互联网伊始，网络信息安全重任从来都是在IDC运营商身上，法律和一系列规章制度等上层建设固然重要，但是基础防护技术上的精进才是信息安全问题的治本之道。 IDC数据中心从哪几个方面来保证数据中心的顶层——信息数据安全呢? 1.基础建设安全 首先是基础建设，这一层包含的内容最多：物理安全、网络安全、系统安全、云计算安全、虚拟化安全等等。 数据中心是由大量的物理服务器、网络、存储、安全、负载均衡等产品级联起来组成的庞大信息处理系统，这里包含有成千上万的物理设备，每个设备都可能是一个安全隐患点，一旦被外界所攻击，并被入侵，就可能造成信息泄漏 3.数据安全层 这一层已经接近信息安全，信息安全的对象就是数据，保障了数据的安全，整个数据中心的信息也就安全了。 做好以上三个层级的安全基本就可以保证信息在技术防护上的安全了，当然有时候会有一些人为层面的信息泄露问题，这个不做赘述。信息安全作为数据中心的核心关系着数据中心的未来发展。
后者是投入大量资金和资源来构建共享但安全可靠的物理计算基础设施的技术公司或供应商。 同样，拥有足够资源的大型组织可能会选择建立自己的数据中心。 对于在金融、保险和医疗保健等高度监管行业运营的公司来说尤其如此。这些组织决定管理他们的数据并运行他们的运营，而不用担心数据安全和隐私问题、IP 盗窃、中断等。 如果你想建立一个数据中心，有几个因素需要考虑。我们汇总了以下最重要的内容。 根据公司的规模和当前的增长率，您可以对您可能需要的服务器机架、交换机和其他设备的数量进行估计。就位置而言，选择一个法规有利且地缘政治风险最小的地方。资源的可用性和安全性等其他因素也很关键。 因此，如果您是希望构建托管服务数据中心的数据中心服务提供商，请确保将运行和管理成本考虑在内。 概括 建立数据中心的关键在于适当的规划和研究。设计和实施阶段有几个细节。所以你不想自己全押。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
在安全事件频发的背后，是数字化升级让复杂网络中数据流动性进一步加剧，极大的模糊了传统数据安全的边界，并使得基于边界的防护体系漏洞百出。企业该如何保障数据安全，已经成了全球关注的重要命题。 基于对数据流全流程的深刻理解，腾讯安全推出了数盾企业数据安全综合治理中心，以数据安全治理为核心，重点强化对数据资产感知、数据安全治理和联防联控的能力，并借助AI实现各孤立安全防护节点的联动与整合，从广度和深度两个方面对用户 最终，数盾将实现助力企业构建服务、指挥、防护一体化的数据安全综合治理体系。 数盾的场景化落地与实践：AI是亮点 值得注意的是，数盾构建的一体化数据安全综合治理体系中，腾讯安全的AI异常行为预警能力成为其场景化落地过程中关键的一环，同时也起到了串联整个防护体系运行的作用。 黎巍表示，数据安全防护的难点在于它本身涉及企业业务和IT系统的各环节，数据资产不再是静态的，而是有如血液一般流淌往复的数据流，数据价值正是在流动中呈现。
各家下属企业各说各话、鸡同鸭讲，集团难以通过SRM统一全集团的物资采购。其中的核心原因，就是主数据。如果该集团提前规划，将“人财物”这类高频使用的业务数据纳入集团主数据范畴，就是另一种结局了。 数据质量对于数字化时代的企业越来越重要，产品、客户、供应商、员工等的关键主数据必须成为可信赖的信息来源，这必须借助主数据管理来实现。那么企业要如何管理主数据呢？ 主数据体系建设是企业数据管理的核心，是标准化数据的载体；再通过专业的系统工具，打造稳定的、标准的、统一的主数据管理平台。最终，达到“统一标准、集中管控、专业负责、分级审核”的管理效果。 — 01 —主数据管理体系建设 主数据管理体系是为了规范主数据标准、主数据质量、主数据安全中的各类管理任务和活动而建立的组织、流程与工具，并实现这些组织、流程和工具的常态化运转；主数据管理体系建立的目标是提升主数据质量 、促进主数据标准一致、保障主数据共享与使用安全。
