sql闭环
Ⅰ 为什么要做数据分析师：职业规划很重要
“数据分析”作为近几年最火热的词汇，越来越受到大家的关注。但和一些应届生或者数据分析师沟通时，发现很多人都对数据分析的职业规划很迷茫。今天我们主要从业务方向的数据分析入手，聊聊数据分析的入门条件及职业规划。
“0基础入行数据分析要掌握哪些技能？”
“怎么能最快找到数据分析工作？”
“数据分析师未来的发展方向是什么？”
数据分析是什么？
数据分析是有关“数据”类岗位的总称。从事这些工作的人，通过分析数据发现业务问题，洞察商业机会点，为运营活动、业务增长及企业发展提供合理建议及参考依据。
数据分析主要是与数据打交道，但数据分析≠分析大数据，所以大家不要对这个职位产生恐惧感，零基础转行数据分析是可行的。要入门的话，3个月的时间也是足够的。
需要注意的是：
1.如果本身对数据不敏感，或者看到复杂的数据就眼晕头疼，那说明你可能不太适合这个岗位。
2.目前数据分析已不再是专职技能，而是职场人必备的通用技能，建议每个职场人都可以学一下，会让你在职场竞争中更有优势。至于是否从事数据分析工作，还是看你对数据的敏感程度以及你对这个岗位的热爱程度。
数据分析岗位方向及工作内容
数据分析可以简单分为业务和技术2大方向：
业务方向——数据运营、数据分析师、商业分析、用户研究、增长黑客、数据产品经理等
技术方向——数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据仓库工程师等
业务类岗位的数据分析师大多在业务部门，主要工作是数据提取、支撑各部门相关的报表、监控数据异常和波动，找出问题、输出专题分析报告。
在日常工作中，业务部门往往更关心某个指标的为什么下跌或上升、产品的用户属性是怎样的，如何更好的完成自己的KPI等。
以活跃指标为例，数据分析人员通常要解决以下问题：
指标下跌了多少？是合理范围内的数据波动，还是突发式?（what）
下跌是从什么时候开始的？（when）
是整体用户下跌，还是部分用户？（who）
下跌的原因是什么？产品更新？还是某个渠道推广到期？（why）
怎么解决下跌的问题（how）
Excel是日常工作中用到的最多的工具，常用的函数及数据透视表都要学。
SQL是数据分析的核心工具，主要学习Select、聚合函数以及条件查询等内容。
Python重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。
统计学知识：环比、同比、概率分布、变量、抽样等。
数据分析方法：假设检验、回归分析、漏斗分析、多维分析、对比分析等。
一条是专精业务，晋升成为商业分析师、战略分析师或管理岗。从业务型发展上来的好处是具备商业网洞察能力，这点是直接做数据挖掘所不具备的。
另一条是提升技术能力，成长为算法专家或数据科学家。
明确自己想走业务方向还是技术方向。
充分调研目标领域的行业知识，了解行业背景及行业相关的指标（在行业的选择上，擅长的、热爱的和有发展前景的即是最佳行业领域）
了解目标行业常用的数据处理工具、数据生产流程及数据应用。针对数据工具进行系统性学习。
如果有运营相关经验，基础工具掌握一般，可以先学习SQL，再从数据运营岗入门。
如果有产品经验，对交互设计和用户体验有深入的理解，可以选择数据产品经理。
如果有金融、物流等行业工作经验，可以借用行业优势，转到相关行业的数据分析岗位。
必要的SQL、Excel+pythonR技能；
正确的理解业务；
基本的数据使用意识和学习能力。
在经过了数据提取-数据清洗-多维分析-交叉分析等一系列步骤之后，你发现是某个地区的活跃下跌了，但这并不能作为分析的结论。因为某个地区的活跃下跌只是现象，并不是根本原因。
所以数据分析师要解决的是，为什么这个地区的活跃跌了？是政策因素？还是竞争对手？或者是渠道问题，这些都是需要深入分析的范畴。
找到原因后，数据分析师还需要预测未来的发展趋势，根据目前的分析结果输出可执行的改善策略，最后推动业务部门落地，再次复盘效果，最终形成闭环的分析路径。
对数据分析师而言，解决问题只是一方面，另一方面数据分析师的职责是将业务数据体系化，形成一套指标框架。比如活跃下跌，本质上也是指标问题，如“日活”等指标。
技术方向的岗位如数据挖掘/算法专家等岗位有的归在研发部门，有的则单独成立数据部门。与业务方向的数据分析师相比较来说，数据挖掘工程师要求更高的统计学能力及编程技巧。因为数据挖掘工程师对工具的要求比较高，所以数据挖掘的平均薪资也会高于数据分析师。
数据分析师岗位技能要求
对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。
在工具使用上，数据分析师需要掌握Excel、sql、PPT、python等工具。
关于工具的部分，需要注意不同行业对工具的要求会有差异，比如金融行业会要求SAS等工具。一般情况下Excel、SQL、PPT、Python这4种工具就能搞定大部分数据分析工作。
除工具的使用外，数据分析师要了解基本的统计学知识及数据分析方法。
