当前位置：搜档网 › 腾讯云数据安全中台

腾讯云数据安全中台

影响云计算产业发展和应用的最普遍、

最核心的制约因素就是云计算的安全性和数据私密性保护。 --- <中国云计算产业发展白皮书>

国务院发展研究中心 2019年10月12日

数据来源：

RightScale, Crowd Research

年全球重大数据安全事件

6月 10月

3813起

41亿

54%

万豪集团

Facebook

英国航空

2017年7月 2018年6月 2018年7月 2019年5月 2018年3月

2019年6月 GM/T 0054 信息系统密码应用基本要求

《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》《GM/T 0054-2018 信息系统密码应用基本要求》《密码法》进入人大年度立法计划

《网络安全等级保护条例（征求意见稿）》国家关于金融和重要领域密码应用的重要文件网络安全等级保护条例新国家标准正式发布，明确密码评测重要性《密码法》草案首次提请审议 2019年10月《密码法》二审通过，正式发布

数据产生和获取

Data at Rest Data in Transit Data in Use 数据退役和销毁数据合规和治理

数据访问监控和响应

难点1：分类、治理和策略

难点2：DaR/DiT/DiU 加密技术难点4：事件监测分析

难点3：密钥管理

数据安全中台 HSM/SEM 数据加密软硬件服务 KMS 密钥管理系统Secrets Manager 凭据管理系统数据获取 CKafka CMQ Redis API

Stream MongoDB ES 事务处理和检索 Postgresql MYSQL TDSQL

分析与数据服务 CFS API COS CBS CVM

VPN 数据访问与消费

Sparkling Snova EMR 原始数据归一智能分析

决策与反馈日志身份密钥应用网络计算凭据可视BI TDSQL TI

CloudHSM 密码服务实例软件加密库SDK

…… 加密基础组件专用密码应用组件客户侧加密组件

CASB 传输加密统一密码应用接入服务（加密应用API 、SDK ） …… MYSQL COS CBS TDSQL CMQ 互联网、政务、金融、行业业务系统 TLS/SSL KMS Secrets

Manager SGX/TEE 安全计算环境数字签名验签 CA 证书服务物联网加密

GVSM EVSM SVSM SEM SEM SGX SGX

密码资源统一监控密码资源统一管理

密码资源动态调配业务调用统计分析告警策略配置日志审计管理

典型场景概览

Client 本地数据 Server 配置文件数据分享、备份

存储 MYSQL CBS Server

金融支付凭据管理 KMS SSM 国密TLS

Encrypt SDK

基于KMS 传输加密存储透明加密基于KMS 加密基于KMS 解密 VSM VSM VPC Client

connString=user:pwd@tcp(10.x.x.x:1234)/db_a?charset=utf8

MysqlConnStr

GetSecretValue rsp.Response.SecretString connStringName=DB_A versionId=V1.0

集团云数据中心基础网络-详细规划设计

集团云数据中心基础网络详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2网络架构规划 (8) 3.2.1基础网络 (9) 3.2.2云网络 (70)

1前言 1.1背景集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档《集团云计算咨询项目访谈纪要》《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008）《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007）《OpenStack Administrator Guide》（https://www.sodocs.net/doc/bc8274802.html,/）《OpenStack High Availability Guide》（https://www.sodocs.net/doc/bc8274802.html,/）《OpenStack Operations Guide》（https://www.sodocs.net/doc/bc8274802.html,/）《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.sodocs.net/doc/bc8274802.html,/）

白皮书-移动应用(App)数据安全与个人信息保护白皮书

移动应用（App）数据安全与个人信息保护白皮书（2019年）中国信息通信研究院安全研究所 2019年12月

前言移动应用（以下简称“App”）是数字经济下的重要产品。随着移动网络和智能手机全面覆盖，App种类和数量增长迅猛。从社交到出行、从网购到外卖，从办公到娱乐，App已全面渗透用户生活，成为大众生活必需品，并因此汇集大量衣食住行、社交关系等用户个人信息。App逐渐成为承载网络应用和信息数据的核心载体。 App在满足用户美好数字生活需要，助力消费升级和经济转型发展方面发挥了不可替代的作用，但也暴露出违法违规收集使用个人信息、用户个人信息泄露与滥用等数据安全问题。App数据安全关乎个体层面的隐私权利保护，产业层面的健康发展，以及国家层面的全球数字竞争力。欧美等移动互联网发展较早的国家，在移动互联网安全制度构建方面已较为领先。近年来，我国也高度重视App数据安全与个人信息保护工作，从法规标准、专项治理、企业自律等方面多管齐下，加大治理力度。本白皮书在研判App发展趋势及社会经济影响的基础上，重点分析目前主流App存在的数据安全隐患，系统梳理总结国内外App数据安全治理现状，最后从政府、企业、行业三个维度研究提出了我国App 数据安全与个人信息保护综合治理建议，并从用户视角总结提出了用户安全使用技巧。

