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从超大规模到混合：释放云的潜力 当今的云计算市场由许多提供各种基础设施和平台服务的全球超大规模提供商主导。这些提供商无需投资或构建内部部署IT架构，使企业能够快速轻松地扩展计算和IT资源，以满足其工作负载和用户需求。2024年全球公共云支出将激增，超大规模提供商的受欢迎程度似乎不太可能在短期内下降。目前，三大超大规模提供商占据了公共云市场的66%，它们正在进行数据中心建设和升级计划，以满足未来几年预期的市场需求增长。然而，尽管超大规模企业提供了大量好处，但并非所有事情都适合或适合公共云。在制定云战略时，组织需要仔细评估其安全性和合规性需求，以便了解如何最好地利用公共云。 掌握超大规模 在正确的时间、正确的地点使用超大规模处理器将是一个非常引人注目的主张。除了提供按使用付费的按需IT资源和云托管服务之外，他们还提供一系列工具和服务，旨在帮助组织管理其云环境的关键方面，从数据存储和安全到监控和报告。对于内部云专业知识有限的组织来说，这大大降低了管理和保护云中数据的挑战。话虽如此，组织在将任何工作负载迁移到公共云之前，需要考虑其数据安全、隐私和数据主权需求。对于在法律、金融或医疗保健领域运营的组织来说尤其如此，这些领域必须遵守严格的合规性和安全性要求。好消息是，对于想要超越传统本地数据中心并利用云的变革力量的组织来说，有多种选择。这些包括私有云和混合云模型，这些模型可以根据安全性和合规性需求将工作负载转移到不同的环境。 混合云的好处 混合云非常适合需要启动定制控制以满足监管要求的组织，它可以根据合规性、策略或安全要求容纳数据和工作负载。混合云和多云模式使组织能够“混合搭配”私有云和多种公共云服务，从而提供两全其美的替代方案，使组织能够管理敏感数据并保留对其访问和存储位置的控制。此外，部署多云环境所带来的地理冗余意味着任务关键型组件可以分布在多个数据中心，以减轻停机风险并优化备份和恢复策略。采用混合云方法可带来一系列好处，确保每个工作负载都可以托管在最合适的执行地点。例如，超大规模公共云可用于满足大规模需求，而合规性要求则不那么敏感。同时，本地基础设施或私有云用于处理以安全性、弹性或灾难恢复为首要任务的工作负载。好消息是，一些超大规模提供商提供其公共云服务的本地版本。混合和多云模型提供了两全其美的替代方案，使得管理敏感数据并保留对其访问和存储位置的控制成为可能。应对挑战为了优化他们的云采用策略，并确保他们设计出最适合他们需求的架构，组织首先需要对他们的工作负载进行详细的评估，以确定采用哪种云组合。权衡哪种云选项最适合哪种工作负载并不总是一件容易的事。理想情况下，组织应利用云采用框架来帮助确定影响其云战略决策的整体安全性和业务驱动因素。这些框架使组织能够识别和减轻风险并确保合规性，从而更容易自信地推进其云采用计划。由于每种基础设施策略都有独特的要求，包括量身定制的安全措施，因此利用云安全专业人员的专业知识对于确保采取适当的安全措施也将被证明是无价之宝。同样，组织将能够更深入地了解如何以统一且成本/性能优化的方式最好地协调其本地、私有和公共云。 充满信心地前进 通过优先考虑安全性、合规性和战略采用，组织将能够定义云策略，从而可以利用超大规模服务，同时适当地保护其数据和运营。通过采用整体方法考虑如何最好地保护其云托管应用程序和不同环境之间传输的安全数据，组织将能够利用超大规模提供的可扩展性、灵活性和增强功能，而不会引入不必要的风险。 -
