云存储概率

① 云计算环境下的数据安全存储技术_云计算数据安全

【 摘 要 】 作为云计算在发展过程中的主要问题，数据安全在云计算使用中的性能还需要大幅提高，同时，还应该有效提高数据运行中的读写效率问题。本文在研究已有算法的基础上，采用对称和费对称的加密算法来对数据进行加密和解密操作，从而有效实现了一种安全性和读写效率都比较高的数据存储巧族数策略，从而顺利实现数据在安全性达到非对称密钥加密的前提下，使所用算法阿德效率更加接近对称密钥加密的水平。
【 关键词 】 云计算；云存储；数据安全；加密算法；安全策略
1 引言
近几年来，云计算已经逐渐成为人们热衷研究和开发的领域，受到了多个领域、多个行业的人们的普遍关注。所以，本文对基于云计算模型的数据存储服务模型进行广泛研究，在充分考虑云计算模型具有成本低且实现灵活的特点的基础上，提出了一种面向服务的数据存储和传输方案，该方案通过将对称加密和费对称加密算相结合，实现对数据的加密和解密，为云计算服务在应用中的数据安全问题找到一种行之有效的方法。
2 云计算相关概念
从其本质上来看，云计算其实就是一种分布式系统，该系统能够成分借鉴互联网将分散的超大规模计算能力实穗此体和各种存储资源进行有效整合，然后再将该系统所能够实现的服务反馈给用户。在这些过程中，采用高安全性的云存储是实现云计算所有服务的基本条件，通过互联网上的各种存储设备，可以构成庞大的云存储系统，这也是云计算环境下对数据进行存储和调用的基础，这样，云存储就可以通过分布式的系统来实现将分散存储设备整合为一个高性能整体的目的。
2.1 数据容错管理
在众多的性能要求中，可靠性是存储系统的最根本要求。而对于具有大量节点且系统结构复杂的云存储系统来说，系统的可靠性更加重要。在云存储结构中，可以充分利用分布式数据的备份功能，并将其作为提高系统可靠性的有效手段和方式，同时，还可以通过增强系统的容错能力来确保数据的一致性。
2.2 云存储运行效率
云计算过程中，对数据进行存储和备份会极大地导致系统整体输入和输出的延迟，因此，如何提供云存储系统的运行效率也是应该考虑的问题。
2.3 数据的安全性
在云计算理念的应用过程中，数据的安全问题早就成为人们关注的问题，所以，为了能够从根本上提高数据安全性，彻底解决数据在存储处理中的安全问题，从根本上提高云计算的防护能力，然后再根据云计算系统中可能存在的安全威胁和安全请求，从确定数据的安全策略。
3 云计算的数据安全存储分析
云计算不仅能够给人们带来极大便利，还有可能由于数据的集中处理而危及到用户的数据安全性。在众多现在已经广泛应用的云计算系统中，数据的安全性问题一直为人们所担忧，这也是云计算在应用过程中所面临的巨大挑战。现在，云计算的基础是应用广泛的分布式网络，在这种体系下，每台网络终端都可以看成是一个节点，所以，如果没有完善的安全保障，理论上，可以通过任何节点对其他节点进行访问，给云计算的数据安全带来隐患。一般而言，云计算体系中的数据安全主要涉及数据传输、恢复、长期生存等诸多问题。
4 云计算环境下的数据安全存储策略
现在，经常使用的数据加密算法主要为对称加密算法和非对称加密算法等两类。统计表明，对称加密算法的理论比较成熟，应用较为广泛，且由于该类算法的加密和解密的实现比较容易，而被广泛的应用于大数据量的数据传输，在基于对称加密的算法中个，数据的接收和发送发可以利用同一个密钥对数据进行加密和解密。相对于对称加密算法，就是非对称加密算法，该类算撒可以将传统的密钥分为加密钥和解密钥，从而实现对数据加密和解密的分开控制，从而在计算复杂度上确保的安全性。
4.1 加密处理
在对数据的加密过程中，可以通过对称加密算的密钥生成器器，来随机生成包含校验信息的密钥，然后再将包含给校验信息的密钥通过非对称加密算法进行加密。这样，就可以将经过加密算法处理后的数据信息和对称加密算法的密钥密文，统一打包后发给用户端。此外，在实现数据加密过孝首程中，可以将数据量巨大的用户数据通过对称的加密算法对其进行加密，不仅如此，还可对数据量较小的对称加密算法的有关密钥通过非对称算法进行加密，可以将这两中的加密钥和密文数据一起存储在云存储中心，而在用户终端，只对非对称加密算法和解密密钥进行保存就可以。
4.2 解密处理
在对数据进行解密的过程中，用户首先应该利用非对称加密算法的有关密钥对对称算法的密钥进行解密，以此来还原密钥；然后，在根据还原的密钥通过对称算法对数据包进行解密，这样就可以对全文进行还原。通过对两种加密算法的结合使用，能够充分发挥两类算法的优点，最大限度的避免算法缺陷给数据安全带来的影响，可以在保证密钥安全的同时，利用对称密钥来对所有数据进行加密，还可以利用非对称密钥对数据非常小的校验信息进行加密。通过这种复合算法，希望数据安全性在达到非对称密钥算法水平的同时，是算法的效率接近或达到对称密钥算法的加密水平，彻底解决现代云计算中所面临的数据安全性问题。
5 结束语
云计算已经逐渐成为人们热衷研究和开发的领域，受到了人们的普遍关注。本文对基于云计算模型的数据存储服务模型进行广泛研究，采用一种面向服务的数据存储和传输方案，该方案通过将对称加密和费对称加密算相结合，实现对数据的加密和解密，为云计算服务在应用中的数据安全问题找到一种行之有效的方法。
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[8] Rangan K,Cooke A,Post J,et al.The Cloud Wars:100+billionat stake[J]. 2008.

