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主机
2024-7-29
阿里云:云计算首次超越卫星,成为2024巴黎奥运会转播主要方式
7 月 28 日消息,2024 巴黎奥运会于昨日凌晨开幕,阿里云宣布云计算首次超越卫星成为奥运转播主要方式。 据介绍,巴黎奥运会预计 11000 小时的赛事直播画面,将通过阿里云向全球分发。这将是 1964 年奥运会开始卫星电视转播以来,又一次重大技术进步。 OBS(注:奥林匹克广播服务公司)LiveCloud 将成为 2024 年巴黎奥运会直播信号远程分发的主要方式,目前已预定的远程服务中有三分之二通过云计算。奥运转播云将基于阿里云部署在全球的公共云基础设施,来支撑奥运直播信号从巴黎传输到全球 200 多个国家和地区,走向数十亿观众。 OBS Cloud 首次在东京奥运期间投入使用,这也是奥运首次采用阿里云支撑全球转播。2022 年,北京冬奥会上有超过 22 家持权转播机构采用云计算来分发直播信号。 今年,巴黎奥运会将由 54 家转播机构采用云计算来分发直播,总计有 379 个视频直播流、100 个音频直播流,总共预计产出 11000 多小时内容,比东京奥运增长 15%,成为历史上全球覆盖最广的一届奥运。(浩渺)
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
关于混合数据中心安全策略需要了解些什么?
当移动应用从本地数据中心迁移到私有云和公有云时,网络安全是移动应用面临的一大挑战。数据中心提供商和云供应商必须确保这些环境中的应用和数据安全。云提供商通常有自己的安全协议和措施。然而,数据中心所有者必须提供适合其架构和客户的安全性。他们还必须在与混合云设置的云架构集成时保护数据和系统。 什么是混合数据中心模型? 混合数据中心是一种云计算架构,它结合了本地、公共云和私有云资源,例如虚拟化、容器化以及云和软件定义网络。它结合了这些技术,以跨物理数据中心和多云环境交付工作负载。混合数据中心使企业和组织能够根据自己的需求混合使用云和传统IT环境。这种本地和云环境的混合使得保护和保障信息安全成为一项挑战。混合客户、云提供商和数据中心设施所有者需要可靠的方法来检测和打击网络威胁。 混合数据中心模型的安全威胁 混合数据中心和相关架构有助于企业提高运营效率,但也会增加安全风险。分布式网络降低了攻击面的可见性,并在网络、应用程序以及存储和传输的数据中引入了新的盲点。中断可能会对使用数据中心和设施的企业造成重大的运营、财务和声誉影响。混合数据中心的可用性和安全性面临的两个主要威胁,是对底层基础设施的威胁以及对其上托管的数据和应用的网络威胁。 基础设施和物理攻击 管理员必须防止数据中心基础设施(计算、存储和网络功能)受到攻击。适当的保护使攻击者难以破坏基础设施上托管的应用,并防止可能破坏服务的自然或物理攻击。为了防止物理攻击,设施所有者必须使用访问控制系统来限制只有授权人员才能进入。监控系统可以识别可疑活动并阻止未经授权的访问。环境控制和监控器可保护数据中心免受火灾、温度变化和其他自然灾害的影响。监控设备包括先进的火灾探测和灭火系统、用于保持最佳运行条件的HVAC系统,以及带有备用发电机和不间断电源的电源,以确保持续运行。 针对托管服务的网络攻击 数据中心托管业务关键型和面向客户的应用。威胁行为者可以通过各种方式瞄准和利用这些应用,包括DDoS攻击、DNS攻击、凭证泄露和Web应用攻击。使用远程访问工具来监控和访问应用程序和物理硬件的设施所有者必须意识到与这些工具相关的风险以及如何防范这些风险。部署在基础设施内的第三方应用也会产生意外或未知的安全漏洞,因为它们依赖于第三方提供商和工具的安全性。设施管理员应采取适当的安全措施来保护其设施、客户和数据。 混合数据中心安全工具 混合数据中心将传统数据中心的物理安全性与基于云的安全工具相结合。例如,使用零信任架构将访问和权限限制在业务需求所需的最低限度,并通过网络分段防止跨机器和应用程序的横向移动。虽然混合数据中心依靠云提供商来保护其环境,但他们应该采取以下预防措施: ● 在其周边及其范围内提供持续监控。● 能够检测异常行为。● 根据需要提供整个网络的高级可视性。● 与云安全平台集成,确保客户网络完整覆盖。
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
云数据安全:确保云数据安全的完整指南
