品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)價(jià)格

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問(wèn)功能，通過(guò)字段級(jí)別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控，確保對(duì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)源的用戶進(jìn)行有效的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全和隱私。查詢大表控制：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠有效地控制對(duì)大表的查詢結(jié)果集訪問(wèn)條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。提供內(nèi)置的SQL工作臺(tái)，通過(guò)瀏覽器Web頁(yè)面對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作。用戶可以通過(guò)友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢、修改、管理等操作，無(wú)需額外的客戶端軟件，增強(qiáng)了用戶操作的靈活性和便利性?？蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^(guò)使用數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)的JDBC驅(qū)動(dòng)，用戶可以在數(shù)據(jù)庫(kù)客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問(wèn)和分析的應(yīng)用場(chǎng)景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠解決企業(yè)在數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)過(guò)程存在的安全和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)價(jià)格

2018年的萬(wàn)豪酒店事件。在這起事件中，***成功越過(guò)了酒店數(shù)據(jù)庫(kù)的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問(wèn)了數(shù)據(jù)庫(kù)，導(dǎo)致超過(guò)3億客戶的個(gè)人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對(duì)萬(wàn)豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對(duì)客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

數(shù)字中國(guó)建設(shè)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)于用戶SQL語(yǔ)句的全部解析實(shí)現(xiàn)用戶操作的細(xì)粒度權(quán)限管控。

數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量多，缺少集中的管理入口：隨著企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大和業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，但往往缺乏一個(gè)集中的管理入口，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)分散管理、信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重。不同數(shù)據(jù)庫(kù)可能使用不同的管理工具或系統(tǒng)，給數(shù)據(jù)庫(kù)管理人員帶來(lái)了繁瑣的管理任務(wù)和操作成本。因此，企業(yè)急需一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)所有數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求.

數(shù)據(jù)庫(kù)操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫(kù)變更管理、權(quán)限控制和敏感數(shù)據(jù)保護(hù)等方面。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)庫(kù)管理機(jī)制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。上海上訊信息技術(shù)股份有限公司自主研發(fā)的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過(guò)程中的事前預(yù)防、事中管控和事后審計(jì)，為數(shù)據(jù)庫(kù)管理者提供簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)管控解決方案，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)需求和外部監(jiān)管要求。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)支持訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)的高可用部署，有效地防范了單節(jié)點(diǎn)故障可能帶來(lái)的影響。

數(shù)據(jù)網(wǎng)管，作為現(xiàn)代信息技術(shù)領(lǐng)域的關(guān)鍵角色，肩負(fù)著保障數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定、高效運(yùn)行的重要使命。它就像是網(wǎng)絡(luò)世界的交通警察，時(shí)刻監(jiān)控著數(shù)據(jù)的流動(dòng)，確保一切有條不紊。在一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中，無(wú)數(shù)的信息包在不斷傳輸。數(shù)據(jù)網(wǎng)管通過(guò)先進(jìn)的監(jiān)測(cè)工具和技術(shù)，實(shí)時(shí)跟蹤這些數(shù)據(jù)的路徑和狀態(tài)。一旦發(fā)現(xiàn)異常，如數(shù)據(jù)擁堵、傳輸錯(cuò)誤或潛在的安全威脅，立即采取行動(dòng)進(jìn)行調(diào)整和修復(fù)。例如，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸中斷，數(shù)據(jù)網(wǎng)管能夠迅速定位問(wèn)題所在，并通過(guò)重新規(guī)劃數(shù)據(jù)路由，確保信息能夠繼續(xù)暢通無(wú)阻地流動(dòng)。數(shù)據(jù)網(wǎng)管還負(fù)責(zé)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求和流量模式，合理分配網(wǎng)絡(luò)資源，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)男屎退俣取＿@就像是為網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)開(kāi)辟了專屬的快速通道，讓關(guān)鍵業(yè)務(wù)能夠優(yōu)先獲得足夠的帶寬支持!數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG能夠支持智能任務(wù)調(diào)度，確保任務(wù)高效執(zhí)行，減少對(duì)系統(tǒng)資源的依賴，提升整體性能。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)銷(xiāo)售電話

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數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類(lèi)分級(jí):在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的過(guò)程中，語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)引擎采用了基于AI大模型的先進(jìn)技術(shù)。這一引擎能夠同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行詞法、語(yǔ)法和語(yǔ)義級(jí)別的特征提取和分析，從而建立起語(yǔ)義級(jí)別的高維度特征向量。通過(guò)這種方式，引擎能夠更加準(zhǔn)確地理解和區(qū)分不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)的精確度和可信度?；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：語(yǔ)義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)引擎注重保證數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)模型的可復(fù)制性，采用AI大模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，引擎不依賴于數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋，即使在沒(méi)有明確的字段描述情況下也能夠達(dá)到很高的準(zhǔn)確度。這意味著訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)行，具有很高的適用性和通用性，為數(shù)據(jù)管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 品牌上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)價(jià)格