数据库管理者

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。数据网关DG通过支持访问节点的高可用部署，有效地防范了单节点故障可能带来的影响。数据库管理者

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!一站式上讯数据网关价格上讯数据网关DG，为数据库管理者提供简单高效的数据管控解决方案。

数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别，满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别，并支持灵活地编辑和修改。任务调度与高效并发执行：数据网关DG支持智能任务调度，确保任务高效执行，减少对系统资源的依赖，提升整体性能。可配置化的任务参数：为适应不同需求，数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，以更好地适应不同的业务场景。定时执行任务：数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置，以确保定期对敏感数据进行识别，降低潜在风险。多数据源任务配置：为了数据安全管理，数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务，确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。结果打标与管理：在任务结果中，数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认，以便进行更为精细的敏感数据管理。任务重启与历史查看：数据网关DG支持重新发现任务，同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。

数据网关DG提供虚拟的数据访问功能，通过字段级别的权限划分和细颗粒度的权限管控，确保对访问数据源的用户进行有效的权限管理，保障数据的安全和隐私。查询大表控制：数据网关DG能够有效地控制对大表的查询结果集访问条数，优化查询性能，确保系统稳定运行。提供内置的SQL工作台，通过浏览器Web页面对数据库进行操作。用户可以通过友好的图形化界面进行数据库查询、修改、管理等操作，无需额外的客户端软件，增强了用户操作的灵活性和便利性。客户端和工具支持：通过使用数据网关的JDBC驱动，用户可以在数据库客户端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆软Report）中进行数据库操作，拓展了数据访问和分析的应用场景。

数据网关DG支持对指定的数据源、表所有者、表、字段和权限配置高危操作，以防止人员进行越权的敏感操作。

数据网关DG支持自定义敏感数据级别和类别，满足特定业务和合规需求。此外系统内置了对常见数据类型的敏感数据类别和级别，并支持灵活地编辑和修改。任务调度与高效并发执行：数据网关DG支持智能任务调度，确保任务高效执行，减少对系统资源的依赖，提升整体性能。可配置化的任务参数：为适应不同需求，数据网关DG支持自定义敏感数据识别任务的并发数、采样次数、采样范围等参数的配置，以更好地适应不同的业务场景。定时执行任务：数据网关DG提供直观易用的定时执行任务设置，以确保定期对敏感数据进行识别，降低潜在风险。多数据源任务配置：为了数据安全管理，数据网关DG支持配置多数据源敏感数据识别任务，确保在不同数据源中都能有效地发现潜在的敏感数据。结果打标与管理：在任务结果中，数据网关DG支持对已识别的敏感数据类型进行打标确认，以便进行更为精细的敏感数据管理。任务重启与历史查看：数据网关DG支持重新发现任务，同时通过历史记录查看已执行任务的详细信息。

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数据雷达DR基于AI大模型进行分类分级:在实现数据分类分级的过程中，语义级别的数据分类分级引擎采用了基于AI大模型的先进技术。这一引擎能够同时对数据类型进行词法、语法和语义级别的特征提取和分析，从而建立起语义级别的高维度特征向量。通过这种方式，引擎能够更加准确地理解和区分不同类型的数据，提高了数据分类分级的精确度和可信度。基于数据字段内容的模型训练，保证了数据分类分级模型的可复制性：语义级别的数据分类分级引擎注重保证数据分类分级模型的可复制性，采用AI大模型进行训练时，引擎不依赖于数据字段的名称和注释，即使在没有明确的字段描述情况下也能够达到很高的准确度。这意味着训练后的数据分类分级模型在不同的数据环境下都能够稳定可靠地运行，具有很高的适用性和通用性，为数据管理和安全保障提供可靠的支持和保障。 数据库管理者