雲存儲概率

① 雲計算環境下的數據安全存儲技術_雲計算數據安全

【 摘 要 】 作為雲計算在發展過程中的主要問題，數據安全在雲計算使用中的性能還需要大幅提高，同時，還應該有效提高數據運行中的讀寫效率問題。本文在研究已有演算法的基礎上，採用對稱和費對稱的加密演算法來對數據進行加密和解密操作，從而有效實現了一種安全性和讀寫效率都比較高的數據存儲巧族數策略，從而順利實現數據在安全性達到非對稱密鑰加密的前提下，使所用演算法阿德效率更加接近對稱密鑰加密的水平。
【 關鍵詞 】 雲計算；雲存儲；數據安全；加密演算法；安全策略
1 引言
近幾年來，雲計算已經逐漸成為人們熱衷研究和開發的領域，受到了多個領域、多個行業的人們的普遍關注。所以，本文對基於雲計算模型的數據存儲服務模型進行廣泛研究，在充分考慮雲計算模型具有成本低且實現靈活的特點的基礎上，提出了一種面向服務的數據存儲和傳輸方案，該方案通過將對稱加密和費對稱加密算相結合，實現對數據的加密和解密，為雲計算服務在應用中的數據安全問題找到一種行之有效的方法。
2 雲計算相關概念
從其本質上來看，雲計算其實就是一種分布式系統，該系統能夠成分借鑒互聯網將分散的超大規模計算能力實穗此體和各種存儲資源進行有效整合，然後再將該系統所能夠實現的服務反饋給用戶。在這些過程中，採用高安全性的雲存儲是實現雲計算所有服務的基本條件，通過互聯網上的各種存儲設備，可以構成龐大的雲存儲系統，這也是雲計算環境下對數據進行存儲和調用的基礎，這樣，雲存儲就可以通過分布式的系統來實現將分散存儲設備整合為一個高性能整體的目的。
2.1 數據容錯管理
在眾多的性能要求中，可靠性是存儲系統的最根本要求。而對於具有大量節點且系統結構復雜的雲存儲系統來說，系統的可靠性更加重要。在雲存儲結構中，可以充分利用分布式數據的備份功能，並將其作為提高系統可靠性的有效手段和方式，同時，還可以通過增強系統的容錯能力來確保數據的一致性。
2.2 雲存儲運行效率
雲計算過程中，對數據進行存儲和備份會極大地導致系統整體輸入和輸出的延遲，因此，如何提供雲存儲系統的運行效率也是應該考慮的問題。
2.3 數據的安全性
在雲計算理念的應用過程中，數據的安全問題早就成為人們關注的問題，所以，為了能夠從根本上提高數據安全性，徹底解決數據在存儲處理中的安全問題，從根本上提高雲計算的防護能力，然後再根據雲計算系統中可能存在的安全威脅和安全請求，從確定數據的安全策略。
3 雲計算的數據安全存儲分析
雲計算不僅能夠給人們帶來極大便利，還有可能由於數據的集中處理而危及到用戶的數據安全性。在眾多現在已經廣泛應用的雲計算系統中，數據的安全性問題一直為人們所擔憂，這也是雲計算在應用過程中所面臨的巨大挑戰。現在，雲計算的基礎是應用廣泛的分布式網路，在這種體系下，每台網路終端都可以看成是一個節點，所以，如果沒有完善的安全保障，理論上，可以通過任何節點對其他節點進行訪問，給雲計算的數據安全帶來隱患。一般而言，雲計算體系中的數據安全主要涉及數據傳輸、恢復、長期生存等諸多問題。
4 雲計算環境下的數據安全存儲策略
現在，經常使用的數據加密演算法主要為對稱加密演算法和非對稱加密演算法等兩類。統計表明，對稱加密演算法的理論比較成熟，應用較為廣泛，且由於該類演算法的加密和解密的實現比較容易，而被廣泛的應用於大數據量的數據傳輸，在基於對稱加密的演算法中個，數據的接收和發送發可以利用同一個密鑰對數據進行加密和解密。相對於對稱加密演算法，就是非對稱加密演算法，該類算撒可以將傳統的密鑰分為加密鑰和解密鑰，從而實現對數據加密和解密的分開控制，從而在計算復雜度上確保的安全性。
4.1 加密處理
在對數據的加密過程中，可以通過對稱加密算的密鑰生成器器，來隨機生成包含校驗信息的密鑰，然後再將包含給校驗信息的密鑰通過非對稱加密演算法進行加密。這樣，就可以將經過加密演算法處理後的數據信息和對稱加密演算法的密鑰密文，統一打包後發給用戶端。此外，在實現數據加密過孝首程中，可以將數據量巨大的用戶數據通過對稱的加密演算法對其進行加密，不僅如此，還可對數據量較小的對稱加密演算法的有關密鑰通過非對稱演算法進行加密，可以將這兩中的加密鑰和密文數據一起存儲在雲存儲中心，而在用戶終端，只對非對稱加密演算法和解密密鑰進行保存就可以。
4.2 解密處理
在對數據進行解密的過程中，用戶首先應該利用非對稱加密演算法的有關密鑰對對稱演算法的密鑰進行解密，以此來還原密鑰；然後，在根據還原的密鑰通過對稱演算法對數據包進行解密，這樣就可以對全文進行還原。通過對兩種加密演算法的結合使用，能夠充分發揮兩類演算法的優點，最大限度的避免演算法缺陷給數據安全帶來的影響，可以在保證密鑰安全的同時，利用對稱密鑰來對所有數據進行加密，還可以利用非對稱密鑰對數據非常小的校驗信息進行加密。通過這種復合演算法，希望數據安全性在達到非對稱密鑰演算法水平的同時，是演算法的效率接近或達到對稱密鑰演算法的加密水平，徹底解決現代雲計算中所面臨的數據安全性問題。
5 結束語
雲計算已經逐漸成為人們熱衷研究和開發的領域，受到了人們的普遍關注。本文對基於雲計算模型的數據存儲服務模型進行廣泛研究，採用一種面向服務的數據存儲和傳輸方案，該方案通過將對稱加密和費對稱加密算相結合，實現對數據的加密和解密，為雲計算服務在應用中的數據安全問題找到一種行之有效的方法。
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作者簡介：
蘇孝青(1981-)，男，漢族，江蘇常熟人，工程師，碩士學位，主要從事信息網路安全研究。
盛志華，男，漢族，江蘇常熟人，工程師，本科，主要從事信息網路。

