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(gè)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(gè)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(jì)，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.

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(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患?？煽匦?/p>

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，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(shù)，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點(diǎn)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對重大災(zāi)難，如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力，數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行,多久上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)五星服務(wù)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(xiǎn)。

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。針對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)庫管理機(jī)制和安全保障體系，提升數(shù)據(jù)管理的效率和安全性。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(jì)，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。

隨著人工智能和自動化技術(shù)的應(yīng)用，數(shù)據(jù)網(wǎng)管的工作方式也在發(fā)生變革。通過使用自動化工具和腳本，數(shù)據(jù)網(wǎng)管可以實(shí)現(xiàn)一些日常任務(wù)的自動化處理，如設(shè)備配置備份、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)測和報(bào)警等。人工智能技術(shù)可以幫助數(shù)據(jù)網(wǎng)管預(yù)測潛在的網(wǎng)絡(luò)問題，提前進(jìn)行防范和優(yōu)化。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)行為模式，預(yù)測可能出現(xiàn)的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術(shù)帶來了便利，數(shù)據(jù)網(wǎng)管仍然需要具備深厚的技術(shù)知識和經(jīng)驗(yàn)，以便在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中做出準(zhǔn)確的判斷和決策。例如，當(dāng)自動化系統(tǒng)發(fā)出錯誤的報(bào)警或無法處理某些特殊情況時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)管需要憑借自己的專業(yè)能力進(jìn)行干預(yù)和解決。

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(jiān)固防線。

數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級:在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級的過程中，語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進(jìn)技術(shù)。這一引擎能夠同時(shí)對數(shù)據(jù)類型進(jìn)行詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而建立起語義級別的高維度特征向量。通過這種方式，引擎能夠更加準(zhǔn)確地理解和區(qū)分不同類型的數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)分類分級的精確度和可信度?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性：語義級別的數(shù)據(jù)分類分級引擎注重保證數(shù)據(jù)分類分級模型的可復(fù)制性，采用AI大模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，引擎不依賴于數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達(dá)到很高的準(zhǔn)確度。這意味著訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級模型在不同的數(shù)據(jù)環(huán)境下都能夠穩(wěn)定可靠地運(yùn)行，具有很高的適用性和通用性，為數(shù)據(jù)管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 上訊數(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。本地上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)供應(yīng)商

數(shù)據(jù)庫操作的安全風(fēng)*是當(dāng)今企業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一?？煽匦?/p>

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(shí)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(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。

可控性