
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
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08