數(shù)據(jù)庫數(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,,數(shù)據(jù)庫數(shù)量呈現(xiàn)爆炸式增長,,但往往缺乏一個集中的管理入口,,導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫分散管理,、信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重,。不同數(shù)據(jù)庫可能使用不同的管理工具或系統(tǒng),,給數(shù)據(jù)庫管理人員帶來了繁瑣的管理任務(wù)和操作成本。因此,,企業(yè)急需一個集中的數(shù)據(jù)庫管理平臺,,實(shí)現(xiàn)對所有數(shù)據(jù)庫的統(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通過對數(shù)據(jù)庫操作人員的細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動態(tài)脫敏,、SQL審核,、高危操作管控等,實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程中的事前預(yù)防,、事中管控和事后審計,,為數(shù)據(jù)庫管理者提供簡單高效的數(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.
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在云計算時代,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)提供了靈活的計算,、存儲和網(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,,要處理云服務(wù)與企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)的集成和安全問題,。例如,當(dāng)企業(yè)將關(guān)鍵業(yè)務(wù)遷移到云端時,,數(shù)據(jù)網(wǎng)管要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的安全性和完整性,,以及在云環(huán)境中的訪問控制和權(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)的類型和配置,避免不必要的費(fèi)用支出,。
數(shù)據(jù)雷達(dá)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(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,。正則算法:(1)自定義正則:用戶可以通過編寫正則算法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分級,,根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求,靈活定義匹配規(guī)則,,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類,。(2)多字段打標(biāo)支持:支持多字段方式,用戶可以針對多個字段進(jìn)行正則匹配,,并根據(jù)匹配結(jié)果對數(shù)據(jù)的級別和類別進(jìn)行打標(biāo),,實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的數(shù)據(jù)分類。(3)多算法配置:用戶可同時配置多個正則算法進(jìn)行邏輯操作,,包括與,、或、非等功能,。通過組合不同的正則算法,,可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分類邏輯,提升分類準(zhǔn)確性和靈活性,。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)產(chǎn)品支持跨源數(shù)據(jù)庫查詢,。
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數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG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)庫平臺。企業(yè)數(shù)據(jù)管理
上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺,。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線
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(shù)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(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級的準(zhǔn)確度較低,,基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復(fù)制性比較差,,數(shù)據(jù)分類分級規(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)分類分級工具,。自動化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練,消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)成本基于AI大模型,,使用人員只需要針對一個數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識別能力的訓(xùn)練,,不需要針對不同的數(shù)據(jù)類型編寫和維護(hù),**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)涉及的規(guī)則編寫和維護(hù)成本,。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)咨詢熱線