上讯数据网关基本参数
  • 品牌
  • Suninfo,InforCube
  • 型号
  • InforCube-DG
上讯数据网关企业商机

数据网管在应对网络故障和灾难恢复方面起着关键作用。网络故障可能随时发生,如硬件故障、软件错误、电力中断等。当故障发生时,数据网管需要迅速做出判断,确定故障的类型和范围。他们会利用各种诊断工具和技术,快速定位问题的根源。一旦确定了故障点,数据网管会采取相应的措施进行修复。这可能包括更换损坏的设备、重新配置软件设置、恢复数据备份等。在面对重大灾难,如火灾、地震或网络攻击导致整个网络瘫痪时,数据网管会启动预先制定的灾难恢复计划。这个计划包括将业务切换到备用网络、恢复关键数据、重建系统等一系列复杂的操作。通过快速而有效的故障处理和灾难恢复能力,数据网管确保企业的业务能够在较短的时间内恢复正常运行,减少损失!上讯数据网关 DG 的实时监控功能,让企业随时掌握数据流动状态,便于及时做出决策。怎样上讯数据网关包括什么

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在云计算时代,数据网管需要适应新的技术架构和服务模式。云服务提供商为企业提供了灵活的计算、存储和网络资源。数据网管要负责与云服务提供商进行有效的沟通和协调,确保云资源的配置和管理符合企业的需求。他们需要监控云服务的性能和可用性,确保在云端运行的业务能够稳定运行。同时,要处理云服务与企业内部网络的集成和安全问题。例如,当企业将关键业务迁移到云端时,数据网管要确保数据在传输过程中的安全性和完整性,以及在云环境中的访问控制和权限管理得到有效实施此外,数据网管还要考虑云服务的成本效益,合理选择云服务的类型和配置,避免不必要的费用支出!哪里上讯数据网关服务热线上讯数据网关DG操作日志及审计功能可提供完整的、可追溯的操作记录,以加强对数据访问和平台活动的监控.

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数据库数量多,缺少集中的管理入口:随着企业规模的扩大和业务的增长,数据库数量呈现爆炸式增长,但往往缺乏一个集中的管理入口,导致数据库分散管理、信息孤岛现象严重。不同数据库可能使用不同的管理工具或系统,给数据库管理人员带来了繁琐的管理任务和操作成本。因此,企业急需一个集中的数据库管理平台,实现对所有数据库的统一管理和监控。上海上讯信息技术股份有限公司自主研发的数据网关DG通过对数据库操作人员的细颗粒度权限管控、敏感数据动态脱敏、SQL审核、高危操作管控等,实现运维过程中的事前预防、事中管控和事后审计,为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案,满足内部数据安全保护需求和外部监管要求.


数据雷达DR提供了强大的数据分类分级模板支持功能,旨在帮助用户快速、灵活地创建和管理数据分类分级模板,以满足不同行业和业务领域的需求。以下是该功能的关键特点:自定义模板创建:用户可以根据自身业务需求和数据特点,自定义创建数据分类分级模板。平台提供了丰富的模板配置选项,用户可以灵活选择类别名称、级别名称以及级别数量等参数,定制符合自己业务需求的模板。内置模板资源:平台内置了多个常见行业领域的内置模板资源,包括金融行业、汽车行业等,用户可以基于这些内置模板资源快速创建模板,节省了模板创建的时间和成本。算法关联支持:用户可以在模板中手动关联类别和算法,也可以利用平台提供的数据目录提取算法并自动关联,实现数据分类分级模板与算法的智能关联和匹配。模板部门内共享:数据分类分级模板支持部门内共享,即在同一部门下的所有用户均可共享和编辑模板资源,提高了模板的可用性和灵活性。上讯数据网关DG,为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案。

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大多企业数据环境中存在着多样化的数据库类型和数据存储平台。为了有效管理这些数据库,数据雷达DR提供了***的数据库管理功能,连通性测试:提供数据库连通性测试功能,用户可以通过平台进行数据库的连通性测试,确保数据库正常可用,提高数据操作的可靠性和稳定性。批量导入数据库:支持根据模板批量导入数据库,简化了数据库的导入和配置流程,提高了管理效率。快速发现数据库:平台支持根据局域网IP段和指定数据库端口快速发现数据库,提高了数据库的发现和接入效率,节省了用户的时间和精力。域名通信代替后台操作:针对域名通信的数据库,平台提供了在hosts配置中添加域名和IP映射关系代替后台操作的功能。默认级别配置和自定义分组:用户可以为数据库配置默认级别,方便统一管理和控制数据库的访问权限。同时,用户还可以根据自身需求自定义数据库分组,便于灵活管理数据库。数据库部门内共享:平台支持数据库在部门内的共享,部门内所有用户均可使用该数据库进行分类分级扫描。为提高操作效率,数据网关DG支持根据模板批量导入脱敏策略,简化大量配置脱敏策略的流程。怎样上讯数据网关包括什么

上讯数据网关DG关联脱敏策略,对查询出的数据展示动态脱敏效果,防止了企业内部敏感数据的外泄风险.怎样上讯数据网关包括什么

上讯信息数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:自动化的数据特征提取和数据模型训练,消除了规则的编写和维护成本:借助AI大模型,我们实现了对数据特征的自动提取和数据模型的自动训练,从而消除了传统方法中需要编写和维护大量规则的问题。使用人员只需准备一定量的训练数据,而不必针对不同的数据类型进行规则编写和维护,从而**降低了相关成本。这种自动化的特征提取和模型训练方式为数据分类分级技术的发展带来了新的可能性。怎样上讯数据网关包括什么

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