数据库函数抽取

CDM方案还设置了数据共享交换区域，数据提供方与接收方的数据树状拓扑结构，可以详细展示共享数据的来源、所属存储池、接收目标的关联关系，通过可视化拓扑图全局预览数据交换阶段数据发布的详细情况，便于排查数据共享内容合规性与共享路径的安全性。针对向组织外部提供数据或数据交换的需求，则需要在数据发布之前进行敏感数据的变形处理，通过应用专业的敏感数据处理产品，保障数据发布后的隐私安全，防止核心数据泄露，同时需要保证变形后数据的逻辑关系保持、仿真度高、可用性。哪个产品支持仿真的敏感数据处理？数据库函数抽取

ADM平台的两种典型使用方案既解决了数据使用的效率问题，也保证了数据的安全问题：生产网数据使用方案。通过ADM平台部署，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ADM存储池，也杜绝了多副本管理的安全隐患。测试网数据使用方案。在生产网及测试网均部署ADM平台，通过生产网中的ADM可以快速创建虚拟数据副本，并对该虚拟副本进行数据变形处理，之后将变形后的副本数据发送到测试网中的ADM，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。该方案中，所有数据副本的生成及流转都未出ADM平台，既保证了安全，又提升了效率。创建虚拟库上讯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。

Gartner对CDM的解释是：它从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据，在非生产存储上生成“黄金副本”（Golden Image），这个“黄金副本”数据格式是原始的磁盘格式，可再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器，分别用于备份恢复、容灾或开发测试。Gartner《Hype Cycle for Storage and Data Protection Technologies, 2020》报告指出，CDM技术已经度过了早期的技术讨论期，目前处于“泡沫化的低谷期”（trough of disillusionment），这从侧面说明一些客户开始在非关键性业务场景集中部署这项技术，而且Gartner也预测CDM技术将在未来5-10年内进入“实质生产的高峰期”（plateau of productivity）。

为满足企业对数据管理的需求，敏捷数据管理平台(ADM)构建了综合、统一、自动化的数据管理平台，实现从数据获取、数据存储、数据处理、数据使用，到数据归档、数据销毁的数据闭环式全生命周期管理，达到统一副本数据管理。通过敏捷数据管理平台(ADM)的部署，不仅可以实现分钟级的数据恢复及副本数据交付，也可以实现数据管理成本 80%-90%的下降，可同时满足多场景数据副本的需求；与此同时，数据的全生命周期管理，充分释放数据价值，推动企业业务的长足发展。唤醒大量沦为暗数据的备份数据，让数据备份即可用。

ADM基于自主研发的数据库虚拟化技术，拥有包括从数据的获取、传输、存储、恢复、管理、创建、使用、回收等多项**技术，对多类型数据进行集中统一的全生命周期管理，实现数据使用的高效敏捷化。采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题，数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用，因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求，创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性，不占用存储空间，在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后，才会产生极少的存储空间占用，这部分空间相比于原始数据库总容量，几乎接近于0。上讯ADM产品的灵活性体现在异构引擎可以将大数据中心数据抽取至多类型数据库，输出格式多样化。能源行业CDM的应用

上讯ADM专注于全流程的数据保护和测试数据敏感处理后的交付，完成全生命周期的数字资产管理。数据库函数抽取

敏捷数据管理平台(ADM)在设计之初就明确了产品的目标价值：以数据为基础、以使用为导向、以安全为前提、以敏捷为目的，力争做理解用户数据使用痛点的产品。结合数据在使用流转过程中每个阶段的具体痛点，综合考虑了阶段问题的解决、数据的流动性等因素，提出了面向企业上中下游数据的高效使用、安全管控、综合治理的方案，在保证数据安全的同时，充分发挥了数据的价值。ADM通过四大功能管理模块：数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理、敏感数据管理实现了高效数据备份、数据快速交付、数据安全处理以及数据集中管控，在保证数据使用安全的同时，提高了数据使用效率并降低了数据存储成本，通过自动化、闭环式的方式实现了数据备份以及副本数据管理的成本控制、灵活管理与高效应用。数据库函数抽取