云数据安全:确保云数据安全的完整指南 云存储规模大,方便快捷,而且会一直存在下去。但不幸的是,对许多企业而言,网络犯罪分子正在不懈地努力窃取云数据。进入云数据安全。这种全面的安全策略包括保护基于云的信息的所有流程,还可以安装软件解决方案来管理对整个云基础架构的访问。本文将讨论云数据保护的好处和工具,以及最佳实践。现在,先来了解一下为什么企业需要云数据安全。 为什么企业需要云数据安全 大多数企业利用许多第三方提供者来提供数据和服务。但是,云基础设施的复杂性带来了额外的安全风险,包括: 错误配置的云服务,引入新的漏洞 不安全API允许未经授权访问其他软件程序 与第三方共享云数据导致的外部攻击 此外,将数据存储在云中并不能保证自动保护。云提供商在共享责任模型上运行。本质上,其只保护其的IT基础设施。数据保护是企业的责任。最重要的是,企业必须负责云中的数据安全,以满足GDPR、HIPAA或其他适用于法规。否则,则可能会面临巨额的数据泄露罚款。但云数据安全不仅仅是为了降低未来的风险或潜在的损失。其有一些可利用的好处。 云数据安全的四大好处 云数据安全使组织能够享受可共享性、可访问性和成本效益。同时,也带来了额外的好处。以下来看看其中的一些。1、持续可视性和监控具有24/7监控功能的安全解决方案提高了威胁可见性。可以跟踪和存储与几个指标相关的数据,如使用率和网络流量。这可以从单个仪表板查看所有云使用细节,同时监视系统的异常活动。2、改进的治理和安全性数据治理包括确保有效使用数据的策略和流程。云数据安全促使改进策略和安全态势。3、业务一致性和实力所有的应用和面向客户的系统都依赖于云数据。因此,数据泄露可能导致业务运营中断和停机。云数据安全为恢复创建备份,而不会影响用户体验。4、报告和审计效率大多数企业必须生成用于审计目的的数据保护报告。可能还必须提交季度报告,以证明遵守监管机构的规定。好在,许多云数据安全解决方案只需点击一个按钮就能提供这些报告。又或者,可以查看监视和使用情况统计信息,以便快速准备详细的报告。不管好处是什么,都需要正确的软件来获得最佳结果。以下将讨论最流行的云安全工具,以及为什么它们是顶级的。 提高云数据安全性的软件工具 云安全工具应该是强大安全策略的基础。其有助于保护云访问和信息的各个方面。1、虚拟专用网络虚拟专用网(VPN)与互联网建立加密连接。其会屏蔽IP地址,这样员工就可以安全地浏览互联网了。此外,其还加密计算机和云之间的所有数据流量。这可以阻止犯罪分子通过网络监视云数据。2、防火墙防火墙追踪进出数据流量。其根据一组预定义的规则阻止不需要的网络数据包。此外,其还检测病毒、拒绝服务攻击(DoS)和恶意软件等威胁。3、云补丁管理网络犯罪分子总是寻找代码漏洞或漏洞来利用。每当云供应商发布新代码时,这些犯罪分子就会竞相寻找系统中的新漏洞,并编写恶意软件加以使用。客户报告这些错误,供应商编写补丁来以修复。换言之,如果使用许多云,企业必须掌握补丁版本和更新。否则,系统将面临被利用的风险。4、数据备份和恢复数据备份和恢复工具存储关键数据的副本。每当对数据进行更改时,该工具都会更新副本。如果系统崩溃,该工具使用副本来以恢复。同样,犯罪分子可以将其锁定在系统之外。在这种情况下,可以使用备份来保持操作。5、渗透测试云安全团队可能对其工具设置有信心,但定期测试是检查的唯一方法。渗透测试工具模拟网络攻击模式,并扫描系统的漏洞。其可以帮助在为时已晚之前发现安全态势中的漏洞。除了工具和好处,还必须了解完整云数据安全的最佳实践。这些有助于巧妙地整合可以访问的所有内容,并实现最终的保护。因此,接下来将讨论无论需求如何,都很容易实施的五项最佳实践。 五大云数据安全最佳实践 企业必须实施强大的云数据安全策略来保护数据。五个建议和最易于使用的最佳实践包括:1、利用先进的加密能力加密使数据在进入云端之前,未经适当授权就无法读取。企业应该加密所有基于云的数据。虽然云提供商通常处理加密,但也可以对加密密钥有更多的控制。企业可以使用HTTPS/TLS连接来加密动态数据。2、实施云数据丢失预防(DLP)云DLP实践有助于防止云存储数据盗窃企图。例如,可以对所有数据进行编目,如此便可知道所有数据集是什么。此外,还可以将数据分为多个类别,如敏感、高度敏感等。还可以在云上传之前编辑姓名和联系方式等机密信息。最后,将敏感数据存储在本地而不是云中。云DLP从一开始就专注于做正确的事情。这样一来,对云数据的攻击几乎不会造成任何损害。3、支持跨多云环境的统一可见性现在,许多企业的IT基础设施遍布数据中心和公共云提供商。跨这些混合云环境的统一可见性允许监视单个系统中的所有内容。例如,可以更有效地检查类似的错误配置。4、确保安全态势和治理强大的安全策略的优势怎么强调都不过分。通过正确的实施,系统可以在最高的安全级别上运行。云安全解决方案提供了网络安全的最佳策略,消除盲点,并确保工作负载、云和应用符合要求。5、加强身份和访问管理(IAM)身份和访问管理(IAM)可以自动管理密码、用户帐户和分配访问权限。其通过自动设置访问控制或检查和更新特权来减少IT工作负载。加强组织的IAM包括采用最少特权原则,即用户只访问需要的资源。其还涉及为在任何环境中使用云服务的用户设置多重身份验证(MFA)。还需要更新安全协议和权限,并记录所有安全措施的一致性。 总结 综上,是关于云数据安全所需了解的一切。总之,通过结合正确的工具和实践,可实现最大的云数据安全性。
