过期删除

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。上讯敏捷数据管理平台ADM产品支持仿真的敏感数据处理。过期删除

上讯信息敏捷数据管理平台的备份数据管理模块，突破了传统备份理念，基于特有的CDM数据库虚拟化技术，不仅可以实现对数据库的实时性持续备份以及本机、异机的快速恢复，还可以同时对备份数据的有效性进行验证。对于已经部署了NBU/CommVault等备份系统的用户，可以对接备份系统，实现存储空间、恢复服务器和恢复任务的自动调度，从而实现备份数据有效性验证的全自动化，并根据验证结果生成详细的恢复验证报告。在恢复验证任务结束后，自动清理恢复环境，释放存储资源和恢复服务器资源，以用于下一个恢复验证任务的使用，使整个数据备份恢复验证工作能够周期性地循环运转.多张表并发执行上讯敏捷数据管理平台ADM产品能实现敏感数据的自动化扫描发现。

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，定位敏感数据源。丰富的算法与仿真的字典库相结合，保证处理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。

在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的***标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，比较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。上讯ADM产品采用副本数据管理CDM面向数据全生命周期进行数据安全管理。

功能节点统一管理，支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构，保障数据服务高可用，并消除单节点故障导致的业务不可用问题，确保数据服务连续性。采用Scale-out架构，根据业务发展规模，按需扩展集群节点，无需停止服务，灵活满足业务需求。同时，ADM支持存储池容量的弹性扩充，满足不断增长的数据存储需求。（2）数据存储成本倍数级节约，提升数据存储环节的效能首先，数据备份面临存储成本高的问题，ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据，压缩比约为3:1，存储即压缩，***降低了备份数据的存储成本；其次，通过ADM的数据库虚拟化技术，一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库，由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同，因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间，*对新增的写操作计入容量占用，因此，随着数据分发使用的场景和频率增加，虚拟库的数量越来越多，而存储成本将会呈倍数级节约，例如针对同一份数据创建N个虚拟库，传统方法需要N倍的存储空间占用，而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间，**节约了数据存储环节的资源和成本。数据安全领域的CDM是指拷贝数据管理。高效应用

海量数据供数于下游开发测试统计分析场景的数据使用需求该如何满足？过期删除

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。过期删除