大数据平台安全运维方案

大数据平台安全是一个多维度、多层次的问题，涉及到技术、管理和法规等多个方面。以下是一些大数据平台安全的关键策略和工具：安全策略数据安全管理组织架构：建立规范的信息安全管理组织架构，包括策略层、管理层，保护用户隐私。数据销毁：使用国际标准进行数据清除、磁盘消磁以及物理销毁，避免数据泄漏风险。安全工具数据治理工具：提供数据治理框架，支持数据管理团队协作管理大数据资产和元数据。数据安全态势管理工具：帮助专业人员映射不同云平台上的数据，并进行分类。数据安全运营管理平台：构建平台化、体系化、可视化、智能化的数据安全管理平台，实现数据安全的事前防护、事中监测、事后审计。数据脱敏工具：如行云管家提供的解决方案，包含数据脱敏、SQL指令拦截/审核、SQL指令审计等功能。最佳实践加密：在大数据管道中建立可扩展的加密实践，包括静态数据和传输中的数据。用户访问控制：基于角色的访问管理，遵循最小特权原则，限制对、评测手段和评测流程。大数据服务支撑体系：基于大数据资源为信息安全保障提供支撑服务，开展大数据在安全领域的研究及推广应用。

大数据平台的搭建与运维是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括架构设计、技术选型、性能优化、安全保障等。大数据平台架构大数据平台架构通常分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层任务高效分配和资源合理利用，而索引和缓存机制可以加快查询速度。安全保障大数据平台的安全建设需要考虑网络安全、身份认证、授权、审核和数据加密等多个方面。运维管理大数据运维包括对数据存储、处理、传输等方面大数据平台运维中的重要部分，包括数据存储优化、计算资源管理、查询优化、并行处理、数据预处理、使用高级分析工具和技术、监控与调优等。例如，选择合适的文件格式可以提高查询效率，资源调度和弹性伸缩可以确保的管理和维护，确保数据的安全性、可靠性和高效性。运维团队需要负责监控、管理和维护大规模数据存储和处理平台，确保平台的稳定运行。。每一层都有其特定的功能和组件。例如，数据源层提供业务数据，数据采集层负责数据的采集和转换，大数据平台层负责数据的存储、处理和计算，数据仓库层进行数据的整合和分析，应用层则提供数据的可视化和应用。搭建

统计：实现对大数据平台的监控和日志统计，识别潜在问题并采取预防措施，确保平台安全、高效地运行。安全策略和权限管理：管理和配置安全策略和权限管理，确保数据安全性和用户权限控制。团队协调：协调开发团队、测试团队和运营团队，确保整个大数据生态系统运行良好。数据安全管理运维策略数据加密与安全传输：使用加密技术对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。采用安全传输协议，如HTTPS和TLS，确保数据安全管理运维的职责数据安全管理运维是指管理和维护数据存储、处理、传输等过程，确保数据的安全性、可靠性和高效性。其主要职责包括：确保高可用性和稳定性：监控硬件、软件和网络设备，进行故障排除，确保大数据平台的稳定运行。容量规划和资源管理：进行大数据集群的容量规划，确保集群规模和性能与业务需求相匹配。数据备份和恢复：管理和监控数据备份和恢复，及时处理故障和数据丢失，确保数据的可恢复性。监控和日志库服务器和软件，发现潜在的安全漏洞。及时关注官方发布的漏洞公告，了解最新的漏洞信息，并进行修复。数据库运维管理中的数据安全保障策略多因素身份验证（MFA）：对高权限账号启用MFA，增加账号被盗用的难度

大数据运维是对大数据系统进行全面管理和维护的一系列活动，旨在确保大数据系统的稳定运行、高效性能和数据安全。系统部署与配置集群规划与搭建：根据业务需求和数据规模，规划大数据集群的架构，包括计算节点性能指标超出阈值时，通过邮件、短信、即时通讯等方式及时通知运维人员。运维人员根据告警信息迅速采取措施，避免问题扩大化。故障诊断与处理快速定位故障：当大数据系统出现故障时，运维人员需要迅速通过日志分析利用。作业调度与协调：使用作业调度器，对大数据处理作业进行调度和协调。根据作业的资源需求和优先级，合理安排作业的执行顺序，提高作业的执行效率。运维自动化脚本编写与使用：编写自动化运维脚本，用于执行系统部署、配置管理、监控告警等任务。通过脚本实现自动化操作，提高运维效率，减少人工操作的错误。运维工具集成：集成各种运维工具，实现系统的自动化部署和配置管理。通过这些工具，运维人员可以轻松地对大数据系统进行批量操作和管理。数据，及时发现系统的性能瓶颈和异常情况。作业监控：对大数据处理作业进行监控。了解作业的运行状态、进度、资源消耗等情况，及时处理作业失败、长时间运行等问题。告警机制：建立完善的告警机制，当系统出现异常或