2024年-7月-29日
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2024-7-29
云计算的力量:2024年技术创业的10种方式
云计算的力量:2024年技术创业的10种方式 在当今快速发展的数字环境中,技术创业在企业建设和扩大规模方面面临众多挑战。然而,随着云计算的出现,这些挑战正在被创新的解决方案所应对,这些解决方案使初创企业能够蓬勃发展。1、具有成本效益的基础设施云计算通过提供现收现付的定价模式,消除了对物理基础设施进行昂贵的前期投资的需要。这使得初创企业可以根据需求扩展基础设施,而无需承担维护硬件的负担。2、可扩展性和灵活性云平台提供了无与伦比的可扩展性,允许初创企业快速扩展其业务以响应不断变化的业务需求。无论是处理突然增加的网站流量还是部署新功能,云计算都提供了快速适应的灵活性。3、全球影响力云服务通过在世界各地的数据中心托管应用和服务,使初创企业能够接触到全球受众。这确保了用户的低延迟和高可用性,无论其地理位置如何。4、合作和远程工作基于云的协作工具促进了团队成员之间的无缝通信和合作,而无论其地理位置如何。这使得初创企业能够接受远程工作安排,并接触到来自世界各地的顶尖人才。5、数据安全和合规云提供商提供强大的安全措施和合规性认证来保护敏感数据。通过利用这些功能,初创企业可以确保数据的安全性和完整性,同时保持符合行业法规。6、快速原型设计和开发云计算平台提供了一系列开发工具和服务,使初创企业能够快速构建原型并迭代其产品。这加快了开发过程,使初创企业能够更快地将新想法推向市场。7、获得先进技术云提供商提供广泛的先进技术,如人工智能(AI)、机器学习(ML)和物联网(IoT)服务,初创企业可以利用这些技术来增强其产品和服务,而无需大量的前期投资。8、灾难恢复和业务连续性云计算提供内置的灾难恢复和备份解决方案,确保初创企业能够从硬件故障或自然灾害等不可预见的事件中快速恢复。这将最大限度地减少停机时间,并确保业务连续性。9、弹性和成本优化云平台允许初创企业通过仅为其使用的资源付费来优化成本。这种弹性确保初创企业可以有效地扩展其基础设施,并最大限度地减少不必要的开支。10、竞争优势通过利用云计算,初创企业可以将资源集中在创新和差异化上,而不是管理基础设施。这使之能够在快速发展的市场环境中保持敏捷和竞争力。总结云计算已经成为技术初创企业的游戏规则改变者,为其提供了在当今数字经济中取得成功所需的工具和资源。从具有成本效益的基础设施到全球可扩展性和先进技术,云计算的好处是显而易见的。通过采用基于云的解决方案,初创企业可以加速增长,推动创新,并在充满活力的技术行业中保持领先地位。
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
如何区别云计算与数据科学
如何区别云计算与数据科学 云计算和数据科学有着错综复杂的联系,其中云平台是数据存储和处理的基础设施。云服务提供可扩展性、灵活性和成本效率,满足数据科学任务的动态需求。数据科学家利用云的计算能力进行分析、机器学习和可操作的见解。尽管云计算和数据科学具有合作性质,但也存在着根本的差异。本文探讨了这些区别,并阐明了它们在技术领域中相互关联但又截然不同的作用。 1. 定义 云计算:云计算是指通过互联网提供存储、处理能力和软件等计算服务。在这里,托管在互联网上的远程服务器被用来存储、管理和处理数据,而不是使用本地服务器或个人计算机。数据科学:数据科学使用科学的方法、流程、算法和系统,从结构化和非结构化数据中提取见解和知识。其结合了统计学、数学和计算机科学的各个方面来分析和解释复杂的数据集。 2. 目的 云计算:云计算的主要目的是按需提供对计算资源的访问。云计算使企业能够管理和部署应用、存储数据和执行各种计算任务,而不需要个人设备或本地服务器。数据科学:数据科学旨在从数据中提取有意义的见解和知识,以制定决策、预测趋势并解决跨各个领域的复杂问题,如商业、医疗保健、金融等。 3. 基础 云计算:云计算建立在虚拟化、分布式计算和网络技术的基础之上。数据科学:数据科学建立在统计学、数学和计算机科学的基础上,利用编程语言和工具进行数据分析和机器学习。 4. 应用 云计算:人们利用云计算来托管网站、运行应用、管理数据库以及为企业提供可扩展的基础设施。数据科学:数据科学应用于医疗保健、金融、市场营销和科学研究等领域,用于分析和解释数据,以进行决策和解决问题。 5. 构思 云计算:云计算的概念围绕着提供对可配置计算资源共享池的按需访问,这些资源可以以最小的管理工作量快速供应和释放。数据科学:数据科学涉及应用统计和计算技术来分析和解释大型数据集,揭示模式,并产生可操作的见解。 