② 如何確保雲存儲數據安全

選擇安全級別高的雲存儲服務。可以從產品和技術，兩個維度去考察和判斷雲存儲服務商的安全性。產品層面：是否有安全相關的功能設置，個人賬號的安全性主要體現在我選擇的雲存儲服務是否有二次驗證，有沒有異常登錄提醒，正是由於很多人的密碼安全意識不強，密碼設置過於簡單或者所有平台都使用同一個賬號密碼，二次驗證才顯得格外重要。我們知道，兩個低概率事件同時發生的概率非常低。我們假設網盤密碼被盜是一個低概率事件，二次驗證碼被盜是一個更低概率的事件，那麼密碼+驗證碼同時被盜的概率就是一個極低概率的事件了。這是一個非常簡單的原理，也是二次驗證在網銀、電子支付等領域廣泛應用的原因。團隊數據的安全性：對於企業用戶來說，選擇一款企業網盤產品時，需要考慮的角度是：是否可以幫助團隊有效管理文件的許可權？是否可以集中管理團隊成員的許可權，簡單舉幾個例子：許可權管理：針對不同的員工設置不同的使用許可權，如：此文件夾哪些員工可以有查看許可權，哪些員工可以有編輯許可權；當有員工離職時，可以進行離職人員文件交接等。限制IP：如限制部分員工只能在公司IP地址登錄雲盤訪問團隊文件，以防止在異常地點登錄，導致文件泄露。遠程擦除：管理員可以通過取消用戶的許可權，此時雲端和本地的數據都會被刪除。