作者简介：
苏孝青(1981-)，男，汉族，江苏常熟人，工程师，硕士学位，主要从事信息网络安全研究。
盛志华，男，汉族，江苏常熟人，工程师，本科，主要从事信息网络。

② 如何确保云存储数据安全

选择安全级别高的云存储服务。可以从产品和技术，两个维度去考察和判断云存储服务商的安全性。产品层面：是否有安全相关的功能设置，个人账号的安全性主要体现在我选择的云存储服务是否有二次验证，有没有异常登录提醒，正是由于很多人的密码安全意识不强，密码设置过于简单或者所有平台都使用同一个账号密码，二次验证才显得格外重要。我们知道，两个低概率事件同时发生的概率非常低。我们假设网盘密码被盗是一个低概率事件，二次验证码被盗是一个更低概率的事件，那么密码+验证码同时被盗的概率就是一个极低概率的事件了。这是一个非常简单的原理，也是二次验证在网银、电子支付等领域广泛应用的原因。团队数据的安全性：对于企业用户来说，选择一款企业网盘产品时，需要考虑的角度是：是否可以帮助团队有效管理文件的权限？是否可以集中管理团队成员的权限，简单举几个例子：权限管理：针对不同的员工设置不同的使用权限，如：此文件夹哪些员工可以有查看权限，哪些员工可以有编辑权限；当有员工离职时，可以进行离职人员文件交接等。限制IP：如限制部分员工只能在公司IP地址登录云盘访问团队文件，以防止在异常地点登录，导致文件泄露。远程擦除：管理员可以通过取消用户的权限，此时云端和本地的数据都会被删除。

以上只是举了3个例子来说明企业云盘服务的安全性产品设计，还有比如限制分享、禁止粉碎文件等。

③ 威视达康的摄像机支持云储存吗

看你所购买的产品了，如果支持云端录像就可以了。建议你看下海康萤石的摄像头产品。所有的摄像头，nvr都支持云端录像。价格算是比较公道。

云存储介绍：

本产品不支持在海外使用，在海外购买云存储会出现异常，如果误购买请进行退款处理。

摄像机的云存储，专用于存储视频，跟华为手机的云空间不共用，需在APP内购买方能使用。

云存储功能跟独立的设备，以及所使用的帐户绑定，所以一个设备对应一个独立的云存储空间。

单个帐户，购买绑定了多个设备，如果需要都开通云存储功能，需对每个设备单独购买开通。

如果用户A将已经开通云服务的设备赠送给用户B使用，用户B登录自己的B华为帐号绑定连接设备后，无法继续使用原A开通的云服务。（否则用户B可看到原用户A的视频）

开通方式：启动华为智能摄像机/荣耀智能摄像机APP，连接设备后，进入“我的”，在“云存储”中，针对单台设备开通云服务，云存储服务的内容会不断更新，服务套餐以最新的页面介绍为准（套餐B类在逐步开放中）。

