全局參數(shù)配置

ADM通過對(duì)管理人員、測(cè)試需求等內(nèi)容的不同進(jìn)行分組劃分，將已經(jīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組管理，從測(cè)試數(shù)據(jù)管理的源頭管控?cái)?shù)據(jù)資源的類別，做到從源頭劃分類別，使測(cè)試數(shù)據(jù)管理形成數(shù)據(jù)源----數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)----數(shù)據(jù)目標(biāo)的閉環(huán)式數(shù)據(jù)使用流程，規(guī)范化的數(shù)據(jù)流程使數(shù)據(jù)管理者成為數(shù)據(jù)的負(fù)責(zé)人，自動(dòng)化的資源管理也更有效地為用戶提供安全的測(cè)試數(shù)據(jù)管理方案。敏捷數(shù)據(jù)管理平臺(tái)ADM提供對(duì)虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)的樹狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，可詳細(xì)了解測(cè)試數(shù)據(jù)的來源、所屬存儲(chǔ)池、掛載的測(cè)試服務(wù)器，以及虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)快照的上下級(jí)關(guān)系，方便對(duì)系統(tǒng)全局的數(shù)據(jù)使用結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)覽，幫助用戶了解測(cè)試網(wǎng)中測(cè)試數(shù)據(jù)的使用關(guān)系，完善測(cè)試數(shù)據(jù)的組織結(jié)構(gòu)，優(yōu)化測(cè)試數(shù)據(jù)的資源分配。上訊敏捷數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的靈活性體現(xiàn)在異構(gòu)引擎可以將大數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)抽取至多類型數(shù)據(jù)庫(kù)，輸出格式多樣化。全局參數(shù)配置

敏捷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分進(jìn)行了創(chuàng)新，采用獨(dú)特的壓縮存儲(chǔ)池存放備份數(shù)據(jù)，將單獨(dú)的卷管理器和文件系統(tǒng)角色結(jié)合在一起，由文件系統(tǒng)掌握磁盤的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)文件系統(tǒng)一次只能在單個(gè)磁盤上創(chuàng)建，如果有兩個(gè)磁盤，則必須創(chuàng)建兩個(gè)單獨(dú)的文件系統(tǒng)，而卷管理器和文件系統(tǒng)的組合解決了這個(gè)問題，它允許創(chuàng)建許多共享可用存儲(chǔ)池的文件系統(tǒng)。該存儲(chǔ)池的優(yōu)勢(shì)之一是對(duì)磁盤物理布局的控制，當(dāng)將其他磁盤添加到池中時(shí)，現(xiàn)有文件系統(tǒng)可以自動(dòng)增長(zhǎng)，而新空間可用于所有文件系統(tǒng)，即可以通過添加硬盤來增大池的存儲(chǔ)容量，進(jìn)行分區(qū)和格式化.交付頻率上訊信息的敏捷數(shù)據(jù)管理平臺(tái)可應(yīng)用于數(shù)據(jù)安全治理領(lǐng)域。

企業(yè)開發(fā)需求更新頻繁，對(duì)測(cè)試環(huán)境和測(cè)試數(shù)據(jù)提出了同步變更的要求，ADM的虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)快照功能解決了測(cè)試數(shù)據(jù)版本迭代的問題，通過對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)狀態(tài)進(jìn)行定時(shí)或即時(shí)的記錄，保留當(dāng)前虛擬數(shù)據(jù)庫(kù)的狀態(tài)作為測(cè)試數(shù)據(jù)版本，一旦需要調(diào)用某個(gè)版本時(shí)，只需切換到不同時(shí)間點(diǎn)的虛擬庫(kù)快照即可，靈活實(shí)現(xiàn)測(cè)試數(shù)據(jù)版本的任意切換，ADM還支持創(chuàng)建和維護(hù)虛擬庫(kù)級(jí)聯(lián)快照，滿足回歸測(cè)試等具體應(yīng)用場(chǎng)景，通過這一功能明顯提升了開發(fā)測(cè)試效率、升級(jí)迭代效率。

