sql閉環
Ⅰ 為什麼要做數據分析師：職業規劃很重要
「數據分析」作為近幾年最火熱的詞彙，越來越受到大家的關注。但和一些應屆生或者數據分析師溝通時，發現很多人都對數據分析的職業規劃很迷茫。今天我們主要從業務方向的數據分析入手，聊聊數據分析的入門條件及職業規劃。
「0基礎入行數據分析要掌握哪些技能？」
「怎麼能最快找到數據分析工作？」
「數據分析師未來的發展方向是什麼？」
數據分析是什麼？
數據分析是有關「數據」類崗位的總稱。從事這些工作的人，通過分析數據發現業務問題，洞察商業機會點，為運營活動、業務增長及企業發展提供合理建議及參考依據。
數據分析主要是與數據打交道，但數據分析≠分析大數據，所以大家不要對這個職位產生恐懼感，零基礎轉行數據分析是可行的。要入門的話，3個月的時間也是足夠的。
需要注意的是：
1.如果本身對數據不敏感，或者看到復雜的數據就眼暈頭疼，那說明你可能不太適合這個崗位。
2.目前數據分析已不再是專職技能，而是職場人必備的通用技能，建議每個職場人都可以學一下，會讓你在職場競爭中更有優勢。至於是否從事數據分析工作，還是看你對數據的敏感程度以及你對這個崗位的熱愛程度。
數據分析崗位方向及工作內容
數據分析可以簡單分為業務和技術2大方向：
業務方向——數據運營、數據分析師、商業分析、用戶研究、增長黑客、數據產品經理等
技術方向——數據開發工程師、數據挖掘工程師、數據倉庫工程師等
業務類崗位的數據分析師大多在業務部門，主要工作是數據提取、支撐各部門相關的報表、監控數據異常和波動，找出問題、輸出專題分析報告。
在日常工作中，業務部門往往更關心某個指標的為什麼下跌或上升、產品的用戶屬性是怎樣的，如何更好的完成自己的KPI等。
以活躍指標為例，數據分析人員通常要解決以下問題：
指標下跌了多少？是合理范圍內的數據波動，還是突發式?（what）
下跌是從什麼時候開始的？（when）
是整體用戶下跌，還是部分用戶？（who）
下跌的原因是什麼？產品更新？還是某個渠道推廣到期？（why）
怎麼解決下跌的問題（how）
Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函數及數據透視表都要學。
SQL是數據分析的核心工具，主要學習Select、聚合函數以及條件查詢等內容。
Python重點掌握Pandas數據結構、Matplotlib庫、Pyecharts庫及Numpy數組。
統計學知識：環比、同比、概率分布、變數、抽樣等。
數據分析方法：假設檢驗、回歸分析、漏斗分析、多維分析、對比分析等。
一條是專精業務，晉升成為商業分析師、戰略分析師或管理崗。從業務型發展上來的好處是具備商業網洞察能力，這點是直接做數據挖掘所不具備的。
另一條是提升技術能力，成長為演算法專家或數據科學家。
明確自己想走業務方向還是技術方向。
充分調研目標領域的行業知識，了解行業背景及行業相關的指標（在行業的選擇上，擅長的、熱愛的和有發展前景的即是最佳行業領域）
了解目標行業常用的數據處理工具、數據生產流程及數據應用。針對數據工具進行系統性學習。
如果有運營相關經驗，基礎工具掌握一般，可以先學習SQL，再從數據運營崗入門。
如果有產品經驗，對交互設計和用戶體驗有深入的理解，可以選擇數據產品經理。
如果有金融、物流等行業工作經驗，可以借用行業優勢，轉到相關行業的數據分析崗位。
必要的SQL、Excel+pythonR技能；
正確的理解業務；
基本的數據使用意識和學習能力。
在經過了數據提取-數據清洗-多維分析-交叉分析等一系列步驟之後，你發現是某個地區的活躍下跌了，但這並不能作為分析的結論。因為某個地區的活躍下跌只是現象，並不是根本原因。
所以數據分析師要解決的是，為什麼這個地區的活躍跌了？是政策因素？還是競爭對手？或者是渠道問題，這些都是需要深入分析的范疇。
找到原因後，數據分析師還需要預測未來的發展趨勢，根據目前的分析結果輸出可執行的改善策略，最後推動業務部門落地，再次復盤效果，最終形成閉環的分析路徑。
對數據分析師而言，解決問題只是一方面，另一方面數據分析師的職責是將業務數據體系化，形成一套指標框架。比如活躍下跌，本質上也是指標問題，如「日活」等指標。
技術方向的崗位如數據挖掘/演算法專家等崗位有的歸在研發部門，有的則單獨成立數據部門。與業務方向的數據分析師相比較來說，數據挖掘工程師要求更高的統計學能力及編程技巧。因為數據挖掘工程師對工具的要求比較高，所以數據挖掘的平均薪資也會高於數據分析師。
數據分析師崗位技能要求
對業務方向的數據分析師而言，掌握工具只是基礎，還需要對業務有深入的理解以及較強的數據分析能力。
在工具使用上，數據分析師需要掌握Excel、sql、PPT、python等工具。
關於工具的部分，需要注意不同行業對工具的要求會有差異，比如金融行業會要求SAS等工具。一般情況下Excel、SQL、PPT、Python這4種工具就能搞定大部分數據分析工作。
除工具的使用外，數據分析師要了解基本的統計學知識及數據分析方法。
針對0基礎的小夥伴，建議大家先將精力放在數據分析的思路和訓練上，多去看一些商業數據模型和數據分析案例的資料，最終形成自己的分析思路。千萬不要一上來就啃Python，可以先上手Exce+SQL這2個簡單的數據分析工具來入門。有SQL基礎後再學Python會相對容易些。
