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(jié)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。數據安全領域的CDM是指副本數據管理。秒級可用性驗證

上訊敏捷數據管理平臺ADM功能支持自適應源端的全局重刪算法與策略，支持任務級與全局指紋庫；針對文件備份提供文件粒度與塊級粒度的全域重刪且支持重刪指紋庫重建功能，支持多線程文件備份，支持海量小文件場景下的聚合策略，提供并行掃描和高速索引，從而減少需要備份的數據量、縮短備份窗口、節(jié)省備份數據傳輸所消耗的網絡帶寬以及節(jié)約備份數據存儲空間；備份傳輸過程采用壓縮加密處理，緩解網絡傳輸的壓力，增加網絡抖動或短時間斷鏈的超時容錯機制，確保備份數據的安全。敏感數據處理進度實時返回海量數據供數于下游開發(fā)測試統(tǒng)計分析場景的數據使用需求該如何滿足？

《數據安全法》第七條提出了國家鼓勵數據依法合理有效利用，保障數據依法有序自由流動的權益，即在高度重視數據安全的前提下，也要獲取數據合理利用帶來的價值，充分發(fā)揮數據作為關鍵要素的作用機制。數據的依法有序自由流動涉及數據處理的各個階段，包括數據的收集、存儲、使用、加工、傳輸、提供、公開等，各個階段構成了數據活動的全生命周期，維護數據安全就是要維護數據從產生到銷毀的全生命周期各項處理活動的安全性.維護數據安全與促進數據開發(fā)利用是相輔相成、互相促進的關系，通過開展數據安全治理能夠為數據開發(fā)利用提供安全基礎保障，進而保障公民個人信息、組織的合法權益以及國家的安全，助力我國數字經濟發(fā)展。

上訊敏捷數據管理平臺ADM對接用戶現有集中式備份系統(tǒng)服務器，實現恢復服務器、數據恢復策略、數據驗證策略和存儲資源的集中管理，包括：（1）存儲池自動準備存儲空間、自動調度創(chuàng)建恢復服務器；（2）按照參數設置恢復策略、自動執(zhí)行恢復計劃、自動驗證恢復數據；（3）恢復驗證任務結束后，自動清理恢復環(huán)境，釋放存儲資源和恢復服務器資源，用于下一個恢復驗證任務的使用，使整個數據備份恢復驗證工作能夠高效節(jié)能地循環(huán)利用，達到集中統(tǒng)一的安全管理。上訊信息敏捷數據管理平臺ADM榮獲2023年網信自主創(chuàng)新“尖鋒榜”產品獎。

ADM支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/達夢/南大通用GBase/人大金倉KingBase/OpenGauss/MogDB/VastBase/叢云/TDSQL/OceanBase/GaussDB(forOpenGauss)/GaussDB(DWS)分布式容災功能；支持華為云與阿里云的云服務器ECS、云數據庫RDS備份恢復；***保護VMware/SmartX/浪潮/華為FC/云宏WinStack/OpenStack/浪潮云InCloudOpenStack等虛擬化平臺，支持虛擬化備份和細粒度的掛載恢復，VMware備份無需在虛擬化平臺或者各個虛擬機上安裝客戶端，只需通過VMware代理客戶端連接虛擬化平臺即可；支持Hadoop等大數據平臺的備份恢復；支持自適應源端的全局重刪算法與策略，支持任務級與全局指紋庫；針對文件備份提供文件粒度與塊級粒度的全域重刪且支持重刪指紋庫重建功能，支持多線程文件備份，支持海量小文件場景下的聚合策略，提供并行掃描和高速索引，從而減少需要備份的數據量、縮短備份窗口、節(jié)省備份數據傳輸所消耗的網絡帶寬以及節(jié)約備份數據存儲空間；備份傳輸過程采用壓縮加密處理，緩解網絡傳輸的壓力，增加網絡抖動或短時間斷鏈的超時容錯機制，確保備份數據的安全；哪個產品支持向導式的敏感數據處理流程？XML文件變形

數據安全領域的CDM是指拷貝數據管理。秒級可用性驗證

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，將處理過的數據進行分組管理，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(huán)式數據使用流程，規(guī)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(yè)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(tǒng)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(yōu)化數據資源的合理分配，可視化功能的動態(tài)展示將助力企業(yè)向著智能化數據安全治理的方向轉型。秒級可用性驗證