當(dāng)前ADM支持對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、虛擬化平臺(tái)、國(guó)產(chǎn)云服務(wù)器、容器等的備份恢復(fù)與容災(zāi)以及磁帶庫(kù)歸檔。***兼容Windows、Linux、Unix、統(tǒng)信、麒麟等各類操作系統(tǒng)；具體支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/GoldenDB/OceanBase/OpenGauss/達(dá)夢(mèng)/南大通用GBase/人大金倉(cāng)KingBase/GaussDB(DWS)/MogDB/MongoDB/叢云KingWoW/TDSQL/GaussDB(forOpenGauss)/VastBase/TiDB/AntDB/磐維/海量等數(shù)據(jù)庫(kù)的備份恢復(fù)與細(xì)粒度備份恢復(fù)；上訊信息的敏捷數(shù)據(jù)管理平臺(tái)怎么樣？

在典型的重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)中，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)備份場(chǎng)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(huì)根據(jù)輸入側(cè)不同粒度（卷級(jí)、文件級(jí)、塊級(jí)）的數(shù)據(jù)采取不同的數(shù)據(jù)切分策略，并依據(jù)任務(wù)級(jí)與全局指紋庫(kù)提供自適應(yīng)源端的全局重刪算法與策略，當(dāng)前支持源端塊級(jí)、文件級(jí)重刪和并行重刪技術(shù)。源端重刪是采用基于內(nèi)容的可變長(zhǎng)數(shù)據(jù)切分算法，通過對(duì)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行哈希算法的***標(biāo)記，即指紋（Fingerprint），在指紋庫(kù)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(shù)據(jù)塊，ADM則不再保存此數(shù)據(jù)塊，而是引用已存在的數(shù)據(jù)塊，從而節(jié)省更多的備份空間。該算法還可以智能識(shí)別已修改的數(shù)據(jù)和未修改的數(shù)據(jù)，從而避免因修改數(shù)據(jù)位移而導(dǎo)致的未修改數(shù)據(jù)切分到新數(shù)據(jù)塊中的問題，比較大限度地提升重刪性能和重刪率，為避免數(shù)據(jù)備份過程中冗余網(wǎng)絡(luò)傳輸與存儲(chǔ)開銷，在源端設(shè)置粗粒度前置數(shù)據(jù)校驗(yàn)可以明顯縮小備份傳輸過程中的數(shù)據(jù)冗余，目的在于不備份任意一個(gè)冗余數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)抽取組合式敏感數(shù)據(jù)處理。驗(yàn)證工作

如何選擇CDM的產(chǎn)品廠商？全局參數(shù)配置

上訊敏捷數(shù)據(jù)管理平臺(tái)（ADM）支持重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)，在典型的重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)中，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)備份場(chǎng)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(huì)根據(jù)輸入側(cè)不同粒度（卷級(jí)、文件級(jí)、塊級(jí)）的數(shù)據(jù)采取不同的數(shù)據(jù)切分策略，并依據(jù)任務(wù)級(jí)與全局指紋庫(kù)提供自適應(yīng)源端的全局重刪算法與策略，當(dāng)前支持源端塊級(jí)、文件級(jí)重刪和并行重刪技術(shù)。源端重刪是采用基于內(nèi)容的可變長(zhǎng)數(shù)據(jù)切分算法，通過對(duì)數(shù)據(jù)塊進(jìn)行哈希算法的標(biāo)記，即指紋（Fingerprint），在指紋庫(kù)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(shù)據(jù)塊，ADM則不再保存此數(shù)據(jù)塊，而是引用已存在的數(shù)據(jù)塊，從而節(jié)省更多的備份空間。該算法還可以智能識(shí)別已修改的數(shù)據(jù)和未修改的數(shù)據(jù)，從而避免因修改數(shù)據(jù)位移而導(dǎo)致的未修改數(shù)據(jù)切分到新數(shù)據(jù)塊中的問題，較大限度地提升重刪性能和重刪率，為避免數(shù)據(jù)備份過程中冗余網(wǎng)絡(luò)傳輸與存儲(chǔ)開銷，在源端設(shè)置粗粒度前置數(shù)據(jù)校驗(yàn)可以明顯縮小備份傳輸過程中的數(shù)據(jù)冗余，目的在于不備份任意一個(gè)冗余數(shù)據(jù)。全局參數(shù)配置