數據庫數量多，缺少集中的管理入口：隨著企業規模的擴大和業務的增長，數據庫數量呈現爆炸式增長，但往往缺乏一個集中的管理入口，導致數據庫分散管理、信息孤島現象嚴重。不同數據庫可能使用不同的管理工具或系統，給數據庫管理人員帶來了繁瑣的管理任務和操作成本。因此，企業急需一個集中的數據庫管理平臺，實現對所有數據庫的統一管理和監控。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發的數據網關DG通過對數據庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數據動態脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實現運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計，為數據庫管理者提供簡單高效的數據管控解決方案，滿足內部數據安全保護需求和外部監管要求.

上訊數據網關 DG 可以對進出網絡的數據進行深度分析，及時發現潛在的安全隱患。可控性

數據網管在應對網絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網絡故障可能隨時發生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發生時，數據網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，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數據網管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設備、重新配置軟件設置、恢復數據備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網絡攻擊導致整個網絡癱瘓時，數據網管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業務切換到備用網絡、恢復關鍵數據、重建系統等一系列復雜的操作。通過快速而有效的故障處理和災難恢復能力，數據網管確保企業的業務能夠在較短的時間內恢復正常運行,多久上訊數據網關五星服務數據網關DG提供細致的數據下載審批機制，確保只有合適的人員獲得敏感數據下載權限，避免*感數據外泄風險。

數據庫操作管理面臨著諸多挑戰，包括數據庫數量管理、數據庫變更管理、權限控制和敏感數據保護等方面。針對這些挑戰，企業需要建立數據庫管理機制和安全保障體系，提升數據管理的效率和安全性。上海上訊信息技術股份有限公司自主研發的數據網關DG通過對數據庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數據動態脫敏、SQL審核、高危操作管控等，實現運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計，為數據庫管理者提供簡單高效的數據管控解決方案，滿足內部數據安全保護需求和外部監管要求。

隨著人工智能和自動化技術的應用，數據網管的工作方式也在發生變革。通過使用自動化工具和腳本，數據網管可以實現一些日常任務的自動化處理，如設備配置備份、網絡性能監測和報警等。人工智能技術可以幫助數據網管預測潛在的網絡問題，提前進行防范和優化。例如，通過分析歷史數據和網絡行為模式，預測可能出現的故障，并提前采取措施。然而，盡管技術帶來了便利，數據網管仍然需要具備深厚的技術知識和經驗，以便在復雜的網絡環境中做出準確的判斷和決策。例如，當自動化系統發出錯誤的報警或無法處理某些特殊情況時，數據網管需要憑借自己的專業能力進行干預和解決。

上訊數據網關 DG 是企業數據安全的重要守護者，為信息流通筑起堅固防線。

數據雷達DR基于AI大模型進行分類分級:在實現數據分類分級的過程中，語義級別的數據分類分級引擎采用了基于AI大模型的先進技術。這一引擎能夠同時對數據類型進行詞法、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，引擎能夠更加準確地理解和區分不同類型的數據，提高了數據分類分級的精確度和可信度。基于數據字段內容的模型訓練，保證了數據分類分級模型的可復制性：語義級別的數據分類分級引擎注重保證數據分類分級模型的可復制性，采用AI大模型進行訓練時，引擎不依賴于數據字段的名稱和注釋，即使在沒有明確的字段描述情況下也能夠達到很高的準確度。這意味著訓練后的數據分類分級模型在不同的數據環境下都能夠穩定可靠地運行，具有很高的適用性和通用性，為數據管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 上訊數據網關DG通過對數據庫操作人員的細顆粒度權限管控、敏感數據動態脫敏、SQL審核、高危操作管控等。本地上訊數據網關供應商

數據庫操作的安全風*是當今企業面臨的嚴峻挑戰之一。可控性

數據網管在監控網絡流量方面扮演著重要的角色。通過對網絡流量的實時監測和分析，他們能夠了解網絡的使用情況和趨勢。流量監測可以幫助數據網管發現異常的流量模式，如突然的流量峰值或持續的高流量消耗。這可能是由于網絡攻擊、病毒傳播或某個應用程序的異常行為導致的。通過深入分析流量數據，數據網管可以確定哪些應用程序或用戶占用了大量的網絡資源，并采取相應的措施進行優化或限制。例如，如果發現某個部門在工作時間內大量下載娛樂內容，導致網絡擁堵，數據網管可以與該部門溝通，制定合理的網絡使用政策，以確保網絡資源的公平分配和有效利用。此外，流量監測還為網絡規劃和升級提供了重要的依據。根據流量的增長趨勢，數據網管可以提前規劃網絡擴容，以滿足未來業務發展的需求。

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