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在软件开发测试领域，ADM的数据库虚拟化技术带来了颠覆性的效率提升。传统开发测试环境中，团队经常需要为不同测试目的创建多套**的数据环境，这导致存储成本呈线性增长，且数据准备周期漫长。现在，通过这项技术，团队可以基于同一份高质量的基础数据源，在数分钟内快速拉起数十个完全隔离的虚拟数据库环境。更重要的是，每个虚拟数据库在创建初期*占用极少的存储空间，这使得企业能够在有限的存储预算下支撑更多的并行测试任务。测试团队可以随时获得与生产环境高度一致的数据副本，大幅提升测试覆盖率和产品质量，同时将环境准备时间从数天缩短到数分钟。敏捷数据管理平台可对虚拟副本拍摄快照实现灵活的数据版本管理，适用于数据库和文件。索引自动发现

ADM通过整合压缩存储与数据虚拟化，所构建的不仅*是一套临时的成本优化工具，更是一种面向未来的数据管理战略架构。存储即压缩技术应对了数据量自然增长带来的基础成本压力，而数据库虚拟化技术则从根本上颠覆了“数据使用必伴随存储成本线性增加”的传统困境。二者结合，使得企业能够以近乎恒定的存储成本，去支撑不断扩张的数据使用场景。当虚拟库的数量越来越多时，这种架构的优势愈发凸显，存储成本将会呈倍数级节约。这使得企业可以毫无后顾之忧地推进数据中台建设、深化敏捷开发实践、扩大数据分析应用，因为数据供给的存储瓶颈已被彻底打破。此项技术赋能企业将数据资源转化为核心竞争力的同时，确保了总拥有成本（TCO）的可控与优化，奠定了其在数字化转型中的关键基础设施地位。防止漏扫通过网络远程挂载的方式，敏捷数据管理平台将TB量级数据拉起时间控制在分钟级，数据恢复的响应速度极快。

敏感数据管理是ADM功能模块之一，主要针对敏感数据的变形处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融、医疗等行业信息，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化、仿真度高的替换，保证处理后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，具备灵活的数据抽取组合与自助式向导敏感数据处理流程，有效降低敏感数据处理工作的复杂度。

敏捷数据管理平台（ADM）作为一个整体解决方案，其功能架构主要由四大**模块构成：数据备份管理、备份校验管理、数据副本管理和数据脱敏管理。这四大模块协同工作，共同实现了三大管理目标：数据复制容灾确保了数据的可靠性与业务韧性；数据存储管理通过CDM技术实现了存储资源的***优化；而数据流程管理则将所有数据活动标准化和自动化。**终，平台通过这些能力的整合，实现了数据使用的成本控制、版本管理与开发利用。例如，“版本管理”允许回溯到数据的任何一个历史时间点，为故障排查和分析提供支持；“开发利用”则为创新业务提供了充足、高质量的数据燃料。因此，ADM不仅*是一个工具集，更是企业将原始数据提升为高价值战略资产的关键赋能平台。敏捷数据管理平台支持自适应源端的全局重删算法与策略，支持任务级与全局指纹库。

数据异地容灾的**价值在于为企业的核心数据资产构建一个远离本地的安全堡垒，其主要目标是解决本地数据的异地同步问题，从而实现数据的异地保护。这一功能的实现依赖于精细化的容灾策略管理，企业可以根据不同业务数据的重要性和恢复点目标（RPO）要求，通过制定容灾策略将本地ADM存储池中的数据智能同步到异地ADM中。从容灾的数据类型来看，系统实现了***覆盖，包括存储池中的全部备份数据和虚拟副本数据，确保无论是原始备份还是衍生数据都能得到保护。在容灾类型上，系统支持实时容灾和定时容灾两种模式，实时容灾能够确保数据的极小丢失，而定时容灾则更适合对网络带宽敏感的场景。这种灵活的策略组合，配合本地原有的数据保护措施，真正实现了为生产数据提供双重保护的战略目标。做CDM产品的哪个厂商做得好？释放存储资源

敏捷数据管理平台进行了数据的压缩存储和加密传输。索引自动发现

数据异地容灾系统在数据保护范围上实现了前所未有的全面性，其容灾的数据类型包括存储池中的全部备份数据和虚拟副本数据。这意味着不仅是对原始生产数据的直接备份进行保护，还包括了通过各种数据管理任务生成的虚拟副本数据。从数据全生命周期的视角来看，这种设计确保了数据在各个阶段的安全——无论是刚刚完成备份的原始数据，还是正在支撑开发测试、数据分析的虚拟副本，都能在异地得到同步保护。这种***的数据覆盖策略有效防止了因单点故障导致整个数据服务链条中断的风险，为企业构建了一个真正意义上的***、立体化的数据保护网络，使得数据在任何形态、任何使用状态下都能获得持续可靠的保护。索引自动发现