传统的备份方案大多采用周期性的“全量备份+增量备份”策略，其增量备份大多不可持续，经过一段时间就必须执行一次全量备份。因而传统的备份方案经常面临备份窗口过大的问题，而且其增量备份数据的恢复效率相对低下，因为每个时间点的恢复都依赖于上一次全备副本和上一次全备副本后的所有增量数据，恢复操作需要进行逐个迭代恢复。此外，过期增量数据的清理操作也受限于备份副本之间的依赖关系，不一定能及时被***。而长久增量备份与全量快照合成技术，即***执行全量备份，之后只对新增或改动过的数据进行增量备份，此增量备份数据是持续的，而且每个增量备份的数据副本将自动合成为全量快照副本，便于恢复。因此，长久增量备份与全量快照合成技术能够大幅度减少备份时间，节省备份数据所需的存储空间，且提升了恢复效率。长久增量备份与全量快照合成技术适用于单个应用数据量大，执行一次完全备份比较费时费力的应用场景。若用户备份数据量小，也可使用传统的全备+增备技术方式，ADM无挂载备份能够实现此方式。上讯ADM产品的成本控制体现在节约存储资源降低存储成本，自动化流程节约了人力成本。保持数据业务关联性

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。 能源行业CDM的应用上讯ADM产品的公开报价是多少？

上讯敏捷数据管理平台（ADM）支持并行重删技术，通过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。

《中华人民共和国数据安全法》中明确指出数据处理，包括数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等。数据安全，是指通过采取必要措施，确保数据处于有效保护和合法利用的状态，以及具备保障持续安全状态的能力。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.上讯信息的敏捷数据管理平台ADM产品怎么样？

l应用数据一致性保障ADM主要应用原生备份接口获取具有应用一致性保障的数据，如针对Oracle，利用OracleRMAN和归档日志来保障备份数据库数据的一致性；针对VMware虚拟化，利用VMwareSnapshot技术来保障备份虚拟机数据的一致性。l事务日志同步技术支持数据库的事务日志备份，事务日志是数据库中已发生的所有修改和执行每次修改的事务的一连串记录，事务日志备份可将数据恢复到精确的故障点。例如：Oracle支持归档日志备份和删除，MySQL数据库支持redo日志备份和删除等。l文件系统数据保护ADM支持备份非结构化的文件系统。支持全量备份和长久增量备份与全量快照合成，备份策略采用定时执行备份任务，恢复策略支持细粒度恢复，**小粒度为恢复单个文件。支持跨文件系统恢复，例如恢复到EXT3、EXT4、NTFS等文件系统。上讯信息敏捷数据管理平台ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。全流程化管理

国内排名靠前的CDM厂商是哪家？保持数据业务关联性

在国家大力发展信创的背景下,实现国产化软硬件部署已成为企业的**诉求,其中逐步建立覆盖国产化数据库、操作系统、虚拟化平台的国产化数据保护体系，实现备份数据自动化恢复验证成为当前数据保护系统的迫切需求。同时，以金融和运营商行业为例，其开发测试部门需要频发测试验证，对数据使用频率较高，因此形成了大量不同版本的测试数据，这部分数据体量庞大，动辄几百GB甚至几十TB，管理难度较大。国家日趋重视对数据隐私的安全管控，数据脱敏成为企业数据安全治理的重要方向。保持数据业务关联性