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在云計(jì)算時(shí)代，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要適應(yīng)新的技術(shù)架構(gòu)和服務(wù)模式。云服務(wù)提供商為企業(yè)提供了靈活的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。數(shù)據(jù)網(wǎng)管要負(fù)責(zé)與云服務(wù)提供商進(jìn)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(wù)的性能和可用性，確保在云端運(yùn)行的業(yè)務(wù)能夠穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，要處理云服務(wù)與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的集成和安全問(wèn)題。例如，當(dāng)企業(yè)將關(guān)鍵業(yè)務(wù)遷移到云端時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中的安全性和完整性，以及在云環(huán)境中的訪問(wèn)控制和權(quán)限管理得到有效實(shí)施。此外，數(shù)據(jù)網(wǎng)管還要考慮云服務(wù)的成本效益，合理選擇云服務(wù)的類(lèi)型和配置，避免不必要的費(fèi)用支出!上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 具備強(qiáng)大的安全防護(hù)功能，有效抵御外部網(wǎng)絡(luò)攻擊，保護(hù)企業(yè)核心數(shù)據(jù)。查看告警記錄

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG：權(quán)限管理員：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)權(quán)限的管理者，權(quán)限管理員擁有廣泛的權(quán)限配置管理權(quán)力。包括對(duì)數(shù)據(jù)源、授權(quán)管理、審批管理、高危操作、動(dòng)態(tài)脫敏等進(jìn)行配置管理。此外，權(quán)限管理員還有提權(quán)申請(qǐng)、下載申請(qǐng)的權(quán)限，以及對(duì)WebSQL和權(quán)限總覽的查看權(quán)限。數(shù)據(jù)訪問(wèn)員：作為平臺(tái)中數(shù)據(jù)的使用者，數(shù)據(jù)訪問(wèn)員具有WebSQL、下載申請(qǐng)、提權(quán)申請(qǐng)的權(quán)限。同時(shí)，他們可以查看權(quán)限總覽和授權(quán)列表，使數(shù)據(jù)的訪問(wèn)更加便捷和靈活。審計(jì)員：擁有對(duì)管理日志、權(quán)限日志、訪問(wèn)日志的查看權(quán)限。審計(jì)員的職責(zé)在于監(jiān)控和審計(jì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，確保數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性。國(guó)際上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺(tái)資質(zhì)建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)變更管理流程，確保變更的合規(guī)性和安全性至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類(lèi)分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工具。自動(dòng)化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)成本基于AI大模型，使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類(lèi)型識(shí)別能力的訓(xùn)練，不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型編寫(xiě)和維護(hù)，**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)成本。

上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)：自動(dòng)化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練，消除了規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)成本：借助AI大模型，我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)特征的自動(dòng)提取和數(shù)據(jù)模型的自動(dòng)訓(xùn)練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫(xiě)和維護(hù)大量規(guī)則的問(wèn)題。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而不必針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)，從而**降低了相關(guān)成本。這種自動(dòng)化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新的可能性。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對(duì)指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權(quán)限配置高危操作，以防止人員進(jìn)行越權(quán)的敏感操作。

數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類(lèi)分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá)，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)工具?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)模型的可復(fù)制性基于AI大模型，通過(guò)針對(duì)數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)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(dá)到很高的準(zhǔn)確度，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)模型的可復(fù)制性，可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供方便的批量配置高危操作訪問(wèn)用戶的功能，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模權(quán)限管理的需求，提高管理效率。方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)信息中心

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG允許批量修改訪問(wèn)權(quán)限的狀態(tài)，提供了對(duì)權(quán)限狀態(tài)的集中管理,方便權(quán)限管理員進(jìn)行快速調(diào)整.查看告警記錄

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG數(shù)據(jù)源管理主要具備以下能力：***兼容性：數(shù)據(jù)源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，包括主流數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)（如DM、GaussDB、Oscar等）、以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的大數(shù)據(jù)庫(kù)（如Elasticsearch、MongoDB等）。這確保了在不同平臺(tái)上的***適用性。數(shù)據(jù)源分組管理：支持根據(jù)業(yè)務(wù)需求靈活配置數(shù)據(jù)源分組，幫助用戶更好地分類(lèi)、管理和維護(hù)多數(shù)據(jù)源，提高系統(tǒng)的組織性和操作效率。批量數(shù)據(jù)庫(kù)密碼更新：提供批量修改數(shù)據(jù)庫(kù)密碼的功能，便于管理員高效、安全地更新多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的密碼，簡(jiǎn)化管理流程，減少手動(dòng)操作的復(fù)雜度，同時(shí)提升數(shù)據(jù)庫(kù)安全性。查看告警記錄