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云端数据加密的七标准

一些目光长远的企业期望利用现代化技术,有机会重新定义其数据保护策略,同时在这个过程中将安全由一项必要的保护措施转变成一个业务推动因素。为了做到这一点,必须考虑下列七加密标准。 问一下自己:贵企业里面有多少比例的数据是真正的敏感数据?贵公司的信息绝大多数很有可能出现在时代广场的广告牌上,不过造成的影响极小;某人生日派对的策划文档根本不需要予以加密。 ? 充分利用安全技术,找出企业里面的敏感内容,并使用加密作为针对风险特别的事件的一种补救工具。 与云端加密有关的挑战归因于三现象:云端数据急剧增加,现代用户的预期要求比较高,以及保留原生云功能具有的重要性。从2014年到2015年,我们目睹存储在公有云应用程序中的文件数量增长了10倍。 最后,正如我们已经讨论的那样,一刀切的加密会在云端带来复杂性,具体表现为影响搜索和报告功能。 第六个标准:自适应架构。 ?

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投稿 | 云端数据简报: 大数据云端过渡

混合数据源的重心正在朝云端偏移。十五个月前,Tableau Online 客户的云端环境混合数据源连接与本地环境混合数据源连接一样多。 《云端数据简报》样本中的趋势揭示了三个发展动向,它们会影响分析和可视化未来将使用什么样的数据。 1. 数据重心将向云端偏移。 数据重力表示数据在服务和应用程序方面的影响。 如果您的数据存储在云端,您很可能希望自己的数据工具(从处理到分析)也能在云端运行。现在,数据重心集中在云端,集中程度在未来只会进一步增强。 构建数据生态系统的组织应将工作重心放在云端工作流程上,以确保系统已做好应对数据重力改变的准备。 2. 在向云端迁移的过程中,混合数据技术对企业经营至关重要。 如果只有部分数据可以迁移至云端,或者您想循序渐进地迁移数据,混合数据选项让您可以灵活应对云端托管和本地环境之间的矛盾。

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    马化腾:未来互联网是用人工智能在云端处理大数据

    他表示,“互联网+”的第一要素就是云。云不仅仅是数据中心,而且包含着互联网+、信息能源的发展趋势。 马化腾认为,传统企业以前是触网,现在是触云。 越来越多的传统企业不仅仅只是使用互联网,而且开始拥抱互联网,成为未来互联网的有机组成部分。许多新形态的企业都是从网上出生,在云上生长,基于云架构来设计商业模式。 腾讯为什么要做云? 分享经济中发展较为靠前的一些领域,比如交通出行、房屋、快递等,其核心模式就是把生产力云端化,把社会中的资源通过云端共享。 互联网企业分工也在逐步精细化。 他以腾讯上个月收购的芬兰游戏提供商Supercell为例,阐述了企业社会化分工和云端生产所能达到的生产效率的优势。 3、马化腾还认为,未来大部分的科技创新都会用云的方式来体现。 不管是地理位置信息LBS,还是人工智能、物联网、无人驾驶也好,后台核心都是云端的大脑。未来互联网行业就是利用人工智能在云端处理大数据

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    互联网+时代,云端部署如何才能不将就?

    互联网+时代,云端部署如何才能不将就? 互联网+,云服务前景无限 今年两会,国家总理李克强在政府工作报告中首次提出,“制定‘互联网+’行动计划,推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合,促进电子商务、工业互联网互联网金融健康发展 如今的云服务凭借领先的时代意识和高效的数据处理能力证明了其难以比拟的价值和意义,各方数据也不断展示出惊人的增长速度。 当前,行业内市场争夺战日趋激烈,那些想要站稳阵地的企业如果想通过云端部署来访问信息、获取技术资源和运营支持,实现互联网+时代背景下的成功转变,他们需要重新审视他们的底层网络和通信基础设施。 只有稳定、灵活、安全的架构,才能保障云端服务的正常运行。

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    云端数据库是有哪些类型?云端数据库特点有哪些?