數據分析師的成長路線
業務方向的數據分析師有2條發展路徑。
如何快速入門數據分析
應屆生想要入行數據分析，建議先做學習規劃：
0基礎轉行數據分析，建議先羅列自己的個人優勢和行業背景，找到最佳突破口：
也就是說，轉行數據分析的路徑不只有一條，我們要做的是根據自己的背景及優勢，找到最適合自己的那條路。
總結：
作為一名合格的數據分析師，你需要至少以下三點技能：
轉行過程中個人必要技能的錘煉是很重要，但保持良好積極的心態也是轉行成功的必備要素之一。
Ⅱ 如何自學成為數據分析師
數據分析師的基本工作流程：
1.定義問題
確定需要的問題，以及想得出的結論。需要考慮的選項有很多，要根據所在業務去判斷。常見的有：變化趨勢、用戶畫像、影響因素、歷史數據等。
2.數據獲取
數據獲取的方式有很多種：
一是直接從企業資料庫調取，需要SQL技能去完成數據提取等的資料庫管理工作。
二是獲取公開數據，政府、企業、統計局等機構有。
三是通過Python編寫網頁爬蟲。
3.數據預處理
對殘缺、重復等異常數據進行清洗。
4.數據分析與建模
這個部分需要了解基本的統計分析方法、數據挖掘演算法，了解不同統計方法適用的場景和適合的問題。
5.數據可視化和分析報告撰寫
學習一款可視化工具，將數據通過可視化最直觀的展現出來。
數據分析入門需要掌握的技能有：
1. SQL（資料庫）：
怎麼從資料庫取數據？怎麼取到自己想要的特定的數據？等這些問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數據分析的最基礎的技能。
2. excel
分析師更多的時候是在分析數據，分析數據時需要把數據放到一個文件里，就是excel。
熟練excel常用公式，學會做數據透視表，什麼數據畫什麼圖等。
3.Python或者R的基礎：
必備項，也是加分項，在數據挖掘方向是必備項，語言相比較工具更加靈活也更加實用。
4.學習一個可視化工具
如果你想往更高層次發展，上面的東西頂多隻佔20%，剩下的80%則是業務理解能力，目標拆解能力，根據數據需求更多新技能的學習能力。
Ⅲ 零基礎學sql要多久
入門需要一個月。
結構化查詢語言（Structured Query Language）簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。
結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式。
介紹：
SQL的核心部分相當於關系代數，但又具有關系代數所沒有的許多特點，如聚集、資料庫更新等。它是一個綜合的、通用的、功能極強的關系資料庫語言。其特點是：
1、數據描述、操縱、控制等功能一體化。
2、兩種使用方式，統一的語法結構。SQL有兩種使用方式。一是聯機交互使用，這種方式下的SQL實際上是作為自含型語言使用的。
Ⅳ SQL難學嗎自學的話大概要多長時間
SQL如果有老師教的話一個星期就能上手，但要學好一年二年不算長，關鍵看你做什麼應用，做資料庫維護，那就要學精，要很長時間的學習與實踐；如果只是存數據來開發應用程序，那把：庫、表、行、列弄清楚，就可以用。自學花的時間會長點，不過不會很難。照著學沒有問題。
SQL學習多久，覺得看學員基礎情況。1、如果原來什麼語言也沒有學過，也沒有基礎，那最基礎的要先選擇一種語言來學習，是VB,C..,pascal，看個人的喜好，一般情況下，選擇C語言來學習2、如果是有過語言的學習，看應該一個星期差不多，因為語言的理念互通的，只是所用的命令有所不一樣。3、以前用過其它資料庫管理，那應該兩天就可以，主要熟悉界面和管理，其它的沒什麼變化。
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Ⅳ 在IT項目建設中，如何保證資料庫安全性
#雲原生背景#
雲計算是信息技術發展和服務模式創新的集中體現，是信息化發展的重要變革和必然趨勢。隨著「新基建」加速布局，以及企業數字化轉型的逐步深入，如何深化用雲進一步提升雲計算使用效能成為現階段雲計算發展的重點。雲原生以其高效穩定、快速響應的特點極大地釋放了雲計算效能，成為企業數字業務應用創新的原動力，雲原生進入快速發展階段，就像集裝箱加速貿易全球化進程一樣，雲原生技術正在助力雲計算普及和企業數字化轉型。
雲原生計算基金會（CNCF）對雲原生的定義是：雲原生技術有利於各組織在公有雲、私有雲和混合雲等新型動態環境中，構建和運行可彈性擴展的應用。雲原生的代表技術包括容器、服務網格、微服務、不可變基礎設施和聲明式編程API。
#雲安全時代市場發展#
雲安全幾乎是伴隨著雲計算市場而發展起來的，雲基礎設施投資的快速增長，無疑為雲安全發展提供土壤。根據 IDC 數據，2020 年全球雲安全支出占雲 IT 支出比例僅為 1.1%，說明目前雲安全支出遠遠不夠，假設這一比例提升至 5%，那麼2020 年全球雲安全市場空間可達 53.2 億美元，2023 年可達 108.9 億美元。