6. 侧重点 云计算:云计算侧重于将基础设施、平台和软件作为服务交付给用户,允许其远程访问和利用计算资源。数据科学:数据科学侧重于通过各种技术从数据中提取知识和见解,包括统计分析、机器学习、数据挖掘和数据可视化。 7. 优点 云计算:云计算为IT基础设施提供了诸如节省成本、可扩展性、灵活性和易于管理等优点。数据科学:数据科学提供的好处包括明智决策、模式识别、预测建模以及从数据中发现有价值的见解。 8. 挑战 云计算:面临与安全性、数据隐私、法规遵从性和潜在的供应商锁定相关的挑战。数据科学:面临与数据质量、特征选择、模型可解释性和处理敏感信息时的道德考虑相关的挑战。 9. 方法 云计算:云计算侧重于提供可靠和可扩展的基础设施,强调资源管理、可扩展性和可用性。数据科学:数据科学侧重于通过探索性数据分析、假设检验、机器学习和其他分析技术从数据中提取见解。 10. 使用的技术 云计算:云计算涉及技术如虚拟化、容器、编排工具和各种云服务模型,如IaaS、PaaS、SaaS。数据科学:数据科学涉及的技术包括编程语言、统计工具、机器学习框架和数据可视化工具。
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
探索下一个采用混合云的时代
探索下一个采用混合云的时代 混合云领域正在迅速发展,一些企业难以跟上新的创新。Gartner预测,到2028年,现代化工作将达到顶峰,在云环境中运行的工作负载将从2023年的25%上升到70%。到目前为止,将工作负载迁移到云端主要涉及处理相对容易的数据和在本地运行的工作负载,这是很容易实现的目标。下一波数据向云的迁移不会那么容易,需要对事务性数据和应用有更深入的了解,而这些数据和应用现在很多都在大型机上运行。 从评估迁移的业务案例到驾驭数据治理和遵从性的复杂性,迁移过程的每个方面都提出了独特的考虑因素,需要仔细考虑。对于处于混合云采用下一个时代的企业而言,必须考虑一些策略和考虑因素,以更好地发掘尚未开发的潜力。探索未知领域随着企业开始迈向混合云,必须明确数据迁移的目的。无论是利用先进的人工智能工具,还是开发面向用户的创新应用,数据的可访问性对于推动变革举措至关重要。通过阐明明确的目标,企业可以将其迁移投资与总体业务战略结合起来,从而最大限度地利用云计算所带来的价值。每一次成功的旅程都是从地图开始。故此,现有数据资产的全面清单,对于有效地迁移到云是必不可少的。特别是对于已建立的企业,遗留数据可能分散在各种存储库中,这使得全面评估具有挑战性。确定这些数据孤岛,并了解它们适合各种现代化工作的位置,对于确定它们是否是数据迁移的优先事项至关重要,从而帮助组织有效地分配资源。这一发现过程不仅增强了对整个数据环境的可见性,而且还有助于识别冗余或过时的数据集,这些数据集可以归档或退役,从而优化存储和运营成本。此外,通过映射数据依赖关系和相互关系,企业可以减轻数据碎片的风险,并确保信任和无缝集成到混合云环境中。这还可以更彻底地分析数据驻留要求和监管约束,使组织能够主动解决合规性问题,并最大限度地减少与数据迁移相关的潜在法律和声誉风险。总体而言,系统的数据发现和分类方法是成功采用混合云的基石,为强大的数据治理和未来的可扩展性奠定了基础。战略性地决定哪些工作负载应该迁移到云端并非所有工作负载都注定要进行云迁移。虽然云原生解决方案的吸引力是不可否认的,但由于各种因素,特定的应用可能仍然最适合大型机环境。一个关键的考虑因素是性能要求;一些事务性工作负载可能需要大型机系统提供一致的高处理速度、低延迟和高可用性,因此不适合迁移到云计算。此外,法规遵从性在确定云迁移是否适合特定工作负载方面发挥着重要作用。金融和医疗保健等处理敏感客户数据的行业必须遵守严格的监管框架,这些框架可能会限制云迁移的可行性。此外,在评估将工作负载迁移到云时,必须仔细权衡成本因素。虽然云解决方案提供了可扩展性和成本效益优势,但某些工作负载可能会产生更高的运营成本,或者需要大量的重新架构才能在云环境中实现最佳功能。因此,组织必须为每个工作负载识别最佳部署模型,在创新和实用主义之间取得微妙的平衡。组织可以最大化采用混合云带来的价值,同时通过对工作负载特征进行全面评估,并使迁移策略与总体业务目标保持一致,降低潜在风险并优化资源利用。然而,即使在工作负载保持不变的情况下,数据通常也可以提供给云应用、分析和人工智能计划,要么通过虚拟化查询提供访问,要么在平台之间不断复制和同步数据。采用分阶段的工作负载转移方法有助于平稳过渡到混合云。增量策略不仅可以最大限度地减少中断,还可以实现云部署的迭代优化,从而促进持续创新和敏捷性。将迁移过程分解为可管理的阶段,允许有目标的资源分配和风险管理,确保精确地执行每个工作负载转换,并将对日常操作的影响降到最低。此外,采用分阶段的方法提供了反馈和航向修正的机会,使组织能够根据实时洞察和不断发展的业务需求来改进其迁移策略。通过对提供即时业务价值的高影响力数据进行优先级排序,组织可以在迁移过程的早期展示切实的好处,从整个企业的涉众那里获得支持和支持。随着数据和工作负载逐渐迁移到云端,组织可以利用混合架构的灵活性来优化资源利用率,并迅速适应不断变化的市场动态。最终,数据和工作负载传输的分阶段方法加快了云采用的步伐,并为在日益数字化的世界中实现长期创新和竞争优势奠定了基础。
