定制化开发

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。数据备份承载着企业的一手数据资产。定制化开发

备份校验管理是ADM功能模块之一，主要用于对备份数据进行自动化的恢复校验，保证备份数据的可恢复性、完整性。通过对接备份系统（如NetBackup、Commvault、NetWorker等）集中管理存储资源、恢复服务器资源和恢复任务，实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度，从而完成备份数据有效性验证的全自动化。备份校验管理可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证两方面的需求，能够覆盖用户现有全部业务系统的备份数据，包括备份集和备份文件，实现跨操作系统平台的数据恢复（如AIX到Linux），达到验证工作的高覆盖率，提高有效性验证的频率。旁路式国内较早发布CDM领域的平台型产品是上讯ADM产品。

通过部署敏捷数据管理平台ADM产品的数据副本管理模块，实现了测试数据版本迭代管理，提升了数据使用过程中的应用效率。随着移动互联网技术的不断革新，移动应用业务不断扩张，企业面临着前台业务频繁更新升级的现状，为保证既有业务稳定，需要对新提出的升级需求开展仿真测试与回归测试，因此亟需一套能够对测试环境的测试数据进行版本灵活切换的解决方案，便于测试数据版本的即时调用，迅速适应不同业务程序提供不同版本的测试数据。ADM的虚拟数据库快照功能解决了这一问题，通过对数据库状态进行定时或即时的记录，管理和维护当前虚拟数据库的数据，使用人员可以随时通过记录的虚拟数据库快照提供一个版本的测试数据，经过测试后保存当前的数据库使用状态，便于开发测试的数据版本迭代，通过这一功能明显提升了程序升级测试、版本迭代的效率。

《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。当前，有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份，即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据，一旦业务数据发生丢失或损坏，则恢复备份数据提供业务访问，传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段，因此企业在发生数据丢失时，启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜，这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响，为满足法律的合规性要求，备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求，但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限，定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题，上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段，包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证，保障了备份数据的可恢复性与可用性。上讯ADM产品虚拟数据支持无限副本，几乎不占用额外的存储空间。

近年来，随着大数据、云计算、人工智能等数字技术的广泛应用，业务系统中的数据呈现爆发式增长，数据已经发展成为信息化时代下新的生产要素，数据作为企业无形资产的潜在价值逐渐得到提升，然而数据只有在不断流动使用中才会产生巨大的价值，数据流转通常经过数据传输、数据存储、数据处理、数据交换等过程，需在保障数据安全的前提下开展上述活动过程，为此，我国出台了一系列法律规范数据流转使用过程中的安全性，《网络安全法》和《数据安全法》是比较典型的对数据安全使用和管理提出要求的法律。什么产品能针对开发测试场景快速提供测试数据？兼容国产数据库

上讯ADM产品的高效性体现在数据使用申请通过后自动化完成虚拟数据创建，并秒级分发至数据使用方。定制化开发

ADM敏感数据管理功能的价值优势在于采用安全的方式有效降低了数据泄露风险、丰富的算法规则实现了仿真处理、自动化的处理流程满足了数据安全监管要求、数据变形后逻辑保持一致保证了数据变形后的价值属性。通过集成数据获取和变形功能，实现数据采集、数据存储、数据处理和数据分发的端到端自动化，从而降低人力成本和时间成本。彻底隔离生产业务系统进行处理任务的执行。采用数据从源端抽取、转换、加载到目标端的流程，对数据进行中间不落地的变形、替换，支持数据库子集处理，保证敏感数据管理的灵活性，适应用户多种数据使用场景。定制化开发