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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.数据备份产品构建了数据保护的基础防线。上中下游数据

敏捷数据管理平台（ADM）由管理控制中心（Master）、数据服务节点（CDM Server）、敏感数据处理服务节点（SDM Server）、客户端（Client）组成，服务节点可通过主备节点部署实现高可用，通过灵活的横向节点扩展实现功能扩展和容量扩充，每个服务节点可以安装在物理服务器或虚拟服务器中。一个或多个客户端连接到服务节点，组成一个完整的数据管理平台，客户端负责收集数据、传输数据，服务节点负责接收数据、存储数据、敏感数据处理以及管理数据。容器备份数据管理领域的CDM产品哪个厂商做得好？

当前ADM支持对商业数据库、国产化数据库、文件、虚拟化平台、国产云服务器、容器等的备份恢复与容灾以及磁带库归档。***兼容Windows、Linux、Unix、统信、麒麟等各类操作系统；具体支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/GoldenDB/OceanBase/OpenGauss/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/GaussDB(DWS)/MogDB/MongoDB/丛云KingWoW/TDSQL/GaussDB(forOpenGauss)/VastBase/TiDB/AntDB/磐维/海量等数据库的备份恢复与细粒度备份恢复；

通过敏捷数据管理平台ADM产品的部署实施，采用数据库虚拟化技术，快速将数据交付到开发、测试网，有效减少开发、测试场景中测试数据的准备时间，提高了开发、测试环境搭建的效率。ADM内置独有的高效压缩存储池，平均压缩比3:1，存储即压缩，降低了基础数据源获取的存储成本，只需一份基础数据源，即可快速拉起多份虚拟数据库，节约了存储成本10倍以上。ADM通过虚拟数据库快照功能，可以灵活地对虚拟数据库的状态进行管理和维护。使用人员可以随时保存当前的数据库使用状态，用于开发、测试的数据版本迭代。上讯ADM通过数据备份后获取到的黄金副本开启数据开发利用的创新流程，充分发挥数字资产价值。

上讯敏捷数据管理平台适用场景：数据交付速度慢的开发测试部门企业通过交付生产数据辅助第三方业务决策，如开发/测试环境、统计分析、准业务系统环境搭建等，交付生产数据的方式是通过生成业务系统数据副本，而副本的准备通常需要几小时，甚至几天不等，严重拖延了项目进度。

备份数据的有效性验证效率低的运维部门，大部分企业对其**业务系统进行了数据备份，为了检验备份数据的有效性，以及满足相关法律法规的要求，企业对备份数据采取周期性的恢复验证；由于企业的业务系统繁多，而人员相对紧缺，验证工作需要大量重复性动作，成为企业当前面临的一大挑战。

数据副本分散存放难以管理的数据中心数据副本一旦被交付使用，就**存在于使用环境中，随着数据使用场景的日益增多，数据副本在非生产环境中逐渐累积，**分散的存放方式导致副本的辨识度不高，后续使用与销毁难度明显增大。同时，重复存放现象严重造成了存储资源的浪费。u隐私数据泄露风险高的用户无论是通过生产数据库导出，还是通过备份系统恢复，都能够直接获取到企业的**生产数据，其中包含企业内部机密数据和客户个人隐私信息，一旦发生泄露将带来严重后果，不仅影响企业的名誉，也会造成一定的经济损失。 市面上的敏感数据管理产品有哪些？源端抽取

数据安全领域的CDM是指copy data management。上中下游数据

ADM通过对管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分，将已经数据进行分组管理，从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，使测试数据管理形成数据源----数据中转----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用户提供安全的测试数据管理方案。敏捷数据管理平台ADM提供对虚拟数据库的树状拓扑结构图，可详细了解测试数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及虚拟数据库快照的上下级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，帮助用户了解测试网中测试数据的使用关系，完善测试数据的组织结构，优化测试数据的资源分配。上中下游数据