提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)介紹

來源: 發(fā)布時間:2025-05-03

上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)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(xùn)練,消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)成本:借助AI大模型,我們實(shí)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(xùn)練,從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護(hù)大量規(guī)則的問題。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而不必針對不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)則編寫和維護(hù),從而**降低了相關(guān)成本。這種自動化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級技術(shù)的發(fā)展帶來了新的可能性。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 可以對進(jìn)出網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)介紹

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數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能,通過字段級別的權(quán)限劃分和細(xì)顆粒度的權(quán)限管控,確保對訪問數(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,通過瀏覽器Web頁面對數(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,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)用場景。


推廣上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供細(xì)致的數(shù)據(jù)下載審批機(jī)制,確保只有合適的人員獲得敏感數(shù)據(jù)下載權(quán)限,避免*感數(shù)據(jù)外泄風(fēng)險。

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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。通過對網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時監(jiān)測和分析,他們能夠了解網(wǎng)絡(luò)的使用情況和趨勢。流量監(jiān)測可以幫助數(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)某個部門在工作時間內(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)測還為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和升級提供了重要的依據(jù)。根據(jù)流量的增長趨勢,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。



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(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫管理功能,涵蓋了以下關(guān)鍵方面:***的數(shù)據(jù)庫類型支持:支持不低于40種數(shù)據(jù)庫類型,包括常見的主流數(shù)據(jù)庫(如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等)、國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(如DM、GaussDB、Oscar等)以及大數(shù)據(jù)平臺下的數(shù)據(jù)庫(如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等)。平臺通過支持常見的jdbc協(xié)議,實(shí)現(xiàn)對各種數(shù)據(jù)庫的連接和管理。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對指定的數(shù)據(jù)源、表所有者、表、字段和權(quán)限配置高危操作,以防止人員進(jìn)行越權(quán)的敏感操作。

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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。自定義算法分組:通過自定義算法分組,用戶可以根據(jù)算法的功能、用途或者行業(yè)領(lǐng)域等因素進(jìn)行分類,將具有相似特性或者功能的算法歸類到同一個分組下。這樣一來,用戶可以更快速地找到需要的算法,同時也可以更清晰地了解系統(tǒng)中各個算法的分類和屬性。分類分級算法共享:所有用戶均可在分類分級算法組織架構(gòu)下共享這些算法,提升了協(xié)作效率和資源利用率。數(shù)據(jù)分類分級算法能夠?yàn)槠髽I(yè)提供高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分類和分級服務(wù),幫助企業(yè)更好地管理和保護(hù)數(shù)據(jù)資產(chǎn),降低數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險,提升數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性水平,增強(qiáng)企業(yè)對數(shù)據(jù)的控制能力,從而提升企業(yè)的運(yùn)營效率和競爭力。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持自定義敏感數(shù)據(jù)級別和類別,以滿足特定業(yè)務(wù)和合規(guī)需求。數(shù)據(jù)源管理

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。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)介紹

安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺需具備的能力:安全可控的數(shù)據(jù)庫客戶端,統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫訪問入口,基于瀏覽器,即開即用,方便用戶能夠無縫地管理和查詢多個數(shù)據(jù)庫,簡化了操作流程。統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫申請審批流程,管理員可以在一個地方管理所有數(shù)據(jù)庫的賬號、權(quán)限和操作行為,確保權(quán)限管理的一致性,避免權(quán)限冗余。敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和動態(tài)脫敏,確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶才能看到完整的數(shù)據(jù),未經(jīng)授權(quán)的用戶只能訪問到***后的數(shù)據(jù),有效降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。***授權(quán)和操作日志審計,詳細(xì)記錄每個用戶的行為,包括何時訪問了哪個數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行了什么操作等,幫助審計員快速識別異常行為。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān),安全可控的數(shù)據(jù)庫訪問操作平臺。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)介紹