一夜飙涨389亿，京东离不开云计算？ 日前，京东公布了2023年第四季度及全年财报。财报显示，第四季度净营收为3061亿元，同比增长3.6%；归属于普通股股东的净利润为34亿元，2022年同期净利润为30亿元；2023年净营收为10847亿元，较2022年增长3.7%；归属于普通股股东的净利润为242亿元，2022年净利润为104亿元。拿下今年春晚独家合作权的刘强东，再创万亿年营收。当晚美股股价从盘前涨超11%、盘中涨近20%，最终收涨16.18%，市值一夜飙涨54亿美元（约合人民币389亿元）。百亿身价的京东宣布要在市场上买下10%的自己（按照大约300亿美元流通市值计算），其会在三年内最多回购30亿美元。 混合云+AI 在众多板块中，京东ToB业务表现其亮眼，全年服务收入达2134亿元，同比增长17.8%。而这份功劳，有京东云一份。京东云一直有自己的“打法”，那就是“AI+云计算”的云智能全价值链产业赋能新战略。京东云将与京东AI业务深度结合，推动产业互联网。从“上云”那一刻开始，京东云便生长在混合多云的环境中。立足混合云+AI的京东云，在2021年发布了行业首个混合多云操作系统“云舰”。云舰将混合多云的管理推向前所未有的操作系统级别，可全面兼容全球范围各类基础设施，实现混合基础设施最全面最彻底的管理与调度。去年7月，云舰升级到了3.0版本。该版本拥有更加极致的稳定可靠性、更丰富更开放的生态、更先进的计算池化技术、更广泛兼容的多云多芯多活，可以更好的满足产业各类数字化转型的需求。它也成为了行业首批通过中国信通院混合云综合能力评测，位列最高等级。 江湖气的京东 除云舰3.0外，京东云还推出了更适合产业“体质”的言犀大模型。京东云不强调“通用”，而是用自家数据训练自家模型，即融合了70%通用数据与30%数智供应链原生数据，专注于解决真实的产业问题。同时，为了降低使用门槛，京东云基于言犀大模型解耦出的底层能力，推出了言犀AI开发计算平台。在言犀AI开发计算平台上，之前需要10余人的科学家团队工作，现在只需要1-2个算法人员，且可完成从数据准备、模型训练到模型部署的全流程，训练效率提升2倍，推理提效6.2倍，成本节约近90%。多快好省的京东，实现了真正的MaaS。第十四届全国人民代表大会第二次会议上，京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏今年提交了多份提案，其中包括“鼓励国产算力软硬协同，支持大模型创新与应用”；“要以国产化算力底座推动新质生产力发展”等。曹鹏表示，京东云基于多年在多个产业中的“摸爬滚打”，构建出以先进计算体系为代表的新质生产力，并已广泛应用于互联网、金融、政务、能源、交通等领域，为千行百业不同需求的客户提供更加安全稳定、超强性能、极致降本的产品和服务。一身“江湖气”的京东云扎深产业，不做“浮云”。 写在最后 如果说电商是京东的第一战场，那么云计算便是它的第二战场。在这个战争上，京东毫不畏缩。前几日，继阿里云宣布“史上最大力度”降价后，京东云直接硬钢，承诺比特定云厂商在其最低实际成交单价基础上再低10%，并喊出“随便降，比到底，买贵就赔”。一直以来，京东云是京东所有业务中的“小透明”，其存在是为了更好服务其他业务。后来，京东云又作为上市助推器，与京东数科合并，但后者上市遥遥无期，前者也没什么存在感。然而每次云厂商的博弈，京东云却从未缺席。京东离不云，就像鱼离不开水。“江湖气”十足的京东云必将在这场“华山论剑”中，不落后于人。 -
云数据存储的五大风险 云数据存储的五大风险 将数据存储在云存储库中很有意义，也有很多好处。然而，任何将重要数据迁移到云服务的决定都会带来一些风险。 无论是数据丢失、缺乏隐私还是网络攻击，存储管理员在迁移之前都必须仔细考虑云数据存储风险。管理员应在云存储安装期间和之后定期检查这些风险。数据机密性、完整性和可用性至关重要。 未经授权访问数据 访问基于云的数据和系统通常需要互联网连接。只有经过批准和验证的用户才有权访问数据。基于角色的访问由用户的位置和活动决定，有助于防止未经授权的访问。理想情况下，身份验证至少具有两个授予访问权限的因素，可以保护数据免受潜在的破坏。与访问相关的活动的加密也可以保护数据。 数据丢失 当用户将数据和系统托管在云服务中时，其仍然负责数据保护，这可能会限制用户对数据的控制。