备份数据使用

ADM的数据库虚拟化技术是一项**性的数据管理创新，其**原理在于通过获取一份基础数据源，快速创建多个虚拟数据库实例。这项技术的突破性在于，它在创建虚拟数据库时采用指针映射和写时复制（Copy-on-Write）机制，使得虚拟数据库在初始挂载时几乎不占用额外的物理存储空间。在实际测试中，一个10TB的数据库被虚拟化为多个副本时，每个副本初始*需约1GB的存储空间，这相当于传统方式所需存储的千分之一。这种惊人的存储效率得益于其精妙的数据索引和块级管理架构，*在实际发生数据写入时才分配新的存储空间，而大部分只读操作都直接指向基础数据源。这种技术架构从根本上改变了企业数据副本管理的存储经济模型。敏捷数据管理平台可实现备份数据任意时间点挂载恢复快速对恢复数据进行验证。备份数据使用

ADM采用的多节点高可用部署架构是其企业级可靠性的**基石。这种架构通过在不同物理服务器或虚拟机上部署多个服务节点，并建立实时的心跳检测与故障切换机制，有效消除了单节点故障导致的业务不可用问题。在实际运行中，当任何一个活跃节点因硬件故障、网络中断或软件异常而停止服务时，系统会在秒级内自动检测到故障，并将所有数据服务请求无缝切换到健康的备用节点上，整个过程对前端业务完全透明。这种设计确保了数据服务连续性，即使面对节点级别的故障，企业的数据管理操作、备份任务执行和副本数据交付等重要功能都不会出现中断，为7×24小时连续运营的关键业务系统提供了坚实保障，极大提升了企业数据基础设施的韧性。备份数据使用唤醒大量沦为暗数据的备份数据，让数据备份即可用，是ADM的产品价值。

敏捷数据管理平台（ADM）的核心数据处理能力主要由数据服务节点（CDM Server） 承载，该节点本身又是一个高度内聚的微服务**，包含了数据备份模块（PDM）、数据校验模块（BDM） 和数据交付模块（TDM） 这三个关键组成部分。这三个模块共同构成了一个从数据获取到数据供给的自动化流水线。首先，PDM模块负责与源数据库交互，执行初始的全量备份和后续的增量抓取，是平台数据资产的“源头”。紧接着，BDM模块扮演着“质检员”的角色，它对PDM捕获的数据副本进行完整性、一致性和可用性验证，确保即将交付的数据是健康、可靠的，避免下游业务拿到无效或损坏的数据。***，经过验证的数据副本被传递给TDM模块，该模块利用CDM（副本数据管理）技术，以虚拟化或即时挂载的方式，将数据快速、高效地“交付”给开发、测试或分析团队使用。这三大模块在CDM Server内部无缝协作，形成了“备份-校验-交付”的闭环，奠定了整个ADM平台高效运作的基石。

ADM基于先进的数据库虚拟化技术，构建了高效的数据副本管理体系。这项技术突破使得数据库、文件乃至虚拟机等数据副本的创建时间缩短到分钟级别，彻底改变了传统数据副本创建耗时长的困境。通过存储级快照技术，系统能够快速捕捉并保留数据副本在特定时间点的完整状态，实现精细的数据版本管理。这种技术机制不仅保证了数据版本的可追溯性，还能够详细记录数据的流向和使用轨迹。特别值得关注的是，系统支持对数据副本设置使用时效，当副本超过预设的使用期限后，ADM平台会自动停止其使用并回收相关资源。这种智能化的生命周期管理，既确保了数据资源的高效利用，又避免了因副本数据长期滞留而导致的安全隐患。上讯敏捷数据管理平台的报价是多少？

ADM在备份类型上构建了一套智能高效的组合策略，同时支持全量备份、长久增量备份与全量快照合成、事务日志备份，完美平衡了数据安全、恢复速度与存储成本之间的关系。全量备份是数据保护的基石，提供了完整的数据副本。而长久增量备份则极大地提升了日常备份效率，***执行全量备份后，此后每次只备份发生变化的数据块。为了解决多次增量恢复时“链式依赖”可能带来的恢复缓慢问题，ADM引入了全量快照合成技术，它能够在后台自动将初始全量备份与后续的增量数据合并成一个新的、**的全量副本，使得恢复时无需逐级回放增量，实现了快速恢复。此外，对于数据库等事务型应用，事务日志备份提供了更细粒度的保护，可以实现恢复到任意时间点（PITR），比较大限度地减少数据丢失。这套组合策略确保了备份既高效又经济。上讯敏捷数据管理平台参加2023年度数据安全案例评选活动取得“标准化安全产品类案例”证书。备份数据使用

对敏感数据进行管理的产品有哪些？备份数据使用

敏感数据管理是ADM功能模块之一，主要针对敏感数据的变形处理使用，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覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融、医疗等行业信息，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、仿真度高的替换，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，具备灵活的数据抽取组合与自助式向导敏感数据处理流程，有效降低敏感数据处理工作的复杂度。

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