总体网络架构 设计要点： （1）如果两个数据中心间链路距离<=25KM，建议使用裸光纤互联。 l4台核心交换机建议10GE链路互联，至少2对裸光纤。...（2）如果两个数据中心间链路距离>25KM，建议使用裸光纤互联。 l建议使用波分设备来构建两数据中心的同城网络。l以太网交换机和FC交换机同时连接到波分设备，两个数据中心通过级联的方式互联。...网络双活核心技术 网络双活核心技术分析： 网络层双活主要通过SDN技术实现网络自动化部署，通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络、通过EVPN技术实现跨数据中心互联，三大技术相辅相成共同实现网络层双活...lVXLAN：通过VXLAN构建跨数据中心大二层网络，确保虚机无障碍迁移。 lEVPN：通过EVPN技术互联2个数据中心，为构建大二层网络提供先决条件。...网络安全层技术 网络双活核心技术分析： 双活数据中心网络安全防护建议最新等级保护2.0相关要求部署相关的安全设备进行整体安全防护。
组织在规划和开展数据安全治理工作时，需要依据数据安全治理的核心理念，从数据安全战略、管理机制和技术手段多方面建设数据安全治理能力。...数据安全治理： 关注于数据在整个生命周期可用性、完整性与机密性的安全保护，以数据业务属性为始，数据的分级分类为核心，从数据存放位置为核心，建立以数据为中心的安全架构体系。...而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据...对象不一致，网络防护以防御外界网络攻击或入侵为主要对象，而数据安全以数据为对象。 建设中心不一致，数据安全建设以保障生命周期各阶段为核心，传统网络安全以攻击防护为主。 ...精彩推荐
数据治理中心DataArts Studio是为了应对上述挑战，针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台，包含数据集成、数据开发、数据架构、数据质量监控、数据资产管理...三、功能组件 管理中心 提供DataArts Studio数据连接管理的能力，将DataArts Studio与数据湖底座进行对接，用于数据开发与数据治理等活动。...数据安全 数据安全为数据治理中心提供数据生命周期内统一的数据使用保护能力。...通过访问权限管理、敏感数据识别、隐私保护管理等措施，帮助用户建立安全预警机制，增强整体安全防护能力，让数据可用不可得和安全合规。...全方位的安全保障 统一的安全认证，租户隔离，数据的分级分类管理，数据的全生命周期管理，保证数据的隐私合规、可审计、可回溯。
目录 一、什么是数据安全？ 二、数据安全管理方法 1.数据分类 2.数据分级 3.加密脱敏 ---- 一、什么是数据安全？...数据安全指的是用技术手段识别网络上的文件、数据库、帐户信息等各类数据集的相对重要性、敏感性、合规性等，并采取适当的安全控制措施对其实施保护等过程。...二、数据安全管理方法 主要分为数据分类、数据分级、数据脱敏三个关键步骤来管理。...数据分级更多是从安全合规性要求、数据保护要求的角度出发的，本质上就是数据敏感维度的数据分类。 ...按敏感程度划分（仅供参考） 级别 敏感程度 判断标准 1级 公开数据 可以免费获得和访问的信息，没有任何限制或不利后果，例如营销材料、联系信息、客户服务合同和价目表 2级 内部数据 安全要求较低但不打算公开的数据
在后期编译Ranger过程中其中某些模块需要使用到Git,这里还需要安装Git。Git是一个开源的分布式版本控制系统，一般在项目版本控制中会使用Git控制。
在5月22日举办的腾讯全球数字生态大会安全专场上，腾讯安全副总裁黎巍综合分析了产业互联网时代企业面临的数据风险，并提出以综合治理的安全策略保护数据流安全，形成服务、指挥、防护一体的解决方案，为数据提供全生命周期的保护...基于对数据流全流程的深刻理解，腾讯安全推出了数盾企业数据安全综合治理中心，以数据安全治理为核心，重点强化对数据资产感知、数据安全治理和联防联控的能力，并借助AI实现各孤立安全防护节点的联动与整合，从广度和深度两个方面对用户...最终，数盾将实现助力企业构建服务、指挥、防护一体化的数据安全综合治理体系。...数盾的场景化落地与实践：AI是亮点 值得注意的是，数盾构建的一体化数据安全综合治理体系中，腾讯安全的AI异常行为预警能力成为其场景化落地过程中关键的一环，同时也起到了串联整个防护体系运行的作用。...所以，我们相信未来企业数据安全必然走向基于数据流生命周期的综合治理。腾讯安全希望通过“数盾”品牌持续聚焦于数据安全，在服务、指挥和防护方面帮助企业更加高效的应对来自数据安全的挑战，助力产业健康发展。
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图1 工业数据安全治理框架 2.1 数据安全管理能力 2.1.1 组织治理 工业数据安全治理离不开组织和人力资源的投入。...其次在开展组织建设时，需要设计、研发、测试、生产科、仪表科、数据科、信息中心、财务、审计、人力等相关部门参加到数据安全治理工作中，确保数据安全管理方针、战略、政策等制度得以落地执行。...管理层，主要由工业企业的设计、研发、测试、生产科、仪表科、数据科、信息中心、财务、人力等部门的主要负责人参与，构成数据安全治理管理小组，主要负责工业数据安全治理的相关管理工作、相关政策和制度的制定评审，...执行层，主要由工业企业的设计、研发、测试、生产科、仪表科、数据科、信息中心、财务、人力等相关部门落实数据安全执行的人员组成，构成数据安全治理技术小组，主要负责具体数据安全治理相关的技术及管理措施的落实，...3 工业数据安全治理实践路线 工业数据安全治理需要通过“知”“识”“控”“察”“行”5个步骤的治理路线来具体落地。数据安全治理路线如图4所示。
来源：Gartner 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
本文从运营角度谈数据资产的安全治理，通过平台化能力实现对涉敏资产识别、评估风险，及一系列治理措施达到风险收敛目的。...安全团队：为安全团队基于数据资产的脆弱性分析、输出解决方案、收敛风险保护公司数据安全提供基础数据。 协作部门：为协同部门进行内部流程优化、外部合规提供基础数据。...二、业界思路 国外Gartner从调解业务和安全冲突，通过调研形成规则落实DSG数据安全治理框架，及微软主要从人员、流程，和技术这三个角度出发数据治理框架（DGPC），国内比较普遍的以某知为代表的，以数据为中心的数据安全治理实践...本文主要以敏感数据资产为中心，通过涉敏资产识别、评估风险，及一系列治理措施达到风险收敛目的。...在数据安全治理推进中，除了上述提到的两个因素外，还有没有能为完成目标需要关注的因素呢？
