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在云計算時代，數據網管需要適應新的技術架構和服務模式。云服務提供商為企業提供了靈活的計算、存儲和網絡資源。數據網管要負責與云服務提供商進行有效的溝通和協調，確保云資源的配置和管理符合企業的需求。他們需要監控云服務的性能和可用性，確保在云端運行的業務能夠穩定運行。同時，要處理云服務與企業內部網絡的集成和安全問題。例如，當企業將關鍵業務遷移到云端時，數據網管要確保數據在傳輸過程中的安全性和完整性，以及在云環境中的訪問控制和權限管理得到有效實施。此外，數據網管還要考慮云服務的成本效益，合理選擇云服務的類型和配置，避免不必要的費用支出!上訊數據網關 DG 具備強大的安全防護功能，有效抵御外部網絡攻擊，保護企業核心數據。查看告警記錄

數據網關DG：權限管理員：負責數據權限的管理者，權限管理員擁有廣泛的權限配置管理權力。包括對數據源、授權管理、審批管理、高危操作、動態脫敏等進行配置管理。此外，權限管理員還有提權申請、下載申請的權限，以及對WebSQL和權限總覽的查看權限。數據訪問員：作為平臺中數據的使用者，數據訪問員具有WebSQL、下載申請、提權申請的權限。同時，他們可以查看權限總覽和授權列表，使數據的訪問更加便捷和靈活。審計員：擁有對管理日志、權限日志、訪問日志的查看權限。審計員的職責在于監控和審計系統的運行狀況，確保數據的安全性和合規性。國際上訊數據網關平臺資質建立統一的數據庫變更管理流程，確保變更的合規性和安全性至關重要。

數據分類分級落地面臨的挑戰，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據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則可復制性比較差，數據分類分級規則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具。自動化的數據特征提取和數據模型訓練，消除了規則的編寫和維護成本基于AI大模型，使用人員只需要針對一個數據類型準備幾千條-幾萬條的訓練數據就可以實現數據類型識別能力的訓練，不需要針對不同的數據類型編寫和維護，**降低了傳統數據分類分級技術涉及的規則編寫和維護成本。

上訊信息數據雷達DR基于AI大模型進行分類分級：自動化的數據特征提取和數據模型訓練，消除了規則的編寫和維護成本：借助AI大模型，我們實現了對數據特征的自動提取和數據模型的自動訓練，從而消除了傳統方法中需要編寫和維護大量規則的問題。使用人員只需準備一定量的訓練數據，而不必針對不同的數據類型進行規則編寫和維護，從而**降低了相關成本。這種自動化的特征提取和模型訓練方式為數據分類分級技術的發展帶來了新的可能性。數據網關DG支持對指定的數據源、表所有者、表、字段和權限配置高危操作，以防止人員進行越權的敏感操作。

數據分類分級落地面臨的挑戰，傳統的數據分類分級技術無法滿足快速增長的大規模數據的需求。詞法分析的局限性導致數據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則可復制性比較差，數據分類分級規則的編寫和維護需要大量人力介入。上訊數據雷達，基于AI的智能數據分類分級工具。基于數據字段內容的模型訓練，保證了數據分類分級模型的可復制性基于AI大模型，通過針對數據字段的內容進行訓練，在不依靠數據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據分類分級模型的可復制性，可以應用在***的數據環境下。數據網關DG提供方便的批量配置高危操作訪問用戶的功能，以應對大規模權限管理的需求，提高管理效率。方便上訊數據網關信息中心

上訊數據網關DG允許批量修改訪問權限的狀態，提供了對權限狀態的集中管理,方便權限管理員進行快速調整.查看告警記錄

上訊數據網關DG數據源管理主要具備以下能力：***兼容性：數據源管理具備高度的兼容性，能夠適配多樣化的數據庫平臺，包括主流數據庫（如Oracle、MySQL、SQLServer、DB2、PostgreSQL等）、國產數據庫（如DM、GaussDB、Oscar等）、以及大數據平臺下的大數據庫（如Elasticsearch、MongoDB等）。這確保了在不同平臺上的***適用性。數據源分組管理：支持根據業務需求靈活配置數據源分組，幫助用戶更好地分類、管理和維護多數據源，提高系統的組織性和操作效率。批量數據庫密碼更新：提供批量修改數據庫密碼的功能，便于管理員高效、安全地更新多個數據庫的密碼，簡化管理流程，減少手動操作的復雜度，同時提升數據庫安全性。查看告警記錄