數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級(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),，通過瀏覽器Web頁面對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作,。用戶可以通過友好的圖形化界面進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢、修改,、管理等操作,，無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^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)庫操作,，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應(yīng)用場(chǎng)景。

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG允許批量修改訪問權(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.國(guó)際上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包含

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量方面扮演著重要的角色,。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢(shì),。流量監(jiān)測(cè)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(luò)攻擊,、病毒傳播或某個(gè)應(yīng)用程序的異常行為導(dǎo)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(yīng)用程序或用戶占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源,，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行優(yōu)化或限制,。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)部門在工作時(shí)間內(nèi)大量下載娛樂內(nèi)容,，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)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(luò)使用政策,，以確保網(wǎng)絡(luò)資源的公平分配和有效利用,。此外，流量監(jiān)測(cè)還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級(jí)提供了重要的依據(jù),。根據(jù)流量的增長(zhǎng)趨勢(shì),，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以提前規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容，以滿足未來業(yè)務(wù)發(fā)展的需求,。

哪些上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)介紹數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供數(shù)據(jù)訪問行為的全部日志記錄,，滿足內(nèi)部審計(jì)和外部合規(guī)的要求。

數(shù)據(jù)分類分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn),，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)無法滿足快速增長(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)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差,，數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則的編寫和維護(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)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性基于AI大模型,，通過針對(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,。

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(chǔ)平臺(tái)。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫,，數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能,，連通性測(cè)試：提供數(shù)據(jù)庫連通性測(cè)試功能，用戶可以通過平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的連通性測(cè)試,，確保數(shù)據(jù)庫正?？捎茫岣邤?shù)據(jù)操作的可靠性和穩(wěn)定性,。批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫：支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫,，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫的導(dǎo)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(tái)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(shí)間和精力,。域名通信代替后臺(tái)操作：針對(duì)域名通信的數(shù)據(jù)庫，平臺(tái)提供了在hosts配置中添加域名和IP映射關(guān)系代替后臺(tái)操作的功能,。默認(rèn)級(jí)別配置和自定義分組：用戶可以為數(shù)據(jù)庫配置默認(rèn)級(jí)別,，方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫的訪問權(quán)限。同時(shí),，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(nèi)共享：平臺(tái)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫在部門內(nèi)的共享,，部門內(nèi)所有用戶均可使用該數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類分級(jí)掃描,。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG允許批量修改訪問權(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.

權(quán)限管理員：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)權(quán)限的管理者,，權(quán)限管理員擁有大的權(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)訪問員：作為平臺(tái)中數(shù)據(jù)的使用者,，數(shù)據(jù)訪問員具有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,。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)識(shí)別任務(wù)并發(fā)數(shù),、采樣次數(shù)、采樣范圍等參數(shù)配置,，以更好地適應(yīng)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景,。數(shù)據(jù)搬運(yùn)

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品節(jié)省數(shù)據(jù)庫客戶端成本。國(guó)際上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包含

數(shù)據(jù)雷達(dá)提供了多種分類分級(jí)算法,，包括AI大模型算法,、正則算法、字典算法和應(yīng)用算法,，旨在滿足用戶不同的分類需求,，提高數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性和效率。AI大模型算法:(1)特征提取與模型訓(xùn)練：用戶可根據(jù)業(yè)務(wù)需要新建AI算法名稱,，并支持?jǐn)?shù)據(jù)庫或文件兩種方式的特征提取,，提取的算法特征用于訓(xùn)練AI算法模型。(2)自動(dòng)化分類分級(jí)：訓(xùn)練完成后,，系統(tǒng)自動(dòng)切換至該算法模型,，利用AI大模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化打標(biāo)，降低人工干預(yù)和成本,，提高工作效率,。(3)支持多組特征數(shù)據(jù)操作：用戶可進(jìn)行多組特征數(shù)據(jù)的追加和覆蓋操作，靈活應(yīng)對(duì)不同的數(shù)據(jù)特征需求,。國(guó)際上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包含