生成关键数据的额外副本，并将其存储在另一个存储平台中，最好是不同的数据中心。混合布置也是一种选择。用户将关键数据存储在本地，例如NAS设备和云存储库中。这使用户能够从NAS设备本地访问关键数据，并在云中托管该数据的备份。仔细审查云服务提供商的服务级别协议。了解其规则，谁负责数据保护。实施数据保护策略，以最大程度地降低云数据存储风险。本文档为用户如何创建、存储、访问、更改和删除数据建立了指导方针。根据欧盟GDPR的规定，数据保护也是一项重要的监管要求。任何访问欧盟成员国生成的数据的组织都必须遵守GDPR。 云中的安全 尽管近年来云存储安全性有所提高，但对静态和传输中的数据进行加密仍然很重要。建立气隙以进一步保护数据。一些云供应商提供气隙，而磁带存储是另一种常见的选择。 数据隐私的损失 未经授权的访问是最大的云数据存储风险之一。这可能意味着隐私的损失，尤其是个人身份信息和个人健康信息。例如，HIPAA法规在联邦法规第164部分中有具体要求，以确保管理员建立和维护数据隐私。 网络攻击和违规 随着网络攻击的频率和严重性增加，，例如网络钓鱼和勒索软件，在云服务中存储数据的用户必须确保与现场存储相同的网络安全保护。寻找能够提供最直接的用户控制的产品。云安全产品的示例包括： 检查点Cloud Guard。支持多云环境以及大多数主要云平台。 云通道层。使用IaaS支持云服务器和容器。 Symantec云工作负载保护。支持所有主要云平台并提供资源可扩展性以支持不断变化的用户需求。 -
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。 -
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。 -
如何通过无缝跨云数据共享打破孤岛？ 在当今的多云世界中，标准化就像跨云数据共享的转换器，确保不同的云平台可以读取数据并实现无缝交换。假设在全国各地有多个办事处，每个办事处都有不同的安全系统、办事处经理和营业时间。但需要从任何位置安全地访问企业文件，这就是跨云数据共享的挑战。由于每个云提供商都充当单独的办公室，因此访问所需的所有文件会变得困难。此外，拥有多个具有不同访问点的办公室会使我们容易受到入侵和数据泄露的影响。虽然办公楼内可能存在需要特殊访问权限的禁区或安全室（存储受复杂隐私法规约束的数据），但每栋办公楼的安全级别是否都相同？幸运的是，存在解决方案可以确保他们做到这一点。让我们深入探讨企业由于跨云数据共享而面临的典型障碍，以及一系列可能的解决方案，以帮助您获得实时洞察力。 多云数据管理的挑战 在多云环境中，数据分布在不同的云平台上，存储解决方案和管理工具也各不相同。这种分散的框架可能导致数据所有权分散、可见性有限和数据孤岛。数据孤岛阻碍企业全面了解其数据。数据孤岛导致数据集不完整且不一致，这意味着一个部门可能会访问错误或过时的信息。这阻碍了生成全面的实时洞察、促进协作和做出数据驱动决策的能力。事实上，研究发现，76%的受访者承认数据孤岛阻碍了跨部门交流。此外，企业使用的每个云提供商都代表着另一个安全问题，每个云都是一个潜在的入口点。网络扫描是网络犯罪分子识别暴露入口点的常用方法。许多人使用一种称为端口扫描的技术，这与审计人员查找易受攻击的网络区域的方法相同。然后，攻击者瞄准云平台之间的漏洞或错误配置，渗透到企业的整个云环境中，可能对企业的财务和声誉造成灾难性的损害。多云还意味着很难全面了解潜在的安全风险，也很难确保在所有地方都实施一致的安全策略。由于数据孤岛以及每个云提供商都有自己的安全协议和配置，这种情况进一步加剧。报告发现，69%的组织由于不同公共云平台上应用安全性的配置方式不同而遭遇数据泄露或暴露。跨云数据共享的另一个重要问题与数据隐私法规有关，企业必须遵守适用于其业务类型、数据位置和访问数据的用户的法规。