數據異地容災系統在數據保護范圍上實現了前所未有的全面性，其容災的數據類型包括存儲池中的全部備份數據和虛擬副本數據。這意味著不僅是對原始生產數據的直接備份進行保護，還包括了通過各種數據管理任務生成的虛擬副本數據。從數據全生命周期的視角來看，這種設計確保了數據在各個階段的安全——無論是剛剛完成備份的原始數據，還是正在支撐開發測試、數據分析的虛擬副本，都能在異地得到同步保護。這種***的數據覆蓋策略有效防止了因單點故障導致整個數據服務鏈條中斷的風險，為企業構建了一個真正意義上的***、立體化的數據保護網絡，使得數據在任何形態、任何使用狀態下都能獲得持續可靠的保護。敏捷數據管理平臺內置的智能讀寫緩存機制滿足測試環境多場景同步測試的需求，能夠滿足壓力測試的性能要求。自動調度

ADM平臺巧妙地平衡了數據安全與數據利用之間的矛盾。一方面，它通過數據脫敏管理，在數據離開生產環境前，對姓名、身份證號、手機號等敏感信息進行可靠的變形和遮蓋，保證數據安全使用。這既滿足了《數據安全法》等法規的合規要求，又使得下游業務部門可以放心地使用數據而無需擔心隱私泄露風險。另一方面，通過數據副本管理和數據庫虛擬化技術，它確保了經過處理的安全數據能夠被快速、高效地分發交付給各個業務團隊。這種“在安全的前提下提供高效服務”的模式，打破了以往為了安全而限制數據訪問的困局，讓數據能夠安全地“流動”起來，從而充分發揮了數據資產的潛在價值，賦能業務開發與決策。銀行客戶對CDM的選擇敏捷數據管理平臺可針對數據庫、文件、虛擬機進行備份恢復。

數據脫敏的**挑戰在于如何在保護隱私的同時，保持數據的業務價值和關聯性。ADM系統通過將豐富的***算法與精心設計的仿真字典庫相結合，完美解決了這一難題。系統內置的***規則不僅能夠對敏感信息進行有效的去標識化處理，還能確保處理后的數據仍然保持原有的業務屬性和統計特征。例如，對姓名進行***時，系統會生成符合地域文化特征的仿真姓名；對金融數據進行處理時，會保持金額的范圍分布和數值規律不變。更重要的是，系統能夠維護復雜的數據表間關系，確保***后的數據在關聯查詢和分析時仍保持業務邏輯的一致性，從而使得數據挖掘和業務分析工作能夠順利進行，真正實現了數據安全與數據價值的平衡。

ADM將數據備份從一項被動、繁瑣的手工操作，轉變為一個主動、智能的自動化流程。這一切的**在于允許用戶通過自定義備份時間點和周期，使系統按照任務策略和計劃，自動或手動發起數據備份。管理員可以在管理控制臺上，根據不同業務系統的RPO（恢復點目標）要求，精細地配置備份策略。例如，為**交易數據庫設置每天一次的事務日志備份和每周一次的全量合成備份，并為備份窗口設定在業務低峰期；而為非**的文件服務器，則可以設置為每周執行一次長久增量備份。一旦策略設定，ADM便會成為一個不知疲倦的“自動哨兵”，嚴格按照計劃執行任務，并生成詳細的執行報告。這種策略化的自動化管理，不僅極大地減輕了運維人員的工作負擔，更重要的是確保了數據保護策略能夠得到****的準確執行，杜絕了因人為疏忽導致的數據保護漏洞。通過網絡遠程掛載的方式，敏捷數據管理平臺將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。

數據異地容災的**價值在于為企業的核心數據資產構建一個遠離本地的安全堡壘，其主要目標是解決本地數據的異地同步問題，從而實現數據的異地保護。這一功能的實現依賴于精細化的容災策略管理，企業可以根據不同業務數據的重要性和恢復點目標（RPO）要求，通過制定容災策略將本地ADM存儲池中的數據智能同步到異地ADM中。從容災的數據類型來看，系統實現了***覆蓋，包括存儲池中的全部備份數據和虛擬副本數據，確保無論是原始備份還是衍生數據都能得到保護。在容災類型上，系統支持實時容災和定時容災兩種模式，實時容災能夠確保數據的極小丟失，而定時容災則更適合對網絡帶寬敏感的場景。這種靈活的策略組合，配合本地原有的數據保護措施，真正實現了為生產數據提供雙重保護的戰略目標。敏捷數據管理平臺實現了跨操作系統平臺Unix到Linux的數據恢復。敏感數據處理域

喚醒大量淪為暗數據的備份數據，讓數據備份即可用，是ADM的產品價值。自動調度

通過部署敏捷數據管理平臺ADM產品的數據副本管理模塊，實現了測試數據版本迭代管理，提升了數據使用過程中的應用效率。隨著移動互聯網技術的不斷革新，移動應用業務不斷擴張，企業面臨著前臺業務頻繁更新升級的現狀，為保證既有業務穩定，需要對新提出的升級需求開展仿真測試與回歸測試，因此亟需一套能夠對測試環境的測試數據進行版本靈活切換的解決方案，便于測試數據版本的即時調用，迅速適應不同業務程序提供不同版本的測試數據。ADM的虛擬數據庫快照功能解決了這一問題，通過對數據庫狀態進行定時或即時的記錄，管理和維護當前虛擬數據庫的數據，使用人員可以隨時通過記錄的虛擬數據庫快照提供一個版本的測試數據，經過測試后保存當前的數據庫使用狀態，便于開發測試的數據版本迭代，通過這一功能明顯提升了程序升級測試、版本迭代的效率。

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