数据中心内部整体结构 数据中心分级标准 在国内标准《电子计算机机房设计规范》（GB50174-92）中主要从机房选址、建筑结构、机房环境、安全管理及对供电电源质量要求等方面对机房分级，可分为A（容错型） 、B（冗余型）、C（基本型）三个级别（建议企业选择A级别和B级别的机房）； 在美国标准TIA-942《数据中心的通信基础设施标准》中主要是根据数据中心基础设施的“可用性”、“稳定性”、和“安全性”分为四个等级 什么行业需要使用A级机房 不同行业对机房的要求是不一样的，其中金融行业的要求最为严格。金融数据中心需满足安全可靠的标准，主要表现为对基础设施的要求非常高。 那么，何为安全可靠的数据中心？ Tier 3和Tier 4级别标准的主要差别： 安得广厦千万间，又如何才能风雨不动安如山？古代寒士道出此番领悟，感叹怎样才能得到千万间宽敞高大的房子，房子在风雨中也不为所动，安稳得像是山一样？ 对于企业来说，要满足其IDC未来业务发展需求，找到安稳坚固的数据中心，显得尤其重要。那么，我们就来谈谈数据中心选址和建筑的那些事儿。
随着国内行业IT应用度和信息安全管理水平的不断提高，企业对于安全管理的配套设施如安全监控中心（SOC）的要求也将有大幅度需求，这将会是一个较明显的发展趋势。 如IBM TivoliNetview可以自动发现大多数网络设备的类型，或通过更改MIB库，来随时添加系统能识别的新的设备。 安全服务的集中管理 ? 安全培训管理 建立安全情报中心和知识库（侧重安全预警平台），包括：最新安全知识的收集和共享；最新的漏洞信息和安全技术,；实现安全技术的交流和培训。持续更新发展的知识和信息是维持高水平安全运行的保证。 有了安全产品才能够管理和监视，安全管理平台的作用在于在现有各种产品的基础上进行一定的数据分析和部分事件关联工作，例如设置扫描器定期对网络进行扫描，配合该时间段的入侵检测系统监控日志和补丁更新日志，就可以对整网的技术脆弱性有个初步的了解 组织的安全管理 ? 组织构成 根据企业的不同情况建立专职或兼职的安全队伍，从事具体的安全工作。
大家好，我是一哥，今天给大家分享一下数据质量中心（DQC）平台化如何实现。 ? DQC SDK 涵盖了规则解析、执行的全部逻辑。 标准与规则 前文在调研部分提及了业内普遍认可的数据质量的六大标准。那么问题来了： 如何将标准与平台的规则对应起来？ 构建完整的执行 Query 语句（将规则参数填充至模板 SQL 中）。 执行 Query。 执行 Asset。 最核心的步骤为 Query 的执行。 04 实践中的问题 平台解决了规则创建、规则执行的问题，而在实践过程中，对用户而言更关心的问题是： 一个任务应该需要涵盖哪些的规则才能有效地保证数据的质量？ 05 未来规划 数据质量管理是一个长期的过程，未来在平台化方向我们还有几个关键的部分有待继续推进： 基于血缘关系建立全链路的数据质量监控。
数据安全管理 在数据中台中所说的数据安全管理，侧重于企业内部的数据安全管理，是狭义的数据安全管理，重点放在大数据平台的安全管理技术手段上。 在大数据时代，数据的整个生命周期包含：数据产生、数据存储、数据传输、数据使用、数据共享、数据销毁这些环节，每个环节基于不同类型的数据，面向不同的人员都有不同的数据安全风险。 在数据中台中数据安全可以借助一些技术手段实现。 1、统一的安全认证和权限管理 在大数据中有很多安全管理技术，例如：Kerberos、Ranger、Hive、ClickHouse也都有自带的数据权限管理，在数据汇集、数据开发、数据体系中我们可以借助这些技术实现数据安全管理 4、数据脱敏 在数据传输、共享、展示时为了防止用户隐私数据、商业机密等信息泄漏，可以对数据使用大数据主键或者自建平台对数据进行脱敏处理。