针对0基础的小伙伴，建议大家先将精力放在数据分析的思路和训练上，多去看一些商业数据模型和数据分析案例的资料，最终形成自己的分析思路。千万不要一上来就啃Python，可以先上手Exce+SQL这2个简单的数据分析工具来入门。有SQL基础后再学Python会相对容易些。
数据分析师的成长路线
业务方向的数据分析师有2条发展路径。
如何快速入门数据分析
应届生想要入行数据分析，建议先做学习规划：
0基础转行数据分析，建议先罗列自己的个人优势和行业背景，找到最佳突破口：
也就是说，转行数据分析的路径不只有一条，我们要做的是根据自己的背景及优势，找到最适合自己的那条路。
总结：
作为一名合格的数据分析师，你需要至少以下三点技能：
转行过程中个人必要技能的锤炼是很重要，但保持良好积极的心态也是转行成功的必备要素之一。
Ⅱ 如何自学成为数据分析师
数据分析师的基本工作流程：
1.定义问题
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
2.数据获取
数据获取的方式有很多种：
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。
二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。
三是通过Python编写网页爬虫。
3.数据预处理
对残缺、重复等异常数据进行清洗。
4.数据分析与建模
这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。
5.数据可视化和分析报告撰写
学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。
数据分析入门需要掌握的技能有：
1. SQL（数据库）：
怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2. excel
分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。
熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
3.Python或者R的基础：
必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4.学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。
Ⅲ 零基础学sql要多久
入门需要一个月。
结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。
结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式。
介绍：
SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。其特点是：
1、数据描述、操纵、控制等功能一体化。
2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。
Ⅳ SQL难学吗自学的话大概要多长时间
SQL如果有老师教的话一个星期就能上手，但要学好一年二年不算长，关键看你做什么应用，做数据库维护，那就要学精，要很长时间的学习与实践；如果只是存数据来开发应用程序，那把：库、表、行、列弄清楚，就可以用。自学花的时间会长点，不过不会很难。照着学没有问题。
SQL学习多久，觉得看学员基础情况。1、如果原来什么语言也没有学过，也没有基础，那最基础的要先选择一种语言来学习，是VB,C..,pascal，看个人的喜好，一般情况下，选择C语言来学习2、如果是有过语言的学习，看应该一个星期差不多，因为语言的理念互通的，只是所用的命令有所不一样。3、以前用过其它数据库管理，那应该两天就可以，主要熟悉界面和管理，其它的没什么变化。
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Ⅳ 在IT项目建设中，如何保证数据库安全性
#云原生背景#
云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重要变革和必然趋势。随着“新基建”加速布局，以及企业数字化转型的逐步深入，如何深化用云进一步提升云计算使用效能成为现阶段云计算发展的重点。云原生以其高效稳定、快速响应的特点极大地释放了云计算效能，成为企业数字业务应用创新的原动力，云原生进入快速发展阶段，就像集装箱加速贸易全球化进程一样，云原生技术正在助力云计算普及和企业数字化转型。
云原生计算基金会（CNCF）对云原生的定义是：云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式编程API。
#云安全时代市场发展#
云安全几乎是伴随着云计算市场而发展起来的，云基础设施投资的快速增长，无疑为云安全发展提供土壤。根据 IDC 数据，2020 年全球云安全支出占云 IT 支出比例仅为 1.1%，说明目前云安全支出远远不够，假设这一比例提升至 5%，那么2020 年全球云安全市场空间可达 53.2 亿美元，2023 年可达 108.9 亿美元。
