大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫類型和數(shù)據(jù)存儲平臺。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)雷達DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能，連通性測試：提供數(shù)據(jù)庫連通性測試功能，用戶可以通過平臺進行數(shù)據(jù)庫的連通性測試，確保數(shù)據(jù)庫正?？捎?，提高數(shù)據(jù)操作的可靠性和穩(wěn)定性。批量導入數(shù)據(jù)庫：支持根據(jù)模板批量導入數(shù)據(jù)庫，簡化了數(shù)據(jù)庫的導入和配置流程，提高了管理效率?？焖侔l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫：平臺支持根據(jù)局域網(wǎng)IP段和指定數(shù)據(jù)庫端口快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫，提高了數(shù)據(jù)庫的發(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫配置默認級別，方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫的訪問權限。同時，用戶還可以根據(jù)自身需求自定義數(shù)據(jù)庫分組，便于靈活管理數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫部門內共享：平臺支持數(shù)據(jù)庫在部門內的共享，部門內所有用戶均可使用該數(shù)據(jù)庫進行分類分級掃描。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)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.推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關售后服務

為確保數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)網(wǎng)關能夠提供以下功能，以有效監(jiān)控和阻斷高危SQL操作，保障數(shù)據(jù)的完整性和安全。高危操作配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持對指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權限配置高危操作，以防止人員進行越權的敏感操作。具體包括：?高危操作復核：對需要復核的訪問進行二次審批操作，支持同意和駁回操作，增加了對高危操作的審核層級。?高危操作告警：針對需要告警的訪問，系統(tǒng)可發(fā)送郵件、平臺消息等告警信息，及時通知相關人員，有助于快速響應潛在風險。?高危操作阻斷：對需要阻斷的訪問，提示執(zhí)行SQL失敗并直接阻斷訪問，確保未經(jīng)授權的敏感操作無法執(zhí)行。告警配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持多種告警方式的配置，包括郵件告警、平臺消息告警等，以靈活滿足實際使用中的告警需求。批量配置訪問用戶：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應對大規(guī)模權限管理的需求，提高管理效率。查看告警記錄：可以方便地查看高危操作的復核、告警、阻斷記錄，以進行審計和監(jiān)控，確保系統(tǒng)安全運行。如何上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關聯(lián)系方式數(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。

數(shù)據(jù)分類分級落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級技術無法滿足快速增長的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導致數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具?；贏I大模型進行數(shù)據(jù)分類分級的優(yōu)勢：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎，實現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級基于AI大模型，能夠實現(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。

上訊信息數(shù)據(jù)雷達DR基于AI大模型進行分類分級：自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓練，消除了規(guī)則的編寫和維護成本：借助AI大模型，我們實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)特征的自動提取和數(shù)據(jù)模型的自動訓練，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護大量規(guī)則的問題。使用人員只需準備一定量的訓練數(shù)據(jù)，而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進行規(guī)則編寫和維護，從而**降低了相關成本。這種自動化的特征提取和模型訓練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術的發(fā)展帶來了新的可能性。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG通過使用特定JDBC驅動實現(xiàn)對于數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL的獲取和代理執(zhí)行。

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，能夠實現(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。有了上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關 DG，企業(yè)的數(shù)據(jù)管理更加科學、規(guī)范，為業(yè)務發(fā)展提供堅實保障。國際上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關哪個好

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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。推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關售后服務