这里不准备大谈特谈数据安全治理、数据加密、脱敏之类的重性措施，仅仅从可实操、可运营的角度分享一些个人在云上做数据泄露监测的一些技巧和经验，希望能帮助到一些云上的用户。 ，腾讯云安全运营中心数据泄露监测功能正是针对这一类。 注意事项 关于规则运营的建议 a) 在配置规则过程中，腾讯云提供了规则命中数的字段，可以依据不同的规则命中数量查看泄露监测结果，并参考结果数量开展优化，这点对安全运营有比较大的参考意义； ? ，效果较好； c) 如果真的出现泄露事件该如何处理？ ，而不仅仅是搭建了一套系统。
这里不准备大谈特谈数据安全治理、数据加密、脱敏之类的重性措施，仅仅从可实操、可运营的角度分享一些个人在云上做数据泄露监测的一些技巧和经验，希望能帮助到一些云上的用户。 ，腾讯云安全运营中心数据泄露监测功能正是针对这一类。 ，效果较好； c) 如果真的出现泄露事件该如何处理？ ，而不仅仅是搭建了一套系统。 建议云上租户免费开通「安全运营中心」-安全情报，及时获取最新漏洞情报、修复方案及数据泄露情况，感知云上资产风险态势。点击“阅读原文”，即可免费开通。
█ 数据中心服务提供商 数据中心虽然是基础设施，但不完全属于国有。它也可以是民营，由私企建设和运营。但是，根据国家法规，必须持有互联网数据中心经营许可证，才能够提供数据中心服务。 按照时间轴顺序，数据中心建设不可避免的包括如下的一系列专业项目： 1、选址； 2、土地、电力、水、能评、环评等； 3、可行性研究 4、项目立项； 5、方案设计和施工图设计； 6、工程施工总包招标采购，以及监理招标采购 这种模式下，两个城市的三个数据中心互联互通，如果一个数据中心发生故障或灾难，其他数据中心可以正常运行并对关键业务或全部业务实现接管。 建设数据中心的话，现在最流行的是代建模式和EPC。 代建模式，顾名思义，就是业主招标找一个专业的代建单位，负责项目的投资管理和建设施工。建成后，交给业主，业主支付一定比例的管理费用。 —— The End —— 参考文献： 1、数据中心建设一般流程及行业标准要求，搜狐网； 2、我国IDC发展迎来新高潮，EPC模式让建设更高效，蓝汛； 3、如何采用EPC模式实现快速交付，IDC圈；
CDP Data Center的安装步骤一致，主要包括以下四部分：安全前置准备，包括安装操作系统、关闭防火墙、同步服务器时钟等；外部数据库如PostgreSQL安装安装Cloudera Manager； 对应CDP 数据中心版7.0来讲，前提条件包括如下：1.1. 硬件需求要评估群集的硬件和资源分配，您需要分析要在群集上运行的工作负载的类型，以及将用于运行这些工作负载的运行时组件。 例如，在与RHEL 7兼容的操作系统上，CDP数据中心需要Python 2.7或更高版本。Spark 2需要Python 2.7或更高版本。 iproute软件包-CDP数据中心对iproute软件包有依赖性。任何运行ClouderaManager Agent的主机都需要该软件包。 HDFS预警处理集群安装完成后，如果安装的数据节点比较少，hdfs会有纠删码的预警。Hdfs默认是开启纠删码设置的。?只需要把纠删码和纠删码验证测试关闭即可。???5.2. 心跳错误5.2.1.