海外雲安全市場：技術創新與兼並整合活躍。整體來看，海外雲安全市場正處於快速發展階段，技術創新活躍，兼並整合頻繁。一方面，雲安全技術創新活躍，並呈現融合發展趨勢。例如，綜合型安全公司 PaloAlto 的 Prisma 產品線將 CWPP、CSPM 和 CASB 三個雲安全技術產品統一融合，提供綜合解決方案及 SASE、容器安全、微隔離等一系列雲上安全能力。另一方面，新興的雲安全企業快速發展，同時，傳統安全供應商也通過自研+兼並的方式加強雲安全布局。
國內雲安全市場：市場空間廣闊，尚處於技術追隨階段。市場規模上，根據中國信通院數據，2019 年我國雲計算整體市場規模達 1334.5億元，增速 38.6%。預計 2020-2022 年仍將處於快速增長階段，到 2023 年市場規模將超過 3754.2 億元。中性假設下，安全投入占雲計算市場規模的 3%-5%，那麼 2023 年中國雲安全市場規模有望達到 112.6 億-187.7 億元。技術發展上，中國在雲計算的發展階段和雲原生技術的程度上與海外市場還有一定差距。國內 CWPP 技術應用較為廣泛，對於 CASB、CSPM 一些新興的雲安全技術應用較少。但隨著國內公有雲市場的加速發展，雲原生技術的應用越來越廣泛，我們認為CASB、SCPM、SASE 等新興技術在國內的應用也將越來越廣泛。
#雲上安全呈原生化發展趨勢#
雲原生技術逐漸成為雲計算市場新趨勢，所帶來的安全問題更為復雜。以容器、服務網格、微服務等為代表的雲原生技術，正在影響各行各業的 IT 基礎設施、平台和應用系統，也在滲透到如 IT/OT 融合的工業互聯網、IT/CT 融合的 5G、邊緣計算等新型基礎設施中。隨著雲原生越來越多的落地應用，其相關的安全風險與威脅也不斷的顯現出來。Docker/Kubernetes 等服務暴露問題、特斯拉 Kubernetes 集群挖礦事件、Docker Hub 中的容器鏡像被「投毒」注入挖礦程序、微軟 Azure 安全中心檢測到大規模 Kubernetes 挖礦事件、Graboid 蠕蟲挖礦傳播事件等一系列針對雲原生的安全攻擊事件層出不窮。
從各種各樣的安全風險中可以一窺雲原生技術的安全態勢，雲原生環境仍然存在許多安全問題亟待解決。在雲原生技術的落地過程中，安全是必須要考慮的重要因素。
#雲原生安全的定義#
國內外各組織、企業對雲原生安全理念的解釋略有差異，結合我國產業現狀與痛點，雲原生與雲計算安全相似，雲原生安全也包含兩層含義：「面向雲原生環境的安全」和「具有雲原生特徵的安全」。
面向雲原生環境的安全，其目標是防護雲原生環境中的基礎設施、編排系統和微服務的安全。這類安全機制，不一定具備雲原生的特性（比如容器化、可編排），它們可以是傳統模式部署的，甚至是硬體設備，但其作用是保護日益普及的雲原生環境。
具有雲原生特徵的安全，是指具有雲原生的彈性敏捷、輕量級、可編排等特性的各類安全機制。雲原生是一種理念上的創新，通過容器化、資源編排和微服務重構了傳統的開發運營體系，加速業務上線和變更的速度，因而，雲原生系統的種種優良特性同樣會給安全廠商帶來很大的啟發，重構安全產品、平台，改變其交付、更新模式。
#雲原生安全理念構建#
為緩解傳統安全防護建設中存在的痛點，促進雲計算成為更加安全可信的信息基礎設施，助力雲客戶更加安全的使用雲計算，雲原生安全理念興起，國內外第三方組織、服務商紛紛提出以原生為核心構建和發展雲安全。
Gartner提倡以雲原生思維建設雲安全體系
基於雲原生思維，Gartner提出的雲安全體系覆蓋八方面。其中，基礎設施配置、身份和訪問管理兩部分由雲服務商作為基礎能力提供，其它六部分，包括持續的雲安全態勢管理，全方位的可視化、日誌、審計和評估，工作負載安全，應用、PaaS 和 API 安全，擴展的數據保護，雲威脅檢測，客戶需基於安全產品實現。
Forrester評估公有雲平台原生安全能力
Forrester認為公有雲平台原生安全（Public cloud platform native security, PCPNS）應從三大類、37 個方面去衡量。從已提供的產品和功能，以及未來戰略規劃可以看出，一是考察雲服務商自身的安全能力和建設情況，如數據中心安全、內部人員等，二是雲平台具備的基礎安全功能，如幫助和文檔、授權和認證等，三是為用戶提供的原生安全產品，如容器安全、數據安全等。
安全狗以4項工作防護體系建設雲原生安全
（1）結合雲原生技術的具體落地情況開展並落實最小許可權、縱深防禦工作，對於雲原生環境中的各種組成部分，均可貫徹落實「安全左移」的原則，進行安全基線配置，防範於未然。而對於微服務架構Web應用以及Serverless應用的防護而言，其重點是應用安全問題。
（2）圍繞雲原生應用的生命周期來進行DevSecOps建設，以當前的雲原生環境的關鍵技術棧「K8S + Docker」舉例進行分析。應該在容器的全生命周期注重「配置安全」，在項目構建時注重「鏡像安全」，在項目部署時注重「容器准入」，在容器的運行環境注重雲計算的三要素「計算」「網路」以及「存儲」等方面的安全問題。
（3）圍繞攻擊前、中、後的安全實施准則進行構建，可依據安全實施准則對攻擊前、中、後這三個階段開展檢測與防禦工作。
（4）改造並綜合運用現有雲安全技術，不應將「雲原生安全」視為一個獨立的命題，為雲原生環境提供更多支持的主機安全、微隔離等技術可賦能於雲原生安全。
