金融类信息变形

近年来，证券业务快速发展，信息系统变更日益频繁，敏捷开发、快速迭代已经成为支持业务创新的必要条件。数据库作为信息系统运行的重要支撑，数据准备和交付的自动化程度对系统开发、测试效率有大的影响。Gartner对CDM的定义是，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”（GoldenImage），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、容灾或开发测试等.上讯信息敏捷数据管理平台为企业上中下游数据的高效使用、安全管控提供了一套综合数据安全治理解决方案。金融类信息变形

数据资源可视化管理，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***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。平台化产品副本数据管理CDM产品能针对开发测试场景快速提供测试数据。

信息化时代，“数据”的应用较为频繁，海量数据的组成中，备份数据占有很大比例，而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的，被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器，如此将会对业务性能产生影响，不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统，使其专注于业务处理上，也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。备份需要从业务系统中获取数据，统计、分析需要从业务系统中获取数据，研发、测试需要从业务系统中获取数据。这些数据从业务系统中拷贝出来后，如果得不到有效的管控，将会给企业带来安全隐患，这也是用户需要考虑解决的又一现实问题。

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持并行重删技术，通过在多个不同的节点上构建指纹库，并将指纹并行分布于多个节点，采用内存级指纹库进行重删，所有指纹读写全部保存于内存中，从而提升指纹查询和处理效率，并且减少了因磁盘中指纹库增大所导致的随机IO压力。以此识别并消除数据备份过程中数据源中重复的数据，该技术适用于不同平台中的文件、数据库、虚拟机等不同应用类型的数据，可以大幅度减少需要传输的数据量，从而极大地节省数据传输带宽，解决单点性能和存储空间压力。CDM主要应用于金融、运营商、能源、交通、卫生、事业单位等行业。

ADM产品测试数据多副本快速交付ADM是国内**早的副本数据管理（CDM）产品，采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本（黄金副本）快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本，满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级；Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中，使用者可随时对虚拟库做快照标记，快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换，降低数据导入或恢复产生的时间成本，大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩，同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据，因此基本不占用额外的存储空间，随着交付虚拟数据库的数量增加，节约的存储空间会成倍增加，实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。数据安全领域的CDM是指copy data management。金融类信息变形

通过对接第三方备份系统进行备份数据的自动化恢复校验有什么产品？金融类信息变形

数据分钟级提供，提升数据交付效率缩短开发周期通过部署ADM几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库，进而，快速将测试数据传输到下游的开发测试环境，无需繁琐冗长的审核和等待，这一过程有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间，通常从以天计算缩短到以小时计算，时间效率提升明显，**缩短了开发测试时间，进而缩短产品的发布周期。（5）敏感数据定义识别与仿真***，保障数据流转环节的安全性通过智能定义敏感数据类型，自动发现和识别敏感数据，包括数据类型、内容、约束关系，灵活排序减少人为筛选，***精细定位敏感数据源。丰富的***算法与仿真的字典库相结合，保证***后数据仍具有业务属性，数据表间关系仍具有业务一致性，不影响数据挖掘分析数据价值。对涉及企业、个人信息的隐私数据，包括资金财产、个人、企业隐私的对照关系进行敏感数据识别，通过内置的***规则进行***处理，将数据敏感部分去隐私化，但并不失去数据挖掘的价值特征，减少数据隐私泄露带来的风险和损失，甚至降低可能发生的人身伤害和违法犯罪事件。金融类信息变形