海外云安全市场：技术创新与兼并整合活跃。整体来看，海外云安全市场正处于快速发展阶段，技术创新活跃，兼并整合频繁。一方面，云安全技术创新活跃，并呈现融合发展趋势。例如，综合型安全公司 PaloAlto 的 Prisma 产品线将 CWPP、CSPM 和 CASB 三个云安全技术产品统一融合，提供综合解决方案及 SASE、容器安全、微隔离等一系列云上安全能力。另一方面，新兴的云安全企业快速发展，同时，传统安全供应商也通过自研+兼并的方式加强云安全布局。
国内云安全市场：市场空间广阔，尚处于技术追随阶段。市场规模上，根据中国信通院数据，2019 年我国云计算整体市场规模达 1334.5亿元，增速 38.6%。预计 2020-2022 年仍将处于快速增长阶段，到 2023 年市场规模将超过 3754.2 亿元。中性假设下，安全投入占云计算市场规模的 3%-5%，那么 2023 年中国云安全市场规模有望达到 112.6 亿-187.7 亿元。技术发展上，中国在云计算的发展阶段和云原生技术的程度上与海外市场还有一定差距。国内 CWPP 技术应用较为广泛，对于 CASB、CSPM 一些新兴的云安全技术应用较少。但随着国内公有云市场的加速发展，云原生技术的应用越来越广泛，我们认为CASB、SCPM、SASE 等新兴技术在国内的应用也将越来越广泛。
#云上安全呈原生化发展趋势#
云原生技术逐渐成为云计算市场新趋势，所带来的安全问题更为复杂。以容器、服务网格、微服务等为代表的云原生技术，正在影响各行各业的 IT 基础设施、平台和应用系统，也在渗透到如 IT/OT 融合的工业互联网、IT/CT 融合的 5G、边缘计算等新型基础设施中。随着云原生越来越多的落地应用，其相关的安全风险与威胁也不断的显现出来。Docker/Kubernetes 等服务暴露问题、特斯拉 Kubernetes 集群挖矿事件、Docker Hub 中的容器镜像被“投毒”注入挖矿程序、微软 Azure 安全中心检测到大规模 Kubernetes 挖矿事件、Graboid 蠕虫挖矿传播事件等一系列针对云原生的安全攻击事件层出不穷。
从各种各样的安全风险中可以一窥云原生技术的安全态势，云原生环境仍然存在许多安全问题亟待解决。在云原生技术的落地过程中，安全是必须要考虑的重要因素。
#云原生安全的定义#
国内外各组织、企业对云原生安全理念的解释略有差异，结合我国产业现状与痛点，云原生与云计算安全相似，云原生安全也包含两层含义：“面向云原生环境的安全”和“具有云原生特征的安全”。
面向云原生环境的安全，其目标是防护云原生环境中的基础设施、编排系统和微服务的安全。这类安全机制，不一定具备云原生的特性（比如容器化、可编排），它们可以是传统模式部署的，甚至是硬件设备，但其作用是保护日益普及的云原生环境。
具有云原生特征的安全，是指具有云原生的弹性敏捷、轻量级、可编排等特性的各类安全机制。云原生是一种理念上的创新，通过容器化、资源编排和微服务重构了传统的开发运营体系，加速业务上线和变更的速度，因而，云原生系统的种种优良特性同样会给安全厂商带来很大的启发，重构安全产品、平台，改变其交付、更新模式。
#云原生安全理念构建#
为缓解传统安全防护建设中存在的痛点，促进云计算成为更加安全可信的信息基础设施，助力云客户更加安全的使用云计算，云原生安全理念兴起，国内外第三方组织、服务商纷纷提出以原生为核心构建和发展云安全。
Gartner提倡以云原生思维建设云安全体系
基于云原生思维，Gartner提出的云安全体系覆盖八方面。其中，基础设施配置、身份和访问管理两部分由云服务商作为基础能力提供，其它六部分，包括持续的云安全态势管理，全方位的可视化、日志、审计和评估，工作负载安全，应用、PaaS 和 API 安全，扩展的数据保护，云威胁检测，客户需基于安全产品实现。
Forrester评估公有云平台原生安全能力
Forrester认为公有云平台原生安全（Public cloud platform native security, PCPNS）应从三大类、37 个方面去衡量。从已提供的产品和功能，以及未来战略规划可以看出，一是考察云服务商自身的安全能力和建设情况，如数据中心安全、内部人员等，二是云平台具备的基础安全功能，如帮助和文档、授权和认证等，三是为用户提供的原生安全产品，如容器安全、数据安全等。
安全狗以4项工作防护体系建设云原生安全
（1）结合云原生技术的具体落地情况开展并落实最小权限、纵深防御工作，对于云原生环境中的各种组成部分，均可贯彻落实“安全左移”的原则，进行安全基线配置，防范于未然。而对于微服务架构Web应用以及Serverless应用的防护而言，其重点是应用安全问题。
（2）围绕云原生应用的生命周期来进行DevSecOps建设，以当前的云原生环境的关键技术栈“K8S + Docker”举例进行分析。应该在容器的全生命周期注重“配置安全”，在项目构建时注重“镜像安全”，在项目部署时注重“容器准入”，在容器的运行环境注重云计算的三要素“计算”“网络”以及“存储”等方面的安全问题。
