信息化时代，“数据”的应用较为频繁，海量数据的组成中，备份数据占有很大比例，而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的，被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器，如此将会对业务性能产生影响，不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统，使其专注于业务处理上，也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。备份需要从业务系统中获取数据，统计、分析需要从业务系统中获取数据，研发、测试需要从业务系统中获取数据。这些数据从业务系统中拷贝出来后，如果得不到有效的管控，将会给企业带来安全隐患，这也是用户需要考虑解决的又一现实问题。ADM支持多线程文件备份，支持海量小文件场景下的聚合策略进行文件备份。自动恢复验证

ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能，将处理过的数据进行分组管理，从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别，做到从源头划分类别，使下游测试数据管理形成上游数据源-中游数据中转-下游数据目标的闭环式数据使用流程，规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人，自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时，ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图，可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及数据快照的层级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，通过可视化的结构拓扑图，帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系，完善数据流转路径，优化数据资源的合理分配，可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。绝密上讯ADM能提供面向企业数据使用的成本控制、版本管理与合理合法开发利用。

当前，有效的保障数据安全的方式仍然是数据备份，即企业针对生产业务的数据、文件制定备份策略生成备份数据，一旦业务数据发生丢失或损坏，则恢复备份数据提供业务访问，传统的数据备份方案并未提供数据的恢复验证手段，因此企业在发生数据丢失时，启用备份数据恢复失败的案例屡见不鲜，这也给各行业客户造成了巨大的经济损失和不良的社会影响，为满足法律的合规性要求，备份数据的恢复验证成为备份恢复解决方案的必要需求，但由于备份数据量巨大、涉及业务系统繁多、专业人员数量有限，定期的备份数据恢复验证仍然是一道难题，上讯敏捷数据备份恢复验证解决方案为备份数据的恢复验证提供了创新的技术手段，包括备份数据的分钟级快速恢复、秒级可用性验证、按计划周期性定时自动恢复验证，保障了备份数据的可恢复性与可用性。

ADM兼容物理服务器、虚拟化、云平台的备份源，降低因混合IT环境而需要多套数据保护方案带来的成本压力和管理复杂性。支持国产化操作系统，支持主流平台下的数据库、文件数据保护，支持主流虚拟化平台的保护，支持国产云平台的保护。通过数据库虚拟化技术快速创建副本实现对备份数据的即时挂载恢复，提供业务应急响应能力和数据快速恢复能力，挂载恢复缩短了备份数据恢复的时间，可用于验证备份数据的有效性，直接提升了数据恢复验证的频率。同时，ADM可与第三方备份系统对接，改变传统手动编写脚本恢复数据的方式，通过设置定时策略，自动化实现备份数据恢复的有效性验证，协助企业建立高效的数据保护平台。ADM的静态数据脱*功能是满足数据安全法规的监管要求的脱*平台。

在典型的重复数据删除技术中，根据不同的数据备份场景选择适合的重删策略与粒度方案。在确定重删策略与粒度后，会根据输入侧不同粒度（卷级、文件级、块级）的数据采取不同的数据切分策略，并依据任务级与全局指纹库提供自适应源端的全局重删算法与策略，当前支持源端块级、文件级重删和并行重删技术。源端重删是采用基于内容的可变长数据切分算法，通过对数据块进行哈希算法的***标记，即指纹（Fingerprint），在指纹库中寻找相同的指纹。如果存在相同指纹，则表示已保存了相同的数据块，ADM则不再保存此数据块，而是引用已存在的数据块，从而节省更多的备份空间。该算法还可以智能识别已修改的数据和未修改的数据，从而避免因修改数据位移而导致的未修改数据切分到新数据块中的问题，比较大限度地提升重删性能和重删率，为避免数据备份过程中冗余网络传输与存储开销，在源端设置粗粒度前置数据校验可以明显缩小备份传输过程中的数据冗余，目的在于不备份任意一个冗余数据。ADM备份数据恢复验证管理功能对恢复资源进行统一集中化调度，自动化完成数据恢复任务。灰度测试

ADM的静态数据脱*功能内置丰富的仿真脱*算法。自动恢复验证

（1）国产化数据备份系统兼容性不足当前国产化数据保护系统对国产化数据库、文件、虚拟化平台、容器、云服务器等备份源类型兼容不***，适配过程中需要更多的时间进行功能稳定性验证。（2）数据备份恢复验证耗时耗力当前采用NetBackup等集中备份系统备份的数据需采用手动恢复数据，过程繁琐、重复度高、专业性强，耗费大量的时间和人力成本。（3）数据交付时间长不论是通过数据恢复还是数据拷贝来提供测试数据，需要几小时到几周的时间。（4）占用大量存储资源数以千计的数据副本占用大量存储资源，需要更多的维护成本。（5）数据版本回退困难开发、测试环境中，当完成一轮跑批测试或功能调试后，重置数据状态需要重新导入数据或重新恢复数据，回退数据产生的时间成本巨大。（6）数据安全风险真实数据被用于测试使用后无法及时回收和销毁，造成资源浪费，存在敏感信息泄露的安全风险。（7）敏感数据安全隐患生产数据库中存在着大量的敏感信息，传统的手工***效率低、仿真度差、***不完全，交付给测试环境后存在隐私泄漏的风险。自动恢复验证