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來源: 發(fā)布時間:2025-05-05

數據網關DG提供虛擬的數據訪問功能,通過字段級別的權限劃分和細顆粒度的權限管控,確保對訪問數據源的用戶進行有效的權限管理,保障數據的安全和隱私。查詢大表控制:數據網關DG能夠有效地控制對大表的查詢結果集訪問條數,優(yōu)化查詢性能,確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行。提供內置的SQL工作臺,通過瀏覽器Web頁面對數據庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數據庫查詢、修改、管理等操作,無需額外的客戶端軟件,增強了用戶操作的靈活性和便利性??蛻舳撕凸ぞ咧С郑和ㄟ^使用數據網關的JDBC驅動,用戶可以在數據庫客戶端(如DBeaver、Datagrip)和BI分析工具(如SmartBI、帆軟Report)中進行數據庫操作,拓展了數據訪問和分析的應用場景。


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數據網管在監(jiān)控網絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網絡流量的實時監(jiān)測和分析,他們能夠了解網絡的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數據網管發(fā)現異常的流量模式,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據,數據網管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網絡資源,并采取相應的措施進行優(yōu)化或限制。例如,如果發(fā)現某個部門在工作時間內大量下載娛樂內容,導致網絡擁堵,數據網管可以與該部門溝通,制定合理的網絡使用政策,以確保網絡資源的公平分配和有效利用。此外,流量監(jiān)測還為網絡規(guī)劃和升級提供了重要的依據。根據流量的增長趨勢,數據網管可以提前規(guī)劃網絡擴容,以滿足未來業(yè)務發(fā)展的需求。



哪些上訊數據網關介紹數據網關DG提供數據訪問行為的全部日志記錄,滿足內部審計和外部合規(guī)的要求。

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數據分類分級落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據分類分級的準確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差,數據分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達,基于AI的智能數據分類分級工具。基于數據字段內容的模型訓練,保證了數據分類分級模型的可復制性基于AI大模型,通過針對數據字段的內容進行訓練,在不依靠數據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據分類分級模型的可復制性,可以應用在***的數據環(huán)境下。

大多企業(yè)數據環(huán)境中存在著多樣化的數據庫類型和數據存儲平臺。為了有效管理這些數據庫,數據雷達DR提供了***的數據庫管理功能,連通性測試:提供數據庫連通性測試功能,用戶可以通過平臺進行數據庫的連通性測試,確保數據庫正??捎茫岣邤祿僮鞯目煽啃院头€(wěn)定性。批量導入數據庫:支持根據模板批量導入數據庫,簡化了數據庫的導入和配置流程,提高了管理效率??焖侔l(fā)現數據庫:平臺支持根據局域網IP段和指定數據庫端口快速發(fā)現數據庫,提高了數據庫的發(fā)現和接入效率,節(jié)省了用戶的時間和精力。域名通信代替后臺操作:針對域名通信的數據庫,平臺提供了在hosts配置中添加域名和IP映射關系代替后臺操作的功能。默認級別配置和自定義分組:用戶可以為數據庫配置默認級別,方便統(tǒng)一管理和控制數據庫的訪問權限。同時,用戶還可以根據自身需求自定義數據庫分組,便于靈活管理數據庫。數據庫部門內共享:平臺支持數據庫在部門內的共享,部門內所有用戶均可使用該數據庫進行分類分級掃描。上訊數據網關DG允許批量修改訪問權限的狀態(tài),提供了對權限狀態(tài)的集中管理,方便權限管理員進行快速調整.

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權限管理員:負責數據權限的管理者,權限管理員擁有大的權限配置管理權力。包括對數據源、授權管理、審批管理、高危操作、動態(tài)脫敏等進行配置管理。此外,權限管理員還有提權申請、下載申請的權限,以及對WebSQL和權限總覽的查看權限。數據訪問員:作為平臺中數據的使用者,數據訪問員具有WebSQL、下載申請、提權申請的權限。同時,他們可以查看權限總覽和授權列表,使數據的訪問更加便捷和靈活。審計員:擁有對管理日志、權限日志、訪問日志的查看權限。審計員的職責在于監(jiān)控和審計系統(tǒng)的運行狀況,確保數據的安全性和合規(guī)性。


數據網關DG支持自定義敏感數據識別任務并發(fā)數、采樣次數、采樣范圍等參數配置,以更好地適應不同業(yè)務場景。數據搬運

上訊數據網關產品節(jié)省數據庫客戶端成本。國際上訊數據網關包含

數據雷達提供了多種分類分級算法,包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法,旨在滿足用戶不同的分類需求,提高數據分類的準確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓練:用戶可根據業(yè)務需要新建AI算法名稱,并支持數據庫或文件兩種方式的特征提取,提取的算法特征用于訓練AI算法模型。(2)自動化分類分級:訓練完成后,系統(tǒng)自動切換至該算法模型,利用AI大模型實現自動化打標,降低人工干預和成本,提高工作效率。(3)支持多組特征數據操作:用戶可進行多組特征數據的追加和覆蓋操作,靈活應對不同的數據特征需求。國際上訊數據網關包含