    大型企业有用到云计算,自然就少不了要使用云端数据库,毕竟要储存的数据量还是很大的。特别是对于公司的机密文件以及数据,要做到百分百的安全。而且云端数据库不同的产品所要用到的数据库也不一样。 那么云端数据库是有哪些类型?云端数据库特点有哪些? 云端数据库是有哪些类型 云端数据库一般是有两种类型,一种是关系型数据库,一种是非关系型数据库。 甚至还有数据库一体机以及企业分布式数据库等。 云端数据库特点有哪些 1、云端数据库创建实例的速度是很快的,只需要用户选择好所需要的类型后,几分钟就可以创建好数据库实例。 2、可自动切换数据库实例,当主库发生故障时,系统会自动修复或更换当前的主库。 3、云端数据库一般会自动备份功能,当出现灾害或是其它的异常而导致数据出现问题时,云端数据库会自动保存7天内的所有数据。 4、可随时保证云端数据库与源数据库的数据同步,同时还不会影响源数据库的使用与运行。 而且云端数据库还具有监控与通知的功能,当监控项达到我们所设置的监控策略阀值时,系统会自动发送邮件或是短信告知管理员。

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    合集!互联网行业常用数据分析指标

    上一篇讲到,数据分析的8步骤里,找指标是非常重要的一步。通过这一步,把一个具体业务描述,转化为一个可以通过数据量化分析的问题。 理论上,分析指标要根据具体业务场景来设计。 今天就跟大家盘点下,互联网行业的常用指标。 用户行为类指标 用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业,用户行为发生在门店里,极难用数字化手段记录,因此只有在发生交易时,才能记录数据。 传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP,能记录用户在每个页面的点击,相当于在网上店铺的每一步动作都有记录,因此能分析很多东西。 用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能,好用的话会一直用,不好用会中途放弃,这些都能记录数据,从而通过产品分析,不断淘汰没人用的功能,优化有人用的功能,提升效率。 但是滥发虚拟商品,又会引发互联网中通货膨胀与商品贬值。比如游戏里稀有皮肤卖的贵,是因为稀有才贵,为了短期收入搞优惠,一但烂大街,反而大家都不稀罕了。

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    云端保存数据安全吗?

    数据传输到云端时可能会遇到问题,一旦达到云端数据处于静止状态,以及迁移到云端之前的分段区域的数据都可能面临风险。数据是一种资产,将面临损坏、删除甚至存储介质退化的风险。 静默数据损坏 传输数据和存储数据的每一时刻,都会出现静默数据损坏的风险。如果突然变成零,那么文件不再有用。传播中可能会发生静默损坏,并将数据写入存储介质。 当然存储在云计算中的数据应该被存储或发送到云端,使得公司可以从任何损坏或意外删除中恢复,并且不会意外地删除云数据,并且还必须主动监视数据损坏或攻击。 如果一个平台作为传统云供应商的网关,它可以添加一些完整性数据功能,例如创建不能通过该接口覆盖的WORM或黄金副本的数据。客户应选择一个平台,可以在数据迁移到云端之前指定保留锁,访问权限和WORM副本。 通过从云端重新启动数据或为此目的在云中创建基础设施来验证数据可能是昂贵的,因此这样的系统应该构建在利用成本有效的计算组件(如来自AWS的LAMDA或来自Azure的Micro功能)中。

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    数据的未来在云端

    即席查询生成报表,对业务进行预测,充分利用大数据流中隐藏的价值。 你的数据都有哪些类型组成?关系型数据、非结构化数据还是音频视频? 你如何存储不同类型的数据,然后让企业内部的人员可以访问这些数据?答案其实在云端,云存储技术基本上可以应对大数据的存储需求,你可以存储任何类型的数据然后轻松地进行扩展。 比如读密集型的数据一般需要关系型数据库;日志文件只使用HDFS存储就可以;需要大量写操作的数据则需要NoSQL数据库;而存在大量读写操作的系统就需要强大的大数据架构来作为支撑。 新一代的BI工具能够应对实时、图形化、对象以及非结构化数据的处理,同时能够将这些数据存储在云端。每种数据可以托管在不同的云服务上,但都可以通过一个API进行访问。 千里之行始于足下,在构建大数据分析模型或者投入机器学习,招聘数据科学家之前,企业需要先解决好如何存储大数据,而答案就在云端