在传统的数据安全生态中（如下图），应用对数据库的访问安全上，主要是依靠网络防火墙及数据库安全策略进行管控；数据库自身软件漏洞主要靠定期安装数据库软件补丁进行修复；备份安全方面可以采用加密备份技术进行管控 国内安全管理现状 目前，国内的企业在数据安全管理上还存在以下问题： 1、内部管控缺失：没有对内部人员进行有效的监控 2、数据中心管理不规范：内部人员权限混乱，大多数具有DBA的权限 3、非管理员的操作权限过大 、网络）逐渐失效 4、跨界融合的大趋势，意味着核心数据会暴露给更多的行业 5、新技术带来海量的业务机会的同事，也带来更多的风险 面对传统的企业安全管控的缺失，以及新时代的数据问题，我们该如何保护企业的核心数据 在欧盟数据保护条例GDPR中规定，构建符合企业特点的运维安全体系，从制度的根本上解决安全问题。云和恩墨以安全顾问的方式介入企业安全咨询，作为安全方案的推动者和创造者，帮助企业建立安全体系。 ? 同时我们会从企业的安全评估到安全方案的落地，提供端到端的服务，做数据库全生命周期的管理。从GDPR出发，构建符合国内安全现状和管理制度的数据安全体系。 ? 业务损失可度量，数据价值无上限。
在传统的数据安全生态中（如下图），应用对数据库的访问安全上，主要是依靠网络防火墙及数据库安全策略进行管控；数据库自身软件漏洞主要靠定期安装数据库软件补丁进行修复；备份安全方面可以采用加密备份技术进行管控 国内安全管理现状 目前，国内的企业在数据安全管理上还存在以下问题： 1、内部管控缺失：没有对内部人员进行有效的监控 2、数据中心管理不规范：内部人员权限混乱，大多数具有DBA的权限 3、非管理员的操作权限过大 ）逐渐失效 4、跨界融合的大趋势，意味着核心数据会暴露给更多的行业 5、新技术带来海量的业务机会的同事，也带来更多的风险 面对传统的企业安全管控的缺失，以及新时代的数据问题，我们该如何保护企业的核心数据 在欧盟数据保护条例GDPR中规定，构建符合企业特点的运维安全体系，从制度的根本上解决安全问题。云和恩墨以安全顾问的方式介入企业安全咨询，作为安全方案的推动者和创造者，帮助企业建立安全体系。 ? 同时我们会从企业的安全评估到安全方案的落地，提供端到端的服务，做数据库全生命周期的管理。从GDPR出发，构建符合国内安全现状和管理制度的数据安全体系。 ? 业务损失可度量，数据价值无上限。
其中，由腾讯安全、长沙市数据资源管理局、湖南省网络空间安全协会、北京微步在线科技有限公司共同承办的关键信息基础设施安全保护条例宣贯暨数据安全治理高峰论坛，汇聚了湖南省公安厅领导、公安领域专家、高校法学教授 会上，腾讯安全政务解决方案总监王朋群发表了题为《政企数据安全防护体系建设与实践分享》的演讲，结合网络安全领域最新的法律法规和政策标准，分析网络安全领域最新发展形势，并具体分享了腾讯安全协助政企单位构建新一代数据安全治理体系的成功实践经验 在数据安全治理过程之中，风险贯穿业务数据流各个环节，需要重点关注流转过程的数据安全治理和安全防控。通过数据安全防护、数据安全治理、数据安全服务三个层面构建大数据安全防护框架。 同时，王朋群在谈到如何将框架快速落地方面，建议通过数据安全管理组织的设立，数据安全分级分类制度落地、数据生命周期安全管控、数据安全运营管理四个步骤，有效实施政企数据安全治理工作。 腾讯政企数据安全治理方案已成功实现广东省数字政府、长沙超脑、武汉智慧城市、数智贵阳、重庆城市大数据资源中心、云上贵州等多个超大型项目的有效落地。