#雲原生安全新型風險#
雲原生架構的安全風險包含雲原生基礎設施自身的安全風險，以及上層應用雲原生化改造後新增和擴大的安全風險。雲原生環境面臨著嚴峻的安全風險問題。攻擊者可能利用的重要攻擊麵包括但不限於：容器安全、編排系統、軟體供應鏈等。下面對重要的攻擊面安全風險問題進行梳理。
#雲原生安全問題梳理#
問題1：容器安全問題
在雲原生應用和服務平台的構建過程中，容器技術憑借高彈性、敏捷的特性，成為雲原生應用場景下的重要技術支撐，因而容器安全也是雲原生安全的重要基石。
（1）容器鏡像不安全
Sysdig的報告中提到，在用戶的生產環境中，會將公開的鏡像倉庫作為軟體源，如最大的容器鏡像倉庫Docker Hub。一方面，很多開源軟體會在Docker Hub上發布容器鏡像。另一方面，開發者通常會直接下載公開倉庫中的容器鏡像，或者基於這些基礎鏡像定製自己的鏡像，整個過程非常方便、高效。然而，Docker Hub上的鏡像安全並不理想，有大量的官方鏡像存在高危漏洞，如果使用了這些帶高危漏洞的鏡像，就會極大的增加容器和主機的入侵風險。目前容器鏡像的安全問題主要有以下三點：
1.不安全的第三方組件
在實際的容器化應用開發過程當中，很少從零開始構建鏡像，而是在基礎鏡像之上增加自己的程序和代碼，然後統一打包最終的業務鏡像並上線運行，這導致許多開發者根本不知道基礎鏡像中包含多少組件，以及包含哪些組件，包含的組件越多，可能存在的漏洞就越多。
2.惡意鏡像
公共鏡像倉庫中可能存在第三方上傳的惡意鏡像，如果使用了這些惡意鏡像來創建容器後，將會影響容器和應用程序的安全
3.敏感信息泄露
為了開發和調試的方便，開發者將敏感信息存在配置文件中，例如資料庫密碼、證書和密鑰等內容，在構建鏡像時，這些敏感信息跟隨配置文件一並打包進鏡像，從而造成敏感信息泄露
（2）容器生命周期的時間短
雲原生技術以其敏捷、可靠的特點驅動引領企業的業務發展，成為企業數字業務應用創新的原動力。在容器環境下，一部分容器是以docker的命令啟動和管理的，還有大量的容器是通過Kubernetes容器編排系統啟動和管理，帶來了容器在構建、部署、運行，快速敏捷的特點，大量容器生命周期短於1小時，這樣一來容器的生命周期防護較傳統虛擬化環境發生了巨大的變化，容器的全生命周期防護存在很大變數。對防守者而言，需要採用傳統異常檢測和行為分析相結合的方式，來適應短容器生命周期的場景。
傳統的異常檢測採用WAF、IDS等設備，其規則庫已經很完善，通過這種檢測方法能夠直觀的展示出存在的威脅，在容器環境下，這種方法仍然適用。
傳統的異常檢測能夠快速、精確地發現已知威脅，但大多數未知威脅是無法通過規則庫匹配到的，因而需要通過行為分析機制來從大量模式中將異常模式分析出來。一般來說，一段生產運營時間內的業務模式是相對固定的，這意味著，業務行為是可以預測的，無論啟動多少個容器，容器內部的行為總是相似的。通過機器學習、採集進程行為，自動構建出合理的基線，利用這些基線對容器內的未知威脅進行檢測。
（3）容器運行時安全
容器技術帶來便利的同時，往往會忽略容器運行時的安全加固，由於容器的生命周期短、輕量級的特性，傳統在宿主機或虛擬機上安裝殺毒軟體來對一個運行一兩個進程的容器進行防護，顯示費時費力且消耗資源，但在黑客眼裡容器和裸奔沒有什麼區別。容器運行時安全主要關注點：
1.不安全的容器應用
與傳統的Web安全類似，容器環境下也會存在SQL注入、XSS、RCE、XXE等漏洞，容器在對外提供服務的同時，就有可能被攻擊者利用，從而導致容器被入侵
2.容器DDOS攻擊
默認情況下，docker並不會對容器的資源使用進行限制，默認情況下可以無限使用CPU、內存、硬碟資源，造成不同層面的DDOS攻擊
（4）容器微隔離
在容器環境中，與傳統網路相比，容器的生命周期變得短了很多，其變化頻率也快很多。容器之間有著復雜的訪問關系，尤其是當容器數量達到一定規模以後，這種訪問關系帶來的東西向流量，將會變得異常的龐大和復雜。因此，在容器環境中，網路的隔離需求已經不僅僅是物理網路的隔離，而是變成了容器與容器之間、容器組與宿主機之間、宿主機與宿主機之間的隔離。
問題2：雲原生等保合規問題
等級保護2.0中，針對雲計算等新技術、新應用領域的個性安全保護需求提出安全擴展要求，形成新的網路安全等級保護基本要求標准。雖然編寫了雲計算的安全擴展要求，但是由於編寫周期很長，編寫時主流還是虛擬化場景，而沒有考慮到容器化、微服務、無服務等雲原生場景，等級保護2.0中的所有標准不能完全保證適用於目前雲原生環境；
通過安全狗在雲安全領域的經驗和具體實踐，對於雲計算安全擴展要求中訪問控制的控制點，需要檢測主機賬號安全，設置不同賬號對不同容器的訪問許可權，保證容器在構建、部署、運行時訪問控制策略隨其遷移；
對於入侵防範制的控制點，需要可視化管理，繪制業務拓撲圖，對主機入侵進行全方位的防範，控制業務流量訪問，檢測惡意代碼感染及蔓延的情況；
鏡像和快照保護的控制的，需要對鏡像和快照進行保護，保障容器鏡像的完整性、可用性和保密性，防止敏感信息泄露。
問題3：宿主機安全
