子集的敏感数据处理

功能节点统一管理，支持弹性扩展ADM采用多节点高可用部署架构，保障数据服务高可用，并消除单节点故障导致的业务不可用问题，确保数据服务连续性。采用Scale-out架构，根据业务发展规模，按需扩展集群节点，无需停止服务，灵活满足业务需求。同时，ADM支持存储池容量的弹性扩充，满足不断增长的数据存储需求。（2）数据存储成本倍数级节约，提升数据存储环节的效能首先，数据备份面临存储成本高的问题，ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据，压缩比约为3:1，存储即压缩，***降低了备份数据的存储成本；其次，通过ADM的数据库虚拟化技术，一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库，由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同，因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间，*对新增的写操作计入容量占用，因此，随着数据分发使用的场景和频率增加，虚拟库的数量越来越多，而存储成本将会呈倍数级节约，例如针对同一份数据创建N个虚拟库，传统方法需要N倍的存储空间占用，而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间，**节约了数据存储环节的资源和成本。ADM支持全库脱*与子集脱*，支持异构数据库脱*，保证核*生产数据中间不落地。子集的敏感数据处理

ADM产品生产数据备份恢复与异地容灾对生产数据包括数据库、文件、虚拟化平台、容器、云服务器等进行备份，对带库进行数据归档，支持长久增量备份、数据压缩存储、加密传输、重复数据删除等技术，采用挂载恢复方式，恢复时间为分钟级、恢复粒度为秒级。支持数据远程复制实现异地容灾，对备份数据进行双重保护。

ADM产品备份数据自动化恢复与有效性验证ADM可以对接备份系统如NetBackup、CommVault、NetWorker等，检索备份策略自动恢复备份数据和备份文件，完成验证输出结果。全自动化恢复验证，可以满足用户对当前备份数据的可恢复性验证、恢复后的完整性验证，覆盖备份数据和备份文件的恢复，支持虚拟挂载恢复和物理恢复双重方式。 面向数据使用ADM实现了对国产化数据库的副本数据管理功能。

l变化数据块跟踪技术块修改跟踪技术（BlockChangeTracking）简称BCT，Oracle数据库通过BCT技术可以只备份新增的或变化的数据块，VMware通过内置的CBT技术获取新增或变化的虚拟磁盘数据块，从而提升增量备份效率。l备份数据传输压缩加密ADM支持AES256和SM4加密算法，用户可根据实际情况，灵活选择。在数据传输过程中，通过加密算法对备份数据进行加密处理，确保抓包、***攻击、钓鱼等恶意方式所截获的备份数据无法被解析，从而有效避免数据泄露等安全问题。

l异地数据容灾（远程复制）数字化时代，企业进行数据保护，不仅希望能够实现本地数据保护，也要有灾备中心进行异地数据保护。如此，即便本地数据中心遭遇地震、火灾等重大自然灾害或人为操作失误等事故，导致本地备份数据或生产数据发生损坏或丢失时，能够通过异地数据灾备，确保数据可恢复。ADM支持通过远程复制技术，将本地数据同步到异地灾备中心，实现异地数据容灾。基于备份任务，将生产数据备份到本地的存储池，基于远程复制任务，将本地存储池中的备份数据同步到异地存储池中，从而为生产数据提供双重保护，当本地生产数据、或备份数据丢失、损坏时，通过预先设置的容灾策略，在容灾端进行应急接管。上讯ADM产品参加2023年度数据安全优*案例评选活动取得“标准化安全产品类优*案例”证书。

并行重删技术是在多个不同的节点上构建指纹库，并将指纹并行分布于多个节点，采用内存级指纹库进行重删，所有指纹读写全部保存于内存中，从而提升指纹查询和处理效率，并且减少了因磁盘中指纹库增大所导致的随机IO压力。以此识别并消除数据备份过程中数据源中重复的数据，该技术适用于不同平台中的文件、数据库、虚拟机等不同应用类型的数据，可以大幅度减少需要传输的数据量，从而极大地节省数据传输带宽，解决单点性能和存储空间压力。ADM备份数据恢复验证管理功能实现了跨操作系统平台Unix到Linux的数据恢复。数据获取方式

ADM针对数据的获取采用压缩存储的方式，存储池可压缩至原来的三分之一，大*节约了数据存储的成本。子集的敏感数据处理

ADM产品测试数据多副本快速交付ADM是国内**早的副本数据管理（CDM）产品，采用数据库虚拟化技术对原始数据库副本（黄金副本）快速生成多个虚拟数据库作为测试数据副本，满足开发测试场景的测试数据快速供应。Ø100倍数据交付效率提升10TB的数据恢复时间由原来的小时级缩短至分钟级；Ø10倍工作效率提升在开发、测试环境中，使用者可随时对虚拟库做快照标记，快照对应着不同时间的数据版本。数据版本管理可进行任意标记的快照切换，降低数据导入或恢复产生的时间成本，大幅提升工作效率。Ø10倍存储空间节省首先内置存储池存储即压缩的机制可实现约3:1的数据存储压缩，同时交付的多个虚拟数据库由于共享于一份原始数据，因此基本不占用额外的存储空间，随着交付虚拟数据库的数量增加，节约的存储空间会成倍增加，实际应用场景中至少为用户节约10倍的存储空间。子集的敏感数据处理