数据交付的自动化，从而摆脱人工值守，达到缩减时间成本和人力成本的目标。

上讯敏捷数据管理平台ADM对接用户现有集中式备份系统服务器，实现恢复服务器、数据恢复策略、数据验证策略和存储资源的集中管理，包括：（1）存储池自动准备存储空间、自动调度创建恢复服务器；（2）按照参数设置恢复策略、自动执行恢复计划、自动验证恢复数据；（3）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，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高效节能地循环利用，达到集中统一的安全管理。高效的数据副本管理功能，通过可视化的虚拟数据副本拓扑结构图可对系统全局数据使用关系进行预览。

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。通过ADM备份数据恢复验证管理功能对接第三方备份系统进行的恢复验证更加简单高效。服务口碑

ADM是解决混合IT环境下兼容性全*的数据保护平台。模糊算法

功能节点统一管理，支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构，保障数据服务高可用，并消除单节点故障导致的业务不可用问题，确保数据服务连续性。采用Scale-out架构，根据业务发展规模，按需扩展集群节点，无需停止服务，灵活满足业务需求。同时，ADM支持存储池容量的弹性扩充，满足不断增长的数据存储需求。（2）数据存储成本倍数级节约，提升数据存储环节的效能首先，数据备份面临存储成本高的问题，ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据，压缩比约为3:1，存储即压缩，***降低了备份数据的存储成本；其次，通过ADM的数据库虚拟化技术，一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库，由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同，因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间，*对新增的写操作计入容量占用，因此，随着数据分发使用的场景和频率增加，虚拟库的数量越来越多，而存储成本将会呈倍数级节约，例如针对同一份数据创建N个虚拟库，传统方法需要N倍的存储空间占用，而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间，**节约了数据存储环节的资源和成本。模糊算法