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分類分級(jí)

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2025-04-15

高效的數(shù)據(jù)庫(kù)直接授權(quán):管理員可以快速為多個(gè)用戶授予多個(gè)數(shù)據(jù)源權(quán)限,從而顯著提高權(quán)限管理的效率。此功能避免了逐一授權(quán)的繁瑣步驟,減少了權(quán)限配置所需的時(shí)間,提高了管理的靈活性和效率。便捷的權(quán)限模板管理:支持創(chuàng)建和使用權(quán)限模板,以簡(jiǎn)化權(quán)限申請(qǐng)流程。操作員可以直接引用權(quán)限模板申請(qǐng)所需權(quán)限,減少了重復(fù)配置的工作量。管理員可以啟用或禁用這些模板,并支持批量導(dǎo)入,提升了權(quán)限管理的規(guī)范性和效率。權(quán)限總覽視圖:權(quán)限總覽功能提供了對(duì)所有數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)權(quán)限的***視圖。通過(guò)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)展示數(shù)據(jù)源的層級(jí)目錄,包括每一級(jí)的訪問(wèn)權(quán)限和***字段。這使得用戶可以直觀了解權(quán)限分配情況,確保數(shù)據(jù)資源的安全性和管理的透明度。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)變更管理流程,確保變更的合規(guī)性和安全性至關(guān)重要。分類分級(jí)

分類分級(jí),上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

數(shù)據(jù)分類分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差,數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá),基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級(jí)工具。自動(dòng)化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練,消除了規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)成本基于AI大模型,使用人員只需要針對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)類型準(zhǔn)備幾千條-幾萬(wàn)條的訓(xùn)練數(shù)據(jù)就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)類型識(shí)別能力的訓(xùn)練,不需要針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型編寫(xiě)和維護(hù),**降低了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)涉及的規(guī)則編寫(xiě)和維護(hù)成本。分類分級(jí)建立細(xì)顆粒度的權(quán)限控制機(jī)制,根據(jù)用戶角色和需求對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限進(jìn)行精確控制是必不可少的。

分類分級(jí),上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫(kù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能,涵蓋了以下關(guān)鍵方面:***的數(shù)據(jù)庫(kù)類型支持:支持不低于40種數(shù)據(jù)庫(kù)類型,包括常見(jiàn)的主流數(shù)據(jù)庫(kù)(如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等)、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)(如DM、GaussDB、Oscar等)以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)庫(kù)(如Elasticsearch、MongoDB、Hbase等)。平臺(tái)通過(guò)支持常見(jiàn)的jdbc協(xié)議,實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和管理。

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫(kù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能,連通性測(cè)試:提供數(shù)據(jù)庫(kù)連通性測(cè)試功能,用戶可以通過(guò)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的連通性測(cè)試,確保數(shù)據(jù)庫(kù)正??捎?,提高數(shù)據(jù)操作的可靠性和穩(wěn)定性。批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù):支持根據(jù)模板批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù),簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫(kù)的導(dǎo)入和配置流程,提高了管理效率。快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù):平臺(tái)支持根據(jù)局域網(wǎng)IP段和指定數(shù)據(jù)庫(kù)端口快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù),提高了數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)現(xiàn)和接入效率,節(jié)省了用戶的時(shí)間和精力。域名通信代替后臺(tái)操作:針對(duì)域名通信的數(shù)據(jù)庫(kù),平臺(tái)提供了在hosts配置中添加域名和IP映射關(guān)系代替后臺(tái)操作的功能。默認(rèn)級(jí)別配置和自定義分組:用戶可以為數(shù)據(jù)庫(kù)配置默認(rèn)級(jí)別,方便統(tǒng)一管理和控制數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)權(quán)限。同時(shí),用戶還可以根據(jù)自身需求自定義數(shù)據(jù)庫(kù)分組,便于靈活管理數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)部門(mén)內(nèi)共享:平臺(tái)支持?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)在部門(mén)內(nèi)的共享,部門(mén)內(nèi)所有用戶均可使用該數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行分類分級(jí)掃描。企業(yè)急需一個(gè)集中的數(shù)據(jù)庫(kù)管理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)所有數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)一管理和監(jiān)控。

分類分級(jí),上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)

數(shù)據(jù)網(wǎng)管在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障和災(zāi)難恢復(fù)方面起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)故障可能隨時(shí)發(fā)生,如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、電力中斷等。當(dāng)故障發(fā)生時(shí),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(huì)利用各種診斷工具和技術(shù),快速定位問(wèn)題的根源。一旦確定了故障點(diǎn),數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行修復(fù)。這可能包括更換損壞的設(shè)備、重新配置軟件設(shè)置、恢復(fù)數(shù)據(jù)備份等。在面對(duì)重大災(zāi)難,如火災(zāi)、地震或網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓時(shí),數(shù)據(jù)網(wǎng)管會(huì)啟動(dòng)預(yù)先制定的災(zāi)難恢復(fù)計(jì)劃。這個(gè)計(jì)劃包括將業(yè)務(wù)切換到備用網(wǎng)絡(luò)、恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)、重建系統(tǒng)等一系列復(fù)雜的操作。通過(guò)快速而有效的故障處理和災(zāi)難恢復(fù)能力,數(shù)據(jù)網(wǎng)管確保企業(yè)的業(yè)務(wù)能夠在較短的時(shí)間內(nèi)恢復(fù)正常運(yùn)行,上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能可提供完整的、可追溯的操作記錄,以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控.SQ審核

數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)支持訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)的高可用部署,有效地防范了單節(jié)點(diǎn)故障可能帶來(lái)的影響。分類分級(jí)

數(shù)據(jù)分類分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度較低,基于字段名稱和注釋的分類分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差,數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則的編寫(xiě)和維護(hù)需要大量人力介入。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá),基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級(jí)工具?;跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練,保證了數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性基于AI大模型,通過(guò)針對(duì)數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)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(dá)到很高的準(zhǔn)確度,所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性,可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下。分類分級(jí)

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