一、数据开发流程 二、实操流程 1.搜索组件进入控制台 2.进入控制台，创建并管理工作空间 3.在管理中心创建数据连接 4.数据集成 5.数据开发 脚本开发 注意：开发好的脚本记得提交！！！
来源：中关村网络安全与信息化产业联盟 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
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数据安全治理不仅仅是一套用工具组合的产品级解决方案，而是从决策层到技术层，从制度到工具支撑，自上而下贯穿整个组织架构的完整链条；组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标和宗旨取得共识，确定合理和适当的措施...，以最有效的方式保护数据资源。...本文就详细介绍数据安全治理解决方案，需要的小伙伴可自取。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
Ranger管理HDFS安全我们还可以使用Ranger对HDFS进行目录权限访问控制。这里需要添加“HDFS-Plugin”插件。...-- 以下两项是关于Ranger安全检查配置 -->dfs.namenode.inode.attributes.provider.classorg.apache.ranger.authorization.hadoop.RangerHdfsAuthorizer.../data.txt /rangertest3）测试用户“user1”读取“rangertest”数据和上传文件在node1中切换用户user1，读取HDFS中的数据，有只读权限[root@node1 ~...]# su user1[user1@node1 root]$ hdfs dfs -cat /rangertest/data.txt#使用user1用户上传数据文件到HDFS“/rangertest/”下...root:supergroup:drwxr-xr-x4）使用Ranger 控制user1可以操作HDFS“/rangertest”目录5）再次使用“user1”向HDFS目录“/rangertest”中上传数据再次执行
） 成立相应的组织、制度、流程 对数据平台进行调研选型 ❝ 六大领域（数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、主数据、元数据） 四大保障（管理组织、管理制度、管理流程、管理文化） 一大平台 ❞ 数据成熟度评估...决策者做出基于错误数据的错误决定 主数据解决方案： 数据转换映射 由应用系统承担主数据管理功能 集中管控 交易数据治理 交易数据一般可以先在数据平台先行治理，之后再在源端进行管控治理 参考数据治理 参考数据一般可以先在数据平台先行治理...，之后再在源端进行管控治理 分析数据治理 分析数据一般可以在数据平台进行治理 数据模型、数据标准的治理 数据模型、数据标准一般可以先在数据平台先行治理，之后再在源端进行管控治理 元数据治理 是企业数据资产管理的基础...，以及优化模型 数据资产安全合规 数据资产进行分级分类 数据资产进行加密 数据资产进行权限管控 数据使用进行流程申请 对关键数据制定跟踪制度 遵从相关法律法规 输出物：数据平台的搭建；数据门户的建立；...思想层面-南知总结」 数据权限（安全），元数据管理（技术 or 业务，资产），数据质量（上下游延迟，故障快速感知和修复） 治理是很大的概念，从我经历过或做过的，可以下手的点就是质量、安全、资产数仓是数仓
来源：中国信通院 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
Ranger管理Hive安全 一、配置HiveServer2 访问Hive有两种方式：HiveServer2和Hive Client，Hive Client需要Hive和Hadoop的jar包，配置环境...:10000> show tables; [1305ccf6f317080d714dea4ca74b6bfd.png] 二、安装Ranger-hive-plugin 我们可以使用Ranger对Hive数据安全进行管理...hive2://node1:10000> select * from score; [f6cf2841d0d320675e9d648f56291c6b.png] #向表student、score中插入数据...connect jdbc:hive2://node1:10000 Enter username for jdbc:hive2://node1:10000: user3 #访问表“student”数据，“...connect jdbc:hive2://node1:10000 Enter username for jdbc:hive2://node1:10000: user2 #查询只有3行满足条件的数据 0:
企业信息化建设是随着企业战略、业务形态、预算等多个方面不断迭代及变化的，所以在建设过程中难免出现阶段鸿沟，跨阶段整合难的现象，当企业以数据为中心的战略考量时，就需要通过数据治理方法对以往问题纠偏，对未来形态建设...本文通过理清数据治理与数据安全治理关系，寄希望帮助读者对两者有所清晰的认识。 一、数据治理与数据安全治理关系 数据治理简单来讲是通过对数据的梳理整合，利用数据驱动业务，实现企业增值。...数据安全治理是安全领域的框架集合，该集合包括数据、业务、安全、技术、管理等多个方面。...数据安全治理属于数据治理体系中的一个过程（一部分），从业务层到安全层，从管理层到技术层，从左到右，自上而下全方位与体系融合，贯穿始终。 安全治理即可在数据治理框架下进行，也可独立实施。...二、框架体系-数据安全治理位置 治理域中的主数据、业务数据、分析数据任务有所不同，但包含基本组件：数据标准管理、数据模型管理、数据质量管理、数据安全治理、数据生命周期管理等。
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