数据安全的全生命周期,对于企业有什么意义?

数据安全的全生命周期,对于企业有什么意义?,第1张

数据安全全生命周期就是从数据的采集、传输、存储到使用、共享、转让委托以及最后的删除销毁整个周期做好数据安全的管控,一般就是防止数据泄露,现在还会涉及个人隐私保护相关的问题。对于企业的意义就是保护数据不被泄露,包括但不限于个人信息数据、公司业务数据。无论哪个泄露了对公司来说都是会有很大的影响,从声誉到公司战略利益等,都会有影响,所以做好数据安全是有必要的,不只是数据的泄露。数据如果被破坏而不能使用,也会对业务有影响,所以要保障数据的保密性、完整性和可用性。
温馨提示:以上信息仅供参考,不做任何建议。
应答时间:2021-07-14,最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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>有多种情况都可以同时管理多台服务器:
第一种,多台单独的服务器,那么这种安装管理软件,就可以选择管理。
第二种,虚拟机(云服务器),那么虚拟化的管理软件就能管理多个虚拟服务器。
你可以去服务器厂商,比如国内的正睿、浪潮、联想、曙光,国外的惠普、戴尔等,看看一些服务器管理软件就清楚了。

阿里云致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料:


阿里云主要产品:

1、d性计算:

云服务器ECS:可d性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储:可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

d性伸缩:自动调整d性计算资源的管理服务

资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库:

云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL

云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB:基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构

数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用

3、存储:

对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储:海量数据的长期归档、备份服务

块存储:可d性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络:

CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日,阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据:

MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI:高效数据分析与展现平台,通过对数据源的连接,和数据集的创建,对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能,以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用,满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等

推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持A/BTest效果对比

公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成:稳定高效、d性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能:

机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的 *** 作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别:将中的文字识别出来,包括身份z文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全:

服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全

DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书,部署简单,轻松实现全站>

数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网:智能识别文本、、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本

安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全

云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费

移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件:

企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ:ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析:

E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB:基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析

开放搜索:结构化数据搜索托管服务

QuickBI:通过对数据源的连接,对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料:

百度百科-阿里云

一、云计算的定义:

官方:云计算是一种按使用量付费的模式(资源服务模式),该模式可以实现随时随地、便捷按需的从可配置资源共享池中获取所需的资源。包括网络、服务器、存储、应用及服务,资源能够快速供应并释放,大大减少了资源管理工作的开销。

百度百科:云计算 是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

特点:1超大规模 2虚拟化 3高可靠性 4按需服务 5高可扩展性

二、OpenStack的历史版本:

云计算:2010年 元年,因为出现了OpenStack的第一个版本Austin(2010-10-21),目前已经到最新版本Queens,前一个版本是Pike版本,发行版本的规律:字母表顺序A-Z来命名的

三、OpenStack的难点在哪里?

1、OpenStack涉及的知识领域极广

2、OpenStack是一个平台,并不是一个具体的实施方案

OpenStack的Cinder(存储服务)定义了上层API,分布式存储软件,Ceph、HDFS对应的驱动

3、OpenStack本身是一个分布式系统:All-in-one部署

对于一个小白来说,OpenStack的搭建无疑是一个痛点,这个门槛有点高,我在开始学习的时候,也是煞费苦心,所以学好基础知识真的非常重要。

四、什么是虚拟化?

1)、虚拟化与虚拟化技术是什么?

虚拟化是云计算的基础,

虚拟化:软件模拟硬件的过程

具体定义:虚拟化使一台物理机上可以跑多台虚拟机,虚拟机共享物理机的CPU、内存、IO等硬件资源,每一台虚拟机逻辑上是相互隔离的。
行业内专用术语:

1、物理机:宿主机Host

2、虚拟机:客户机Guest

2)、虚拟化分类(按照虚拟化实现结构):

1、1型虚拟化

定义:Hypervisor直接安装在物理机(裸机)上,多个虚拟机在Hypervisor上运行。

特点: 1型虚拟机本身就是一个 *** 作系统,不需要其他 *** 作系统的支持

举例:VMware的ESXI(workstation、server)

2型虚拟化

    物理机上首先安装常规的 *** 作系统,比如 Redhat、Ubuntu 和 Windows。Hypervisor 作为 OS 上的一个程序模块运行,并对管理虚拟机进行管理。KVM、VirtualBox 和 VMWare Workstation 都属于这个类型。

