企业信息安全规划设计
社区干货
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
信息系统如何服务企业、个人、政府,这些概念虽然很抽象,但我认为这也是一个系统架构师应该掌握的知识,它站在一个宏观的视角回答了“为什么要做信息化、智能化”。这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是信息安全和法律常识的基础内容,信息安全包括:基础密码学(对称、非对称加解密、数字签名)、常用身份认证方案设计、...
干货|数字平台的治理:以A/B测试平台在字节跳动的实践为例
为公司内500多个业务提供A/B测试评估和智能优化服务。 Libra平台如何一步步成长到足以支撑全公司各项业务完成在线实验、Libra团队是如何管控平台上的各类用户群体的实验行为, **本文将从激励与控制... 企业采用A/B测试后综合财务指标方面的投资回报率可达到126%,可见A/B测试对企业的赋能作用显著。 在开放火山引擎A/B测试工具给更多外部企业之前,字节内部使用A/B测试已经有近十年的时间,“抖音”“西...
大数据安全与隐私保护:构建可信的数据生态系统 | 社区征文
# 前言磨练大数据安全与隐私保护的因素很多。最先,大数据规模和多样性促使数据的安全管理比较困难,要解决大量数据的存储和处理。次之,隐私保护面临数据密名、脱敏、敏感信息保护等短板。此外,合规要求及法律法规还... 整体规划:及时数据流的安全监测和审计 - 项目概述:依据开源工具和技术的使用,对及时数据流进行监测和审计,维护大数据的安全性隐私。 - 技术栈:Apache Kafka、Apache Spark Streaming、Python、SQL、安防监控工...
火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程
> **王志雷**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展工作。 > **贾伟力**,火山引擎存储&数据库解决方案架构师,专注于存储&数据库产品的解决方案规划、设计和拓展... 金融机构数据合规的法律依据是明显具有公法性质的《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《个人信息保护法》,极具国家强制力。- **业务等保要求**:企业以及各大单位的网络安全建设要求逐渐...
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企业信息安全规划设计-优选内容
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DDoS/CC攻击频发,企业如何构建有效防护
讲述火山引擎网络防护解决方案如何帮助企业构建起纵深DDoS/CC防御体系,并结合业务实际场景给出最佳防护方案。 火山引擎长期关注并重视用户的信息安全。近几年数字技术与实体经济加速融合,泛互联网、金融、游戏等行业繁荣发展,引来黑产团伙觊觎。在各大企业中,随着自身业务规模不断扩大、客户群体不断增加,面临的网络安全威胁也不断增多。其中DDoS攻击和应用层CC攻击更为频发,这些攻击往往会导致公司业务中断、瘫痪,不仅严重影响公...
干货 | 如何设计企业级数据埋点采集方案?
> > > 埋点设计文档面向开发的埋点需求说明书,目的是让开发理解需要在什么情况下做哪些埋点采集,以及具体需要的属性参数类型、取值,确保采集的准确性和完善性。> > > > > 本篇将聚焦企业数据埋点采集展开介... 如何做好埋点设计的统筹,做好这个工程项目的管理呢? **可分为以下三个部分:*** 埋点项目规划* 埋点设计方案* 埋点数据推广应用 :迁移实施
再在火山引擎上进行规划和配置,使火山引擎上的网络环境满足用户系统运行的需要。#### 云上网络架构设计原则- 火山引擎采用VPC组网,划分多个VPC,将不同业务网络隔离开,例如生产主备环境、开发测试环境彼此处于不同VPC。- 业务涉及本地IDC与火山引擎互通时,对数据传输安全和性能有要求,可以使用物理专线或VPN服务,构成混合云组网。### 网络安全配置 在完成网络拓扑迁移之后,根据用户的安全需求可在火山引擎上对网络安全进...
迁移指南说明
越来越多的企业发现了大数据处理和分析框架的力量,如 Apache Hadoop 和 Apache Spark,但他们也发现了这些技术的一些挑战。尤其重要的是,随着大数据行业的快速变化,许多客户需要一个安全且长期的平台来支持业务快速... 涉及业务改造复杂,可以选择平迁,组件和组件版本均不发生变化。当 Hadoop 集群迁移至火山 EMR 后,再考虑架构升级,包括组件替换和组件版本升级。 混合路径 混合路径介于重构和平迁之间。一些老的系统比较久远,改造成...
干货 | 字节跳动一站式数据治理解决方案及平台架构
一些公司内部关注的是数据全生命周期,希望它有一个较高的质量,目标则是用来支持业务。所以数据治理的目标主要由以下几点构成:* **第一,最大化数据价值。*** **第二,管理数据的风险。*** **第三,降低数据的成本。**数据治理是一个比较大的概念。它包括政策、规则、组织结构、治理过程,以及一些技术的支持。领域包括数据质量、数据成本、数据可用性以及数据安全等方面。所以,在影响数据治理计划的驱动因素是多样的,比...
观点|SparkSQL在企业级数仓建设的优势
如果企业考虑在K8S上构建自己的计算引擎,Hive面临的局限会更加明显。* 性能:整体架构是否拥有更好的性能。* 安全:是否支持不同级别,不同力度的用户访问和数据安全鉴权体系。对于企业数仓架构来说,最重要的是如何基于企业业务流程来设计架构,而不是基于某个组件来扩展架构。 是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映...
火山引擎上云迁移指南
通常涉及对现有的应用程序进行云化改造、开发新的云原生应用程序以及转变架构和基础设施,是一个系统工程,需要有成熟的迁移方法论、配套的迁移工具和专业的迁移团队保驾护航。* **成熟的迁移方法论**:将帮助用户... 金融机构数据合规的法律依据是明显具有公法性质的《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《个人信息保护法》,极具国家强制力。* **业务等保要求**:企业以及各大单位的网络安全建设要求逐...
干货|一家企业,如何0-1搭建数据治理体系?
数据治理是对企业中的数据可用性、相关性、 完整性和安全性的全面管理。它帮助组织管理他们的信息知识和作为决策依据。 **维基百科对数据治理的定义****:**数据治理是一个涉及全体组织的数据管理概念,通过数据治理,确保在数据的整个生命周期中拥有高数据质量的能力,也是对业务目标的支持。 数据治理的关键的重点领域包括可用性、一致性、数据完整性和数据安全性,也包括建立流程来确保整个企业实施有效数据管...