（3）围绕攻击前、中、后的安全实施准则进行构建，可依据安全实施准则对攻击前、中、后这三个阶段开展检测与防御工作。
（4）改造并综合运用现有云安全技术，不应将“云原生安全”视为一个独立的命题，为云原生环境提供更多支持的主机安全、微隔离等技术可赋能于云原生安全。
#云原生安全新型风险#
云原生架构的安全风险包含云原生基础设施自身的安全风险，以及上层应用云原生化改造后新增和扩大的安全风险。云原生环境面临着严峻的安全风险问题。攻击者可能利用的重要攻击面包括但不限于：容器安全、编排系统、软件供应链等。下面对重要的攻击面安全风险问题进行梳理。
#云原生安全问题梳理#
问题1：容器安全问题
在云原生应用和服务平台的构建过程中，容器技术凭借高弹性、敏捷的特性，成为云原生应用场景下的重要技术支撑，因而容器安全也是云原生安全的重要基石。
（1）容器镜像不安全
Sysdig的报告中提到，在用户的生产环境中，会将公开的镜像仓库作为软件源，如最大的容器镜像仓库Docker Hub。一方面，很多开源软件会在Docker Hub上发布容器镜像。另一方面，开发者通常会直接下载公开仓库中的容器镜像，或者基于这些基础镜像定制自己的镜像，整个过程非常方便、高效。然而，Docker Hub上的镜像安全并不理想，有大量的官方镜像存在高危漏洞，如果使用了这些带高危漏洞的镜像，就会极大的增加容器和主机的入侵风险。目前容器镜像的安全问题主要有以下三点：
1.不安全的第三方组件
在实际的容器化应用开发过程当中，很少从零开始构建镜像，而是在基础镜像之上增加自己的程序和代码，然后统一打包最终的业务镜像并上线运行，这导致许多开发者根本不知道基础镜像中包含多少组件，以及包含哪些组件，包含的组件越多，可能存在的漏洞就越多。
2.恶意镜像
公共镜像仓库中可能存在第三方上传的恶意镜像，如果使用了这些恶意镜像来创建容器后，将会影响容器和应用程序的安全
3.敏感信息泄露
为了开发和调试的方便，开发者将敏感信息存在配置文件中，例如数据库密码、证书和密钥等内容，在构建镜像时，这些敏感信息跟随配置文件一并打包进镜像，从而造成敏感信息泄露
（2）容器生命周期的时间短
云原生技术以其敏捷、可靠的特点驱动引领企业的业务发展，成为企业数字业务应用创新的原动力。在容器环境下，一部分容器是以docker的命令启动和管理的，还有大量的容器是通过Kubernetes容器编排系统启动和管理，带来了容器在构建、部署、运行，快速敏捷的特点，大量容器生命周期短于1小时，这样一来容器的生命周期防护较传统虚拟化环境发生了巨大的变化，容器的全生命周期防护存在很大变数。对防守者而言，需要采用传统异常检测和行为分析相结合的方式，来适应短容器生命周期的场景。
传统的异常检测采用WAF、IDS等设备，其规则库已经很完善，通过这种检测方法能够直观的展示出存在的威胁，在容器环境下，这种方法仍然适用。
传统的异常检测能够快速、精确地发现已知威胁，但大多数未知威胁是无法通过规则库匹配到的，因而需要通过行为分析机制来从大量模式中将异常模式分析出来。一般来说，一段生产运营时间内的业务模式是相对固定的，这意味着，业务行为是可以预测的，无论启动多少个容器，容器内部的行为总是相似的。通过机器学习、采集进程行为，自动构建出合理的基线，利用这些基线对容器内的未知威胁进行检测。
（3）容器运行时安全
容器技术带来便利的同时，往往会忽略容器运行时的安全加固，由于容器的生命周期短、轻量级的特性，传统在宿主机或虚拟机上安装杀毒软件来对一个运行一两个进程的容器进行防护，显示费时费力且消耗资源，但在黑客眼里容器和裸奔没有什么区别。容器运行时安全主要关注点：
1.不安全的容器应用
与传统的Web安全类似，容器环境下也会存在SQL注入、XSS、RCE、XXE等漏洞，容器在对外提供服务的同时，就有可能被攻击者利用，从而导致容器被入侵
2.容器DDOS攻击
默认情况下，docker并不会对容器的资源使用进行限制，默认情况下可以无限使用CPU、内存、硬盘资源，造成不同层面的DDOS攻击
（4）容器微隔离
在容器环境中，与传统网络相比，容器的生命周期变得短了很多，其变化频率也快很多。容器之间有着复杂的访问关系，尤其是当容器数量达到一定规模以后，这种访问关系带来的东西向流量，将会变得异常的庞大和复杂。因此，在容器环境中，网络的隔离需求已经不仅仅是物理网络的隔离，而是变成了容器与容器之间、容器组与宿主机之间、宿主机与宿主机之间的隔离。
问题2：云原生等保合规问题
等级保护2.0中，针对云计算等新技术、新应用领域的个性安全保护需求提出安全扩展要求，形成新的网络安全等级保护基本要求标准。虽然编写了云计算的安全扩展要求，但是由于编写周期很长，编写时主流还是虚拟化场景，而没有考虑到容器化、微服务、无服务等云原生场景，等级保护2.0中的所有标准不能完全保证适用于目前云原生环境；
通过安全狗在云安全领域的经验和具体实践，对于云计算安全扩展要求中访问控制的控制点，需要检测主机账号安全，设置不同账号对不同容器的访问权限，保证容器在构建、部署、运行时访问控制策略随其迁移；