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
如何区别云数据迁移与云数据分层
如何区别云数据迁移与云数据分层 如何使数据存储现代化,大多数IT专业人士可能会提到云。多年来,云一直是IT战略的一个重要组成部分,且未来也会变得更加重要。Gartner预测,到2028年,75%的工作负载将在云中运行;而IDC预测,未来三年云市场的复合年增长率将接近20%。 从非结构化数据存储的角度来看,迁移到云有可能带来重大好处。例如,云存储是无限可扩展的。其还可以提高数据可用性,并允许组织利用广泛的云原生服务,包括分析和人工智能。然而,尽管云技术的普及程度越来越高,但简单地将所有本地文件和对象数据迁移到标准云存储并不理想。现在有如此多的存储层可用,了解非结构化数据迁移和数据分层之间的差异,并考虑由分析驱动的混合方法至关重要。云数据迁移与云数据分层首先,先来了解一下云数据迁移和云数据文件分层之间的区别。云数据迁移意味着将当前存储在本地的数据转移到云存储服务,如AmazonEFS或AzureFiles,从而使数据能够从云中立即访问。云数据迁移可能发生在刷新存储的时候,并且是整体迁移到云策略的一部分。将数据迁移到云端至少有两个目的。一种是利用云文件系统并在云中运行应用。这提供了与本地存储相同的基本数据性能和可用性,但具有比本地存储通常提供的更多可扩展性的额外好处。此外,使用云存储的企业只需为其所消耗的东西付费,因此,如果以后缩减规模,就不会被其购买但不再需要的存储基础设施所困扰。另一个目的是使用云作为离线存档,使用低成本的对象存储,如Amazon的S3Glacier和GlacierInstantRetrieval。相比之下,云数据分层是持续将数月未访问的旧数据卸载到云存储服务的过程。分层在云中创建了一个“在线存档”,其中的文件看起来仍然是本地的,只需双击即可访问。像Amazon的GlacierInstantRetrieval这样的档案存储比标准S3存储的成本要低得多。由于分层不断地将旧数据迁移到云端,因此减少了需要的昂贵的本地高性能存储数量,以及所需的备份存储数量,从而将存储成本降低了70%。接下来,来看看如何从采取的策略中获得最大的收益。制定云数据迁移策略以下是关键考虑因素: 用法:这适用于将本地文件服务器迁移到云文件服务器,以及将文件离线归档到云对象存储。 数据的预评估:使用分析优先的方法确定哪些内容应该转移到云上,哪些应该删除或存档,这一点很重要。将降低云成本和迁移时间,并确保在正确的时间为正确的数据集选择正确的策略。 环境和网络的预评估:由于本地基础设施和相关网络设置中的瓶颈,迁移性能往往极其差。一些迁移解决方案提供了运行标准测试的工具,以识别环境中的瓶颈。这可以从根本上提高迁移项目的成功率。 性能:由于广域网的高延迟,将大量数据,尤其是大量小文件,迁移到云可能会非常缓慢,特别是在迁移依赖于SMB等聊天网络协议来传输数据的情况下。寻找设计用于在广域网上工作,并缩短文件传输时间的解决方案。网络带宽限制和中断也会影响数据迁移的性能,并且在将数据从本地迁移到云的过程中可能会丢失一些文件属性或元数据。寻找在发生网络问题时提供重试的解决方案,并执行校验和测试,以确保每个文件的所有位都已正确传输。 安全性:如果通过网络迁移数据,需要确保数据在传输过程中进行加密,以防止窃听。此外,一旦数据在云中,配置正确的访问控制以防止数据泄漏是很重要的。 云分层考虑以下是分层的关键方面,决定成本节约的实现与否: 块级分级与文件级分级:传统上,存储供应商提供块级分级。这对于快照等系统数据是理想的,但在迁移常规用户和应用数据时存在缺点。由于文件是以专有块的形式存储的,因此无法从云端进行访问。需要供应商销售的专用软件。此外,当需要替换本地文件系统时,必须重新处理与之关联的所有数据。需要在现有的文件服务器上购买足够的容量来保存重新处理过的数据,然后将重新处理过的数据迁移到新的文件服务器。然后,需要将冷数据分层回云端。如果有分层的pb级数据,这可能会令人生畏,并且由于出口费用和云API成本,这将是昂贵的。相比之下,文件级分层对整个文件进行分层,可以从云端本地访问,用于人工智能和其他云应用。在一些非结构化数据管理解决方案中,可用的文件级分层将允许从新的文件服务器访问分层的文件,而无需对所有分层的数据进行分层。这是一个不可忽视的巨大优势。 