现代化CDM技术演进及应用
2021/11/25
【云览观点】数据是继煤、石油、电等生产资料之后第三次技术革命最重要的生产资料。而基于从生产环境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据，在非生产存储上生成“黄金副本”（Golden Image），再虚拟化成多个副本直接挂载给服务器，分别用于备份恢复、容灾或开发测试的CDM（Copy data management，副本数据管理）则将这些数量庞大的“暗数据”变为企业当前业务中最大的未开发的“金矿”。
01现代化数据副本管理平台技术演进和应用
数据已成为数字经济发展的核心要素。数据价值的获取，甚至决定了企业的生存与发展。然而，如果把企业所拥有的所有数据比喻为一座“冰山”，那么企业真正投入使用，实现价值挖掘的数据量只是冰山一角。这些数量庞大的“暗数据”成为企业当前业务中最大的未开发的“金矿”。如何通过“暗数据”管理和运营，释放暗数据全部潜力，真正实现数据驱动发展，成为加速企业数字化转型步伐的关键。
近日，中桥调研咨询与上海上讯信息技术股份有限公司联合发布了《中国CDM技术及市场应用白皮书》，就数字经济推动CDM技术升级、信创对数据管理的需求、评估CDM平台的五大要素、CDM平台典型应用场景和上讯解决方案等方面进行了深度解析。
数据安全法制化给数据管理提出新需求
数据在充分释放价值、促进经济发展的同时，也使得数据隐私和安全面临更大风险。如何在安全合规范围内充分发挥数据价值已经上升到国家高度。
我国十四五规划纲要也指出，要求统筹数据开发利用、隐私保护和公共安全，加快数据安全等基础制度和标准规范的建立。在国家宏观政策的引导和规范下，各行业也越加重视数据作为新型生产要素的重要性，数据的安全、合规使用和管理成为每一个企业的重中之重。
信息技术应用创新对数据管理提出新要求
随着信息安全部署成为国家重要战略，信息行业国产化及网络安全自主可控的需求更为凸 显。推动了我国对信息技术应用创新（以下简称“信创”）的迫切需求。随着多项政策支持，多地的信创产业落地。各行业将信创作为未来 IT 和企业战略布局重要的考虑因素。构建IT产业标准和生态，确保 IT 产品和技术安全可控， 赋能各行业用户实现数字化转型就绪，成为当前信创产业的发展重点。
这也推动了数据管理从传统的针对生产、测试、商业智能分析、信息化分离数据管理，向企业全流程、系统化数据管理平台化的演进，加速了跨企业甚至于跨产业上下游，在数据管理全流程中嵌入数据安全管理的需求。
数据管理面临的挑战
构建数据驱动型企业已经成为大趋势。对于银行、电信、政府和大型企业等数据前沿行业来说，在受益于数据实现业务赋能的同时，如何有效管理这些复制数据，同时确保所有数据的安全性、隐私性和可用性，成为企业面临的挑战。
生产数据可靠、快速恢复的挑战
全天候业务运营要求数据实时备份
RPO和RTO内难以按时完成数据备份恢复，数据安全风险上升
数据恢复周期长，可恢复性存疑
数据准备周期长、交付效率低
测试数据准备流程复杂，数据泄露风险高
测试准备占用大量DBA资源
测试数据准备流程复杂，数据泄露风险高
副本数据泛滥导致高TCO
传统数据复制技术副本多，造成存储和网络资源浪费
大量副本维护运营成本高
信创新增测试需求进一步加大测试TCO上升
敏感数据的泄露风险
数据缺乏统一管控
数据缺乏细粒度权限管理
运维过程敏感数据安全隐患增加
测试数据的“真实性”不足
多场景、多技术要求多样化测试数据
小量测试数据导致测试结果不真实
02 CDM如何构建数据管理底座？什么是CDM技术？
Gartner 定义 CDM（Copy data management，副本数据管理）：CDM 从生产环 境通过快照技术获取有应用一致性保证的数据，在非生产存储上生成“黄金副本” （Golden Image）。