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    盘点2014年的IT四天王:云端、移动化、大数据与社交网络

    综观三调查研究机构的预测,大家不约而同提及2014年的IT四天王:云端、移动化、大数据与社交网络,将带来更大的影响。 新的一年开始,我们来看大家是怎么预测2014年的IT发展趋势。 综观Gartner、IDC与资策会MIC等三调查研究机构的预测,大家不约而同提及2014年的IT四天王:云端、移动化、大数据与社交网络,将带来更大的影响。 Gartner认为,4天王之首──云端运算,经过几年发展下来逐渐成熟,进而带动移动化、社交网络与大数据的风行。 如此丰沛的资源,对许多人而言宛如金矿一般,蕴藏着各式机会,因而,如何从中挖掘金矿的迫切需求,也就促使大数据分析应用的蓬勃发展。 云端、移动化、社交网络与大数据这四天王,彼此是交互影响。 大数据──云端时代的杀手级应用,亦是建构在云端运算架构之上,才得以发挥快速处理、分析巨量数据的功用。也因为社交网络累积了大量数据,大数据才派得上用场。 IT四驱力充满机会,也带来百般挑战。

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    ​复用云端 PowerBI 数据集服务众人

    今天的主题是:复用 PowerBI 数据集。 在我们把报告发布到云端以后可以有: ? 也就意味着我们可以复用不同的数据集。 数据集,是存储 PowerBI 数据容器名称,是 PowerBI 可视化背后的实际数据。这份数据可以依照不同角色的需求去做不同的报告。 我们回到云端界面,如下: ? 点击【在Excel中分析】就会下载到一个连接文件。这是一个.odc结尾的文件,它就像一条线,可以从 Excel 打通到 PowerBI 云端数据集的连接。如下: ? (一般是 PowerBI Pro) 在 PowerBI 中使用数据集 在 PowerBI 中点击: ? 选择 PowerBI 数据集,得到: ? 选择一个有权限的数据集,就可以使用了,如下: ? 这里的权限控制是通过 PowerBI 云端完成的,也就意味着不同的人的权限是在云端的工作区设置的。 总结 用 PowerBI 创建数据模型,并分发给不同的同事使用是一种很好的方式。

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    如何避免灾难 云端误不看定失误

    让你的云数据更安全: 使用256位加密保护静止数据; 使用一个健全的密钥管理解决方案保护你的加密密钥; 监控和验证分配给每个用户对数据的访问的角色。 第三失误:忽视网络连接性 为了确保云数据安全,有一个可靠的互联网连接是至关重要的,尤其是当你所有的数据都驻留在云上时。不要以牺牲性能为代价,避免选择低价而没有高带宽网络连接的存储选项。 考虑云对你的网络活动的影响,并确保让你的网络在云端能更有效地工作。 基于兼容性的层次,现有的应用程序在移动到云端之前可能需要一些重构或需要重新编写。 第七误:没有失败备份和灾难恢复计划 公司必须对驻留在云中的数据有一个清晰的理解,并且为了在需要时得到数据,应该意识到使用各种数据检索的可能性。

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    PB 级数据云端迁移战事

    腾讯云大数据产品架构师李少波说。 少波说的这个正是一个月前他和另外3位同事,一起经历的一场云端迁移战事。 但随着游戏业务迁移上云和数据规模、维度的快速增长,数据分析任务日渐繁重和多态化,对数据处理的时效性和稳定性要求越来越高,搜狐畅游亟需通过更灵活稳定的大数据基础能力建设,提升大数据的分析、管理和运维,为游戏稳定流畅运行 毕竟,这种级别的数据量,放到历史上,也可以排到前几位。 两手准备 这么数据量,不是说迁移就迁移。 这个迁移到底有没有坑,谁也不敢拍着胸脯保证。 搜狐畅游 BI 大数据中心技术负责人介绍说:“首先,搜狐畅游与腾讯云大数据技术团队一起紧密配合,详细梳理当前数据、任务、流程,按特征进行归类,针对不同情况(如历史数据、实时数据)进行针对性设计迁移方案, 目前,借助于云端数据基础设施,快速实现基于数据驱动的业务创新和运营创新已成为新一代互联网企业的业界共识和主流趋势。

