數(shù)據(jù)智能平臺(tái)是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理、數(shù)據(jù)分類分級(jí)、全局?jǐn)?shù)據(jù)查找、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺(tái)，通過業(yè)界**的虛擬訪問代理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖的事前細(xì)粒度授權(quán)、事中訪問行為管控和動(dòng)態(tài)脫敏、事后訪問日志審計(jì)，從而**降低數(shù)據(jù)庫訪問的管理復(fù)雜度，滿足企業(yè)對(duì)于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。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。批量導(dǎo)入

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(jí)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。

方便上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)聯(lián)系方式數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG對(duì)外提供API接口，通過接口將敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)導(dǎo)入數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺(tái)進(jìn)行脫敏，實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。

表屬性查看：支持雙擊表名查看表的主鍵、約束、外鍵、索引、DDL等屬性，以及表數(shù)據(jù)，允許用戶詳細(xì)了解表的結(jié)構(gòu)定義及其約束條件，幫助用戶更好地理解數(shù)據(jù)模型，進(jìn)行準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)查詢和管理操作?？缭磾?shù)據(jù)查詢：支持?jǐn)?shù)據(jù)庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢，實(shí)現(xiàn)高效的跨源數(shù)據(jù)聯(lián)邦查詢和計(jì)算，允許用戶在一個(gè)SQL語句中同時(shí)訪問和分析來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)跨源的數(shù)據(jù)整合和高效計(jì)算，滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。關(guān)聯(lián)脫敏策略：在訪問數(shù)據(jù)源時(shí)，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG可以關(guān)聯(lián)脫敏策略，對(duì)查詢出的數(shù)據(jù)展示動(dòng)態(tài)脫敏效果，有效防止敏感數(shù)據(jù)在內(nèi)部泄露，通過實(shí)時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，確保數(shù)據(jù)訪問的安全性和合規(guī)性。水印功能：在進(jìn)行Web訪問時(shí)，Web訪問頁面可提供水印功能，抗截圖、抗拍攝。此功能增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全保護(hù)，通過水印技術(shù)提高數(shù)據(jù)的追溯能力和有效性，防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)地捕捉或泄露。結(jié)果集操作：支持在結(jié)果集中修改數(shù)據(jù)，包括新增、刪除、復(fù)制行，導(dǎo)入Excel數(shù)據(jù)等，提升了數(shù)據(jù)管理的便捷性，用戶可以在結(jié)果集中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)操作，支持多種數(shù)據(jù)編輯和導(dǎo)入方式，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)處理的靈活性。

數(shù)據(jù)庫操作的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前企業(yè)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，尤其在信息化時(shí)代和數(shù)據(jù)法律法規(guī)逐步完善的背景下，合規(guī)性已成為企業(yè)必須面對(duì)和解決的問題之一。數(shù)據(jù)安全法和個(gè)人信息保護(hù)法等相關(guān)法律法規(guī)，對(duì)數(shù)據(jù)處理活動(dòng)提出了明確的規(guī)定和要求，旨在保護(hù)用戶的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)安全。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(duì)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(dòng)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可細(xì)顆粒度權(quán)限管控、敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)脫敏、SQL審核、高危操作管控等.

在云計(jì)算時(shí)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(jì)算、存儲(chǔ)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(shí)，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(shí)，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)網(wǎng)關(guān)DG通過支持訪問節(jié)點(diǎn)的高可用部署，有效地防范了單節(jié)點(diǎn)故障可能帶來的影響。細(xì)顆粒度權(quán)限

上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 為企業(yè)提供了一站式的數(shù)據(jù)管理解決方案，簡化了網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。批量導(dǎo)入

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。基于AI大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類分級(jí)的優(yōu)勢：語義級(jí)別的數(shù)據(jù)分類分級(jí)引擎，實(shí)現(xiàn)高精確的數(shù)據(jù)類型匹配和分類分級(jí)基于AI大模型，能夠?qū)崿F(xiàn)同時(shí)針對(duì)數(shù)據(jù)類型在詞法、語法和語義級(jí)別的特征提取和分析，從而針對(duì)數(shù)據(jù)類型建立語義級(jí)別的高緯度特征向量，**提高了數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度。批量導(dǎo)入