对于入侵防范制的控制点，需要可视化管理，绘制业务拓扑图，对主机入侵进行全方位的防范，控制业务流量访问，检测恶意代码感染及蔓延的情况；
镜像和快照保护的控制的，需要对镜像和快照进行保护，保障容器镜像的完整性、可用性和保密性，防止敏感信息泄露。
问题3：宿主机安全
容器与宿主机共享操作系统内核，因此宿主机的配置对容器运行的安全有着重要的影响，比如宿主机安装了有漏洞的软件可能会导致任意代码执行风险，端口无限制开放可能会导致任意用户访问的风险。通过部署主机入侵监测及安全防护系统，提供主机资产管理、主机安全加固、风险漏洞识别、防范入侵行为、问题主机隔离等功能，各个功能之间进行联动，建立采集、检测、监测、防御、捕获一体化的安全闭环管理系统，对主机进行全方位的安全防护，协助用户及时定位已经失陷的主机，响应已知、未知威胁风险，避免内部大面积主机安全事件的发生。
问题4：编排系统问题
编排系统支撑着诸多云原生应用，如无服务、服务网格等，这些新型的微服务体系也同样存在着安全问题。例如攻击者编写一段代码获得容器的shell权限，进而对容器网络进行渗透横移，造成巨大损失。
Kubernetes架构设计的复杂性，启动一个Pod资源需要涉及API Server、Controller、Manager、Scheler等组件，因而每个组件自身的安全能力显的尤为重要。API Server组件提供的认证授权、准入控制，进行细粒度访问控制、Secret资源提供密钥管理及Pod自身提供安全策略和网络策略，合理使用这些机制可以有效实现Kubernetes的安全加固。
问题5：软件供应链安全问题
通常一个项目中会使用大量的开源软件，根据Gartner统计至少有95%的企业会在关键IT产品中使用开源软件，这些来自互联网的开源软件可能本身就带有病毒、这些开源软件中使用了哪些组件也不了解，导致当开源软件中存在0day或Nday漏洞，我们根本无法获悉。
开源软件漏洞无法根治，容器自身的安全问题可能会给开发阶段带的各个过程带来风险，我们能做的是根据SDL原则，从开发阶段就开始对软件安全性进行合理的评估和控制，来提升整个供应链的质量。
问题6：安全运营成本问题
虽然容器的生命周期很短，但是包罗万象。对容器的全生命周期防护时，会对容器构建、部署、运行时进行异常检测和安全防护，随之而来的就是高成本的投入，对成千上万容器中的进程行为进程检测和分析，会消耗宿主机处理器和内存资源，日志传输会占用网络带宽，行为检测会消耗计算资源，当环境中容器数量巨大时，对应的安全运营成本就会急剧增加。
问题7：如何提升安全防护效果
关于安全运营成本问题中，我们了解到容器安全运营成本较高，我们该如何降低安全运营成本的同时，提升安全防护效果呢？这就引入一个业界比较流行的词“安全左移”，将软件生命周期从左到右展开，即开发、测试、集成、部署、运行，安全左移的含义就是将安全防护从传统运营转向开发侧，开发侧主要设计开发软件、软件供应链安全和镜像安全。
因此，想要降低云原生场景下的安全运营成本，提升运营效率，那么首先就要进行“安全左移”，也就是从运营安全转向开发安全，主要考虑开发安全、软件供应链安全、镜像安全和配置核查：
开发安全
需要团队关注代码漏洞，比如使用进行代码审计，找到因缺少安全意识造成的漏洞和因逻辑问题造成的代码逻辑漏洞。
供应链安全
可以使用代码检查工具进行持续性的安全评估。
镜像安全
使用镜像漏洞扫描工具持续对自由仓库中的镜像进行持续评估，对存在风险的镜像进行及时更新。
配置核查
核查包括暴露面、宿主机加固、资产管理等，来提升攻击者利用漏洞的难度。
问题8：安全配置和密钥凭证管理问题
安全配置不规范、密钥凭证不理想也是云原生的一大风险点。云原生应用会存在大量与中间件、后端服务的交互，为了简便，很多开发者将访问凭证、密钥文件直接存放在代码中，或者将一些线上资源的访问凭证设置为弱口令，导致攻击者很容易获得访问敏感数据的权限。
#云原生安全未来展望#
从日益新增的新型攻击威胁来看，云原生的安全将成为今后网络安全防护的关键。伴随着ATT&CK的不断积累和相关技术的日益完善，ATT&CK也已增加了容器矩阵的内容。ATT&CK是对抗战术、技术和常识（Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge）的缩写，是一个攻击行为知识库和威胁建模模型，它包含众多威胁组织及其使用的工具和攻击技术。这一开源的对抗战术和技术的知识库已经对安全行业产生了广泛而深刻的影响。
云原生安全的备受关注，使ATTACK Matrix for Container on Cloud的出现恰合时宜。ATT&CK让我们从行为的视角来看待攻击者和防御措施，让相对抽象的容器攻击技术和工具变得有迹可循。结合ATT&CK框架进行模拟红蓝对抗，评估企业目前的安全能力，对提升企业安全防护能力是很好的参考。
Ⅵ 数据库系统工程师考什么
考试要求：
1、掌握计算机体系结构以及各主要部件的性能和基本工作原理；