容器與宿主機共享操作系統內核，因此宿主機的配置對容器運行的安全有著重要的影響，比如宿主機安裝了有漏洞的軟體可能會導致任意代碼執行風險，埠無限制開放可能會導致任意用戶訪問的風險。通過部署主機入侵監測及安全防護系統，提供主機資產管理、主機安全加固、風險漏洞識別、防範入侵行為、問題主機隔離等功能，各個功能之間進行聯動，建立採集、檢測、監測、防禦、捕獲一體化的安全閉環管理系統，對主機進行全方位的安全防護，協助用戶及時定位已經失陷的主機，響應已知、未知威脅風險，避免內部大面積主機安全事件的發生。
問題4：編排系統問題
編排系統支撐著諸多雲原生應用，如無服務、服務網格等，這些新型的微服務體系也同樣存在著安全問題。例如攻擊者編寫一段代碼獲得容器的shell許可權，進而對容器網路進行滲透橫移，造成巨大損失。
Kubernetes架構設計的復雜性，啟動一個Pod資源需要涉及API Server、Controller、Manager、Scheler等組件，因而每個組件自身的安全能力顯的尤為重要。API Server組件提供的認證授權、准入控制，進行細粒度訪問控制、Secret資源提供密鑰管理及Pod自身提供安全策略和網路策略，合理使用這些機制可以有效實現Kubernetes的安全加固。
問題5：軟體供應鏈安全問題
通常一個項目中會使用大量的開源軟體，根據Gartner統計至少有95%的企業會在關鍵IT產品中使用開源軟體，這些來自互聯網的開源軟體可能本身就帶有病毒、這些開源軟體中使用了哪些組件也不了解，導致當開源軟體中存在0day或Nday漏洞，我們根本無法獲悉。
開源軟體漏洞無法根治，容器自身的安全問題可能會給開發階段帶的各個過程帶來風險，我們能做的是根據SDL原則，從開發階段就開始對軟體安全性進行合理的評估和控制，來提升整個供應鏈的質量。
問題6：安全運營成本問題
雖然容器的生命周期很短，但是包羅萬象。對容器的全生命周期防護時，會對容器構建、部署、運行時進行異常檢測和安全防護，隨之而來的就是高成本的投入，對成千上萬容器中的進程行為進程檢測和分析，會消耗宿主機處理器和內存資源，日誌傳輸會佔用網路帶寬，行為檢測會消耗計算資源，當環境中容器數量巨大時，對應的安全運營成本就會急劇增加。
問題7：如何提升安全防護效果
關於安全運營成本問題中，我們了解到容器安全運營成本較高，我們該如何降低安全運營成本的同時，提升安全防護效果呢？這就引入一個業界比較流行的詞「安全左移」，將軟體生命周期從左到右展開，即開發、測試、集成、部署、運行，安全左移的含義就是將安全防護從傳統運營轉向開發側，開發側主要設計開發軟體、軟體供應鏈安全和鏡像安全。
因此，想要降低雲原生場景下的安全運營成本，提升運營效率，那麼首先就要進行「安全左移」，也就是從運營安全轉向開發安全，主要考慮開發安全、軟體供應鏈安全、鏡像安全和配置核查：
開發安全
需要團隊關注代碼漏洞，比如使用進行代碼審計，找到因缺少安全意識造成的漏洞和因邏輯問題造成的代碼邏輯漏洞。
供應鏈安全
可以使用代碼檢查工具進行持續性的安全評估。
鏡像安全
使用鏡像漏洞掃描工具持續對自由倉庫中的鏡像進行持續評估，對存在風險的鏡像進行及時更新。
配置核查
核查包括暴露面、宿主機加固、資產管理等，來提升攻擊者利用漏洞的難度。
問題8：安全配置和密鑰憑證管理問題
安全配置不規范、密鑰憑證不理想也是雲原生的一大風險點。雲原生應用會存在大量與中間件、後端服務的交互，為了簡便，很多開發者將訪問憑證、密鑰文件直接存放在代碼中，或者將一些線上資源的訪問憑證設置為弱口令，導致攻擊者很容易獲得訪問敏感數據的許可權。
#雲原生安全未來展望#
從日益新增的新型攻擊威脅來看，雲原生的安全將成為今後網路安全防護的關鍵。伴隨著ATT&CK的不斷積累和相關技術的日益完善，ATT&CK也已增加了容器矩陣的內容。ATT&CK是對抗戰術、技術和常識（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）的縮寫，是一個攻擊行為知識庫和威脅建模模型，它包含眾多威脅組織及其使用的工具和攻擊技術。這一開源的對抗戰術和技術的知識庫已經對安全行業產生了廣泛而深刻的影響。
雲原生安全的備受關注，使ATTACK Matrix for Container on Cloud的出現恰合時宜。ATT&CK讓我們從行為的視角來看待攻擊者和防禦措施，讓相對抽象的容器攻擊技術和工具變得有跡可循。結合ATT&CK框架進行模擬紅藍對抗，評估企業目前的安全能力，對提升企業安全防護能力是很好的參考。
Ⅵ 資料庫系統工程師考什麼
考試要求：
1、掌握計算機體系結構以及各主要部件的性能和基本工作原理；
2、掌握操作系統、程序設計語言的基礎知識，了解編譯程序的基本知識；
3、熟練掌握常用數據結構和常用演算法；
4、熟悉軟體工程和軟體開發項目管理的基礎知識；
5、熟悉計算機網路的原理和技術；
6、掌握資料庫原理及基本理論；
7、掌握常用的大型資料庫管理系統槐局的應用技術；
8、掌握資料庫應用系統的設計方法和開發過程；
9、熟悉資料庫系統的管理和維護方法，了解相關的安全技術；
10、了解資料庫發展趨勢與新技術；
11、掌握常用信息技術標准、安全性，以及有關法律、法規的基本知識；
12、了解信息化、計算機應用的基礎知識；
13、正確閱讀和理解計算機領域的英文資料。
