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大数据云安全策略四大窍门

发布日期:2021-02-07 17:46浏览次数:
本文摘要:云计算和大数据的融合可以说是天作之合。大数据必须是一个灵活的计算环境。为了反对大数据,可以低速且自动地展开扩展。 基础架构云可以准确地了解这些市场需求. 但是,无论什么时候讨论云计算,在大规模的数据使用示例中提及云安全战略时,无论什么样的安全解决方案都需要获得与云相同的灵活性而不影响部署安全。以下四个小工具使用户既可以使用云计算的灵活性,也可以使用严格的云安全策略。1 .加密(强烈推荐)机密数据的数据加密不会为你的云基础设施建设虚拟世界的墙。

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云计算和大数据的融合可以说是天作之合。大数据必须是一个灵活的计算环境。为了反对大数据,可以低速且自动地展开扩展。

基础架构云可以准确地了解这些市场需求. 但是,无论什么时候讨论云计算,在大规模的数据使用示例中提及云安全战略时,无论什么样的安全解决方案都需要获得与云相同的灵活性而不影响部署安全。以下四个小工具使用户既可以使用云计算的灵活性,也可以使用严格的云安全策略。1 .加密(强烈推荐)机密数据的数据加密不会为你的云基础设施建设虚拟世界的墙。

有人指出部署云加密是第一步,但并不适合所有解决方案。有些加密解决方案需要本地网关加密。这个解决方案在云大数据环境中不起作用。云服务提供商的对数数据加密等解决方案不得不信任最终用户持有密钥的人,其本身就包含了危险性和弱点。

最近的加密技术,例如分化密钥加密,非常适合云计算。用户可以在享受基础架构云解决方案获得的好处的同时,将密钥留在自己手中,使密钥进入安全状态。为了为大型数据环境提供最佳的加密解决方案,建议使用分化密钥加密。

2 .在寻找需要在结构上扩展的云安全解决方案的大数据中,需要扩展结构的所有组件,云安全解决方案也不值得关注。在自由选择云安全解决方案时,用户必须保证在区域之间的所有云部署零点工作。此外,它们必须在大型数据基础架构中高效部署。

从表面上看,这与硬件问题无关。但是,硬件安全模块(HSM )不可扩展,不能灵活地支持环境云模式,因此不适合在案例中使用大数据。为了获得适当的可扩展性,我们提出了专门为云计算设计的云安全解决方案。这些安全性与基于硬件的解决方案相当(最大)。

3 .无法建立以下程度的自动化云安全架构这一要素将挫败大规模数据云计算机的开发。传统的加密解决方案需要硬件(HSM )单元。当然,硬件部署不能构建自动化。

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为了尽可能自动化云安全策略,必须自由选择虚拟世界工具解决方案,而不是硬件解决方案。用户必须明白,可用的API (最糟糕的是空闲的API )也是云安全解决方案的一部分。

要向虚拟世界工具添加空闲的API,需要云数据使用案例所需的灵活性和自动化。


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