课课家教育-云数据中心网络技术与设计视频课程

课课家教育-云数据中心网络技术与设计视频课程分几大模块对数据中心网络进行讲解，同时附存储/虚拟化等方面视频，让大家对云数据中心有全面的认识。「初识云计算与数据中心」「云数据中心网络技术」「大话网络虚拟化」「云数据中心网络设计」「华为数据中心网络技术简介」「华为HCIE DC 培训视频」先分解数据中心网络技术，让大家熟悉常见的虚拟化、大二层、VxLAN等主流技术，再解释数据中心规划设计思路，并配上实际案例，让大家了解小型数据中心（100台服务器以下）、中型数据中心（500台服务器以下）、大型数据中心（500台规模以上）分别怎么进行设计，和相关网络/安全产品选型要点。重点讲技术历史/原理，设计思路与方案，不会敲配置 A. 15-25 分钟讲解每个小技术，是什么，能解决什么问题 B. 华为官方视频，每个技术大概15分钟 C. 详尽辅助学习材料【配置手册】华为官方配置手册CE12800等 14000页+ 【辅助视频】CCIE DC / HCIE DC（官方+培训机构视频）20G+ CCIE DC / HCIE DC（全套培训胶片）【书籍】云计算数据中心网络技术.PDF H3C Roy

数据中心网络技术_红宝书.PDF 华为官方目录章节1 课程简介第1节数据中心网络课程简介章节2 初识云计算与数据中心第1节什么是云计算第2节云计算核心技术虚拟化第3节数据中心发展简史第4节数据中心分级与发展趋势 00:16:14 第5节数据中心网络概况

00:15:14 章节3 大话网络虚拟化第1节网络虚拟化概述 00:15:35 第2节控制平面多虚一（CSS_iStack_IRF_VSS等）00:24:08 第3节数据层面多虚一 00:06:36 第4节一虚多技术简介 00:06:40 章节4 数据中心大二层技术第1节数据中心大二层概述 00:14:15

注册数据安全治理专业人员(CISPDSG)白皮书.doc

注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）白皮书发布日期2019年8月版本：1.0 中国信息安全测评中心北京天融信网络安全技术有限公司

CISP-DSG白皮书咨询及索取关于中国信息安全测评中心CISP-DSG培训考试相关的更多信息，请与CISP-DSG运营中心联系。 CISP-DSG运营中心联系方式：【联系地址】北京市海淀区上地东路1号华控大厦4层【电话】【电子邮件】【官方网站】北京天融信网络安全技术有限公司（简称天融信）创始于1995年，是中国领先的网络安全、大数据与安全云服务提供商。是中国信息安全测评中心授权的注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）运营机构，负责注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）专项证书的知识体系研发和维护、考题研发、考试服务、授权培训机构管理及市场推广等内容。 CISP-DSG证书专注于考核、培养从事数据安全治理相关工作的安全人才，是业界首个数据安全治理方向的注册考试。

目录引言 4 一、CISP-DSG考试要求4 二、CISP-DSG考试方向5 三、CISP-DSG注册流程7 四、CISP-DSG职业准则7 五、CISP-DSG考生申请资料要求 8 六、CISP-DSG收费标准9 七、注册数据安全治理专业人员运营中心联系方式10

引言当前，政府与企业的信息化程度不断加深，IT系统的复杂度与开放度随之提升，伴随云计算、大数据、人工智能等新兴技术的飞速发展，数据作为支撑这些前沿技术存在与发展的生产资料，已经成为组织的核心资产，受到前所未有的重视与保护。数据的安全问题将引发企业和社会决策的安全问题。数据的安全问题，已成为企业资产安全性、个人隐私安全性、国家和社会安全的核心问题。数据安全是一个复杂的问题，单靠技术手段无法完整解决，需要用数据安全治理的理念进行体系化建设。通过数据安全治理，能使信息系统安全建设更加突出重点、统一规范、科学合理。通过数据安全技术措施的实施，为各类组织机构提供先进的、科学的技术手段和管理依据，大大降低重要数据及公民个人信息的泄漏风险，更好地遵循技术防范和管理并重的原则，提高整体管理水平。数据安全治理过程的推广和应用，专业人才是关键。加快培养符合各类组织机构信息安全建设需求的专业人才是应用数据安全治理理念系统化解决数据安全问题的重点。中国信息安全测评中心主导的“CISP-DSG”（Certified Information Security Professional - Data Security Governance）注册数据安全治理专业人员技能水平注册考试，锻炼考生通过数据安全治理过程，帮助各类组织机构解决数据安全顶层设计及管理体系建设的问题，从而促进国家企事业单位信息安全管理能力提升，提高我国信息安全产业的整体实力和在国际市场的竞争力。一、CISP-DSG考试要求成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）必须同时满足以下基本要求： 1.申请成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG），具备一定数据安全治理基础，或有意向从事数据安全治理的人员； 2.申请成为注册数据安全治理专业人员（CISP-DSG）无学历与工作经验的报考要求； 3.通过注册数据安全治理专业人员运营中心组织的CISP-DSG考试； 4.同意并遵守CISP职业道德准则；

