數據網管在應對網絡故障和災難恢復方面起著關鍵作用。網絡故障可能隨時發生，如硬件故障、軟件錯誤、電力中斷等。當故障發生時，數據網管需要迅速做出判斷，確定故障的類型和范圍。他們會利用各種診斷工具和技術，快速定位問題的根源。一旦確定了故障點，數據網管會采取相應的措施進行修復。這可能包括更換損壞的設備、重新配置軟件設置、恢復數據備份等。在面對重大災難，如火災、地震或網絡攻擊導致整個網絡癱瘓時，數據網管會啟動預先制定的災難恢復計劃。這個計劃包括將業務切換到備用網絡、恢復關鍵數據、重建系統等一系列復雜的操作。數據網關是一站式數據庫訪問管理平臺。輔助上訊數據網關一體化

數據網關DG提供以下關鍵功能，以確保敏感數據在訪問和處理過程中得到動態脫敏，防止敏感信息泄露。動態脫敏策略配置：數據網關DG支持根據類別或字段配置動態脫敏策略，確保不同類型的數據都得到適當的隱私保護，防范數據泄露風險。類別策略模板配置：數據網關DG支持創建和配置類別脫敏策略模板，以應用于特定的敏感數據類別。通過靈活配置脫敏策略模板，可以針對不同數據類別應用相應的保護措施，提高數據安全性和合規性，并且可以將配置好的脫敏策略模板批量應用于多個數據源。這一功能簡化了數據源的脫敏策略配置流程，避免了逐一設置的繁瑣操作。

提供上訊數據網關信息中心上訊數據網關實現運維過程中的事前預防、事中管控和事后審計。

數據網關DG提供虛擬的數據訪問功能，通過字段級別的權限劃分和細顆粒度的權限管控，確保對訪問數據源的用戶進行有效的權限管理，保障數據的安全和隱私。查詢大表控制：數據網關DG能夠有效地控制對大表的查詢結果集訪問條數，優化查詢性能，確保系統穩定運行。提供內置的SQL工作臺，通過瀏覽器Web頁面對數據庫進行操作。用戶可以通過友好的圖形化界面進行數據庫查詢、修改、管理等操作，無需額外的客戶端軟件，增強了用戶操作的靈活性和便利性。客戶端和工具支持：通過使用數據網關的JDBC驅動，用戶可以在數據庫客戶端（如DBeaver、Datagrip）和BI分析工具（如SmartBI、帆軟Report）中進行數據庫操作，拓展了數據訪問和分析的應用場景。

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。上訊數據網關DG能夠有效地控制對大表的查詢結果集訪問條數，優化查詢性能，確保系統穩定運行.

數據雷達提供了多種分類分級算法，包括AI大模型算法、正則算法、字典算法和應用算法，旨在滿足用戶不同的分類需求，提高數據分類的準確性和效率。字典算法：(1)預定義字典算法支持：用戶可以根據預先定義好的字典算法對數據進行分類分級。這些字典可以包括行業標準術語、關鍵詞、敏感詞等，幫助用戶快速對數據進行分類。(2)自定義字段算法：支持用戶根據實際需求上傳和管理字典數據，并與算法進行關聯配置。用戶可以自定義字典內容，根據業務需求靈活管理字典數據，以滿足不同場景下的數據分類需求。(3)多算法配置：用戶可同時配置多個字典算法，并結合與、或、非等邏輯關系，實現更加復雜的數據分類分級操作。這種靈活的配置方式可以滿足用戶不同的分類需求，提升分類準確性和靈活性。數據網關DG對外提供API接口，通過接口將敏感數據動態導入數據網關平臺進行脫敏，實現與其他系統數據集成。提供上訊數據網關信息中心

建立完善的敏感數據保護手段，加強對敏感數據的保護和管控，是當前亟需解決的問題。輔助上訊數據網關一體化

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AI大模型進行數據分類分級的優勢：語義級別的數據分類分級引擎，實現高精確的數據類型匹配和分類分級基于AI大模型，能夠實現同時針對數據類型在詞法、語法和語義級別的特征提取和分析，從而針對數據類型建立語義級別的高緯度特征向量，**提高了數據分類分級的準確度。輔助上訊數據網關一體化