透明度:分级应该提供透明度,这样用户就可以通过简单地双击本地文件服务器上的文件来访问其数据,并将其重定向到分层的位置。透明度允许IT管理员自动连续地对冷数据进行分层,而不会干扰用户并使其寻找已移动的数据。仍然能够从原始文件服务器搜索和访问文件,这就是为什么透明分层被称为创建“在线存档”的原因。 批量召回:当需要时,分层解决方案应该允许批量召回数据。如果需要对数据已分层的项目进行修订,而不是在需要时恢复文件,应该能够提前召回所有文件,以获得最佳性能。 总结如果是想减少本地存储容量,采用新的存储技术,并增加对更灵活、按需的云存储的投资,那么云数据迁移是非常好的选择。如果是想降低不经常访问的数据的存储成本和容量,但将来可能仍然需要在本地调用这些数据,那么数据分层是更好的选择。
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
云安全如何增强数据完整性
作为企业主或IT专业人士,您了解数据在当今数字环境中的巨大价值。但您是否考虑过在云中存储和传输敏感数据的风险?数据泄露、未经授权的访问和潜在的损坏可能会造成灾难性的后果,损害您企业的诚信和声誉。如果您能够充分利用云计算的强大功能,同时确保对宝贵数据进行最大程度的保护,结果会怎样?云安全改变了游戏规则,它提供了强大的措施来保护数据完整性,并使组织能够自信地在云中运营。 数据屏蔽可增强数据完整性 维护云中数据完整性的一个关键方面是保护敏感数据,例如个人身份信息(PII)或财务记录。数据屏蔽是一种安全技术,在实现此目标方面发挥着至关重要的作用。数据屏蔽涉及使用虚构或匿名值来模糊或替换敏感数据元素的过程。这可确保原始数据仍然受到保护,同时仍允许对屏蔽数据集执行测试、开发或其他授权活动。在云计算的背景下,数据屏蔽在维护数据完整性方面发挥着重要作用,在非生产环境(例如开发、测试和准备阶段)中保护信息,因为这些环境可能会向不同的个人或团队公开信息。通过屏蔽数据,可以隐藏这些信息。最大限度地降低访问或意外暴露的风险。促进与供应商、合作伙伴或承包商等各方的数据共享和协作。数据屏蔽涉及用屏蔽版本替换值,以促进协作,同时维护数据的完整性。确保遵守要求保护数据的数据隐私法规(如GDPR和CCPA)。在组织中实施数据屏蔽表明他们致力于确保数据隐私和合规性,以避免受到处罚。通过模糊信息来减轻内部威胁可以降低内部人员获取和破坏信息的可能性。为了有效部署数据屏蔽措施,企业应该利用动态屏蔽技术来实施访问控制,对屏蔽数据集进行审计和监控,并选择提供强大数据屏蔽功能以及行业标准加密和密钥管理实践的知名云服务提供商。 云安全对于数据完整性的重要性 1.保护数据免遭未经授权的访问 云计算的一大担忧是防止访问机密信息。云安全功能(如访问控制、加密和多因素身份验证)在阻止未经授权的个人获取敏感信息方面发挥着重要作用。通过实施这些安全措施,企业可以保护其数据免受泄露,确保其完整性并防止更改或泄露。 2.确保数据的一致性和准确性 在设置中,数据通常由多个用户和应用同时处理。安全协议(例如版本控制和数据同步机制)有助于维护跨位置和设备的数据一致性和准确性。这可确保所有用户都与最新的数据版本进行交互,从而最大限度地减少错误、差异和数据损坏。 3.传输过程中保护数据 数据在云服务、应用和设备之间不断传输。通信协议(HTTPS、VPN)和端到端加密等云安全措施可在传输过程中保护数据,以阻止窃听、中间人攻击和其他可能损害数据完整性的潜在安全风险。 4.启用安全备份和恢复 数据丢失或损坏会对企业产生影响。云安全解决方案通常具有备份和恢复功能,以确保在系统故障、网络攻击或人为失误的情况下能够快速安全地恢复数据。这种方法通过提供恢复数据的方法来帮助维护数据完整性,从而减少停机时间和潜在的数据丢失。 数据完整性的云安全最佳实践 为了通过云安全有效增强数据完整性,企业应实施以下最佳实践:● 使用访问控制(如基于角色的管理和多因素身份验证)来限制对敏感数据的访问。● 在存储和传输过程中使用行业标准加密保护数据。● 使用最新的安全补丁更新云服务、应用程序和操作系统,以防止违规。● 跟踪和审计所有数据活动以检测和应对安全事件。● 通过定期的安全培训,教会员工如何处理敏感数据和识别威胁。● 定期检查云安全性以发现弱点并更新针对新威胁的保护措施。 总结 那么,您准备好在保护数据完整性的同时过渡到云了吗?云安全在释放可能性的同时保护宝贵信息。试想一下。通过实施安全协议,可以告别对数据泄露、未经授权的进入或篡改的担忧。相反,您将有信心根据数据做出业务决策,从而建立利益相关者之间的信任并促进业务增长。不要让忧虑阻碍进步。采用云计算,并制定符合组织要求的安全计划。简化运营,保持领先地位,保护资产和数据。未来在于云,有了云安全措施,您可以达到顶峰,同时确保数据的完整性坚如磐石。拥抱云技术的功能。为业务开辟一个充满机遇的领域。 