數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應對網(wǎng)絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網(wǎng)絡故障可能隨時發(fā)生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發(fā)生時，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，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數(shù)據(jù)網(wǎng)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(shù)據(jù)備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網(wǎng)絡攻擊導致整個網(wǎng)絡癱瘓時，數(shù)據(jù)網(wǎng)管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業(yè)務切換到備用網(wǎng)絡、恢復關鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復雜的操作。數(shù)據(jù)網(wǎng)關是一站式數(shù)據(jù)庫訪問管理平臺。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關一體化

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供以下關鍵功能，以確保敏感數(shù)據(jù)在訪問和處理過程中得到動態(tài)脫敏，防止敏感信息泄露。動態(tài)脫敏策略配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持根據(jù)類別或字段配置動態(tài)脫敏策略，確保不同類型的數(shù)據(jù)都得到適當?shù)碾[私保護，防范數(shù)據(jù)泄露風險。類別策略模板配置：數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG支持創(chuàng)建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數(shù)據(jù)類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對不同數(shù)據(jù)類別應用相應的保護措施，提高數(shù)據(jù)安全性和合規(guī)性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應用于多個數(shù)據(jù)源。這一功能簡化了數(shù)據(jù)源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設置的繁瑣操作。

提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關信息中心上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關實現(xiàn)運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計。

數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG提供虛擬的數(shù)據(jù)訪問功能，通過字段級別的權限劃分和細顆粒度的權限管控，確保對訪問數(shù)據(jù)源的用戶進行有效的權限管理，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DG能夠有效地控制對大表的查詢結果集訪問條數(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)庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數(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)關的JDBC驅動，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）中進行數(shù)據(jù)庫操作，拓展了數(shù)據(jù)訪問和分析的應用場景。

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致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。基于數(shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓練，保證了數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進行訓練，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達到很高的準確度，所以保證了訓練后的數(shù)據(jù)分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG能夠有效地控制對大表的查詢結果集訪問條數(shù)，優(yōu)化查詢性能，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行.

數(shù)據(jù)雷達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)分類的準確性和效率。字典算法：(1)預定義字典算法支持：用戶可以根據(jù)預先定義好的字典算法對數(shù)據(jù)進行分類分級。這些字典可以包括行業(yè)標準術語、關鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數(shù)據(jù)進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據(jù)實際需求上傳和管理字典數(shù)據(jù)，并與算法進行關聯(lián)配置。用戶可以自定義字典內(nèi)容，根據(jù)業(yè)務需求靈活管理字典數(shù)據(jù)，以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結合與、或、非等邏輯關系，實現(xiàn)更加復雜的數(shù)據(jù)分類分級操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類需求，提升分類準確性和靈活性。數(shù)據(jù)網(wǎng)關DG對外提供API接口，通過接口將敏感數(shù)據(jù)動態(tài)導入數(shù)據(jù)網(wǎng)關平臺進行脫敏，實現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關信息中心

建立完善的敏感數(shù)據(jù)保護手段，加強對敏感數(shù)據(jù)的保護和管控，是當前亟需解決的問題。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關一體化

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致數(shù)據(jù)分類分級的準確度較低，基于字段名稱和注釋的分類分級規(guī)則可復制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級規(guī)則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級工具。基于AI大模型進行數(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，能夠實現(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)分類分級的準確度。輔助上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關一體化