人工智能数据白皮书-CAICT

人工智能数据安全白皮书中国信息通信研究院安全研究所 2019年8月

前言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

目录一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)

睿治数据治理管理平台白皮书-数据标准

1.1数据标准建设睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。 1.1.1灵活配置数据标准属性定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。 1.1.2方式丰富的数据标准录入平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同时支持修改、删除等操作。

除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。通过导出标准集，让用户在线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的数据标准。

1.1.3完备的数据标准审批数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。审批支持通过、退回操作，可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。同时支持审批列表的搜索，快速定位数据标准。 1.1.4先进的数据标准落地映射数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。平台支持对数据标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。

云计算数据中心网络虚拟化技术

云计算数据中心网络虚拟化技术 Network1：VM 本地互访网络，边界是Access Switch ，包括物理服务器本机VM 互访和跨Access Switch 的不同物理服务器VM 互访两个层面。 Network2：Ethernet 与FC 融合，就是FCoE ，边界仍然是Access Switch 。 Network3：跨核心层服务器互访网络，边界是Access Switch 与Core Switch 。 Network4：数据中心跨站点二层网络，边界是Core Switch 。 Network5：数据中心外部网络，边界是Core Switch 与ISP IP 网络。在大规模数据中心部署虚拟化计算和虚拟化存储以后，对网络产生了新的需求。 1) 虚拟机(VM)之间的互通，在DC 内部和DC 间任意互通、迁移和扩展资源。 2) 更多的接口，更多的带宽，至少按照一万个万兆端口容量构建资源池。 3) 二层网络规模扩大，保证业务与底层硬件的透明和随需部署。 4) 数据中心站点间二层互联，DC 资源整合，地域无差别，构建真正的大云。 5) 服务器前后端网络融合，DC 内部网络整合。李明杭州华三通信技术有限公司杭州 100052 摘　要云计算带来的超大规模数据中心建设，对数据中心网络提出了新的需求，网络虚拟化技术是解决这些新需求的有效手段，通过系统论述数据中心网络虚拟化技术中涉及的控制平面虚拟化技术和数据平面虚拟化技术，分析了业界主要厂商的技术实现和新的虚拟化标准协议的技术原理，为数据中心网络虚拟化技术的发展提出了一个较为清晰的演进路径。关键词云计算；数据中心；网络虚拟化技术云计算最重要的技术实现就是虚拟化技术，计算虚拟化商用的解决方案得到了较成熟的应用，而存储虚拟化已经在SAN 上实现得很好了，在网络虚拟化技术方面，业界主流厂商都提出了自己的解决方案，本文分析了数据中心中网络虚拟化的实现相关技术和发展思路。最早的网络虚拟化技术代表是交换机集群Cluster 技术，多以盒式小交换机为主，当前数据中心里面已经很少见了。而新技术则主要分为两个方向，控制平面虚拟化与数据平面虚拟化。在探讨网络虚拟化技术之前，先定义一下云计算数据中心各种网络类型，数据中心网络流量的根本出发点是Server ，结合云计算最适合的核心-接入二层网络结构，各种网络分类如图1所示。 Client Network5 Network4 Network3 Network2Network Core Layer Access Layer Physical Server(PS) VM/PS VM VM VM/PS DC Sitel DC Site2 图1 网络分类

数据资产管理技术白皮书

前言党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先，大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估，企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营有形资产一样管理数据资产。国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理

实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据资产管理相关工作。本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，积极献言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促进大数据与实体经济深度融合做出积极贡献。

云数据中心架构

云计算下的数据中心架构来源：机房360 作者：程应军陈鹰更新时间：2011-12-26 10:13:15 摘要：目前最引人关注的的IT 概念非“云计算”莫属，云计算已经成为当今IT 界乃至全球商界最为津津乐道的一个新概念。云计算是指利用大规模的数据中心或超级计算机集群，通过互联网将计算资源免费或按需租用方式提供给使用者。云计算的一个重要应用在于由第三方机构提供云计算数据中心，并为大量的中小企业提供远程共享式的云计算应用服务。使得这些企业不需要建设自己的数据中心就可以使用所需的计算资源，实现成本最优化、资源共享最大化。云计算，应当高度贴合网络未来更高层次的发展趋势，着力于提高网络数据处理和存储能力，致力于低碳高效的利用基础资源。具体而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域提高云计算数据中心的数据处理能力。云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构应该是什么样的呢？ 1、云计算数据中心总体架构云计算架构分为服务和管理两大部分。在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，共包含3个层次：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。在管理方面，主要以云的管理层为主，它的功能是确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。其总体架构如下图。