大数据运维平台是确保大数据系统稳定、高效运行的关键基础设施，它涵盖了对硬件、软件、数据以及整个系统流程的监控、管理和优化。一、平台架构数据采集层功能：从大数据系统的各个组件（如服务器、存储设备方便地管理大数据系统的各个组件。这包括系统配置管理、任务调度管理、资源分配管理等功能。用户交互：运维人员可以通过Web界面或命令行工具，对系统进行操作，如启动或停止数据处理任务、添加或删除服务器节点：存储采集到的海量运维数据。由于运维数据的规模较大且需要长期保存，通常采用分布式存储系统。存储策略：对于不同类型的数据（如实时监控数据和历史统计数据），采用不同的存储方式和策略。实时监控数据可能需要高频率的写入和快速查询，而历史统计数据则更注重长期存储和数据分析。数据分析层功能：对存储的运维数据进行分析，以发现潜在的问题、性能瓶颈和异常情况。分析方法包括统计分析、机器学习算法（如异常检测算法、趋势及时发现硬件故障隐患，如过热、硬件损坏等情况。软件监控：对大数据系统中的各种软件组件进行监控。监测软件的进程状态、服务可用性、资源占用情况以及软件内部的性能指标（如数据处理速度、查询响应时间等）。数据

目标，需要运维人员具备丰富的技能和知识，包括操作系统、网络、存储、数据库、编程和安全等方面的知识。同时，大数据运维还需要具备高度的监控能力和问题排查能力，以便及时解决系统故障和问题。大数据运维（BigDataOperations）是指对大数据处理系统进行监控、管理、优化和维护的流程。大数据运维的主要工作包括:硬件设备管理：对存储设备、计算设备、网络设备等硬件进行管理和维护，确保进行管理和化，包括调优、容量规和性能监控等。应用管理：对大数据处理系统的应用进行管理和维护，包括调度、任务分配和错误处理等。大数据运维的目的是确保大数据处理系统的高可用、高性能和高效率。为了实现这些设备性能稳定。数据管理：对数据进行管理和维护，包括数据备份、恢复、清理和归档等。安全管理：对大数据处理系统的安全进行管理和维护，包括用户认证、访问控制、防火墙和加密等。性能管理：对大数据处理系统的性能

的交通系统保驾护航，要时刻关注各个环节是否正常运转。在大数据平台中，硬件、软件和网络设备就像是交通系统中的道路、车辆和信号灯，任何一个部分出现故障都可能导致整个平台的瘫痪。大数据运维人员需要通过各种大数据运维：数据时代的幕后支柱在当今数字化浪潮中，数据已然成为驱动企业乃至整个社会发展的核心动力。从日常生活中的电商购物推荐、社交平台内容推送，到企业运营中的精准市场分析、高效供应链管理，再到科研时代当之无愧的幕后支柱。大数据运维（一）定义与内涵大数据运维，简单来说，就是管理、监控和维护大规模数据存储和处理平台的过程。它就像是数据世界的“大管家”，涵盖了数据存储、处理、传输等各个环节的管理与维护工作，目的是确保数据的安全性、可靠性和高效性，让数据能够在稳定、有序的环境中发挥出最大价值。在这个数据量呈指数级增长的时代，数据已经成为企业的核心资产，而大数据运维则是守护这些资产的关键力量。它不仅要保障数据平台的正常运行，还要应对不断变化的数据量和业务需求，为数据的处理和分析提供坚实的基础。（二）主要职责1.平台稳定保障确保大数据平台的高可用性和稳定性是大数据运维的首要任务。这就好比是为一座城市

核心业务将无法开展，造成的损失不可估量。为更好地保障大数据平台海量数据安全，服务于各行业客户，星环科技与爱数强强联合，凭借双方在各自优势领域的技术积累，联合打造了AnyBackupTDH（TranswarpDataHub）大数据平台保护方案。AnyBackupTDH大数据平台保护方案，可实现数据高效、经济、安全的保护，为广大行业客户的数字化转型之旅保驾护航。不仅如此，星环科技与爱数已完成了兼容性测试，成功通过了双方的产品认证，能很好地保障TDH大数据平台数据安全。大数据分析已成为数字化转型战略中的第一要务，如何在享受大数据带来益处的同时，保障海量数据安全，也成为组织在数字化转型过程中亟待解决的问题。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商，星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月，星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术，保障数据可以在加密状态下被计算、被共享，数据不会被攻击和被泄露数字化时代下，大数据平台已成为组织重要的基础设施，存储着众多核心业务数据，承载着关键业务的运行。如金融行业的“千人千面”、医疗行业通过大数据分析实现疫情的精准防控等。一旦大数据平台宕机，组织中诸多

星环科技多模数据平台监控软件AquilaInsight，企业级大数据平台智能运维好帮手。AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的。AquilaInsight将星环全线产品的运维数据集成起来，打通跨产品、跨服务、跨集群的运维窗口，提供一站式自动化的运维分析、完备的功能配置，满足不同的运维场景需求。通过可视化的系统监控平台，运维人员可以智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作对系统负载，平台运行状况等指标进行统一管理与监控。多方面多维度的集群监控、预警、分析以及状态检查机制充分赋予了运维人员解决系统异常的能力，对于潜在的严重问题，AquilaInsight预置的告警通知设置能够及时预警，实现事前预警、事中告警、事后分析的全阶段运维。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...