合并抽取

ADM的挂载恢复的方式为业务连续性带来了**性的变化，其**直观的成效是将业务RTO时间由小时级甚至天级，缩短到分钟级。在传统恢复流程中，管理员需要定位备份文件、将其传输至目标主机、再经历漫长的解压与数据加载过程，整个流程动辄数小时。而ADM则彻底简化了这前列程：由于备份是原格式，且通过数据库虚拟化技术呈现，恢复操作简化为一个“挂载”动作。管理员在控制台选择需要恢复的时间点，ADM即可将对应的虚拟副本直接挂载到目标主机上，数据库服务几乎可以被快速拉起。这种极速恢复能力意味着，在面对系统故障、数据损坏甚至勒索软件攻击时，企业关键业务的停机时间被压缩到比较低限度，能够比较大限度地保障业务运营的韧性与可持续性。副本数据管理CDM产品能解决软件开发测试部门的供数需求。合并抽取

通过部署ADM，企业能够彻底革新其测试数据准备的流程。传统模式下，为开发测试环境准备一个TB级别的数据库副本，往往需要经历复杂的审批流程、漫长的排队等待以及DBA手动执行恢复操作，整个过程动辄数天之久。而现在，这一局面被ADM彻底改变，系统在几分钟内即可创建一个数据量TB级别的虚拟数据库。这不**是技术速度的提升，更是流程上的根本性变革。它无需繁琐冗长的审核和等待，因为整个过程是标准化和自动化的。这一突破有效减少了下游开发测试场景中测试数据的准备时间，将其从“以天计算”的维度直接压缩到“以小时甚至分钟计算”的维度，这种时间效率的提升是显而易见的的，为开发团队带来了前所未有的敏捷性。提交记录数哪个产品支持向导式的敏感数据处理流程？

ADM虚拟数据库快照功能对开发测试效率的提升是***且***的。在传统的测试数据管理模式下，准备特定版本的数据环境往往需要数小时甚至数天的等待时间，严重制约了开发团队的迭代速度。而现在，通过ADM的快照功能，版本切换可以在几分钟内完成，使得开发人员能够更频繁地进行版本验证和问题定位。这种效率的提升不*体现在单个环节的时间节约上，更重要的是优化了整个开发测试流程的协同效率。测试团队能够及时获得所需的数据版本，开发团队也能快速验证修复效果，从而形成了高效的闭环协作，明显提升了开发测试效率和升级迭代效率。

敏捷数据管理平台ADM产品提供一种数据闭环式流转方式，提升了数据交付效率与安全管控效能。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，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，通常从按天计算缩短到按小时计算，时间效率提升明显，直接缩短了开发测试环境搭建工作中测试数据准备的时间。不*数据库可以分钟级恢复，文件、操作系统和虚拟化平台的副本均可以分钟级提供，还可以进行存储级快照，快速地保留数据副本的状态，实现数据版本的保留，通过跟踪数据流向，识别使用状态，切换数据版本实现测试数据版本的快速回退，有助于对数据版本的良好管理。同时，数据副本支持时效性设置，当数据副本超出使用期限，ADM平台会自动停止使用或回收资源，实现集中统一的闭环式管理。

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。

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。

ADM能实现备份数据的自动化恢复与有效性验证。数据副本管理CDM

数据备份一直以来被认为是数据保护的基础防线,因此要重视数据备份的建设。合并抽取

随着企业数据驱动业务的深入，数据分发使用的场景和频率日益增加，ADM的存储成本优势也随之呈指数级放大。假设企业需要为同一**业务数据创建10个虚拟环境（N=10）。依照传统方法，每个环境都需要一份完整的物理副本，需要N倍的存储空间占用，即总空间需求为10 * 数据量。而通过ADM，*需存储一份基础数据（压缩后已节省约66%空间），10个虚拟库的初始存储占用近乎0TB。只有在各虚拟库运行过程中产生了新的写入操作时，才会产生微量的额外存储。这种效益对比清晰地表明，ADM不*解决了单次备份的存储成本问题，更重要的是，它为企业构建了一个“存储成本不随用数场景增加而***增长”的良性循环，极大地鼓励了数据的合规流通与价值挖掘，**节约了数据存储环节的资源和成本。合并抽取