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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。ADM备份数据恢复验证管理功能实现了跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复。失败抛出异常

通过上讯敏捷数据管理平台（ADM）部署，可以有效解决生产网中数据使用的效率问题，同时，数据不出存储池，也杜绝了多副本管理的安全隐患。在生产网及测试网均部署敏捷数据管理平台，通过生产网中的上讯敏捷数据管理平台（ADM）可以快速创建虚拟数据副本，并对该虚拟副本进行数据脱*，之后将脱*后的副本数据发送到测试网中的敏捷数据管理平台，在测试网中即可实现副本数据的分钟级交付、数据版本的管理及回收等。主要应用的行业领域包括金融、运营商、交通运输等具有大型开发测试场景的企业，主要为开发测试环境快速提供测试数据和迭代测试数据版本。缓解网络传输压力ADM的静态数据脱*功能是满足数据安全法规的监管要求的脱*平台。

在数字化转型的大环境下，生产数据作为金融单位的**资产，为了更大限度的发挥数据价值，其生产数据副本被频繁应用在准生产环境、测试环境、统计分析环境、培训环境等， 如何更加安全、高效的使用业务数据，是金融单位所面临的一大挑战。数据使用中遇到这些痛点问题有，数据交付的时间周期较长、数据使用时的存储资源消耗较大、数据孤岛难以管理。上讯信息针对金融用户所面临的数据使用的痛点问题，结合实际应用场景，研发了一款集数据备份、备份数据自动化恢复验证、敏感数据脱敏和测试数据快速交付于一体的数据全生命周期管理产品——敏捷数据管理平台（Agile Data Management，ADM），可以完美解决。

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。

ADM在处理数据上中下游流转的过程是集中统一的，通过全闭环式的传输保证了数据的安全。

上讯信息是国内较早开展CDM解决方案市场教育工作的技术供应商，其于2016年率先发布的国内CDM产品——敏捷数据管理平台(ADM)在金融、能源等多个行业打造了测试数据快速交付与版本管理的较优实践，在2021年以66.1%同比增长速度，成为该市场上值得关注的企业之一。IDC认为：数据备份以及副本数据管理除了面临多冗余、成本高的问题之外，还存在着诸如速度慢、效率差、安全性差、管理难等问题。企业不仅需要满足为不同环境快速交付数据的需求，还必须通过集中管控和敏感数据处理等技术，防范数据泄露和安全风险。如何在保持业务在线和数据一致性的同时，实现数据的安全备份、有效管理和利用是数据复制与保护的进阶目标，也是CDM解决方案落地的实际价值。

ADM脱*功能支持保留原有数据含义的仿真型脱*规则，支持中文字典库与编码字典库。数据库子集敏感数据处理

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。失败抛出异常

敏捷数据管理平台是国内较早发布的副本数据管理（CDM）产品，纯国产化技术自主研发，**国内CDM厂商率先应用在大型头部金融机构和运营商企业，在金融、能源、运营商、交通、物流等行业拥有***的实践。与众多银行用户建立全方位、多层次的深度合作，结合不同国产数据库的特性采用自动化的数据获取方式，为银行在国产化替换进程中解决配套的信息安全产品问题，在实现金融服务质效提升的同时，帮助银行实现数字化、智能化发展，实现国产信创的快速推进，促进以数据为关键要素的数字经济发展。失败抛出异常