数据避风港

部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理，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，将处理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。

敏捷数据管理平台可针对数据库、文件、虚拟机进行备份恢复。数据避风港

与传统的数据副本创建方式相比，ADM的数据库虚拟化技术在成本效益方面展现出***优势。在传统模式下，创建一个10TB数据库的完整副本需要同样10TB的存储空间，当需要创建N份副本时，总存储成本就是10TB×N。而采用虚拟化技术后，首份基础数据源需要10TB存储，后续每个虚拟副本*需约1GB存储空间。这意味着创建N份副本的总存储需求*为（10TB + N×1GB），随着副本数量的增加，存储成本的节约效果愈发明显。以一个需要20套测试环境的典型场景为例，传统方式需要200TB存储空间，而虚拟化技术*需约10.02TB，节约了近95%的存储成本，这还不包括因存储减少而带来的机房空间、电力冷却等间接成本的节约。加载到目标端数据管理领域的CDM是指copy data management。

随着信创战略的深入推进，企业对国产化环境的支持需求日益迫切。ADM在兼容性设计上展现了前瞻性布局，不仅支持主流平台下的数据库、文件数据保护，更特别支持国产化操作系统和国产云平台的保护。这种深度适配能力确保了企业在推进数字化转型和国产化替代过程中，数据保护体系能够无缝衔接，不会因为技术路线的调整而出现保护盲区。无论是传统的Windows、Linux系统，还是主流的虚拟化平台，亦或是国产的操作系统和云环境，ADM都能提供同样可靠的数据保护服务，这种***的兼容性为企业技术演进提供了坚实的数据安全保障。

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。

向导式敏感数据处理流程。

从技术实现层面来看，数据远程复制功能建立了一套完善的技术架构和管理机制。该功能深度依赖于数据备份任务和虚拟副本任务的执行结果，将这些任务产生的数据统一汇聚到本地ADM的存储池中进行集中管理。系统通过在分布式节点间建立稳定可靠的远程复制链路，并支持根据不同的业务需求配置多样化的远程复制策略。这些策略可以精细控制数据同步的频率、带宽占用以及传输优先级等参数，确保在满足业务需求的同时，优化网络资源的使用效率。整个技术架构体现了智能化、自动化的特点，能够根据数据的重要性和紧急程度，自动调整复制策略，实现数据安全与传输效率的比较好平衡。
敏捷数据管理平台可管理性体现在对交付数据使用方的数据可以进行集中式管理，可控制版本，可控制使用周期。跳日

敏捷数据管理平台具备广义的通用型敏感数据处理规则，包括字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等。数据避风港

针对金融行业对数据安全的特殊要求，ADM平台提供了***的安全数据管理方案。平台通过从源头划分数据类别，确保敏感数据在***处理后得到适当的分组管理。自动化的资源管理机制有效降低了人为操作风险，同时保证了数据管理流程的一致性和可靠性。树状拓扑结构图功能为金融机构提供了必要的数据流转审计轨迹，满足了监管合规的要求。此外，闭环式数据使用流程确保了数据在各个环节都处于受控状态，防止了数据泄露和滥用风险。这些功能的有机结合，使得ADM平台能够为金融行业用户提供既安全又高效的数据管理环境。数据避风港