容灾虚拟库

在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的***标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，比较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。数据管理领域的CDM产品哪个厂商做得好？容灾虚拟库

ADM产品测试数据多副本快速交付ADM是国内**早的副本数据管理（CDM）产品，采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本（黄金副本）快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本，满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级；Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中，使用者可随时对虚拟库做快照标记，快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换，降低数据导入或恢复产生的时间成本，大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩，同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据，因此基本不占用额外的存储空间，随着交付虚拟数据库的数量增加，节约的存储空间会成倍增加，实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。对象存储类型副本数据管理CDM产品能解决软件开发测试部门的供数需求。

数据分钟级提供，提升数据交付效率缩短开发周期通过部署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，无需繁琐冗长的审核和等待，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，通常从以天计算缩短到以小时计算，时间效率提升明显，**缩短了开发测试时间，进而缩短产品的发布周期。（5）敏感数据定义识别与仿真***，保障数据流转环节的安全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，***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合，保证***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，达到集中统一安全管理。信息敏捷数据管理平台ADM包括生产数据备份、备份恢复校验、敏感数据处理、数据副本管理四大功能模块。

上讯敏捷数据管理平台ADM可实现针对数据库的数据保护，ADM采用图形化向导式操作，无需用户手动执行备份和恢复脚本，简化了备份恢复的难度。既支持传统的无挂载备份，也支持全量备份、后续增量备份与全量快照合成、事务日志同步相结合的方式。数据库备份的基本流程如下：通过管理控制中心（Master）的Web管理页面推送客户端（Client）软件到需要保护的生产服务器上，自动完成客户端软件的安装和注册，与Server服务器端保持通讯。客户端将识别生产服务器中的数据库数据，并通过备份API读取数据库数据，然后将其传输至数据服务节点完成备份。管理控制中心（Master）负责向客户端软件和服务节点发送控制信息，管理整个备份任务的运行。例如：Oracle数据库采用RMAN接口进行多通道并行备份，备份粒度支持整个实例备份，恢复粒度支持细化到选定表恢复。上讯ADM产品的数据备份模块实现了数据库、文件、虚拟化平台的备份恢复。容灾虚拟库

上讯ADM能提供面向企业数据使用的成本控制、版本管理与合理合法开发利用。容灾虚拟库

敏捷数据管理平台ADM测试数据管理场景及价值场景：测试环境是数据使用**为频繁的一个场景，涉及到数据交付、数据版本管理、数据安全管控等问题，也是数据治理**容易忽视的一个场景，做好测试数据的管理工作才会使得数据治理方案更加完善。价值：采用ADM实现测试数据管理，可以帮助用户实现测试数据的分钟级交付，提升百倍以上的数据交付能力；同时也可以帮助用户节约十倍以上的存储资源；可以帮助用户实现测试数据的版本管理，杜绝僵尸数据；同时也可以实现测试数据的集中统一管理，降低数据泄露的风险.容灾虚拟库