京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,谁能保障互联网安全
网络安全事件近期频发,网络安全警钟再次响起。互联网企业应如何保护数据安全?
5月27日下午到夜间,很多用户发现自己的支付软件无法登陆,故障2.5个小时;28日,国内最大的旅游在线预定网站也出了问题,故障时间长达12小时。两家企业均是互联网行业中的佼佼者,出现如此问题,显示出网络安全和稳定遭遇严峻挑战,在当下“互联网+”热潮中,网络安全和稳定更应该引起高度重视。随着这几年互联网、移动互联网的发展,我们每个人都实实在在的感受到了方便快捷的互联网的服务,但是这几天的事情告诉我们,在方便背后是黑色危机。
互联网与生活
对大多数人而言,用手机查看账单,看看水、煤、电缴费,看看信用卡还款情况,看看理财账户的收益,都是方便快捷的方式。而在数千里之外的一次施工,就可以让一切中断。隐私暂且不说,软件托管的资金、理财都是真金白银。网络出点问题也好,服务器有点麻烦也罢,你的钱就会成为一笔糊涂账,这是很可怕的。
同样,现在很多人都依靠网上预订行程。出行从订机票、出发车辆送机场,到落地对方城市车辆接到酒店,再到酒店住宿,返程机票,车辆接送,几乎拥有一整套服务。然而网络出现问题,很多预订了行程的客人就会出现各种问题,因为网络或者服务器的问题,机票没出,车辆没订,酒店没订,或者时间拖延,出行者就会遇到大麻烦。
我们的生活已经与互联网,移动互联网紧紧联系在了一起,互联网就像空气一样必不可少。具有行业主导地位的互联网公司对于个人的重要性不亚于银行、电信这些关系到国计民生的国企。他们出点问题,就会是社会性的大问题。
如果用一句话来总结:此次事件损失是惨重的,教训是深刻的。如何对此类事件有所防范,成为各大互联网企业与用户共同面对的问题。有个生僻词从今天开始就会成为热门词汇—灾备。
什么是灾备?
一般来说,灾备可以分为数据级、应用级和业务级三个级别,可能大多数人对这三种级别的灾备都不是很了解,那么下面我们就来具体的了解一下这三种灾备。
数据级灾备主要关注的就是数据,就是在灾难发生之后,可以确保数据不受到损坏。对于级别较低的数据级灾备来说,可以将需要备份的数据通过人工的方式保存到异地实现。如将备份的磁带(盘或光盘)定时运送到异地保存就是方法之一。而较高级的数据灾备方案则依靠基于网络的数据复制工具,实现生产中心不同备份设备之间或是生产中心与灾备中心之间的异步/同步的数据传输,如采用基于磁盘阵列的数据复制功能。
应用级灾备是建立在数据级灾备的基础上的,对应用系统进行复制,也就是在异地灾备中心再构建一套应用支撑系统。支撑系统包括数据备份系统、备用数据处理系统、备用网络系统等部分。应用级灾备能提供应用系统接管能力,即在生产中心发生故障的情况下,灾备中心便能够接管应用,从而尽量减少系统停机时间,提高业务连续性。
业务级灾备是最高级别的灾备系统。它包括非IT系统,所以当发生大的灾难时,用户的办公场所可能会被损坏,用户除了需要原来的数据以外,还需要工作人员在一个备份的工作场所能够正常地开展业务。
金融业的信息系统标准一直有明确的监管要求,而且严于其他行业。我国金融行业标准中的《银行业信息系统灾难恢复管理规范》对灾难分级、恢复时间有详细规定。中国银监会印发的《商业银行数据中心监管指引》也已经明确,总资产规模一千亿元人民币以上且跨省设立分支机构的法人商业银行,以及省级农村信用联合社,应设立异地模式灾备中心。
选择具有灾备系统的互联网公司
据记者采访的多位网络安全技术专家介绍,目前,不少普通的互联网企业并没有灾难备份,对用户而言,选择具有灾备系统的互联网公司显得尤为重要。
江淮云信易通公司则表示,通过云计算技术可以低成本地实现多个数据备份及快速恢复,并进行更严格的云上权限管理。如果没有完善的数据可靠性机制保障和安全防御能力,对互联网公司而言意味着致命性打击。
据了解,信易通是一家数据公司,和中国金融电子化公司(中国人民银行软件开发中心)签订灾备协议,为中小企业制定数据灾备方案,所有的数据由中国人民银行电子化公司备份传输到北京,提供数据级和业务级的灾备,安全性很高。
以前,自建灾备中心往往需要建设基础设施和全部的应用系统的硬件软件,覆盖全部应用系统数据的实时数据传输,应用管理,这个建设周期很长,而且成本高、见效慢。
相比之下,信易通的云灾备中心基础设施可以共享中小金融机构灾备服务中心的机房,网络可以实时通信,网络安全设备监控设备共享,数据层面可以共享虚拟化云存储,应用层可以根据每个金融机构不同需求在平时的时候可以分配一定的计算资源、存储资源。这样对比下来,采用云灾备服务中心最明显的特点就是投入成本更少而见效更快了。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09