目前在中国市场的以下两类产品—以存储为核心的CDM 和备份软件提供的CDM 功能，按照以上Gartner 的定义，都属于“类”CDM。
真正的CDM是指，一种端到端的创新技术，把单纯面向恢复的应用场景变成了面向数据使用的应用场景，打破了数据备份和数据使用之间的壁垒。通过副本数据在企业各个业务环节的即时可用，为更多业务场景提供数据支撑，在盘活暗数据的同时，实现业务赋能。
CDM技术具有确保数据的高效使用与管理；确保数据的一致性；减少存储资源开关；全生命周期数据管理；降低企业合规风险，等诸多特性。新一代 CDM 技术从“被动响应”到“主动布局”，通过分钟 级生产数据恢复，为生产数据提供应急保障，保证全天候运营业务的连续稳定；通过智能 自动规则驱动，支撑从测试、开发、审计、分析到报表等全流程数据服务，提高数据交付 效率的同时显著降低 TCO，且通过规则驱动自定义脱敏和权限管理，确保数据安全。
CDM有哪些典型应用场景？
备份数据的恢复验证
CDM 通过规则驱动自动化备份数据的恢复验证，简化了整个备份数据的验证流程，保证了数据高可恢复性，轻松应对监管需求。同时自动化的恢复演练能够将恢复演练周期缩短至数天，实现恢复演练的简单化。
测试数据的管理
CDM 自动化的流程管理，能够简化测试数据管理复杂度，同时对测试数据的集中管控，提高了数据的管理效率。此外，对不同版本数据的切换管理，满足了日常测试工作的需要，提高了测试数据版本管理的效率。
脱敏数据的安全可用
CDM 通过脱敏策略配置实现脱敏源数据的自动化准备，显著减少数据准备时间，基于属性的敏感数据访问控制，通过细粒度的管理，确保数据安全、可控的同时，保证了运维、服务的效率。
研发、测试环境数据的构建
CDM 能够根据测试人员的需求“造”出测试使用的数据，实现测试、研发环境下数据的快速构建，提高测试效率，降低测试数据开支。
中国用户评估CDM 的五大要素是什么？
数字经济和数据隐私及安全的法制化，加速了中国企业级用户对CDM 的需求。应对数据使用管理的挑战，中国企业级用户评估CDM 的五大要素为：
自主可控
相对于 IT 算力和网络资源， 数据治理企业对技术自主 可控的要求更高。金融服 务、政府、医疗等越来越 多的行业在评估数据管理 技术时，首选国产操作系 统。以对信息安全要求极 高的金融行业为例，信创 需求更为突出，以安全、 可靠、自主可控的国产系 统构建金融信创应用体系， 成为金融信创应用的重点。
开放灵活
CDM 技术的部署灵活性，对各种云计算的支撑， 以及与各种业务系统、产品的兼容，决定着用户 是否需要“推到重来”。以金融行业为例，由于 金融信创涉及国内众多厂商，CDM 能否兼容各中 国软硬件厂商的产品，助力业务服务创新，直接 影响到金融信创体系的顺利构建。
自动化
规则驱动实现副本数据多功能、自动化管理、数据 获取、备份数据恢复验证、数据交付、智能敏感数 据扫描、数据脱敏等操作的流程化，降低敏感数据 泄露风险，逐步实现企业级、自动化的统一数据管理。
安全性
随着应用数量的快速增长， 应对不同业务场景对数据 服务性能要求的不同，通 过 SLA 规则驱动敏捷脱敏 和细粒度的权限管理，企 业快速根据新的法律法规 做安全性调整，保证业务 持续合规和安全。
平台化
数字经济驱动企业从早期功能分离的数据管理（生 产、开发测试、信息管理相对独立）向平台化发展。 企业级用户数据管理平台，从实现分钟级恢复， 到现代化数据服务（原始数据格式分钟级数据服 务），以及满足研发、测试、培训、审计、数据 分析等多功能、全流程数据管理需求。
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