2、云计算机房架构根据长城电子公司多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。集装箱模块化机房在室外无机房场景下应用，减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月，而能耗仅为传统机房的50％，可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。楼宇模块化机房采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术，可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。 3、云计算网络系统架构网络系统总体结构规划应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。数据中心网络根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 1）按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 2）按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为核心层、汇聚层、接入层。 3）从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、

云数据中心网络设计方案

目录一、项目背景 (2) 二、工程概述 (2) 三、数据中心网络设计 (4) （一）网络结构 (4) 1、链路接入区 (4) 2、互联网接入区 (5) 3、互联网服务资源区 (5) 4、专网接入区 (6) 5、专网服务资源区 (6) 6、核心网络区 (7) 7、内网服务资源区 (7) 8、存储资源区 (8) 9、运维管理区 (9) 10、指挥中心接入区 (9) 11、物理整合区 (10) （二）虚拟化组网 (10)

一、项目背景根据区委、区政府主要领导批示，2014年11月我区启动了智慧城市战略发展顶层设计与规划工作。经过几个月的努力，通过一系列调研、分析、设计与研讨，《智慧城市建设总体规划与三年行动计划》文稿形成（以下简称“《规划》”），并与相关部门进行了若干次的专题讨论。根据各方意见修改《规划》于2015年4月中旬经区长办公会研究原则通过。后，《规划》中指出“新建智慧城市云平台，与现有的“智慧华明”云平台共同支撑智慧应用系统建设。按照“集约建设、集中部署”的原则，将新建的智慧应用系统直接部署在云平台，将各部门已建的非涉密业务系统和公共服务类应用系统逐步迁移至云平台，实现智慧应用在基础层面集中共享、信息层面协同整合、运行维护层面统一保障，有利于充分整合和利用信息化资源。” 根据《规划》中的目标和原则，在“智慧城市”首期项目中与城市运行管理指挥中心同步进行云计算数据中心工程建设，数据中心为智慧城市的总体建设提供基于云计算技术的信息化基础设施，为智慧城市的各类业务应用提供稳定可靠的运行环境。二、工程概述云计算数据中心与城市运行管理指挥中心选址为同一地点，位于城市开发区津塘路与五经路交口处的“帝达东谷

云数据中心与传统数据中心的区别

云数据中心与传统数据中心的区别？如何建设? 云计算数据中心与传统IDC（互联网数据中心）与EDC（企业数据中心）的区别是什么？传统数据中心与云计算数据中心的区别在于应对的业务模式不同。传统IDC多数是支撑电信运营商数据业务，并有明确的跨网和区域性限制。传统EDC支撑的信息系统架构也与云计算有很多不同，例如EDC更多地支持了以商业软件为平台的特定应用信息系统，因此其规模、等级、变量相对固定。而云计算所需要的数据中心来源于互联网，但又向集成化平台演进，因此，有别于传统数据中心基础设施和信息系统软硬件分离的局面，云计算的数据中心从基础设施到计算与应用是连续和整体的，并相互关联和可适应。云数据中心应该如何建设?目前，业内有两种常见观点。观点一：“高投资、高性能的超算就是云计算”。观点二：“云计算就是把一堆烂机器攒在一起提供高可靠性的服务”。这两种观点对应了两种不同建设模式。观点一对应的是传统建设模式。该模式注重构建高成本和高可靠性的基础设施，再实施有物理边界的简单虚拟化私有云。例如银行业数据中心以成本简单堆叠，努力提高基础设施可靠性，但由于数据中心硬件与软件系统分离，在高投入的情况下总体效率反而下降，事倍而功半。观点二对应的另一种模式的特色是盲目追求降低初始投资成本，把数据中心基础设施作为一种简单资源建设和经营，建立和运行低成本、低效率的数据中心基础设施，从而造成初始成本虽低，但运行成本和运行风险却较高的局面，这虽然适应了目前行业快速发展的格局，但总体上并不适合云计算的长期发展和稳定服务。这两种云数据中心建设模式都有着片面性和局限性。如同早年的互联网虽然可以承载在PSTN（公共电话网络）上运行，但却不是最佳模式一样，为云计算而建的基础设施可以运行于IDC，但却不能有效优化和发展云服务，若建立为社会服务的公共设施，云计算必须重新规划和建立数据中心等基础设施架构。云计算基础设施应与计算平台充分整合，正如云计算行业一部经典书籍《数据中心就是计算机》（The Datacenter as a Computer）而言，云计算数据中心是自上而下的全程融合和优化，包括系统软件、芯片、存储、网络、电源、配电以及制冷，因此，新一代的云计算数据中心充分整合了软件、服务器、网络、数据中心供电与制冷、能源等多个环节，并以一个系统和完整的体系优化了从能源到计算的总体效率。例如谷歌并未单独狭义地优化数据中心PUE，而是以软件为基础，融合了定制基础设施构架，建立了全球级规模的云计算基础设施架构。在落实到云数据中心的具体建设上，还有以下几点注意事项。首先，在业务模式方面，基础设施需要充分适应云计算的业务发展客观规律，按照最优化效率的单位规模建立，并根据业务发展需求而高效建设，摒弃传统模式，最好不要一次性构建大规模数据中心单体多层建筑，而将采用灵活和高效率的模块化方式，将数据中心配电、制冷、供电、甚至建筑物与市电彻底分割，以云计算业务单一集群为最小单位，分布实施。