开通后，会在1小时内自动启动云录像服务，建议开通后重启下设备。

套餐介绍：

套餐A类：

当前有提供一周的循环存储数据查看。例如购买了30天的7天循环云录像。 在第27天，可以查看20~27日的录像。

④ 存东西备份资料，用移动硬盘好还是云存储好

我们记得近20年前我们要保存数据的话还是通过1.4M的软盘来备份数据，不但存储量少，大文件还还需要用切割软件来分盘拷贝。还且软件存数据的话还很不安全，寿命非常短，数据经常会无故丢失。
那时我们能常备份的方法还有通过局域网备份和直接将主机里的机械硬盘拆下来用IDE数据改跳线来备份。
工具/原料
光盘
机械硬盘
SSD硬盘
云存储
方法/步骤
1、几年前我们较传统的备份方法是使用光盘刻录。光盘备份有其优点，刻完后一般不可再写，也就是一般不用再担心别人用你光盘时再更改你所写的数据，也不用担心文件会受病毒的影响。体积小，便于保存。方便传递。当然光盘刻录也有其局限性，正版的读写光盘，如索尼的刻录盘，理论寿命是10年，但是实际一般是8年左右，这还得保管的非常好，控制好温度，湿度，防止暴晒等。
用光盘备份的话，推荐买正版的光盘，山寨的有些盘一年使用寿命都不到。
2、另外光盘的容量普遍较小些，较普通的是700M的CD到4.7G的DVD的，也有50G一张的蓝光空白碟，但要用蓝光光驱才能播放。价格也比一般的盘片贵些。
3、机械硬盘是较传统的备份方式，机械硬盘也分等级的，分为黑盘，蓝盘，绿盘。像一般服务器上用的都是黑盘，运转速度快，稳定。一般家庭使用的电脑，都给你用的是绿盘，价格便宜，容量大。
4、机械硬盘的备份方式一般是装在备份服务器上使用，但也有用移动硬盘盒备份的方式。优点是容易大，现在都突破了TB的存储容量。稳定，备份方式灵活。使用寿命通常在8年左右。
缺点是接口更新换代太快，由于电路结构复杂，在运算过程中如果受到移动撞击会损坏或丢失数据。还受电路磁场影响。要防高温，防潮，防磁场。
5、近几年的新技术出现了，SSD固态硬盘，固态硬盘存储速度是普通机械硬盘的10倍，而且他改变了传统机械硬盘的运行方式，不怕运行过程中的移动。所以更加安全，也较适合长时间保存数据。
理论上是靠读写次数来影响硬盘的使用寿命。不过现在首先的问题是如今的SSD空间还不够大，没有突然TB。价格依然较为昂贵。寿命来说，虽然相对机械硬盘来说进步很多，但依然不太乐观。
6、现如今也有新的存储方式出现，如云存储，让运营商来替你保管数据。但正规付费的云存储运营商价格相对来说较为昂贵，而且会限定空间大小和上传的文件格式，空间在10G到50G左右，通常会要300-600元一年。
免费的空间话，上传限制更多，上传文件的大小，格式，空间都会有一定限制。
如腾讯QQ空员的空间，只有10G大小。
7、云存储相对于以上几种存储方式来说，安全性相对来说高些。但对一些保密企业来说，东西放在运营商必竟那不太保险。还要担心网络安全性和黑客攻击。
不过云存储是以后的发展方向。
8、总的来说，合适的才是自己的。没有哪种最好的存储方式，选择适合自己的存储方式才是最好的。
另外存储介绍在保存时要防高温，防潮湿，防磁场，防撞击，防病毒等。平时要保管好，才能延长存储介质的寿命。

⑤ 云存储的底层关键技术有哪些

一切以客户的需求为出发点。传统存储以文件系统为典型代表，但是随着数据爆炸性增长，传统文件系统已经无法满足对存储系统的容量、性能等需求，因此，云存储应运而生。云存储最大的特点是数据被集中存储在数据中心，公有云存储将客户数据存放在公有云服务商数据中心，而私有云存储则是将公有云存储能力私有化部署在客户自身的数据中心。既然提到了数据中心，可想而知云存储最大的特点应该是海量：解决数以PB至EB的数据存储需求。所有云存储技术面对的通用问题有如下几个：