确保跨多个云位置的合规性会大大增加数据治理流程的复杂性，这意味着需要额外的资源和专业知识来管理跨不同区域的合规性。对于拥有大量IT团队的大型企业来说，保持合规性可能是一个相对容易的挑战。然而，对于可能没有内部IT团队的初创企业和小型企业来说，要适应不断变化的法规，他们可能需要将有限预算中的大部分花在专家云架构师身上。 跨云数据共享解决方案 虽然多云方法确实存在挑战，但随着越来越多的企业开展国际合作、建立在家办公计划以及外包具有特定专业的项目，IT团队共享数据至关重要。以下是他们可以安全地做到这一点的方法。 跨云平台的标准化 简单来说，标准化就像是跨云数据共享的翻译器，确保不同的云平台可以读取数据并实现无缝交换。这样就无需为每个云环境编写复杂的自定义代码或数据转换流程。国际标准化组织等组织为企业提供独立的、非政府的和全球性的标准。例如，可以查找和购买有关行业顶级标准的信息。ISO/IEC23894:2023指导用户如何开发、生产、部署或使用使用AI的产品、系统和服务。遵循标准化数据结构有助于实时数据分析、消除瓶颈并避免数据共享延迟或中断。更重要的是，标准化数据简化了数据管理，使跨多个云环境实施一致的数据治理策略更加容易。 集中式数据湖 为了充分利用多云环境，企业应将数据整合并集中在单个数据库或数据湖中。由于这些存储库可以保存和处理大量结构化、半结构化和非结构化数据，因此非常适合跨部门协作。为了实现数据源的灵活性，可以实施“读取时模式”方法。这意味着在分析期间定义数据结构，而不是预先强制执行模式。但是，集中式数据湖可以配置为近乎实时地处理数据。考虑预处理步骤来准备非结构化数据以便更快地进行分析。这可能涉及事先提取相关特征或元数据。然后，可以近乎实时地分析预处理的数据以及结构化数据流。这就是人工智能数据目录的作用所在：它们作为数据湖的搜索引擎，使用人工智能和机器学习来：● 自动扫描和分类湖内的数据，使得查找和理解相关数据集更加容易。● 识别并解决潜在的不一致性，例如重复或丢失的数据，确保分析的准确性和可靠性。● 追踪数据集的起源和演变，为分析提供有价值的背景信息并确保法规遵从性。通过利用具有AI驱动目录的数据湖，企业可以获得解决跨云数据共享障碍的强大解决方案。数据湖将信息集中化，而AI目录则解锁数据，使其变得易于理解和值得信赖。 第三方数据共享平台 第三方平台允许企业将其各种云环境连接到平台，从而实现安全且受控的数据交换。此中央枢纽简化了跨云协作，使跨云环境的部门能够轻松访问和共享数据，从而促进协作和知识共享。此外，拥有集中的数据焦点可以简化数据治理任务，如访问控制、合规性监控和审计跟踪。因此，随着更快、更高效的数据共享成为可能，此外，一些平台还提供可视化工具，如内置仪表板。企业可以一目了然地了解数据，并快速响应市场趋势和机会，从而提高整体敏捷性。市场上有各种各样的平台和工具，包括数据集成平台以及支持多云的云数据仓库。让第三方提供内置报告等功能、提供详细的审计跟踪并采用静态和传输中加密等强大的安全协议可以减轻小型IT团队和个人的负担，但确保您的合作伙伴值得信赖至关重要。选择正确的平台和工具取决于企业的具体需求和预算，因此企业应该考虑支持哪些云提供商、他们提供的安全功能以及平台是否可以随着业务扩展。 总结 当前的多云方法对企业来说是一个挑战。分散的信息被锁在多个云环境中，导致无法获取实时见解，并增加了合规性和法规方面的问题，更不用说，众多的入口点增加了黑客的攻击面。然而，企业并非束手无策。通过跨平台标准化数据格式、实施具有强大数据目录的集中式数据湖以及利用第三方数据共享平台，隧道尽头就会出现曙光。这束光可以帮助企业打破数据孤岛并释放其信息的真正潜力。 -