中国信通院全球数字治理白皮书(2020年)

中国信通院全球数字治理白皮书（2020年）在经济全球化遭遇逆流，保护主义、单边主义上升的背景下，数字化驱动的新一轮全球化仍蓬勃发展，已成为助力全球经济增长、促进全球交流与合作的重要动能。数字全球化既是新一轮全球化的重要标志，也带来重大挑战，呼唤构建新的全球数字治理体系。随着数字全球化的纵深发展，如何更好兼具效率与公平，协调不同治理主体间分歧，更好推进全球数字合作，既是未来全球数字治理的重要方向，也对我国参与数字领域国际规则和标准制定提出了新的挑战。第一章：数字全球化及全球治理新挑战当前，经济全球化遭遇逆流，保护主义、单边主义上升，世界经济低迷，国际贸易和投资大幅萎缩，国际经济、科技、文化、安全、政治等格局都在发生深刻调整。随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，数字化驱动的新一轮全球化席卷而来，正在成为促进全球互联互通、推动全球商贸合作、增进全球文化交流、破解当前全球化困境的重要突破口。（一）数字化驱动的新一轮全球化席卷而来自2018年中美贸易摩擦以来，国际形势日趋复杂多变，全球化进程徘徊不前。国际贸易呈现出疲软态势，2019年，全球商品贸易出口额为18.9万亿美元，相对2018年下降了2.8%；服务贸易出口额为6.1万亿美元，与2018年基本持平。跨境资本流动大幅下降，全球外国直接投资从2018年的1.41万亿美元降至2019年的1.39万亿美元；全球跨国并购活动锐减，2019年全球跨国并购规模总计4900亿美元，同比大幅下跌近40%。要素的全球流动强度大大削弱，商品、服务、资本等传统要素的全球流动总量占全球GDP的比重从金融危机前54%的高峰降至30%左右。2020年初新冠肺炎疫情全球蔓延，世界经济面临深度衰退，国际贸易和资本流动严重萎缩。据世界贸易组织预测，2020年世界商品贸易总额预计将下降13-32％，几乎所有地区的贸易额都会出现两位数下降，世界贸易将陷入历史性低谷。联合国贸发会议预测，全球外国直接投资将在2019年的基础上下降近40%，滑落到近20年以来的最低水平。在全球经济衰退、新冠肺炎疫情爆发、中美贸易摩擦升级等多重背景交织影响下，世界经济运行的不稳定性和不确定性因素增加，“逆全球化”思潮涌动，贸易保护主义进一步抬头，经济全球化进程明显受阻。

云数据中心的网络架构研究与设计

云数据中心的网络架构研究与设计传统传统数据中心高电力消耗、资源利用率低下、应用部署复杂。本文提出基于云计算和大数据技术的云数据中心，提升数据中心资源利用率，提高了云数据中心的运营能力。标签：大数据云数据中心云计算大数据处理引言随着信息时代的到来，IT基础设施建设被带到社会的中心地带。特别是互联网行业，对IT基础设施依赖程度更高。传统数据中心的运营业务以资源出租为主，包括：机房出租、机架出租、主机托管、主机出租、公网IP地址出租、带宽出租等，高电力消耗、资源利用率低下、应用部署复杂都是传统数据中心面临的挑战。云数据中心是将云计算和大数据技术应用在数据中心，提升数据中心资源利用率，方便应用的按需和快速部署，并做到统一的运维和运营管理，提高了云数据中心的运营能力。一、云数据中心总体架构云数据中心解决方案主要由如下一些组件组成：物理的基础设施：可以是传统的数据中心机房，包括供电，制冷，布线等多个子系统，用来提供基础的业务运行环境；也可以是集装箱式数据中心，满足室外场景的快速建设需求，集成供电，制冷和业务模块。物理基础架构：主要是用来支撑对外运营服务的一些基础硬件，用来提供数据中心业务的计算资源，网络资源，存储资源，这些资源被虚拟化的资源管理平台统一管理，这些计算资源，网络资源，存储资源被池化，形成多个资源池，通过资源调度管理组件，对上层提供按需分配，弹性扩展的资源。支撑的业务：相对于传统的数据中心解决方案，云数据中心提供差异化的云计算类业务，例如IaaS和SaaS业务，其中主要的业务包括云主机业务以及相应的增值业务，云存储类业务，以及通过和软件ISV的合作，对外提供SaaS出租。二、网络总体架构设计数据中心网络根据网络分层、功能分区的设计理念，将数据中心网络内部交换网络划分为核心与接入2个层次，按照网络功能的不同划分为外联区、网络服务区、业务服务区等多个功能区。同时，为更好的支持云计算在数据中心的运行管理，将网络分为管理、存储、业务3个网络平面。