2、掌握操作系统、程序设计语言的基础知识，了解编译程序的基本知识；
3、熟练掌握常用数据结构和常用算法；
4、熟悉软件工程和软件开发项目管理的基础知识；
5、熟悉计算机网络的原理和技术；
6、掌握数据库原理及基本理论；
7、掌握常用的大型数据库管理系统槐局的应用技术；
8、掌握数据库应用系统的设计方法和开发过程；
9、熟悉数据库系统的管理和维护方法，了解相关的安全技术；
10、了解数据库发展趋势与新技术；
11、掌握常用信息技术标准、安全性，以及有关法律、法规的基本知识；
12、了解信息化、计算机应用的基础知识；
13、正确阅读和理解计算机领域的英文资料。
本考试设置的科目包括：
（1）信息系统知识，考试时间为150分钟，笔试；
（2）数据库系统设计与管理，考试时间为150分钟，笔试。
考试科目1：信息系统知识
1、计算机系统知识
1.1 硬件知识
1.1.1计算机体系结构和主要部件的基本工作原理
CPU和存储器的组成、性能、基本工作原理
常用I/O设备、通信设备的性能，以及基本工作原理
/O接口的功能、类型和特点
ISC/RISC，流水线操作，多处理机，并行处理
1.1.2存储系统
虚拟存储器基本工作原理，多级存储体系
RAID类型和特性
1.1.3 安全性、可靠性与系统性能评测基础知识
诊断与容错
系统可靠性分析评价
计算机系统性能评测方法
1.2数据结构与算法
1.2.1 常用数据结构
数组（静态数组、动态数组）
线散喊性表、链表（单向链表、双向链表、循环链表）
栈和队列
树（二叉树、查找树、平衡树、遍历树、堆）、图、集合的定义、存储和操作
Hash（存储位置计算、碰撞处理）
1.2.2 常用算法
排序算法、查找算法、数值计算、字符串处理、数据压缩算法、递归算法、图的相关算法
算法与数据结构的关系，算法效率，算法设计，算法描述（流程图、伪代码、决策表），算法的复杂性
1.3软件知识
1.3.1操作系统知识
操作系统的类型、特征、地位、内核（中断控制）、进程、线程概念
处理机管理（状态转换、同步与互斥、信号灯、分时轮转、抢占、死锁）
存储管理（主存保护、动态连接分配、分段、分页、虚存）
设备管理（I/O控制、假脱机、磁盘调度）
文件管理（文件目录、文件的结构和组织、存取方法、存取控制、恢复处理、共享和安全）
作业管理（作业调度、作业控制语言（JCL）、多道程序设计）
汉字处理，多媒体处理，人机界面
网络操作系统和嵌入式操作系统基础知识
操作系统的配置
1.3.2程序设计语言和语言处理程序的知识
汇编、编译、解释系统的基础知识和基本工作原理
程序设计语言的基本成分：数据、运算、控制和传输，程序调用的实现机制
各类程序设计语言的主要特点和适用情况
1.4 计算机网络知识
网络体系结构（网络拓扑、OSI/RM、基本的网络协议）
传输介质，传输技术，传输方法，传输控制
常用网络设备和各类通信设备
Client/Server结构、Browser/Server结构、Browser/Web/Datebase结构
LAN拓扑，存取控制，LAN的组网，LAN间连接，LAN-WAN连接
因特网基础知识及应用
网络软件
网络管理
网络性能分析
网络有关的法律、法规
2、数据库技术
2.1 数据库技术基础
2.1.1数据库模型
数据库系统的三级模式（概念模式、外模式、内模式），两级映像（概念模式/外模式、外模式/内模式）
数据库模型：数据模型的组成要素，概念数据模型ER图（实体、属性、关系），逻辑数据模型（关系模型、层s次模型、网络模型）
2.1.2数据库管理系统的功能和特征
主要功能（数据库定义、数据库操作、数据库控制、事务管理、用户视图）
特征（确保数据独立性、数据库存取、同时执行过程、排它控制、故障恢复、安全性、完整性）
RDB（关系数据库），OODB（面向对象数据库），ORDB（对象关系数据库），NDB（网状数据库）
几种常用Web数据库的特点
2.1.3 数据库系统体系结构
集冲明野中式数据库系统
Client/Server数据库系统
并行数据库系统
分布式数据库系统
对象关系数据库系统
2.2 数据操作
2.2.1 关系运算
关系代数运算（并、交、差、笛卡儿积、选择、投影、连接、除）
元组演算
完整性约束
2.2.2 关系数据库标准语言（SQL）
SQL的功能与特点
用SQL进行数据定义（表、视图、索引、约束）
用SQL进行数据操作（数据检索、数据插入/删除/更新、触发控制）
安全性和授权
程序中的API，嵌入SQL
2.3 数据库的控制功能
数据库事务管理（ACID属性）
数据库备份与恢复技术（UNDO、REDO）
并发控制
2.4数据库设计基础理论
2.4.1 关系数据库设计
·函数依赖
·规范化（第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式、第五范式）
·模式分解及分解应遵循的原则
2.4.2 对象关系数据库设计
嵌套关系、 复杂类型，继承与引用类型
与复杂类型有关的查询
SQL中的函数与过程
对象关系
2.5 数据挖掘和数据仓库基础知识
数据挖掘应用和分类
关联规则、聚类
数据仓库的成分
数据仓库的模式