本考試設置的科目包括：
（1）信息系統知識，考試時間為150分鍾，筆試；
（2）資料庫系統設計與管理，考試時間為150分鍾，筆試。
考試科目1：信息系統知識
1、計算機系統知識
1.1 硬體知識
1.1.1計算機體系結構和主要部件的基本工作原理
CPU和存儲器的組成、性能、基本工作原理
常用I/O設備、通信設備的性能，以及基本工作原理
/O介面的功能、類型和特點
ISC/RISC，流水線操作，多處理機，並行處理
1.1.2存儲系統
虛擬存儲器基本工作原理，多級存儲體系
RAID類型和特性
1.1.3 安全性、可靠性與系統性能評測基礎知識
診斷與容錯
系統可靠性分析評價
計算機系統性能評測方法
1.2數據結構與演算法
1.2.1 常用數據結構
數組（靜態數組、動態數組）
線散喊性表、鏈表（單向鏈表、雙向鏈表、循環鏈表）
棧和隊列
樹（二叉樹、查找樹、平衡樹、遍歷樹、堆）、圖、集合的定義、存儲和操作
Hash（存儲位置計算、碰撞處理）
1.2.2 常用演算法
排序演算法、查找演算法、數值計算、字元串處理、數據壓縮演算法、遞歸演算法、圖的相關演算法
演算法與數據結構的關系，演算法效率，演算法設計，演算法描述（流程圖、偽代碼、決策表），演算法的復雜性
1.3軟體知識
1.3.1操作系統知識
操作系統的類型、特徵、地位、內核（中斷控制）、進程、線程概念
處理機管理（狀態轉換、同步與互斥、信號燈、分時輪轉、搶占、死鎖）
存儲管理（主存保護、動態連接分配、分段、分頁、虛存）
設備管理（I/O控制、假離線、磁碟調度）
文件管理（文件目錄、文件的結構和組織、存取方法、存取控制、恢復處理、共享和安全）
作業管理（作業調度、作業控制語言（JCL）、多道程序設計）
漢字處理，多媒體處理，人機界面
網路操作系統和嵌入式操作系統基礎知識
操作系統的配置
1.3.2程序設計語言和語言處理程序的知識
匯編、編譯、解釋系統的基礎知識和基本工作原理
程序設計語言的基本成分：數據、運算、控制和傳輸，程序調用的實現機制
各類程序設計語言的主要特點和適用情況
1.4 計算機網路知識
網路體系結構（網路拓撲、OSI/RM、基本的網路協議）
傳輸介質，傳輸技術，傳輸方法，傳輸控制
常用網路設備和各類通信設備
Client/Server結構、Browser/Server結構、Browser/Web/Datebase結構
LAN拓撲，存取控制，LAN的組網，LAN間連接，LAN-WAN連接
網際網路基礎知識及應用
網路軟體
網路管理
網路性能分析
網路有關的法律、法規
2、資料庫技術
2.1 資料庫技術基礎
2.1.1資料庫模型
資料庫系統的三級模式（概念模式、外模式、內模式），兩級映像（概念模式/外模式、外模式/內模式）
資料庫模型：數據模型的組成要素，概念數據模型ER圖（實體、屬性、關系），邏輯數據模型（關系模型、層s次模型、網路模型）
2.1.2資料庫管理系統的功能和特徵
主要功能（資料庫定義、資料庫操作、資料庫控制、事務管理、用戶視圖）
特徵（確保數據獨立性、資料庫存取、同時執行過程、排它控制、故障恢復、安全性、完整性）
RDB（關系資料庫），OODB（面向對象資料庫），ORDB（對象關系資料庫），NDB（網狀資料庫）
幾種常用Web資料庫的特點
2.1.3 資料庫系統體系結構
集沖明野中式資料庫系統
Client/Server資料庫系統
並行資料庫系統
分布式資料庫系統
對象關系資料庫系統
2.2 數據操作
2.2.1 關系運算
關系代數運算（並、交、差、笛卡兒積、選擇、投影、連接、除）
元組演算
完整性約束
2.2.2 關系資料庫標准語言（SQL）
SQL的功能與特點
用SQL進行數據定義（表、視圖、索引、約束）
用SQL進行數據操作（數據檢索、數據插入/刪除/更新、觸發控制）
安全性和授權
程序中的API，嵌入SQL
2.3 資料庫的控制功能
資料庫事務管理（ACID屬性）
資料庫備份與恢復技術（UNDO、REDO）
並發控制
2.4資料庫設計基礎理論
2.4.1 關系資料庫設計
·函數依賴
·規范化（第一範式、第二範式、第三範式、BC範式、第四範式、第五範式）
·模式分解及分解應遵循的原則
2.4.2 對象關系資料庫設計
嵌套關系、 復雜類型，繼承與引用類型
與復雜類型有關的查詢
SQL中的函數與過程
對象關系
2.5 數據挖掘和數據倉庫基礎知識
數據挖掘應用和分類
關聯規則、聚類
數據倉庫的成分
數據倉庫的模式
2.6 多媒體基本知識
2.6.1 多媒體技術基本概念
多媒體系統基礎知識
常用多媒體文件格式
2.6.2 多媒體壓縮編碼技術
多媒體壓縮編碼技術
統計編碼
預測編碼
編碼的國際標准
2.6.3多媒體技術應用
簡單圖形的繪制，圖像文件的處理方法
音頻和視頻信息的應用
多媒體應用開發過程
2.7 系統性能知識
性能計算（響應時間、吞吐量、周轉時間）
性能指標和性能設計
性能測試和性能評估
2.8 計算機應用基礎知識
信息管理、數據處理、輔助設計、科學計算，人工智慧等基礎知識
遠程通信服務及相關通信協議基礎知識
3、系統開發和運行維護知識
3.1軟體工程、軟體過程改進和軟體開發項目管理知識
軟體工程知識
軟體開發生命周期階段目標和任務