以上只是舉了3個例子來說明企業雲盤服務的安全性產品設計，還有比如限制分享、禁止粉碎文件等。

③ 威視達康的攝像機支持雲儲存嗎

看你所購買的產品了，如果支持雲端錄像就可以了。建議你看下海康螢石的攝像頭產品。所有的攝像頭，nvr都支持雲端錄像。價格算是比較公道。

雲存儲介紹：

本產品不支持在海外使用，在海外購買雲存儲會出現異常，如果誤購買請進行退款處理。

攝像機的雲存儲，專用於存儲視頻，跟華為手機的雲空間不共用，需在APP內購買方能使用。

雲存儲功能跟獨立的設備，以及所使用的帳戶綁定，所以一個設備對應一個獨立的雲存儲空間。

單個帳戶，購買綁定了多個設備，如果需要都開通雲存儲功能，需對每個設備單獨購買開通。

如果用戶A將已經開通雲服務的設備贈送給用戶B使用，用戶B登錄自己的B華為帳號綁定連接設備後，無法繼續使用原A開通的雲服務。（否則用戶B可看到原用戶A的視頻）

開通方式：啟動華為智能攝像機/榮耀智能攝像機APP，連接設備後，進入「我的」，在「雲存儲」中，針對單台設備開通雲服務，雲存儲服務的內容會不斷更新，服務套餐以最新的頁面介紹為准（套餐B類在逐步開放中）。

開通後，會在1小時內自動啟動雲錄像服務，建議開通後重啟下設備。

套餐介紹：

套餐A類：

當前有提供一周的循環存儲數據查看。例如購買了30天的7天循環雲錄像。 在第27天，可以查看20~27日的錄像。

④ 存東西備份資料，用移動硬碟好還是雲存儲好

我們記得近20年前我們要保存數據的話還是通過1.4M的軟盤來備份數據，不但存儲量少，大文件還還需要用切割軟體來分盤拷貝。還且軟體存數據的話還很不安全，壽命非常短，數據經常會無故丟失。
那時我們能常備份的方法還有通過區域網備份和直接將主機里的機械硬碟拆下來用IDE數據改跳線來備份。
工具/原料
光碟
機械硬碟
SSD硬碟
雲存儲
方法/步驟
1、幾年前我們較傳統的備份方法是使用光碟刻錄。光碟備份有其優點，刻完後一般不可再寫，也就是一般不用再擔心別人用你光碟時再更改你所寫的數據，也不用擔心文件會受病毒的影響。體積小，便於保存。方便傳遞。當然光碟刻錄也有其局限性，正版的讀寫光碟，如索尼的刻錄盤，理論壽命是10年，但是實際一般是8年左右，這還得保管的非常好，控制好溫度，濕度，防止暴曬等。
用光碟備份的話，推薦買正版的光碟，山寨的有些盤一年使用壽命都不到。
2、另外光碟的容量普遍較小些，較普通的是700M的CD到4.7G的DVD的，也有50G一張的藍光空白碟，但要用藍光光碟機才能播放。價格也比一般的碟片貴些。
3、機械硬碟是較傳統的備份方式，機械硬碟也分等級的，分為黑盤，藍盤，綠盤。像一般伺服器上用的都是黑盤，運轉速度快，穩定。一般家庭使用的電腦，都給你用的是綠盤，價格便宜，容量大。
4、機械硬碟的備份方式一般是裝在備份伺服器上使用，但也有用移動硬碟盒備份的方式。優點是容易大，現在都突破了TB的存儲容量。穩定，備份方式靈活。使用壽命通常在8年左右。
缺點是介面更新換代太快，由於電路結構復雜，在運算過程中如果受到移動撞擊會損壞或丟失數據。還受電路磁場影響。要防高溫，防潮，防磁場。
5、近幾年的新技術出現了，SSD固態硬碟，固態硬碟存儲速度是普通機械硬碟的10倍，而且他改變了傳統機械硬碟的運行方式，不怕運行過程中的移動。所以更加安全，也較適合長時間保存數據。
理論上是靠讀寫次數來影響硬碟的使用壽命。不過現在首先的問題是如今的SSD空間還不夠大，沒有突然TB。價格依然較為昂貴。壽命來說，雖然相對機械硬碟來說進步很多，但依然不太樂觀。
6、現如今也有新的存儲方式出現，如雲存儲，讓運營商來替你保管數據。但正規付費的雲存儲運營商價格相對來說較為昂貴，而且會限定空間大小和上傳的文件格式，空間在10G到50G左右，通常會要300-600元一年。
免費的空間話，上傳限制更多，上傳文件的大小，格式，空間都會有一定限制。
如騰訊QQ空員的空間，只有10G大小。
7、雲存儲相對於以上幾種存儲方式來說，安全性相對來說高些。但對一些保密企業來說，東西放在運營商必竟那不太保險。還要擔心網路安全性和黑客攻擊。
不過雲存儲是以後的發展方向。
8、總的來說，合適的才是自己的。沒有哪種最好的存儲方式，選擇適合自己的存儲方式才是最好的。
另外存儲介紹在保存時要防高溫，防潮濕，防磁場，防撞擊，防病毒等。平時要保管好，才能延長存儲介質的壽命。