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    互联网运营中的10数据分析方法

    那么如何做好数据分析呢,今天推荐一篇关于互联网运营中的十数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。 4 同期群分析 同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。 9 用户分析 用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。 本文来源:大数据深度分析 产品简介 政务大数据基因系统是按照国家、行业和地方标准,通过政务数据元、元数据标准化和数据模板化实现数据规范编辑、智能管理、关联应用和共享开放,以提升全域或行业的数据资源活化和管理能级 它是实现数据跨系统共享交换、创新应用的底层逻辑和关键规则体系,是解决(数据混杂、提升数据质量、促进数据创新应用的前提,也是集成信息资源目录体系、交换体系和开放体系三合一的管理平台,为优化政务数据体系

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    SQL 的云端数据开发极速入门

    这是因为原生的云存储(主要指S3这样的对象存储)既能够容纳容量的明细数据,又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询,那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体,对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义 PolyBase组件赋予了在数据库层面定义指向Hadoop/HDFS数据的外部表的能力,是帮助打通MPP数据库与Hadoop大数据生态系统的重要桥梁。 那么,说了一圈,源自SQL Server的PolyBase和Azure有什么关系,和我们今天的话题有什么关系呢? 这就得说到在微软全面云化的战略之下,SQL Server其实也以多种不同形式迁移到了Azure云端,形成了若干款不同的云端数据服务产品(详情参见笔者介绍SQL Server 2017的文章)。 而PolyBase自然也一起被带到了云端,并在支持访问HDFS的基础上还添加了访问云存储的能力,这样我们就可以通过PolyBase和大家熟悉的T-SQL语言来轻松实现面向云存储的交互式查询了。 ?

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    Redis数据云端最佳技术实践

    我觉得每个伟人都是带着使命来的,Redis也是一样的,每个时代都有每个时代的明星,Redis是移动互联网的时代数据库明星,Memcached诞生在Mysql无法满足业务高并发低时延需求的时代,但是Memcached Redis有两痛,第一是Key,第二是热Key。如果我们现在比如说遇到Key的问题,我们数据迁移的时候是搬这个大Key还是其他的Key? 分析Key要做RDB分析,这个过程很慢,我们在云上每天都做备份,我们在这里做了一个异步懒惰扫Key的事情,在搬迁之前挨个把Key都扫一下遍,然后就结合数据的算法,哪里有Key就知道了,我们就避开大 我们会分析实例哪些Key,告诉你在Redis里面放了什么Key,然后前缀分别是什么,还有就是Key,准确的Key是通过RDP分析做的。 上面提的Key情况是数据搬迁的时候我们要实时看一下,也是异步扫的过程。

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    云加密:云端使用数据加密技术

    由于如今许多流行的业务应用程序托管在云端,企业主管们要么需要依赖合同条文来保护资产,选择一家让客户可以先加密数据,然后发送到云端以便存储或处理的云服务提供商,要么与软件即服务(SaaS)提供商合作,由对方管理其企业数据的加密和解密工作 ,将数据从用户的键盘或服务器传送到互联网应用程序。 Winkler表示,为了有效保护数据,无论是企业里面的首席信息安全官(CISO),还是中小企业里面的指定管理员,负责安全的企业主管都需要保护处于这三个状态的数据:传输中数据、使用中数据和静态数据。 如果中小企业将数据处理这块移到云端,情况就会变得复杂一点。” 与Landrn一样,Cherrington建议如果敏感数据的处理在云端进行,用户就要充分利用云计算的规模经济效应和弹性/灵活性。 由于大型数据中心和商业网站遭到了一批网络攻击,无论它们属于零售、医疗卫生、政府、商业还是工业领域,爆出的数据安全事件比前几年要多得多。他说:“我希望人们并没有对重大攻击麻木不仁。”

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