品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺

數(shù)據(jù)智能平臺是基于數(shù)據(jù)編織架構和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類分級、全局數(shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術實現(xiàn)對于關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細粒度授權、事中訪問行為管控和動態(tài)脫敏、事后訪問日志審計，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復雜度，滿足企業(yè)對于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG 強大的兼容性，使其能夠與各種企業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境無縫對接。品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺

數(shù)據(jù)雷達（DR）是基于AI大模型技術的智能數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，能夠針對關系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫等實現(xiàn)元數(shù)據(jù)掃描、數(shù)據(jù)目錄構建、分類分級模型訓練和自動化識別。相比于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級產(chǎn)品，數(shù)據(jù)雷達產(chǎn)品具有如下優(yōu)勢:結果更準確基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時針對數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數(shù)據(jù)類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級的準確度?？蓮椭菩愿没贏I大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性。擴展性更好基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準備幾千條-幾萬條的訓練數(shù)據(jù)就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關內(nèi)容數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過對于用戶SQL語句的全部解析實現(xiàn)用戶操作的細粒度權限管控。

在云計算時代，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業(yè)提供了靈活的計算、存儲和網(wǎng)絡資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協(xié)調(diào)，確保云資源的配置和管理符合企業(yè)的需求。他們需要監(jiān)控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業(yè)務能夠穩(wěn)定運行。同時，要處理云服務與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡的集成和安全問題。例如，當企業(yè)將關鍵業(yè)務遷移到云端時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問控制和權限管理得到有效實施。此外，數(shù)據(jù)網(wǎng)管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出。

根據(jù)個人信息保護法第五十一條的規(guī)定，個人信息處理者應根據(jù)個人信息的處理目的、方式、種類以及可能存在的安全風險等，防止未經(jīng)授權的訪問以及個人信息的泄露、篡改、丟失。如果企業(yè)在數(shù)據(jù)庫操作中未能合理確定個人信息處理的操作權限，或者沒有采取有效的措施來防止未經(jīng)授權的訪問和個人信息的泄露、篡改、丟失，就存在嚴重的合規(guī)風險。個人信息的泄露或丟失不僅可能對用戶的權益造成損害，也可能導致企業(yè)面臨法律訴訟和信任危機。

針對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立*面的數(shù)據(jù)庫管理機制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網(wǎng)絡流量的實時監(jiān)測和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管發(fā)現(xiàn)異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續(xù)的高流量消耗。這可能是由于網(wǎng)絡攻擊、病毒傳播或某個應用程序的異常行為導致的。通過深入分析流量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡資源，并采取相應的措施進行優(yōu)化或限制。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個部門在工作時間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容，導致網(wǎng)絡擁堵，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以與該部門溝通，制定合理的網(wǎng)絡使用政策，以確保網(wǎng)絡資源的公平分配和有效利用。此外，流量監(jiān)測還為網(wǎng)絡規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡擴容，以滿足未來業(yè)務發(fā)展的需求。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。數(shù)據(jù)網(wǎng)關的作用

數(shù)據(jù)網(wǎng)關能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫訪問過程存在的安全和合規(guī)風險。品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應對網(wǎng)絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網(wǎng)絡故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發(fā)生時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設備、重新配置軟件設置、恢復數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網(wǎng)絡攻擊導致整個網(wǎng)絡癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務切換到備用網(wǎng)絡、恢復關鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災難恢復能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務能夠在較短的時間內(nèi)恢復正常運行,品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