虚拟化技术:一种运行在基础物理服务器和 *** 作系统之间的中间软件层,可以访问服务器上包括磁盘和内存在内的所有物理设备。Hypervisor协调着这些硬件资源的访问,以及各个虚拟机之间的防护。服务器启动时,它会加载所有虚拟机客户端的 *** 作系统,同时为虚拟机分配内存、磁盘和网络等。也可叫做VMM( virtual machine monitor ),即虚拟机监视器。

1型和2型虚拟化的对比:

1、前者性能比后者好

2、前者不需要 *** 作系统支持,后者需要

3、后者更加灵活,特点:支持虚拟机的嵌套

使用虚拟化的原因:

打破实体结构间不可切割的障碍,使用户能更好的利用这些资源

没有虚拟化:服务器的IT资源30%

有虚拟化:服务器的IT资源70%

3)、虚拟化的优点

1、提高IT资源利用率

2、显著减少了服务器的数量,企业不动资产和管理成本。

3、加速应用部署

4、提高应用兼容性

五、云计算服务三层架构:根据提供服务的不同(会在下一篇详细讲解三种服务)

1、IaaS:infrastructure as a Service

定义:基础服务层

功能:提供的服务是存储、计算、网络等硬件资源  OpenStack

特点:负责管理虚拟机的整个生命周期,虚拟机创建、修改、启动停止、快照/备份、销毁

举例:阿里云、腾讯云、亚马逊的AWS(Amazon webserice)

2、PaaS:platform as a service

定义:平台服务层

功能:提供的服务是应用程序的运行环境和一系列中间件服务

特点:负责保证服务的性能和可用性。

举例:大数据和深度学习容器云平台

3、SaaS:Software as a service

定义:软件服务层

功能:提供的服务是软件/应用程序。

特点:用户需要登录并使用它,"拿来即用"

举例:facebook、twitter、instagram、QQ、微信

网上还有人说Docker的CaaS(container as a service)容器服务层。
六、OpenStack是什么?

OpenStack is a cloud operating system that controls large pools of storage, compute,and networking resources throughout a datacenter,all managed through a dashboard that gives administrators control while empowering their users to provision resources through a web interface。

官方定义:OpenStack是一个(可以管理整个数据中心里存储、计算及网络资源的)云 *** 作系统。

OpenStack 作为一个 *** 作系统,管理资源是它的首要任务;

OpenStack 管理资源主要有三个方面:计算、存储和网络。

整个OpenStack是由控制节点,计算节点,网络节点,存储节点四大部分组成。这四个节点也可以安装在一台机器上,单机部署(All-in-one部署)

控制节点 负责对其余节点的控制,包含虚拟机建立,迁移,网络分配,存储分配等等

计算节点 负责虚拟机运行

网络节点 负责对外网络与内网络之间的通信

存储节点 负责对虚拟机的额外存储管理等等

下面我给出一张官方架构图(给出中文版方便理解):

OpenStack的组件:

Nova:计算管理服务,提供了对计算节点的Nova的管理,使用Nova-API进行通信 (核心服务)

Neutron:网络管理服务,提供了对网络节点的网络拓扑管理,同时提供Neutron在Horizon的管理面板(核心服务)

Glance:镜像管理服务,提供了对虚拟机部署的时候所能提供的镜像的管理,包含镜像的导入,格式,以及制作相应的模板(核心服务)

Keystone:认证管理服务,为OpenStack的其他组件提供认证(auth)服务 (核心服务)

Cinder:提供管理存储节点的Cinder相关(为虚拟机提供存储卷(虚拟硬盘)) (核心服务)

Swift:为Glance和Cinder提供对象存储服务

Ceilometer:为OpenStack提供监控(monitor)、计量服务;提供对物理资源以及虚拟资源的监控,并记录这些数据,对该数据进行分析,在一定条件下触发相应动作

Heat:提供了基于模板来实现云环境中资源的初始化,依赖关系处理,部署等基本 *** 作,也可以解决自动收缩,负载均衡等高级特性。

Horizon:控制台服务,提供了以Web的形式对所有节点的所有服务的管理  (核心服务)
第一次写关于技术方面的文章,不足之处后面还会修改补充,希望自己坚持下去。


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原文地址: http://outofmemory.cn/zz/13258233.html

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