《大数据白皮书(2019)》：数据安全合规要求不断提升

《大数据白皮书（2019）》：数据安全合规要求不断提升 12月10日，中国信息通信研究院发布了《大数据白皮书（2019）》（以下简称“白皮书”），这是中国信息通信研究院第四次发布大数据白皮书。白皮书在前三版的基础上，聚焦一年多来大数据各领域的发展，探讨了大数据技术、产业、应用、安全及数据资产管理的进展和趋势。根据白皮书显示，技术融合、数据合规、应用深化和资产管理是2019大数据发展的关键词。白皮书显示，2019年以来，全球大数据技术、产业、应用等多方面的发展呈现了新的趋势，也正在进入新的阶段。当前，大数据技术呈现出六大融合趋势：（一）算力融合：多样性算力提升整体效率（二）流批融合：平衡计算性价比的最优解（三）TA 融合：混合事务/分析支撑即时决策（四）模块融合：一站式数据能力复用平台（五）云数融合：云化趋势降低技术使用门槛（六）数智融合：数据与智能多方位深度整合近两年来，各国在数据合规性方面的重视程度越来越高，但数据合规的进程仍任重道远。2019年5月25日，旨在保护欧盟公民的个人数据、对企业的数据处理提出了严格要求的《通用数据保护条例》。欧盟EDPB的报告显示，GDPR实施一年以来，欧盟当局收到了约145000份数据安全相关的投诉和问题举报；共判处5500万欧元行政罚款。苹果、微软、Twitter、WhatsApp、Instagram等企业也都遭到调查或处罚。 GDPR的正式实施之后，带来了全球隐私保护立法的热潮，并成功提升了社会各领域对于数据保护的重视。我国大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。这几年，无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业逐步向工业、政务、电信、交通、金融、医疗、教育等领域广泛渗透，应用逐渐向生产、物流、供应链等核心业务延伸，涌现了一批大数据典型应用，企业应用大数据的能力逐渐增强。最后，白皮书围绕技术、应用、治理三个方面对大数据发展进行了展望：

云计算网络技术

云计算数据中心网络技术 1 前言题目并不吸引人，主要是作者犯懒，罗列了一下关键词而已，当然好处是一看就知道文章要说啥。简单说下结构，首先讲讲云计算，其次是数据中心，再然后是网络，重点还是技术。内容是循序渐进的，可以理解前面每个词都是后面词的定语。本文希望能够帮读者对云计算的数据中心的网络的技术建立起全面的结构性认识，因此除了总体思路的描述外，在介绍过程中也会力争用三言两语对前面部分中涉及的每个技术点都有所说明，至少让人明白这个东东怎么来的，要干啥和怎么干。但由于受篇幅所限，无法做到很详细，大家如果对某个技术点真感兴趣时，还是去网上找些更细节的资料来理解，本文是打算没有写成一本书的。力争做到让文档读起来不感到枯燥吧，对作者来说那是相当有挑战的。 2 云计算最早接触这个词好像是06年了，当时也是刚刚开始接触数据中心不久，这几年眼睁睁看着它被炒作得一塌糊涂，现在已经成为非常给力的一个概念。和别人谈数据中心要是不提云计算，你还真不好意思张这个嘴。服务器厂商在喊云计算，网络、操作系统、应用软件甚至存储厂商都在喊。大家各喊各的，让我们感觉听上去都有那么点儿味道，但下来仔细一琢磨大都还在云里雾里。看看这张网上截取的云计算产业全景图，估计没有几个能够不头晕的。

