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，確保在云端運行的業(yè)務(wù)能夠穩(wěn)定運行。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，避免不必要的費用支出!上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 能夠高效地過濾和管理網(wǎng)絡(luò)流量，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定與安全。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作

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，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(jìn)行數(shù)據(jù)庫的連通性測試，確保數(shù)據(jù)庫正常可用，提高數(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，簡化了數(shù)據(jù)庫的導(dǎo)入和配置流程，提高了管理效率。快速發(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(guān)系代替后臺操作的功能。默認(rèn)級別配置和自定義分組：用戶可以為數(shù)據(jù)庫配置默認(rèn)級別，方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫的訪問權(quán)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(nèi)共享：平臺支持?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)行分類分級掃描。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)優(yōu)勢上訊數(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.

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。基于AI大模型進(jìn)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?qū)崿F(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(zhǔn)確度。

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。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識別任務(wù)，確保在不同數(shù)據(jù)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù)。

2018年的萬豪酒店事件。在這起事件中，黑客成功越過了酒店數(shù)據(jù)庫的安全防護(hù)，未經(jīng)授權(quán)地訪問了數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致超過3億客戶的個人信息被泄露。這些信息包括了客戶的姓名、聯(lián)系方式、信用卡信息等敏感數(shù)據(jù)。這一泄露事件引起了廣泛的關(guān)注和憤慨，不僅對萬豪酒店的聲譽(yù)造成了重大影響，也對客戶的隱私權(quán)產(chǎn)生了嚴(yán)重威脅，甚至可能引發(fā)法律訴訟。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，實現(xiàn)運維過程中的事前預(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。

數(shù)據(jù)庫操作管理面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)庫數(shù)量管理、數(shù)據(jù)庫變更管理、權(quán)限控制和敏感數(shù)據(jù)保護(hù)等方面。哪個上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)市場報價

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 是企業(yè)數(shù)據(jù)安全的重要守護(hù)者，為信息流通筑起堅固防線。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作

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。客戶端和工具支持：通過使用數(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。信息化上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)誠信合作