建表

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持增量备份与全量快照合成技术，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，不一定能及时被清理。而增量备份与全量快照合成技术，即首先执行全量备份，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，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。数据安全领域的CDM是指副本数据管理。建表

备份是一个长期的过程，恢复往往只在事故发生后进行，且备份数据的可恢复性、可用性在很大程度上依赖于备份数据的完整性。为了保证备份数据的可用性，很多企事业单位会定期进行数据库备份的恢复演练，也就是从备份数据中恢复出一套完整的数据库。执行备份数据的恢复操作，需要备份系统管理人员或者数据库管理人员（DBA）对数据的备份恢复实现原理有深入的了解，并周期性地对备份数据进行恢复操作，以保证备份数据的可恢复性与可用性。这种长期机械性、重复性的备份、恢复及验证工作，无疑会占用DBA大量的时间和精力。在DBA界还流传着这么一句话：“故障一定会发生，只是早晚的问题！”。作为一名DBA，只有时刻记得进行备份和恢复校验，才能避免某一天事故发生时出现难以挽回的悲剧.

突破发展上讯信息的自主产品敏捷数据管理平台ADM是国内副本数据管理CDM领域的重要产品。

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贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节，集中管理存储资源、服务器资源，实现闭环式自动化管理流程，统一授权和全程监控，节省大量人力资源开销，减少了数据恢复的重复性工作，自动化流程任务编排降低了人为因素导致的数据泄露风险。基于数据库虚拟化技术，ADM实现了对数据库、文件、虚拟机等副本的分钟级创建，通过存储级快照快速保留数据副本的状态，实现数据版本的保留，跟踪数据流向。同时，数据副本支持时效性设置，当数据副本超出使用期限，ADM平台会自动停止使用或回收资源，实现对数据资产的全生命周期统一管理。上讯ADM产品的高效性体现在数据从上游生产环境到下游使用环境通过虚拟副本创建实现分钟级交付。

ADM兼容物理服务器、虚拟化、云平台的备份源，降低因混合IT环境而需要多套数据保护方案带来的成本压力和管理复杂性。支持国产化操作系统，支持主流平台下的数据库、文件数据保护，支持主流虚拟化平台的保护，支持国产云平台的保护。通过数据库虚拟化技术快速创建副本实现对备份数据的即时挂载恢复，提供业务应急响应能力和数据快速恢复能力，挂载恢复缩短了备份数据恢复的时间，可用于验证备份数据的有效性，直接提升了数据恢复验证的频率。同时，ADM可与第三方备份系统对接，改变传统手动编写脚本恢复数据的方式，通过设置定时策略，自动化实现备份数据恢复的有效性验证，协助企业建立高效的数据保护平台。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。数据的一致性

上讯敏捷数据管理平台ADM产品的合规性体现在通过数据申请审批流程使用数据，严格控制数据外流。建表

敏感数据处理是上讯敏捷数据管理平台（ADM）产品功能模块之一，主要针对敏感数据的处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库，敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别，支持全库与子集自动扫描识别，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化替换，保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，支持处理结果的校验。建表