軟體開發項目基礎知識（時間管理、成本管理、質量管理、人力資源管理、風險管理等）及其常用管理工具
主要的軟體開發方法（生命周期法、原型法、面向對象法、CASE）
軟體開發工具與環境知識
軟體質量管理基礎知識
軟體過程改進基礎知識
軟體開發過程評估、軟體能力成熟度評估的基礎知識
3.2 系統分析基礎知識
系統分析的目的和任務
結構化分析方法（數據流圖（DFD）和數據字典（DD），實體關系圖（ERD），描述加工處理的結構化語言）
統一建模語言（UML）
系統規格說明書
3.3系統設計知識
系統設計的目的和任務
結構化設計方法和工具（系統流程圖、HIPO圖、控制流程圖）
系統總體結構設計（總體布局，設計原則，模塊結構設計，數據存取設計，系統配置方案）
系統詳細設計（代碼設計、資料庫設計、用戶界面設計、處理過程設計）
系統設計說明書
3.4系統實施知識
系統實施的主要任務
結構化程序設計、面向對象程序設計、可視化程序設計
程序設計語言的選擇、程序設計風格
系統測試的目的、類型，系統測試方法（黑盒測試、白盒測試、灰盒測試）
測試設計和管理（錯誤曲線、錯誤排除、收斂、注入故障、測試試用例設計、系統測試報告）
系統轉換基礎知識
3.5 系統運行和維護知識
系統運行管理知識
系統維護知識
系統評價知識
4、安全性知識
安全性基本概念（網路安全、操作系統安全、資料庫安全）
計算機病毒的防治，計算機犯罪的防範，容災
訪問控制、防闖入、安全管理措施
加密與解密機制
風險分析、風險類型、抗風險措施和內部控制
5、標准化知識
標准化意識，標准化的發展，標准出台過程
國際標准、國家標准、行業標准、企業標准基本知識
代碼標准、文件格式標准、安全標准軟體開發規范和文檔標准
標准化機構
6、信息化基礎知識
信息化意識
全球信息化趨勢、國家信息化戰略、企業信息化戰略和策略
有關的法律、法規
遠程教育、電子商務、電子政務等基礎知識
企業信息資源管理基礎知識
7、計算機專業英語
掌握計算機技術的基本詞彙
能正確閱讀和理解計算機領域的英文資料
考試科目2：資料庫系統設計與管理
1、資料庫設計
1.1 理解系統需求說明
了解用戶需求、確定系統范圍
確定應用系統資料庫的各種關系
現有環境與新系統環境的關系
新系統中的數據項、數據字典、數據流
1.2 系統開發的准備
選擇開發方法，准備開發環境，制訂開發計劃
1.3 設計系統功能
選擇系統機構，設計各子系統的功能和介面，設計安全性策略、需求和實現方法，制定詳細的工作流和數據流
1.4資料庫設計
1.4.1 設計數據模型
概念結構設計（設計ER模型）
邏輯結構設計（轉換成DBMS所能接收的數據模型）
評審設計
1.4.2 物理結構設計
設計方法與內容
存取方法的選擇
評審設計與性能預測
1.4.3 資料庫實施與維護
數據載入與應用程序調試
資料庫試運行
資料庫運行與維護
1.4.4 資料庫的保護
資料庫的備份與恢復
資料庫的安全性
資料庫的完整性
資料庫的並發控制
1.5 編寫外部設計文檔
·編寫系統說明書（系統配置圖、各子系統關系圖、系統流程圖，系統功能說明、輸入輸出規格說明、數據規格說明、用戶手冊框架）
·設計系統測試要求
1.6 設計評審
2、資料庫應用系統設計
2.1 設計資料庫應用系統結構
信息系統的架構（如Client/Server）與DBMS
多用戶資料庫環境（文件伺服器體系結構、Client/Server體系結構）
大規模資料庫和並行計算機體系結構（SMP、MPP）
中間件角色和相關工具
按構件分解，確定構件功能規格以及構件之間的介面
2.2 設計輸入輸出
屏幕界面設計，設計輸入輸出檢查方法和檢查信息
資料庫交互與連接（掌握C程序設計語言，以及Java、Visual Basic、Visual C++、PowerBuilder、Delphi中任一種開發工具與資料庫互連的方法（如何與資料庫伺服器溝通））
2.3 設計物理數據
分析事務在資料庫上運行的頻率和性能要求，確定邏輯數據組織方式、存儲介質，設計索引結構和處理方式
將邏輯數據結構變換成物理數據結構，計算容量（空間代價），確定存取方法（時間效率）、系統配置（維護代價）並進行優化
2.4 設計安全體系
明確安全等級
資料庫的登錄方式
資料庫訪問
許可（對象許可、命令許可、授權許可的方法）
2.5應用程序開發
2.5.1 應用程序開發
選擇應用程序開發平台
系統實施順序
框架開發
基礎小組的程序開發
源代碼控制
版本控制
2.5.2 模塊劃分（原則、方法、標准）
2.5.3 編寫程序設計文檔
模塊規格說明書（功能和介面說明、程序處理邏輯的描述、輸入輸出數據格式的描述）
測試要求說明書（測試類型和目標，測試用例，測試方法）
2.5.4 程序設計評審
2.6 編寫應用系統設計文檔
系統配置說明、構件劃分圖、構件間的介面、構件處理說明、屏幕設計文檔、報表設計文檔、程序設計文檔、文件設計文檔、資料庫設計文檔
2.7 設計評審
3、資料庫應用系統實施
3.1 整個系統的配置與管理
3.2 常用資料庫管理系統的應用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）
創建資料庫
創建表、創建索引、創建視圖、創建約束、創建UDDT（用戶自定義類型）