云计算的各方面定义很多，基于用户的视角来看，目的就是让使用者在不需了解资源的具体情况下做到按需分配，将计算资源虚拟化为一片云。站在高处看，当前的主流云计算更贴切于云服务，个人认为可理解为早先运营商提供数据中心服务器租用服务的延伸。以前用户租用的是一台台物理服务器，现在租用的是虚拟机，是软件平台甚至是应用程序。公认的三个云计算服务层次是IaaS（Infrastructure as a Service）、PaaS（Platform as a Service）和SaaS （Software as a Service），分别对应硬件资源、平台资源和应用资源。对于用户来说： 1、当提供商给你的是一套a 个核CPU、b G大小内存的主机、c M带宽网络以及d G大小存储空间，需要你自己去装系统和搞定应用程序，那么这就是IaaS，举例如Amazon EC2； 2、当提供的是包含基本数据库和中间件程序的一套完整系统，但你还需要根据接口编写自己的应用程序时，那么就是PaaS，举例如Google AppEngine、Microsoft Azure和Amazon SimpleDB, SQS； 3、最傻瓜的方式自然是连应用程序都写好了，例如你只需要告诉服务提供商想要的是

金融行业开源治理白皮书

一、开源技术迅猛发展推动企业引入开源 (1) 1、开源已在多个重要领域成为主流 (1) 2、企业用户引入开源技术不可避免 (2) 二、金融行业采用开源技术已成趋势 (6) 1、开源技术是构建信息系统的重要选择 (6) 2、选择开源技术对金融机构意义重大 (8) 三、引入开源的风险日益凸显不容忽视 (11) 1、缺乏技术能力是企业用户的重要痛点 (11) 2、是否引入开源软件难以完全准确统计 (12) 3、开源软件隐含的安全风险较为显著 (13) 4、使用过程中是否遵守开源约定未知 (14) 5、开源软件上游供应链存在不确定性 (14) 6、开源软件的知识产权风险易被忽略 (15) 四、金融行业开源治理建议 (16) 1、推广产业开源科普，树立开源风险意识 (16) 2、建立金融开源社区，增进同业交流沟通 (17) 3、梳理开源治理规范，推动相关标准制定 (18) 4、建设开源治理体系，规范开源软件引入 (19) 附录金融机构开源治理实践案例 (23) 中国农业银行 (23) 上海浦东发展银行 (26) 中信银行开源 (30) 中国太平洋保险（集团） (32)

近几年开源技术快速发展，金融行业在构建信息系统过程中不可避免涉及开源技术的引入和使用。开源一方面可以突破技术壁垒推动金融机构技术创新和业务发展，另一方面也不可避免的带来知识产权、信息安全等一系列问题。金融作为涉及关乎国民经济的关键行业，面临与其他行业相比更为严苛的监管要求。如何在遵循开源义务要求的前提下规范地使用开源技术，从而最大化减少使用开源带来的风险，是金融机构构建信息系统过程中必然面临的问题。《金融行业开源治理白皮书》首先介绍企业用户引入开源技术的背景，阐述开源技术对金融行业的重要意义，重点梳理引入开源可能导致的风险，并对金融行业在开源治理方面可以采取的措施给出了建议，最后附录了参与白皮书撰写企业的开源治理实践案例。

云计算数据中心与传统数据区别

题目: 云数据中心与传统数据区别学院：电子信息与电气工程学院班级:12级网络工程1 班姓名：李银红学号:20121070141 指导老师:李德录

云数据中心与传统数据中心随着时代的发展，云数据中心的管理出现了新需求，由此导致对云数据中心管理系统的变革。那么云数据中心与传统数据中心有什么不同之处呢？本文将对此进行详细的分析。 1、云计算数据中心与传统数据中心的区别主要集中在虚拟化程度、计算存储及网络资源的松合程度、自动化管理程度、绿色节能程度等几个要素。传统数据中心基本没有实现虚拟化，而云计算数据中心最基本的是其内所有服务器、存储都是经过虚拟化的，此举比同规格传统数据中心机房内IT设备利用效率提高60%以上(满负荷情况)。传统数据中心计算、存储及网络资源是紧耦合的，也就是说其内的IT建设是烟囱式的，根据客户需求一个项目建设一套系统，扩展起来要对系统进行重新设计。而云计算数据中心的所有计算、存储及网络资源都是松耦合的，可以根据数据中心内各种资源的消耗比例而适当增加或减少某种资源的配置。这样能使得数据中心的管理具有较大的灵活性，使得资源配置优化，按照客户需求进行配置。云计算数据中心的模块化扩展能力也解决了传统数据中心扩容难的问题。传统数据中心在扩展受到系统设计、机房设计及网络设计的影响，对于机房扩容来说是一个系统性的工程，特别是在空间和电力能源有限的情况下，要实现扩容是无法完成的事情，然后，云计算数据中心可以在总体空间和电力提供不变的情况通过提高单机架的容纳能力及降低PUE等方式实现“扩容”。此种能力具有很强的优势，特别是在土地紧张和电力紧张的城市。自动化管理是传统数据中心没有的功能。云计算数据中心的自动化管理使得在规模较大的情况下，实现较少工作人员对数据中心的高度智能管理。此特性一方面能降低数据中心的人工维护成本，另一方面能提高管理效率，提升客户体验。至于绿色节能，一般情况，传统数据中心的PUE在1.8-2.5左右，而云计算数据中心一般低于1.6，目前世界上最先进的云计算数据中心可以低达1.1甚至以下。对于规模化的数据中心，能源成本是其持续运营要考虑的非常重要的因素。