⑤ 雲存儲的底層關鍵技術有哪些

一切以客戶的需求為出發點。傳統存儲以文件系統為典型代表，但是隨著數據爆炸性增長，傳統文件系統已經無法滿足對存儲系統的容量、性能等需求，因此，雲存儲應運而生。雲存儲最大的特點是數據被集中存儲在數據中心，公有雲存儲將客戶數據存放在公有雲服務商數據中心，而私有雲存儲則是將公有雲存儲能力私有化部署在客戶自身的數據中心。既然提到了數據中心，可想而知雲存儲最大的特點應該是海量：解決數以PB至EB的數據存儲需求。所有雲存儲技術面對的通用問題有如下幾個：

擴展性：即容量可以通過橫向增加伺服器、磁碟等線性擴展，軟體不應該成為限制擴展性的瓶頸；

可靠性：如何保證數據不丟失，或者丟失概率極低；

可用性：如何保證數據always online；

性能：不同的客戶的不同使用場景對雲存儲性能提出不同需求。

⑥ 大數據的預測功能是增值服務的核心

大數據的預測功能是增值服務的核心
從走在大數據發展前沿的互聯網新興行業，到與人類生活息息相關的醫療保健、電力、通信等傳統行業，大數據浪潮無時無刻不在改變著人們的生產和生活方式。大數據時代的到來，給國內外各行各業帶來諸多的變革動力和巨大價值。
最新發布的報告稱，全球大數據市場規模將在未來五年內迎來高達26%的年復合增長率——從今年的148.7億美元增長到2018年的463.4億美元。全球各大公司、企業和研究機構對大數據商業模式進行了廣泛地探索和嘗試，雖然仍舊有許多模式尚不明朗，但是也逐漸形成了一些成熟的商業模式。
兩種存儲模式為主
互聯網上的每一個網頁、每一張圖片、每一封郵件，通信行業每一條短消息、每一通電話，電力行業每一戶用電數據等等，這些足跡都以「數據」的形式被記錄下來，並以幾何量級的速度增長。這就是大數據時代帶給我們最直觀的沖擊。
正因為數據量之大，數據多為非結構化，現有的諸多存儲介質和系統極大地限制著大數據的挖掘和發展。為更好地解決大數據存儲問題，國內外各大企業和研究機構做了許許多多的嘗試和努力，並不斷摸索其商業化前景，目前形成了如下兩種比較成熟的商業模式：
可擴展的存儲解決方案。該存儲解決方案可幫助政府、企業對存儲的內容進行分類和確定優先順序，高效安全地存儲到適當存儲介質中。而以存儲區域網路（SAN）、統一存儲、文件整合/網路連接存儲（NAS）的傳統存儲解決方案，無法提供和擴展處理大數據所需要的靈活性。而以Intel、Oracle、華為、中興等為代表的新一代存儲解決方案提供商提供的適用於大、中小企業級的全系存儲解決方案，通過標准化IT基礎架構、自動化流程和高擴展性，來滿足大數據多種應用需求。
雲存儲。雲存儲是一個以數據存儲和管理為核心的雲計算系統，其結構模型一般由存儲層、基礎管理、應用介面和訪問層四層組成。通過易於使用的API，方便用戶將各種數據放到雲存儲裡面，然後像使用水電一樣按用量進行收費。用戶不用關心數據的存儲介質、網路狀況以及安全性的管理，只需按需向提供方購買空間。
源數據價值水漲船高