2.6 多媒体基本知识
2.6.1 多媒体技术基本概念
多媒体系统基础知识
常用多媒体文件格式
2.6.2 多媒体压缩编码技术
多媒体压缩编码技术
统计编码
预测编码
编码的国际标准
2.6.3多媒体技术应用
简单图形的绘制，图像文件的处理方法
音频和视频信息的应用
多媒体应用开发过程
2.7 系统性能知识
性能计算（响应时间、吞吐量、周转时间）
性能指标和性能设计
性能测试和性能评估
2.8 计算机应用基础知识
信息管理、数据处理、辅助设计、科学计算，人工智能等基础知识
远程通信服务及相关通信协议基础知识
3、系统开发和运行维护知识
3.1软件工程、软件过程改进和软件开发项目管理知识
软件工程知识
软件开发生命周期阶段目标和任务
软件开发项目基础知识（时间管理、成本管理、质量管理、人力资源管理、风险管理等）及其常用管理工具
主要的软件开发方法（生命周期法、原型法、面向对象法、CASE）
软件开发工具与环境知识
软件质量管理基础知识
软件过程改进基础知识
软件开发过程评估、软件能力成熟度评估的基础知识
3.2 系统分析基础知识
系统分析的目的和任务
结构化分析方法（数据流图（DFD）和数据字典（DD），实体关系图（ERD），描述加工处理的结构化语言）
统一建模语言（UML）
系统规格说明书
3.3系统设计知识
系统设计的目的和任务
结构化设计方法和工具（系统流程图、HIPO图、控制流程图）
系统总体结构设计（总体布局，设计原则，模块结构设计，数据存取设计，系统配置方案）
系统详细设计（代码设计、数据库设计、用户界面设计、处理过程设计）
系统设计说明书
3.4系统实施知识
系统实施的主要任务
结构化程序设计、面向对象程序设计、可视化程序设计
程序设计语言的选择、程序设计风格
系统测试的目的、类型，系统测试方法（黑盒测试、白盒测试、灰盒测试）
测试设计和管理（错误曲线、错误排除、收敛、注入故障、测试试用例设计、系统测试报告）
系统转换基础知识
3.5 系统运行和维护知识
系统运行管理知识
系统维护知识
系统评价知识
4、安全性知识
安全性基本概念（网络安全、操作系统安全、数据库安全）
计算机病毒的防治，计算机犯罪的防范，容灾
访问控制、防闯入、安全管理措施
加密与解密机制
风险分析、风险类型、抗风险措施和内部控制
5、标准化知识
标准化意识，标准化的发展，标准出台过程
国际标准、国家标准、行业标准、企业标准基本知识
代码标准、文件格式标准、安全标准软件开发规范和文档标准
标准化机构
6、信息化基础知识
信息化意识
全球信息化趋势、国家信息化战略、企业信息化战略和策略
有关的法律、法规
远程教育、电子商务、电子政务等基础知识
企业信息资源管理基础知识
7、计算机专业英语
掌握计算机技术的基本词汇
能正确阅读和理解计算机领域的英文资料
考试科目2：数据库系统设计与管理
1、数据库设计
1.1 理解系统需求说明
了解用户需求、确定系统范围
确定应用系统数据库的各种关系
现有环境与新系统环境的关系
新系统中的数据项、数据字典、数据流
1.2 系统开发的准备
选择开发方法，准备开发环境，制订开发计划
1.3 设计系统功能
选择系统机构，设计各子系统的功能和接口，设计安全性策略、需求和实现方法，制定详细的工作流和数据流
1.4数据库设计
1.4.1 设计数据模型
概念结构设计（设计ER模型）
逻辑结构设计（转换成DBMS所能接收的数据模型）
评审设计
1.4.2 物理结构设计
设计方法与内容
存取方法的选择
评审设计与性能预测
1.4.3 数据库实施与维护
数据加载与应用程序调试
数据库试运行
数据库运行与维护
1.4.4 数据库的保护
数据库的备份与恢复
数据库的安全性
数据库的完整性
数据库的并发控制
1.5 编写外部设计文档
·编写系统说明书（系统配置图、各子系统关系图、系统流程图，系统功能说明、输入输出规格说明、数据规格说明、用户手册框架）
·设计系统测试要求
1.6 设计评审
2、数据库应用系统设计
2.1 设计数据库应用系统结构
信息系统的架构（如Client/Server）与DBMS
多用户数据库环境（文件服务器体系结构、Client/Server体系结构）
大规模数据库和并行计算机体系结构（SMP、MPP）
中间件角色和相关工具
按构件分解，确定构件功能规格以及构件之间的接口
2.2 设计输入输出
屏幕界面设计，设计输入输出检查方法和检查信息
数据库交互与连接（掌握C程序设计语言，以及Java、Visual Basic、Visual C++、PowerBuilder、Delphi中任一种开发工具与数据库互连的方法（如何与数据库服务器沟通））
2.3 设计物理数据
分析事务在数据库上运行的频率和性能要求，确定逻辑数据组织方式、存储介质，设计索引结构和处理方式
将逻辑数据结构变换成物理数据结构，计算容量（空间代价），确定存取方法（时间效率）、系统配置（维护代价）并进行优化
2.4 设计安全体系
明确安全等级
数据库的登录方式
数据库访问
许可（对象许可、命令许可、授权许可的方法）
2.5应用程序开发
2.5.1 应用程序开发