云数据中心运维问题解析

精心整理1、云计算时代的到来，数据中心的运行管理工作必然会产生新的问题，提出新的要求，您认为，数据中心运维工作发生了哪些改变？云计算是当下的技术热点，云数据中心是提供云计算服务的核心，是传统数据中心的升级。无论是传统的数据中心，还是云数据中心，从他们的生命周期来看，运维管理都是整个生命周期中历时最长的一个阶段。如中心1050到100 二、在传统数据中心中，设备都是物理的、真实的，位置也是相对固定，对业务系统来讲，交换网络、服务器、存储设备对象之间关联也是比较固定的，管理起来相对直观。在云数据中心，虚拟化带来了资源的池化，使得一切管理对象变成虚拟的、可灵活迁移的逻辑存在。虚拟资源可以随时创建、删除，再加上高可用需求、性能优化需求带来的虚拟资源迁移，虚拟资源所在的位置变得不固定了，虚拟资源与物理资源的关系也被解耦了，原来很多能说得清、找得到的资源现在不借助工具就再也无法说得清、找得到了。

三、在传统数据中心中，设备监控主要是采集故障、性能数据，容量一般来讲还不是运维层面的问题，而是规划的问题，当然这也带来了业务系统竖井、数据中心竖井的问题，以及业务资源申请周期长的问题。在云数据中心中，容量不仅是规划问题，同时也是一个运维问题。也就是说，在日常工作中，需要随时采集资源池容量数据，不仅要看资源池的总容量，还要看容量在各个物理宿主机上分布情况，以便满足高可用和迁移的需要。四、云数据中心在管理虚拟设备时，接口的标准化问题。在传统数据中心内，物理设备已经形成了接口标准，提供运维数据，如snmp、netflow等。而对虚拟化设备，还没有形成国标或行标，为运维 2 层面。拟资源分配动作。复杂一些的操作是可配置参数的资源模板，用户在申请服务时或运维人员在点击资源创建按钮前，可以传递一些参数给创建程序，如操作系统的用户名、密码，那么云管理系统在基于相应模板创建虚拟服务器时，会按照参数设置服务器操作系统管理员的账号信息。再复杂一些的自动化动作，是基于模板组合进行的、有顺序的、有条件的动作序列，一般用作响应需要多个资源进行部署的业务系统的服务申请，通过一系列操作，为该业务系统分配网络地

智慧城市云数据中心建设技术方案

第一章、智慧城市云数据中心建设目标根据《国家电子政务“十二五”规划》（中办发〔2006〕18号）等文件，以智慧城市建设总体思路为指导，建设智慧城市云数据中心，实现统一建设、统一管理、统一使用，为智慧城市和全市（县、区）各部门的业务应用系统提供统一的机房空间、网络资源、存储灾备、安全保障和运维服务，实现信息基础资源互通共享，从底层来联系整个政府机构内外的异构系统、应用、数据库资源等，打通各个职能部门间的“信息孤岛”，满足社会服务与管理，共享基础数据库、协同办公、行政审批与处罚、智慧城管、智慧社区等应用以及其他职能部门之间无缝的共享和交换数据的需要，实现相关部门的资源共享，提升政府的行政效率。 1.1、建设统一云数据中心作为电子政务统一的基础资源平台，包括：网络资源、计算资源、存储资源等，并对基础资源进行池化，使各部门各单位的用户可以灵活的共享和按需分配。 1.2、建设电子政务外网应用的云计算PAAS平台作为全市（县、区）电子政务统一的基础资源平台，不仅需要提供IAAS层的基础设施，还能够对上层基于SOA架构的电子政务类应用进行一定的能力支撑，包括基本的数据库、中间件等通用的基础软件资源和电子政务类公共组件类的软件资源。各部门各单位不仅可以共享PAAS层资源，而且可以在PAAS平台的基础上，简单、快速的开发不同功能类的电子政务类应用。

1.3、建立统一高效的运维管理平台建立基础资源平台的统一运维管理体系，对机房基础设施、IT设备、虚拟机、数据库以及上层应用软件等资源进行统一的检测、动态调度和自动化控制管理，简化运维管理的流程和人工操作，提高基础管理平台的运维效率，降低云数据中心运行成本。 1.4、建立统一的安全保障体系按照国家政务外网统一安全规划，参照等级保护的基本要求，建立统一的政务外网安全保障体系，加强安全管理、统一安全策略、统一标准规范，保障政务外网云数据中心和政务业务系统安全可靠运行。