京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2014年我国云计算行业前景分析_数据分析师行业前景分析
云计算""""="" width="" ""551""""="" height="" ""308""""="">
2013年我国云计算规模不断扩大,年增速远超国际水平,创新能力显着增强,产业链的构建速度明显加快。2014年我国云计算将从发展培育阶段步入快速成长阶段,新的产业格局将会形成。
云计算能够使用虚拟机完成业务集中化管理,因此多数企业选择云计算的初衷是节约运营成本。而云在发展的同时,围绕着它的安全环境却在不断发生变化。这对于云的安全关注点已从原来的端点安全,逐渐转移到了交付的应用程序、数据和用户体验上。这就要求我们在享有云提供的信息完整、开放、良好用户体验等优势的同时,更要保证数据的安全。若没有安全的保障,云应用的价值不仅大打折扣,反而有可能带来灾难。
云计算发展赖于消除数据安全隐患,那么如何让云计算或者说云技术远离数据安全的隐患呢,要应对各种复杂多变的环境必须建立起系统化的有效防护体系。
数据防护是核心
人们对于信息安全的关注通常从设备和链路,以及防护、阻截等的角度考虑的较多。其实内容或者说数据本身的安全防护才是核心。云计算环境下尤其如此,卫护好数据本身的安全才能够真正实现安全。
基础管控是关键
将近六十个保护最重要资产的安全基础控制,是包括云环境在内的所有信息安全的关键。必须得到确认以确保云技术对您的系统、业务和操作符合安全控制。
安全责任要厘清
很多用户都会认为,云服务供应商应该对数据承担责任,而供应商却易责怪客户自身措施不得力。据调查显示,超过三分之一的客户仍然期望其软件即服务供应商保护应用程序和数据的安全。其实手段是重要的,如何有效地运用手段同样重要。只有供求双方各自承担起自己应尽的安全责任才是无懈可击的根本保证。
评估工作须做好
从传统互联网向云上迁移时,在获得共享性和降低成本等好处的同时也面临了更复杂的生态环境。必须对安全漏洞进行评估,确保所有控制都到位且运行正常。同时,在选择云服务供应商之前也需要做好调研工作,需要掌握该服务商传播那些与物理安全、逻辑安全、加密、更改管理和业务持续性以及灾难恢复等属于同类型控件的能力。
加密应该更普遍
这里说的加密,不仅仅是终端到终端加密,而且还包括在将数据转移到云中前,能够在企业内部加密数据。云供应商需要制定强大的加密解决方案,以让企业确保其数据的安全性。
异常检测宜尽早
如果攻击者获取了账户信息,即使是机密也于事无补。所以,云供应商必须部署良好的异常检测系统,并与客户共享这些系统的信息和审计记录。使用不同的工具来确保云供应商满足客户的需求,这是一种分层的办法。
构建日志更重要
对管理访问日志保持审计是非常重要的,即有一定量的日志信息可以主动提供给所有需要追踪的企业来进行各种分析。但大多数小型云服务没有提供这种信息。
风险控制有计划
应制定一个正式的风险缓解计划,包括风险的文件、对这些风险的响应、教育和培训等。还应该看看弹性需求制订一个弹性计划,若想在一场灾难或攻击事件中迅速恢复的话,谨慎确保工作负载可以随时恢复,以及把业务连续性的影响降到最低,这个计划是很重要的。相关数据分析文章:http://cda.pinggu.org/
安全服务利用好
独立的安全服务咨询、托管等各类服务提供者已经逐渐发展起来,利用好这些专业化的机构或服务商,实行长效的防护乃至事前积极的监测保护,既减轻自身的压力与固定开销,也能够更加主动。
混合模式颇有效
采用与提供混合的安全服务模式,将云的服务与预置的服务混合起来,多种模式同时进行,一方面有助于减轻压力,另一方面以组合增加了防护的变量,使防护更为行之有效。
云安全不是短期问题,云计算想要继续和长期发展,数据安全问题绝不容小视,数据本源的安全防护是最重要的。所以在采用云技术的同时,采用具有针对性且能灵活应对的加密技术进行核心数据防护应是一个有效的选择。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25