常见问题 云安全如何有助于维护数据完整性? 云安全机制保护数据免遭访问,确保其一致性和准确性。它们还在传输过程中保护数据并促进备份和恢复过程。所有这些都有助于提高数据完整性。 数据屏蔽对于保护数据完整性有何作用? 数据屏蔽使用伪造或匿名值来隐藏信息。这种做法可以在生产环境中保护详细信息。它还支持数据共享和协作。此外,它还有助于遵守数据隐私法规并降低组织内部的风险。 哪些云安全服务和解决方案可以提高数据的可信度? 有一些选项可以增强云数据安全性,例如云访问安全代理(CASB)云数据丢失预防(DLP)工具、带密钥管理的云加密、云安全态势管理(CSPM)解决方案以及云原生安全信息和事件管理(SIEM)系统。 关键要点 ● 维护数据完整性对于做出明智的决策、满足要求和维护利益相关者的信心至关重要。● 云安全措施保护数据免遭访问,确保准确性和一致性,在传输过程中保护数据并启用备份程序。● 采用访问控制、加密方法、定期系统更新和员工培训等措施对于维护云环境中的数据完整性至关重要。● 数据混淆在保护信息方面发挥着重要作用,可以促进安全的团队合作,确保遵守合规性并降低内部人员的风险。● 利用安全服务和解决方案可以提供功能以及持续监控能力,通过自动威胁检测响应来增强数据完整性保护。
2024年-7月-29日
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主机
2024-7-29
2024年云安全五大现状
虽然自早期采用云技术以来,云安全确实取得了长足的进步,但事实是,当今大多数组织在真正成熟其云安全实践之前还有很长的路要走。这给组织带来了巨大的安全事故损失。研究表明,去年组织遭受的近一半数据泄露源自云端。该研究还发现,去年,平均每个组织因云端数据泄露损失近410万美元。 1.仅仅使用云端并不会提高安全性 人们对云计算存在一个根本性的误解,认为云计算本身就具有更高的安全性,以为只要使用云计算,就能更加安全。问题在于,虽然超大规模云提供商可能非常擅长保护基础设施,但他们对客户安全态势的控制和责任非常有限。很多人认为他们把安全外包给了云提供商,就等于转移了风险。在网络安全方面,我们永远无法转移风险。如果你是数据的保管人,那么无论谁为你保管数据,你永远都是数据的保管人。 2.在混合世界中,本机安全控制难以管理 虽然许多供应商在为客户提供对其工作负载、身份和可见性的更多控制方面做得很好,但质量并不一致。有些供应商做得好,有些则不好。所有这些供应商的真正问题是,除了单个供应商环境的隔离之外,它们在现实世界中很难管理。这需要很多人来做,而且每个云平台的人员都不一样。解决这个问题的唯一方法是拥有一个可以跨所有多个云平台进行管理的安全控制。这是推动将零信任转移到云端的讨论的重要因素之一。无论将数据或资产放在哪里,零信任都能发挥作用,它可能在云端,也可能在本地,甚至可能在终端上。 3.身份管理无法拯救云 由于过于重视云身份管理,而对零信任中的身份组件给予了过多的关注,因此组织必须了解,身份只是云中零信任的一部分。零信任的叙述很大程度上是关于身份、身份、身份的。身份很重要,但我们在零信任的政策中使用身份。这不是万能的。它不能解决所有问题。在零信任模型中,凭证不会自动授予用户访问给定云或网络内任何内容的权限。该策略精确限制了授予特定资产访问权限的内容和时间。通过策略定义零信任访问的核心是将事物划分为“保护面”,因为访问每个保护面的不同类型用户的风险级别将定义将附加到任何给定凭证的策略。 4.太多组织不知道自己在保护什么 当组织决定如何在云中划分保护面时,他们首先需要明确定义他们试图保护的是什么。这一点至关重要,因为每项资产、系统或流程都有其独特的风险,这将决定访问策略和强化措施。事实上,当今大多数组织甚至不一定清楚云中有什么或什么连接到云,更不用说需要保护什么了。例如,研究表明,只有23%的组织对云环境有完全的了解。人们没有考虑他们实际上想要完成什么,他们想要保护什么。这是一个根本性问题,导致组织在没有在此过程中适当设置保护措施的情况下浪费了大量安全资金。 5.云原生开发激励机制失衡 云平台和工具提供的速度、可扩展性和灵活性极大地增强了DevOps实践和云原生开发。当安全性适当地融入其中时,就会产生好的结果。大多数开发组织没有得到适当的激励来实现这一点,这意味着云基础设施和所有基于它的应用在此过程中都面临风险。这说明了在向云及其他领域转向零信任方面也存在问题。太多组织根本没有正确的激励机制来实现这一目标,事实上,许多组织都有不正当的激励机制,最终鼓励了不安全的做法。
2024年-7月-29日
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2024-7-29
云成本优化:最大限度提高效率和节约