在产业数字化的新形势下，面对《数据安全法》全新升级的合规要求，如何深化自身的数据安全防护能力建设？如何搭建安全合规的数据安全治理-管理体系？是企业迫切需要解决的问题。 《数据安全法》正式出台，如何有效开展数据安全治理 在政府、市场、用户等多方面政策指引和推动下，数据流动变得愈发活跃，同时《数据安全法》的推出对于重要数据和个人隐私数据提出强监管要求。 面对安全与合规的双重需求，企业如何建立数据处理全流程的安全管控？ 本期课程将重点介绍数据安全建设方法论与数据安全治理路径和实践，探讨通过数据安全治理，识别数据处理过程中的安全风险，构建满足政务业务场景需求的解决方案。 想要进一步了解《数据安全法》下，企业数据安全防护与治理的未来方向，敬请关注7月1日-2日晚7:00-8:00腾讯安全「产业安全公开课」，上腾讯云产业人才培训中心，或关注腾讯安全视频号收看直播。
随着大量有价值的数据，数据中心不断面临安全威胁，许多组织在规划数据中心安全策略时更加关注网络安全威胁，而忽略了物理安全问题。 实际上，数据中心的首要责任领域之一是物理安全，这不应该是事后的想法。 多层访问控制 确保数据中心安全的最佳战略方法是分层管理。多层提供结构化的物理保护模型，便于分析故障并针对各层采取适当有效的保护措施。 例如，数据中心外有栅栏和屏障，用于隔离和保护建筑物。 录像也可以作为向攻击者索要赔偿的证据。由于它们在任何时候都保护数据中心的优势，因此应在整个建筑物的每个入口和出口处安装摄像头。 安全控制测试 上述措施往往一开始就采取。 因此，定期测试物理安全控制对于数据中心的长期保护至关重要。有许多领域需要测试，例如验证访问控制系统、闭路电视摄像机和各种检测系统是否正常运行和维护。 大多数组织都关注数据中心的软件安全。但是，物理安全漏洞可能会导致数据被盗和设备损坏，而虚拟安全措施对此毫无用处。实施适当的物理安全控制以确保数据中心的安全非常重要。希望以上五种方法可以有所帮助。
》（CCPA）等法案法规的发布和执行，都说明各国对于数据安全的高度重视和治理决心。 面临挑战 一、数据资产私搭乱建，存在重大安全隐患 长安汽车的DBA或运维工程师拥有极高权限，拥有对数据资产的较高操作权限，为了方便工作上线新资产和下线旧资产的情况就比较随意，缺乏规范性。 四、系统协同防控，加强安全体系建设 资产梳理系统可以作为资产流转权限的鉴别中台。 相关企业介绍 ●云集至 北京云集至科技有限公司，成立于2017年，是我国为数不多的全数据安全领域创新企业，在业内率先提出：一个平台、三层防护的全数据安全治理理念，覆盖“全数据安全管控平台“‘结构化数据安全 ”、“非结构化数据安全”等十多款数据安全产品，面向政府、金融、企业等行业客户，提供可信技术架构下的全资产安全治理与防护。
那么云之家是如何做的呢？移动高效办公，资源高度协同是其一；覆盖全方位工作场景，紧密连接三方是其二；业务与管理延伸到每一个终端，让管理触手可及是其三；保证安全性是其四。 如针对院领导及科室主任，开发了移动服务运营数据功能，管理挂号统计、交易次数及金额统计和满意度反馈查阅等，一目了然的看到数据，管理触手可及；针对医生，开发了移动医生功能，可以进行手术管理、患者管理和咨询服务 这些减少了管理的中间环节，更加扁平化。 4、整个流程的安全性极高，如从网络到设备，到账户体系，都有数据存储加密，不留任何业务信息，只留消息信息，拒绝信息泄露，不同职能不同信息安全层级。 云之家移动办公平台就是第三层次的模式，共同参与治疗模式，增加了医患之间的连接节点。 云之家是如何搭建的呢？其一是综合患者的各方面因素，为大数据分析提供可能。 除了询问病情本身的药理因素，治疗过程中了解患者的习惯和人际社会关系，这不仅为彼此关系的改变奠定基础，也给大数据分析提供了可能。医生将相关信息录入系统，生成宝贵数据，为后期的数据共享提供了条件。
腾讯云数据湖构建（DLF）提供了数据湖的快速构建，与湖上元数据管理服务，帮助用户快速高效的构建企业数据湖技术架构。DLF包括元数据管理、入湖任务、任务编排、权限管理等数据湖构建工具。借助DLF,用户可以极大的提高数据入湖准备的效率，方便的管理散落各处的孤岛数据…...
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