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(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(tǒng)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(yōu)化測試數據的資源分配。上訊ADM能提供面向企業(yè)數據使用的成本控制、版本管理與合理合法開發(fā)利用。格式化文本敏感數據處理

通過敏捷數據管理平臺ADM產品的部署實施，采用數據庫虛擬化技術，快速將數據交付到開發(fā)、測試網，有效減少開發(fā)、測試場景中測試數據的準備時間，提高了開發(fā)、測試環(huán)境搭建的效率。ADM內置獨有的高效壓縮存儲池，平均壓縮比3:1，存儲即壓縮，降低了基礎數據源獲取的存儲成本，只需一份基礎數據源，即可快速拉起多份虛擬數據庫，節(jié)約了存儲成本10倍以上。ADM通過虛擬數據庫快照功能，可以靈活地對虛擬數據庫的狀態(tài)進行管理和維護。使用人員可以隨時保存當前的數據庫使用狀態(tài)，用于開發(fā)、測試的數據版本迭代。敏捷數據備份恢復驗證上訊敏捷數據管理平臺ADM產品虛擬數據支持無限副本，幾乎不占用額外的存儲空間。

通過網絡遠程掛載的方式，ADM將TB量級數據拉起時間控制在分鐘級，數據恢復的響應速度極快，有效滿足開發(fā)測試、查詢分析、合規(guī)審計、應急恢復等場景對數據交付效率的要求。數據庫虛擬化技術可延伸應用到文件、虛擬機的副本創(chuàng)建，其優(yōu)勢在于多份虛擬數據副本之間的讀寫操作單獨，完全滿足測試環(huán)境多場景同步測試的需求，ADM內置的智能讀寫緩存機制，能夠滿足壓力測試的性能要求；高效的數據副本管理功能，通過可視化的虛擬數據副本拓撲結構圖可對系統(tǒng)全局數據使用關系進行預覽，有助于完善測試數據的組織關系，優(yōu)化測試數據的資源分配，同時，通過對拓撲結構的定位點擊可自動跳轉到相關數據副本的管理頁面并檢索出對應條目。

ADM產品生產數據備份恢復與異地容災對生產數據包括數據庫、文件、虛擬化平臺、容器、云服務器等進行備份，對帶庫進行數據歸檔，支持長久增量備份、數據壓縮存儲、加密傳輸、重復數據刪除等技術，采用掛載恢復方式，恢復時間為分鐘級、恢復粒度為秒級。支持數據遠程復制實現異地容災，對備份數據進行雙重保護。

ADM產品備份數據自動化恢復與有效性驗證ADM可以對接備份系統(tǒng)如NetBackup、CommVault、NetWorker等，檢索備份策略自動恢復備份數據和備份文件，完成驗證輸出結果。全自動化恢復驗證，可以滿足用戶對當前備份數據的可恢復性驗證、恢復后的完整性驗證，覆蓋備份數據和備份文件的恢復，支持虛擬掛載恢復和物理恢復雙重方式。 國內排名靠前的CDM廠商是哪家？

信息化時代，“數據”的應用較為頻繁，海量數據的組成中，備份數據占有很大比例，而這些備份數據在沒有發(fā)生故障時往往是被擱置不用的，被稱為“暗數據”。而對業(yè)務數據的分析、統(tǒng)計、運維等操作都會直接作用在業(yè)務服務器，如此將會對業(yè)務性能產生影響，不利于業(yè)務系統(tǒng)的高效使用。如何做到解放業(yè)務系統(tǒng)，使其專注于業(yè)務處理上，也是IT管理者需要考慮的另一個現實問題。備份需要從業(yè)務系統(tǒng)中獲取數據，統(tǒng)計、分析需要從業(yè)務系統(tǒng)中獲取數據，研發(fā)、測試需要從業(yè)務系統(tǒng)中獲取數據。這些數據從業(yè)務系統(tǒng)中拷貝出來后，如果得不到有效的管控，將會給企業(yè)帶來安全隱患，這也是用戶需要考慮解決的又一現實問題。上訊ADM產品的高效性體現在數據從上游生產環(huán)境到下游使用環(huán)境通過虛擬副本創(chuàng)建實現分鐘級交付。降低時間成本

上訊ADM產品的公開報價是多少？格式化文本敏感數據處理

通過智能定義敏感數據類型，自動發(fā)現和識別敏感數據，包括數據類型、內容、約束關系，靈活排序減少人為篩選，定位敏感數據源。豐富的算法與仿真的字典庫相結合，保證處理后數據仍具有業(yè)務屬性，數據表間關系仍具有業(yè)務一致性，不影響數據挖掘分析數據價值。對涉及企業(yè)、個人信息的隱私數據，包括資金財產、個人、企業(yè)隱私的對照關系進行敏感數據識別，通過內置的規(guī)則進行處理，將數據敏感部分去隱私化，但并不失去數據挖掘的價值特征，減少數據隱私泄露帶來的風險和損失，甚至降低可能發(fā)生的人身傷害和違法犯罪事件。格式化文本敏感數據處理