2024年值得关注的十大云安全企业 2024年值得关注的十大云安全企业 在当今竞争激烈的环境中，每个组织都倾向于迁移到云，强大的云安全是首要任务。随着新的、更微妙的威胁出现，为了确保数据和业务应用的安全，企业必须与值得信赖的云安全企业合作。本文将重点介绍2024年值得关注的十大云安全企业，这些企业将提供独特的解决方案和最佳技术来确保云环境安全。 1、Palo Alto NetworksPalo Alto Networks是网络安全领域的全球领导者，以其全方位的云安全产品而闻名。Prisma Cloud平台提供广泛的云安全和合规功能，例如识别威胁、管理风险和保护工作负载。2、Crowd StrikeCrowd Strike是端点保护和威胁情报领域的领先企业。其云原生安全平台Falcon包括端点检测和响应(EDR)、威胁搜寻和恶意软件防护。3、ZscalerZscaler专注于安全访问服务边缘(SASE)解决方案，提供安全的互联网和Web网关服务。其云安全平台可确保无论用户身在何处都能安全访问应用和数据，从而增强远程工作安全性。4、CiscoCisco通过其SecureX平台提供一套强大的云安全解决方案。Cisco的产品包括云原生安全、零信任和安全访问，可帮助组织有效保护其多云环境。5、MicrosofMicrosoft是云安全领域的重要参与者，提供一套云原生安全解决方案来保护组织的Azure环境和应用。其Azure安全中心提供高级威胁防护、安全态势管理和合规性监控功能，帮助组织自信地保护其云工作负载和数据资产。6、亚马逊网络服务（AWS）AWS是一家领先的云服务提供商，提供一套强大的安全服务和功能，帮助组织保护其云基础设施和应用程序。其AWS Security Hub提供集中式安全管理、威胁检测和合规性监控功能，使组织能够在云中保持强大的安全态势。7、Check PointCheck Point是一家知名的网络安全解决方案提供商，提供一系列云安全产品，保护组织免受网络威胁。其Cloud Guard平台提供高级威胁防御、网络安全和合规性自动化功能，帮助组织轻松保护其云环境和数据资产。8、FortinetFortinet是网络安全领域值得信赖的品牌，提供一系列云安全解决方案，保护组织免受网络威胁。其Cloud SOC平台提供云访问安全代理(CASB)功能、数据丢失防护(DLP)控制以及威胁检测和响应功能，帮助组织有效保护其云应用和数据资产。9、Trend MicroTrend Micro是云安全领域的全球领导者，提供全面的安全解决方案，保护组织免受网络威胁。其Cloud One平台提供统一的云安全管理、工作负载保护和威胁情报功能，使组织能够跨多个环境保护其云部署。10、McAfeeMcAfee通过其MVISION Cloud平台提供全面的云安全解决方案。MVISION Cloud为云服务提供高级数据丢失防护、威胁防护和合规性管理，确保跨SaaS、IaaS和PaaS环境的强大安全性。总结随着组织继续采用云计算来推动创新和敏捷性，云安全的重要性怎么强调也不为过。通过与值得信赖的云安全企业合作，利用创新的解决方案和技术，组织可以有效地保护其数据和基础设施免受云中的网络威胁。 -
适合初学者的7种良好云存储策略 由于我们不断创建数据，因此存储数据的成本可能很高。云存储可帮助企业节省时间、降低成本并简化流程。从处理日常问题到简化功能，它可满足所有需求。当企业知道如何有效使用云存储时，云存储将为企业提供最佳服务。优化云存储可增强安全性、消除漏洞并支持高效运营。考虑到所有这些，这些策略可以帮助组织蓬勃发展。 如何选择云存储解决方案 了解业务需求将帮助找到适合用户的云存储选项。分析客户对云的期望操作类型和性能。选择具有满足这些期望的速度和资源的存储选项。预算也是一个因素。选择云存储解决方案时，请注意超额费用。业务开展的时间越长，数据存储量就越大。在合适的时间升级数据存储，可以避免昂贵的超额费用。选择云服务时要灵活。避免将自己锁定在单一云服务提供商。这会降低未来的灵活性，使得更换供应商的成本高昂且几乎不可能。分析合同条款并规划退出策略，即使它们是假设的。在需要时有能力离开。使用容器化和抽象层来确保数据保持可移植性。 正确管理数据 命名数据的方法有很多种，尤其是存储桶和对象名称。