創建和管理觸發器
建立安全體系
3.3 資料庫應用系統安裝
擬定系統安裝計劃（考慮費用、客戶關系、雇員關系、後勤關系和風險等因素）
擬定人力資源使用計劃（組織機構安排的合理性）
直接安裝（安裝新系統並使系統快速進入運行狀態）
並行安裝（新舊系統並行運行一段時間）
階段安裝（經過一系列的步驟和階段使新系統各部分逐步投入運行）
3.4 資料庫應用系統測試
擬定測試目標、計劃、方法與步驟
數據載入，准備測試數據
指導應用程序員進行模塊測試進行驗收
准備系統集成測試環境測試工具
寫出資料庫運行測試報告
3.5 培訓與用戶支持
4、資料庫系統的運行和管理
4.1 資料庫系統的運行計劃
運行策略的確定
確定資料庫系統報警對象和報警方式
資料庫系統的管理計劃（執行，故障/恢復，安全性，完整性，用戶培訓和維護）
4.2 資料庫系統的運行和維護
新舊系統的轉換
收集和分析報警數據（執行報警、故障報警、安全報警）
連續穩定的運行
資料庫維護（資料庫重構、安全視圖的評價和驗證、文檔維護）
資料庫系統的運行統計（收集、分析、提出改進措施）
關於運行標准和標准改進一致性的建議
資料庫系統的審計
4.3 資料庫管理
數據字典和數據倉庫的管理
數據完整性維護和管理（實體完整性、參照完整性）
資料庫物理結構的管理（保證數據不推遲訪問）
資料庫空間及碎片管理
備份和恢復（順序、日誌（審計痕跡）、檢查點）
死鎖管理（集中式、分布式）
並發控制（可串列性、鎖機制、時間戳、優化）
數據安全性管理（加密、安全、訪問控制、視圖、有效性確認規則）
資料庫管理員（DBA）職責
4.4 性能調整
SQL語句的編碼檢驗
表設計的評價
索引的改進
物理分配的改進
設備增強
資料庫性能優化
4.5 用戶支持
用戶培訓
售後服務
5、SQL
5.1資料庫語言
資料庫語言的要素
資料庫語言的使用方式（互動式和嵌入式）
5.2 SQL概述
SQL語句的特徵
SQL語句的基本成分
5.3 資料庫定義
創建資料庫（Create Datebase）、創建表（Create Table）
定義數據完整性
修改表（Alter Table）、刪除表（Drop Table）
定義索引（Create Index）、刪除索引（Drop Index）
定義視圖（Create View）、刪除視圖（Drop View）、更新視圖
5.4 數據操作
Select語句的基本機構
簡單查詢
SQL中的選擇、投影
字元串比較，涉及空值的比較
日期時間，布爾值，輸出排序
多表查詢
避免屬性歧義
SQL中的連接、並、交、差
SQL中的元組變數
子查詢
5.5完整性控制與安全機制
主鍵（Primary Key）約束
外鍵（Foreign Key）約束
屬性值上的約束（Null、Check、Create Domain）
全局約束（Create Assertions）
許可權、授權（Grant）、銷權（Revoke）
5.6 創建觸發器（Create Trigger）
5.7 SQL使用方式
互動式SQL
嵌入式SQL
SQL與宿主語言介面（Declare、共享變數、游標、卷游標）
動態SQL
API
5.8 SQL 標准化
6、網路環境下的資料庫
6.1分布式資料庫
6.1.1 分布式資料庫的概念
分布式資料庫的特點與目標
6.1.2 分布式資料庫的體系結構
分布式資料庫的模式結構
數據分布的策略（數據分片、分布透明性）
分布式資料庫管理系統
6.1.3分布式查詢處理和優化
6.1.4分布式事務管理
分布式資料庫的恢復（故障、恢復、2段提交、3段提交）
分布式資料庫的透明性（局部、分裂、復制、處理、並發、執行）
6.1.5分布式資料庫系統的應用
6.2 網路環境下資料庫系統的設計與實施
數據的分布設計
負載均衡設計
資料庫互連技術
6.3 面向Web的DBMS技術
三層體系結構
動態Web網頁
ASP、JSP、XML的應用
7、資料庫的安全性
7.1 安全性策略的理解
資料庫視圖的安全性策略
數據的安全級別（最重要的、重要的、注意、選擇）
7.2資料庫安全測量
用戶訪問控制（採用口令等）
程序訪問控制（包含在程序中的SQL命令限制）
表的訪問控制（視圖機制）
控制訪問的函數和操作
外部存儲數據的加密與解密
8、資料庫發展趨勢與新技術
8.1面向對象資料庫（OODBMS）
8.1.1 OODBMS的特徵
8.1.2 面向對象數據模型
對象結構、對象類、繼承與多重繼承、對象標識、對象包含、對象嵌套
8.1.3面向對象資料庫語言
8.1.4 對象關系資料庫系統（ORDBMS）
嵌套關系
復雜類型
繼承、引用類型
與復雜類型有關的查詢
函數與過程
面向對象與對象關系
ORDBMS應用領域
8.2企業資源計劃（ERP）和資料庫
8.2.1 ERP概述
基本MRP（製造資源計劃）、閉環MRP、ERP
基本原理、發展趨勢
ERP設計的總體思路（一個中心、兩類業務、三條干線）
8.2.2 ERP與資料庫
運行資料庫與ERP數據模型之間的關系
運行資料庫與ERP資料庫之間的關系
8.2.3 案例分析
8.3決策支持系統的建立
決策支持系統的概念
數據倉庫設計
數據轉移技術
聯機分析處理（OLAP）技術
企業決策支持解決方案
聯機事務處理（OLTP）