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來源: 發布時間:2025-07-04

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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,以及表數據,允許用戶詳細了解表的結構定義及其約束條件,幫助用戶更好地理解數據模型,進行準確的數據查詢和管理操作。跨源數據查詢:支持數據庫直通查詢和虛擬化代理方式查詢,實現高效的跨源數據聯邦查詢和計算,允許用戶在一個SQL語句中同時訪問和分析來自不同數據庫的數據,實現跨源的數據整合和高效計算,滿足復雜的數據分析需求。關聯脫敏策略:在訪問數據源時,數據網關DG可以關聯脫敏策略,對查詢出的數據展示動態脫敏效果,有效防止敏感數據在內部泄露,通過實時保護數據隱私,確保數據訪問的安全性和合規性。水印功能:在進行Web訪問時,Web訪問頁面可提供水印功能,抗截圖、抗拍攝。此功能增強了數據的安全保護,通過水印技術提高數據的追溯能力和有效性,防止數據被未經授權地捕捉或泄露。結果集操作:支持在結果集中修改數據,包括新增、刪除、復制行,導入Excel數據等,提升了數據管理的便捷性,用戶可以在結果集中直接進行數據操作,支持多種數據編輯和導入方式,增強了數據處理的靈活性。


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隨著物聯網技術的發展,越來越多的設備連接到企業網絡,數據網管面臨著管理這些海量物聯網設備的挑戰。物聯網設備的種類繁多,包括傳感器、智能家電、工業設備等,它們具有不同的通信協議和安全需求。數據網管需要確保這些設備能夠安全地接入網絡,并對其進行有效的管理和監控。這包括設備的注冊、認證、授權,以及定期的安全更新和漏洞修復。例如,在一個智能工廠中,大量的工業傳感器和設備連接到網絡,數據網管要確保這些設備的數據能夠準確無誤地傳輸,同時防止惡意攻擊和數據泄露。此外,物聯網設備產生的數據量巨大,數據網管需要優化網絡架構,以處理這些海量的數據,并確保數據的存儲和分析能夠滿足業務需求。



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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。


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