数据安全法

传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略，其增量备份大多不可持续，经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题，而且其增量备份数据的恢复效率相对低下，因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据，恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外，过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系，不一定能及时被***。而长久增量备份与全量快照合成技术，即***执行全量备份，之后只对新增或改动过的数据进行增量备份，此增量备份数据是持续的，而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本，便于恢复。因此，长久增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间，节省备份数据所需的存储空间，且提升了恢复效率。长久增量备份与全量快照合成技术适用于单个应用数据量大，执行一次完全备份比较费时费力的应用场景。若用户备份数据量小，也可使用传统的全备+增备技术方式，ADM无挂载备份能够实现此方式。上讯ADM产品能解决数据备份恢复、备份数据恢复验证、敏感数据处理、测试数据多副本快速交付等问题吗？数据安全法

数据孤岛指的是数据被分散、隔离和存储在不同的系统、应用程序或部门中，使得数据之间无法有效地交流、共享或整合的情况。这些数据岛屿形成了一个个孤立的实体，难以互相连接或进行有效的数据分析。上讯敏捷数据管理平台（ADM）通过有效整合企业内各业务系统的数据，实现数据采集、存储、交付和管理的无缝对接，同时利用多项自有技术如数据库虚拟化、数据备份恢复、敏感数据脱敏等，打破了企业内数据孤岛现象，促进了数据资源的共享和高效利用.敏感数据处理区上讯信息敏捷数据管理平台ADM产品的数据备份模块通过虚拟挂载恢复可快速检验备份数据的可用性和有效性。

通过智能定义敏感数据类型，自动发现和识别敏感数据，包括数据类型、内容、约束关系，灵活排序减少人为筛选，定位敏感数据源。丰富的算法与仿真的字典库相结合，保证处理后数据仍具有业务属性，数据表间关系仍具有业务一致性，不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据，包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别，通过内置的规则进行处理，将数据敏感部分去隐私化，但并不失去数据挖掘的价值特征，减少数据隐私泄露带来的风险和损失，甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。

上讯敏捷数据管理平台ADM功能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。哪个产品支持向导式的敏感数据处理流程？

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。上讯信息敏捷数据管理平台ADM是创新型数据备份管理解决方案。过滤不变形的数据

上讯ADM产品通过虚拟数据秒级分发功能实现测试数据的同时在线交付，缩短了数据交付的时间。数据安全法

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，有效满足开发测试、查询分析、合规审计、应急恢复等场景对数据交付效率的要求。数据库虚拟化技术可延伸应用到文件、虚拟机的副本创建，其优势在于多份虚拟数据副本之间的读写操作单独，完全满足测试环境多场景同步测试的需求，ADM内置的智能读写缓存机制，能够满足压力测试的性能要求；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，有助于完善测试数据的组织关系，优化测试数据的资源分配，同时，通过对拓扑结构的定位点击可自动跳转到相关数据副本的管理页面并检索出对应条目。数据安全法