扩展性：即容量可以通过横向增加服务器、磁盘等线性扩展，软件不应该成为限制扩展性的瓶颈；

可靠性：如何保证数据不丢失，或者丢失概率极低；

可用性：如何保证数据always online；

性能：不同的客户的不同使用场景对云存储性能提出不同需求。

⑥ 大数据的预测功能是增值服务的核心

大数据的预测功能是增值服务的核心
从走在大数据发展前沿的互联网新兴行业，到与人类生活息息相关的医疗保健、电力、通信等传统行业，大数据浪潮无时无刻不在改变着人们的生产和生活方式。大数据时代的到来，给国内外各行各业带来诸多的变革动力和巨大价值。
最新发布的报告称，全球大数据市场规模将在未来五年内迎来高达26%的年复合增长率——从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。全球各大公司、企业和研究机构对大数据商业模式进行了广泛地探索和尝试，虽然仍旧有许多模式尚不明朗，但是也逐渐形成了一些成熟的商业模式。
两种存储模式为主
互联网上的每一个网页、每一张图片、每一封邮件，通信行业每一条短消息、每一通电话，电力行业每一户用电数据等等，这些足迹都以“数据”的形式被记录下来，并以几何量级的速度增长。这就是大数据时代带给我们最直观的冲击。
正因为数据量之大，数据多为非结构化，现有的诸多存储介质和系统极大地限制着大数据的挖掘和发展。为更好地解决大数据存储问题，国内外各大企业和研究机构做了许许多多的尝试和努力，并不断摸索其商业化前景，目前形成了如下两种比较成熟的商业模式：
可扩展的存储解决方案。该存储解决方案可帮助政府、企业对存储的内容进行分类和确定优先级，高效安全地存储到适当存储介质中。而以存储区域网络（SAN）、统一存储、文件整合/网络连接存储（NAS）的传统存储解决方案，无法提供和扩展处理大数据所需要的灵活性。而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。
云存储。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，其结构模型一般由存储层、基础管理、应用接口和访问层四层组成。通过易于使用的API，方便用户将各种数据放到云存储里面，然后像使用水电一样按用量进行收费。用户不用关心数据的存储介质、网络状况以及安全性的管理，只需按需向提供方购买空间。
源数据价值水涨船高
在红红火火的大数据时代，随着数据的累积，数据本身的价值也在不断升值，这种情况很好地反应了事物由量变到质变的规律。例如有一种罕见的疾病，得病率为十万分之一，如果从小样本数据来看非常罕见，但是扩大到全世界70亿人，那么数量就非常庞大。以前技术落后，不能将该病情数字化集中研究，所以很难攻克。但是，我们现在把各种各样的数据案例搜集起来统一分析，我们很快就能攻克很多以前想象不到的科学难题。类似的例子，不胜枚举。
正是由于可以通过大数据挖掘到很多看不见的价值，源数据本身的价值也水涨船高。一些掌握海量有效数据的公司和企业找到了一条行之有效的商业路径：对源数据直接或者经过简单封装销售。在互联网领域，以Facebook、twitter、微博为代表的社交网站拥有大量的用户和用户关系数据，这些网站正尝试以各种方式对该源数据进行商业化销售，Google、Yahoo!、网络[微博]等搜索公司拥有大量的搜索轨迹数据以及网页数据，他们可以通过简单API提供给第三方并从中盈利；在传统行业中，中国联通[微博]（3.44, 0.03, 0.88%）、中国电信[微博]等运营商拥有大量的底层用户资料，可以通过简单地去隐私化，然后进行销售盈利。
各大公司或者企业通过提供海量数据服务来支撑公司发展，同时以免费的服务补偿用户，这种成熟的商业模式经受住了时间的考验。但是对于任何用户数据的买卖，还需处理好用户隐私信息，通过去隐私化方式，来保护好用户隐私。
预测是增值服务的核心
在大数据基础上进行深度挖掘，所衍生出来的增值服务，是大数据领域最具想象空间的商业模式。大数据增值服务的核心是什么？预测！大数据引发了商业分析模式转变，从过去的样本模式到现在的全数据模式，从过去的小概率到现在的大概率，从而能够得到比以前更准确的预测。目前形成了如下几种比较成熟的商业模式。
个性化的精准营销。一提起“垃圾短信”，大家都很厌烦，这是因为本来在营销方看来是有价值的、“对”的信息，发到了“错”的用户手里。通过对用户的大量的行为数据进行详细分析，深度挖掘之后，能够实现给“对”的用户发送“对”的信息。比如大型商场可以对会员的购买记录进行深度分析，发掘用户和品牌之间的关联。然后，当某个品牌的忠实用户收到该品牌打折促销的短信之后，一定不是厌烦，而是欣喜。如优捷信达、中科嘉速等拥有强大数据处理技术的公司在数据挖掘、精准广告分析等方面拥有丰富的经验。
企业经营的决策指导。针对大量的用户数据，运用成熟的数据挖掘技术，分析得到企业运营的各种趋势，从而给企业的决策提供强有力的指导。例如，汽车销售公司，可以通过对网络上用户的大量评论进行分析，得到用户最关心和最不满意的功能，然后对自己的下一代产品进行有针对性的改进，以提升消费者的满意度。
总体来说，从宏观层面来看，大数据是我们未来社会的新能源；从企业微观层面来看，大数据分析和运用能力正成为企业的核心竞争力。深入研究和积极探索大数据的商业模式，对企业的未来发展有至关重要的意义。