在紅紅火火的大數據時代，隨著數據的累積，數據本身的價值也在不斷升值，這種情況很好地反應了事物由量變到質變的規律。例如有一種罕見的疾病，得病率為十萬分之一，如果從小樣本數據來看非常罕見，但是擴大到全世界70億人，那麼數量就非常龐大。以前技術落後，不能將該病情數字化集中研究，所以很難攻克。但是，我們現在把各種各樣的數據案例搜集起來統一分析，我們很快就能攻克很多以前想像不到的科學難題。類似的例子，不勝枚舉。
正是由於可以通過大數據挖掘到很多看不見的價值，源數據本身的價值也水漲船高。一些掌握海量有效數據的公司和企業找到了一條行之有效的商業路徑：對源數據直接或者經過簡單封裝銷售。在互聯網領域，以Facebook、twitter、微博為代表的社交網站擁有大量的用戶和用戶關系數據，這些網站正嘗試以各種方式對該源數據進行商業化銷售，Google、Yahoo!、網路[微博]等搜索公司擁有大量的搜索軌跡數據以及網頁數據，他們可以通過簡單API提供給第三方並從中盈利；在傳統行業中，中國聯通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中國電信[微博]等運營商擁有大量的底層用戶資料，可以通過簡單地去隱私化，然後進行銷售盈利。
各大公司或者企業通過提供海量數據服務來支撐公司發展，同時以免費的服務補償用戶，這種成熟的商業模式經受住了時間的考驗。但是對於任何用戶數據的買賣，還需處理好用戶隱私信息，通過去隱私化方式，來保護好用戶隱私。
預測是增值服務的核心
在大數據基礎上進行深度挖掘，所衍生出來的增值服務，是大數據領域最具想像空間的商業模式。大數據增值服務的核心是什麼？預測！大數據引發了商業分析模式轉變，從過去的樣本模式到現在的全數據模式，從過去的小概率到現在的大概率，從而能夠得到比以前更准確的預測。目前形成了如下幾種比較成熟的商業模式。
個性化的精準營銷。一提起「垃圾簡訊」，大家都很厭煩，這是因為本來在營銷方看來是有價值的、「對」的信息，發到了「錯」的用戶手裡。通過對用戶的大量的行為數據進行詳細分析，深度挖掘之後，能夠實現給「對」的用戶發送「對」的信息。比如大型商場可以對會員的購買記錄進行深度分析，發掘用戶和品牌之間的關聯。然後，當某個品牌的忠實用戶收到該品牌打折促銷的簡訊之後，一定不是厭煩，而是欣喜。如優捷信達、中科嘉速等擁有強大數據處理技術的公司在數據挖掘、精準廣告分析等方面擁有豐富的經驗。
企業經營的決策指導。針對大量的用戶數據，運用成熟的數據挖掘技術，分析得到企業運營的各種趨勢，從而給企業的決策提供強有力的指導。例如，汽車銷售公司，可以通過對網路上用戶的大量評論進行分析，得到用戶最關心和最不滿意的功能，然後對自己的下一代產品進行有針對性的改進，以提升消費者的滿意度。
總體來說，從宏觀層面來看，大數據是我們未來社會的新能源；從企業微觀層面來看，大數據分析和運用能力正成為企業的核心競爭力。深入研究和積極探索大數據的商業模式，對企業的未來發展有至關重要的意義。