选择的方法应该在整个云存储解决方案中保持一致。文件命名的一致性使文件易于检索、共享、编辑和分析。此外，定期备份数据，所有云资源都应备份。这样可以确保即使系统出现故障，存储数据也受到保护。如果数据损坏、意外删除或出现安全漏洞，也会受到保护。 最大程度提高可用性并最大程度减少停机时间 正确设置云存储安全，不要因为错误的权限设置而让敏感信息处于危险之中。避免使用不符合要求的默认配置或处理不当的安全措施。此外，始终保持存储可访问，并制定备份计划以应对中断。业务运营需要一致的云服务，让您在必要时访问重要数据。通过在不同位置构建强大的基础设施、备份系统和数据存储设施来实现这一点。另一种最大化可用性的方法是监控云存储接收的流量。根据每秒操作数、带宽和缓存控制来评估流量。确保通过在一天中不太繁忙的时间进行更新、最大化带宽限制和快速处理错误来最大限度地减少攻击。 优化数据传输 数据传输速度是指在不同位置之间传输文件的速度。对于大型数据集，传输速度非常重要。为了提高数据传输速度，请使用以下三种技术：● 优化云存储网络设置。● 使用内容分发网络或CDN。● 实现高效的数据压缩。上传数据时，不要中断连接，相反，要等待数据上传完成。确保在通信中断或中断的情况下，上传可以从中断的地方继续。 维护云存储 不要让云存储环境变得臃肿。并非所有内容都需要存储在云中。消除冗余、过时或琐碎的内容。任何过时的文件都可以被取出并存储在其他地方，以提高生产力、降低风险并提高速度和准确性。毕竟，组织良好的云环境可让用户轻松找到信息。随着企业的发展，它将需要更多的存储空间。通过清理云存储并删除冗余数据，充分利用这一确定性。不要存档需要删除的内容。相反，销毁信息并将其全部删除。 保护云存储架构 您应该监控云架构是否存在安全风险。如果发生数据泄露，请立即采取行动执行安全法规并采用加密技术。还应该定期进行云存储审查，并运行分析程序以支持强大的云存储解决方案。另一项安全措施是限制访问控制。请谨慎授权访问云存储。使用不同的安全级别，不要向匿名用户授予权限。注意谁在云存储中拥有管理权限。明智的做法是将访问权限保持在最低限度，并定期检查以确保它们保持最新状态。人为错误可能导致安全问题。确保员工接受过云存储方面的培训，以避免配置错误和访问控制不足。投资培训合格人员，确保他们了解最佳实践，包括遵守云数据存储法规。 兼容性程序和沟通路线 您可能偶尔需要将数据迁移到其他云提供商或系统。为了成功迁移，请确保已定义传输协议和程序。自定义数据传输方法并定期测试，监控传输以确保维护安全性。此外，还可以将云存储与本地系统或其他云服务集成。为此，必须始终使用高级数据互操作性解决方案。建立清晰的沟通路线，简化工作流程。 -
中国智能手机市场迎来新格局：华为出货激增攀升至第二，苹果跌出前五 根据市场研究机构IDC的最新报告，2024年第二季度，中国智能手机市场出货量达到了7158万台，同比增长率达到了8.9%，显示出市场的持续增长态势。在众多厂商中，华为的表现尤为引人注目。其出货量同比大增50.2%，市场份额也从一年前的13.1%迅速攀升至18.1%，仅以微弱差距落后于vivo的18.5%，显示出华为在市场中的强劲竞争力。一年前，华为的市场份额还排在OPPO、vivo和荣耀之后，但在今年第一季度，华为已经成功跃升至并列第一的位置。进入第二季度，华为继续保持高速增长的势头，按照目前的趋势，华为有望再次成为中国智能手机市场的领头羊。 与此同时，OPPO和荣耀的出货量却出现了下滑，以15.7%的份额排在第三。分析认为，尽管外部环境的制约因素不断加强，但华为的供应链能力却持续得到改善。特别是在4000元人民币以上的高端市场，华为正在逐步缩小与苹果的差距。这一市场动态不仅反映了华为在技术创新和市场策略上的成功，也预示着中国智能手机市场的竞争格局正在发生深刻的变化。值得一提的是，苹果手机份额在这份报告上跌出了前五，进入“其他”序列。