ADM平臺具備根據管理人員、測試需求等內容的不同進行分組劃分的功能，將數據進行分組管理，從下游測試數據管理的源頭管控數據資源的類別，做到從源頭劃分類別，使下游測試數據管理形成上游數據源----中游數據中轉----下游數據目標的閉環式數據使用流程，規范化的數據流程使數據管理者成為數據的負責人，自動化的資源管理也更有效地為金融行業用戶提供安全的數據管理方案。同時，ADM提供對數據流轉的樹狀拓撲結構圖，可詳細了解數據的來源、所屬存儲池、掛載的測試服務器，以及數據快照的層級關系，方便對系統全局的數據使用結構進行預覽，通過可視化的結構拓撲圖，幫助用戶了解下游測試網中測試數據的歸屬關系，完善數據流轉路徑，優化數據資源的合理分配，可視化功能的動態展示將助力企業向著智能化數據安全治理的方向轉型。上訊敏捷數據管理平臺ADM產品支持仿真的敏感數據處理。黑名單設置

ADM產品數據安全***ADM平臺支持靜態數據脫敏（涉及數據庫、格式化文件、數據庫對象、消息隊列等），內置104條***算法、47條敏感信息類型匹配庫，覆蓋個人身份信息、組織機構信息、資質資格證信息、金融數據信息、醫療數據信息、車輛數據信息等眾多類別的敏感數據類型識別與仿真***。具備廣義的通用型***規則，包括字符替換、隨機生成、截短、加權生成、加密等；支持保留原有數據含義的仿真型***規則，支持中文字典庫與編碼字典庫，保證姓名、身份證號、證件號、地址、組織機構代碼等***后數據的有效性、可用性。提供基于數據庫的庫內***和基于ETL的抽取***，提供文件***添加水印功能，提供國產化操作系統的加密算法，滿足用戶多種***需求。產業數字化上訊敏捷數據管理平臺ADM產品高效壓縮存儲池，節省大量存儲資源。

ADM通過對管理人員、測試需求等內容的不同進行分組劃分，將已經數據進行分組管理，從測試數據管理的源頭管控數據資源的類別，做到從源頭劃分類別，使測試數據管理形成數據源----數據中轉----數據目標的閉環式數據使用流程，規范化的數據流程使數據管理者成為數據的負責人，自動化的資源管理也更有效地為用戶提供安全的測試數據管理方案。敏捷數據管理平臺ADM提供對虛擬數據庫的樹狀拓撲結構圖，可詳細了解測試數據的來源、所屬存儲池、掛載的測試服務器，以及虛擬數據庫快照的上下級關系，方便對系統全局的數據使用結構進行預覽，幫助用戶了解測試網中測試數據的使用關系，完善測試數據的組織結構，優化測試數據的資源分配。

上訊敏捷數據管理平臺（ADM）支持增量備份與全量快照合成技術，傳統的備份方案大多采用周期性的“全量備份+增量備份”策略，其增量備份大多不可持續，經過一段時間就必須執行一次全量備份。因而傳統的備份方案經常面臨備份窗口過大的問題，而且其增量備份數據的恢復效率相對低下，因為每個時間點的恢復都依賴于上一次全備副本和上一次全備副本后的所有增量數據，恢復操作需要進行逐個迭代恢復。此外，過期增量數據的清理操作也受限于備份副本之間的依賴關系，不一定能及時被清理。而增量備份與全量快照合成技術，即首先執行全量備份，之后只對新增或改動過的數據進行增量備份，此增量備份數據是持續的，而且每個增量備份的數據副本將自動合成為全量快照副本，便于恢復。因此，增量備份與全量快照合成技術能夠大幅度減少備份時間，節省備份數據所需的存儲空間，且提升了恢復效率。上訊ADM通過數據備份后獲取到的黃金副本開啟數據開發利用的創新流程，充分發揮數字資產價值。

在國家大力發展信創的背景下,實現國產化軟硬件部署已成為企業的**訴求,其中逐步建立覆蓋國產化數據庫、操作系統、虛擬化平臺的國產化數據保護體系，實現備份數據自動化恢復驗證成為當前數據保護系統的迫切需求。同時，以金融和運營商行業為例，其開發測試部門需要頻發測試驗證，對數據使用頻率較高，因此形成了大量不同版本的測試數據，這部分數據體量龐大，動輒幾百GB甚至幾十TB，管理難度較大。國家日趨重視對數據隱私的安全管控，數據脫敏成為企業數據安全治理的重要方向。通過對接第三方備份系統進行備份數據的自動化恢復校驗有什么產品？異構數據變形處理

上訊敏捷數據管理平臺ADM產品能實現敏感數據的自動化掃描發現。黑名單設置

上訊敏捷數據管理平臺（ADM）支持重復數據刪除技術，在典型的重復數據刪除技術中，根據不同的數據備份場景選擇適合的重刪策略與粒度方案。在確定重刪策略與粒度后，會根據輸入側不同粒度（卷級、文件級、塊級）的數據采取不同的數據切分策略，并依據任務級與全局指紋庫提供自適應源端的全局重刪算法與策略，當前支持源端塊級、文件級重刪和并行重刪技術。源端重刪是采用基于內容的可變長數據切分算法，通過對數據塊進行哈希算法的標記，即指紋（Fingerprint），在指紋庫中尋找相同的指紋。如果存在相同指紋，則表示已保存了相同的數據塊，ADM則不再保存此數據塊，而是引用已存在的數據塊，從而節省更多的備份空間。該算法還可以智能識別已修改的數據和未修改的數據，從而避免因修改數據位移而導致的未修改數據切分到新數據塊中的問題，較大限度地提升重刪性能和重刪率，為避免數據備份過程中冗余網絡傳輸與存儲開銷，在源端設置粗粒度前置數據校驗可以明顯縮小備份傳輸過程中的數據冗余，目的在于不備份任意一個冗余數據。黑名單設置