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北京辦公自動(dòng)化系統(tǒng)

云端加密的五個(gè)標(biāo)準(zhǔn)

偉創(chuàng)軟件 -> 北京辦公自動(dòng)化系統(tǒng)
第一個(gè)標(biāo)準(zhǔn):符合企業(yè)安全政策。 你在制定指導(dǎo)準(zhǔn)則以確定加密何時(shí)有必要時(shí),不需要從頭開始?梢詤⒄掌髽I(yè)內(nèi)部現(xiàn)有的安全政策,就可以評(píng)估哪些敏感信息可能存在于貴企業(yè)環(huán)境中,并利用這些信息,為自己的加密策略奠定基礎(chǔ)。另外別忘了考慮與貴公司有關(guān)的內(nèi)外合規(guī)性法規(guī)。..

威脅工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全的三大問題

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保護(hù)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全不是件輕松的事。主要是因?yàn)榇蠖鄶?shù)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)都是在網(wǎng)絡(luò)威脅出現(xiàn)前就搭建的,并沒有內(nèi)置的外部安全控制措施。理解這些網(wǎng)絡(luò)如今面對(duì)的首要威脅,是改善它們安全態(tài)勢的第一步。..

大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)應(yīng)考慮哪些問題?

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“大數(shù)據(jù)”來襲時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式已不能滿足要求,需要開展分布式存儲(chǔ)的研究,大數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)主要考慮以下幾個(gè)問題:..


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共享+結(jié)合,大數(shù)據(jù)時(shí)代幾個(gè)關(guān)鍵問題剖析資源管理計(jì)劃

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)

 大數(shù)據(jù)的核心在于共享
 
    大數(shù)據(jù)之父舍恩伯格說“大數(shù)據(jù)的核心要義在于共享!
 
    我們的各級(jí)政府、公共機(jī)構(gòu)匯集了存量大、質(zhì)量好、增長速度快、與社會(huì)公眾關(guān)系密切的海量數(shù)據(jù)資源。除了部分分享自用和信息公開外,大部分沒有充分發(fā)揮數(shù)據(jù)源作為“生產(chǎn)要素、無形資產(chǎn)和社會(huì)財(cái)富”應(yīng)有的作用。究其原因,主要表現(xiàn)在三個(gè)方面:
 
    第一,不愿共享開放。這是一個(gè)認(rèn)識(shí)問題,政府部門和公共機(jī)構(gòu)未意識(shí)到共享開放價(jià)值。另一方面利益分配的問題,有的政府部門和公共機(jī)構(gòu)把自己掌握和獲取的數(shù)據(jù)當(dāng)做權(quán)力和利益,更甚的作為私有財(cái)產(chǎn)不愿共享。這造成不同機(jī)構(gòu)之間甚至部門之間都難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。另外,相關(guān)法律法規(guī)、制度標(biāo)準(zhǔn)相對(duì)落后,沒有形成管理體系。
 
    第二,不敢共享開放。由于缺乏嚴(yán)格規(guī)范的數(shù)據(jù)相關(guān)法規(guī),從事此項(xiàng)工作人員擔(dān)心政務(wù)數(shù)據(jù)共享會(huì)引起信息安全問題,擔(dān)心數(shù)據(jù)泄密失控,對(duì)開放有恐懼。
 
    第三,不會(huì)共享開放。這是一個(gè)專業(yè)化工作。數(shù)據(jù)封閉、信息孤島等系列問題均是共享開放不當(dāng)引起。相反,不該共享開放卻為之會(huì)帶來更大的損失,甚至威脅到國家安全。
 
    目前,持觀望態(tài)度為主流。大數(shù)據(jù)的發(fā)展如何真正步入實(shí)踐,落地操作成為一大問題。

 迫在眉睫:如今的大數(shù)據(jù)需要哪種人才?
 
    (1)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師
 
    這一專業(yè)人才負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā),包括大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型構(gòu)建、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫構(gòu)設(shè)、優(yōu)化數(shù)據(jù)庫構(gòu)架、解決數(shù)據(jù)庫中心設(shè)計(jì)等,同時(shí),還要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集群的日常運(yùn)作和系統(tǒng)的監(jiān)測等,這一類人才是任何構(gòu)設(shè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)都必須的。
 
    (2)大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師
 
    此類人才負(fù)責(zé)搭建大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái)以及開發(fā)分析應(yīng)用程序,他們必須熟悉工具或算法、編程、優(yōu)化以及部署不同的MapReduce,他們研發(fā)各種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用程序及行業(yè)解決方案。其中,ETL開發(fā)者是很搶手的人才,他們所做的是從不同的源頭抽取數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)換并導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫以滿足企業(yè)的需要,將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成,最后加載到數(shù)據(jù)倉庫,成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ),為提取各類型的需要數(shù)據(jù)創(chuàng)造條件。
 
    (3)大數(shù)據(jù)分析師
 
    此類人才主要從事數(shù)據(jù)挖掘工作,運(yùn)用算法來解決和分析問題,讓數(shù)據(jù)顯露出真相,同時(shí),他們還推動(dòng)數(shù)據(jù)解決方案的不斷更新。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模不斷增大,企業(yè)對(duì)Hadoop及相關(guān)的廉價(jià)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長,具備Hadoop框架經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員是最搶手的大數(shù)據(jù)人才,他們所從事的是熱門的分析師工作。
 
    (4)數(shù)據(jù)可視化工程師
 
    此類人才負(fù)責(zé)在收集到的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中,利用圖形化的工具及手段的應(yīng)用,清楚地揭示數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息,幫助用戶更好地進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā),如果能使用新型數(shù)據(jù)可視化工具如Spotifre,Qlikview和Tableau,那么,就成為很受歡迎的人才。
 
    (5)數(shù)據(jù)安全研發(fā)人才
 
    此類人才主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全管理工作,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施,而對(duì)于數(shù)據(jù)安全方面的具體技術(shù)的人才就更需要了,如果數(shù)據(jù)安全技術(shù),同時(shí)又具有較強(qiáng)的管理經(jīng)驗(yàn),能有效地保證大數(shù)據(jù)構(gòu)設(shè)和應(yīng)用單位的數(shù)據(jù)安全,那就是搶手的人才
 
    (6)數(shù)據(jù)科學(xué)研究人才
 
    數(shù)據(jù)科學(xué)研究是一個(gè)全新的工作,夠?qū)挝、企業(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為有用的商業(yè)價(jià)值,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,越來越多的工作、事務(wù)直接涉及或針對(duì)數(shù)據(jù),這就需要有數(shù)據(jù)科學(xué)方面的研究專家來進(jìn)行研究,通過研究,他們能將數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋給IT部門和業(yè)務(wù)部門管理者聽,數(shù)據(jù)科學(xué)專家是聯(lián)通海量數(shù)據(jù)和管理者之間的橋梁,需要有數(shù)據(jù)專業(yè)、分析師能力和管理者的知識(shí),這也是搶手的人才。

    凡事有利弊。打開窗,收獲的不只新鮮空氣,還有蒼蠅和蚊蟲。大數(shù)據(jù)開啟了一個(gè)大規(guī)模生產(chǎn)、分享和應(yīng)用數(shù)據(jù)的時(shí)代,它給技術(shù)和商業(yè)帶來了巨大的變化。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,如何從大數(shù)據(jù)中采集出有用的信息已經(jīng)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。
 

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