云计算彻底改变了企业的运营方式,提供了无与伦比的可扩展性、灵活性和对尖端技术的访问。然而,能力越大,责任越大——尤其是在管理成本方面。云成本优化对于组织在保持性能和敏捷性的同时最大化投资回报率 (ROI) 至关重要。在本博客中,我们将探讨优化云成本的最佳实践和策略,确保您从云基础设施中获得最大价值。了解云成本优化云成本优化涉及一系列旨在减少不必要的云支出同时保持或提高性能和效率的实践。这一过程对于各种规模的组织(从初创公司到大型企业)都至关重要,以确保他们不会在云资源上花费过多。主要目标是在成本、性能和可靠性之间取得平衡。云成本优化的关键策略合理精简资源适当调整规模涉及到将所提供的云资源与应用程序的实际需求相匹配。通常,组织会过度配置资源以避免性能问题,从而导致资源浪费和更高的成本。通过定期分析使用模式和调整资源分配,您可以显著减少不必要的支出。 分析资源利用率:使用监控工具跟踪 CPU、内存和存储使用情况。识别未充分利用的资源并相应调整其大小。 自动扩展:实施自动扩展策略,根据需求自动调整正在运行的实例数量,确保资源得到有效利用。 利用预留实例和节省计划AWS、Azure 和 Google Cloud 等云提供商为长期承诺提供折扣价格。与按需定价相比,预留实例和节省计划可以节省大量成本。 预留实例:购买预留实例,用于长期连续运行的可预测工作负载。 节省计划:选择节省计划,这些计划可以灵活地在一个区域内使用任何实例类型,从而无需承诺使用特定实例类型即可节省成本。 利用Spot实例Spot实例是未使用的云资源,与按需实例相比有很大的折扣。它们非常适合灵活且能够容忍中断的工作负载。 批处理:将spot实例用于批处理作业,这些作业可以停止和恢复,而不会影响整个工作流。 容错应用程序:在spot实例上部署容错应用程序,利用它们的成本优势,同时通过冗余确保可用性。 实施有效的标记和资源管理正确的标记和资源管理实践有助于提高云支出的可见性和责任性。标签是分配给云资源的元数据,有助于对它们进行分类和组织。 标记策略:制定全面的标记策略,包括部门、项目、环境和成本中心的标签。 成本分配:使用标签准确分配成本,启用退款或展示模型,让团队对其云支出负责。 优化存储成本云存储成本会迅速增加,尤其是在大量数据的情况下。优化存储涉及使用正确的存储层和有效管理数据生命周期策略。 存储层:根据访问模式为您的数据选择合适的存储层。对经常访问的数据使用标准或高级存储,对不经常访问的数据使用归档存储。 数据生命周期策略:实施数据生命周期策略,自动将数据转换到成本较低的存储层或在一定时间后删除数据。 自动化成本管理自动化可以帮助识别和消除未使用或未充分利用的资源,确保持续的成本优化。 自动化工具:使用 AWS Lambda、Azure Automation 或 Google Cloud Functions 等自动化工具创建脚本来识别和终止闲置资源。 计划关机:在非工作时间对非生产环境(例如开发和测试)实施计划关机,以降低成本。 监控和分析云支出定期监控和分析云支出对于识别成本节约机会和确保遵守预算限制至关重要。 成本管理工具:利用 AWS Cost Explorer、Azure Cost Management 或 Google Cloud 的成本管理等云成本管理工具来跟踪和分析支出。 自定义警报:针对预算阈值和异常支出模式设置自定义警报,以采取主动措施。 采用多云策略采用多云策略有助于避免供应商锁定,并利用不同云提供商的最佳定价和功能。 价格比较:比较不同云提供商的定价和性能,以确定最具成本效益的工作负载选项。 工作负载分配:在多个云提供商之间分配工作负载,以利用特定的成本节约功能和折扣。 云成本优化的最佳实践 持续改进:云成本优化不是一次性工作,而是一个持续的过程。定期审查和完善您的成本优化策略,以适应不断变化的业务需求和云定价模型。 协作和沟通:促进财务、运营和开发团队之间的协作和沟通。对成本优化目标和策略的共同理解可确保每个人都保持一致并朝着相同的目标努力。 教育和培训:投资教育和培训,确保团队了解云成本优化实践和工具。让您的员工能够做出有助于节省成本的明智决策。 供应商谈判:与云供应商谈判,以确保获得更好的价格和折扣。利用您的使用量和承诺来获得优惠条款。 治理和合规:建立治理框架和政策,确保遵守成本优化实践。定期审计和审查有助于保持问责制并确定需要改进的领域。 结论云成本优化对于组织在保持性能和灵活性的同时最大化其云投资的价值至关重要。通过实施本博客中概述的策略和最佳实践,您可以有效地管理和减少云支出,确保您的云基础设施高效且经济高效地运行。请记住,云成本优化是一个持续的过程,需要持续监控、分析和改进。保持主动性,培训您的团队,并利用正确的工具来实现最佳的云成本管理。 作者:Anuj Bairathi
2024年-7月-29日
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