选择应用程序开发平台
系统实施顺序
框架开发
基础小组的程序开发
源代码控制
版本控制
2.5.2 模块划分（原则、方法、标准）
2.5.3 编写程序设计文档
模块规格说明书（功能和接口说明、程序处理逻辑的描述、输入输出数据格式的描述）
测试要求说明书（测试类型和目标，测试用例，测试方法）
2.5.4 程序设计评审
2.6 编写应用系统设计文档
系统配置说明、构件划分图、构件间的接口、构件处理说明、屏幕设计文档、报表设计文档、程序设计文档、文件设计文档、数据库设计文档
2.7 设计评审
3、数据库应用系统实施
3.1 整个系统的配置与管理
3.2 常用数据库管理系统的应用（SQL Server、Oracle、Sybase、DB2、Access或Visual Foxpro）
创建数据库
创建表、创建索引、创建视图、创建约束、创建UDDT（用户自定义类型）
创建和管理触发器
建立安全体系
3.3 数据库应用系统安装
拟定系统安装计划（考虑费用、客户关系、雇员关系、后勤关系和风险等因素）
拟定人力资源使用计划（组织机构安排的合理性）
直接安装（安装新系统并使系统快速进入运行状态）
并行安装（新旧系统并行运行一段时间）
阶段安装（经过一系列的步骤和阶段使新系统各部分逐步投入运行）
3.4 数据库应用系统测试
拟定测试目标、计划、方法与步骤
数据加载，准备测试数据
指导应用程序员进行模块测试进行验收
准备系统集成测试环境测试工具
写出数据库运行测试报告
3.5 培训与用户支持
4、数据库系统的运行和管理
4.1 数据库系统的运行计划
运行策略的确定
确定数据库系统报警对象和报警方式
数据库系统的管理计划（执行，故障/恢复，安全性，完整性，用户培训和维护）
4.2 数据库系统的运行和维护
新旧系统的转换
收集和分析报警数据（执行报警、故障报警、安全报警）
连续稳定的运行
数据库维护（数据库重构、安全视图的评价和验证、文档维护）
数据库系统的运行统计（收集、分析、提出改进措施）
关于运行标准和标准改进一致性的建议
数据库系统的审计
4.3 数据库管理
数据字典和数据仓库的管理
数据完整性维护和管理（实体完整性、参照完整性）
数据库物理结构的管理（保证数据不推迟访问）
数据库空间及碎片管理
备份和恢复（顺序、日志（审计痕迹）、检查点）
死锁管理（集中式、分布式）
并发控制（可串行性、锁机制、时间戳、优化）
数据安全性管理（加密、安全、访问控制、视图、有效性确认规则）
数据库管理员（DBA）职责
4.4 性能调整
SQL语句的编码检验
表设计的评价
索引的改进
物理分配的改进
设备增强
数据库性能优化
4.5 用户支持
用户培训
售后服务
5、SQL
5.1数据库语言
数据库语言的要素
数据库语言的使用方式（交互式和嵌入式）
5.2 SQL概述
SQL语句的特征
SQL语句的基本成分
5.3 数据库定义
创建数据库（Create Datebase）、创建表（Create Table）
定义数据完整性
修改表（Alter Table）、删除表（Drop Table）
定义索引（Create Index）、删除索引（Drop Index）
定义视图（Create View）、删除视图（Drop View）、更新视图
5.4 数据操作
Select语句的基本机构
简单查询
SQL中的选择、投影
字符串比较，涉及空值的比较
日期时间，布尔值，输出排序
多表查询
避免属性歧义
SQL中的连接、并、交、差
SQL中的元组变量
子查询
5.5完整性控制与安全机制
主键（Primary Key）约束
外键（Foreign Key）约束
属性值上的约束（Null、Check、Create Domain）
全局约束（Create Assertions）
权限、授权（Grant）、销权（Revoke）
5.6 创建触发器（Create Trigger）
5.7 SQL使用方式
交互式SQL
嵌入式SQL
SQL与宿主语言接口（Declare、共享变量、游标、卷游标）
动态SQL
API
5.8 SQL 标准化
6、网络环境下的数据库
6.1分布式数据库
6.1.1 分布式数据库的概念
分布式数据库的特点与目标
6.1.2 分布式数据库的体系结构
分布式数据库的模式结构
数据分布的策略（数据分片、分布透明性）
分布式数据库管理系统
6.1.3分布式查询处理和优化
6.1.4分布式事务管理
分布式数据库的恢复（故障、恢复、2段提交、3段提交）
分布式数据库的透明性（局部、分裂、复制、处理、并发、执行）
6.1.5分布式数据库系统的应用
6.2 网络环境下数据库系统的设计与实施
数据的分布设计
负载均衡设计
数据库互连技术
6.3 面向Web的DBMS技术
三层体系结构
动态Web网页
ASP、JSP、XML的应用
7、数据库的安全性
7.1 安全性策略的理解
数据库视图的安全性策略
数据的安全级别（最重要的、重要的、注意、选择）
7.2数据库安全测量
用户访问控制（采用口令等）
程序访问控制（包含在程序中的SQL命令限制）
表的访问控制（视图机制）
控制访问的函数和操作
外部存储数据的加密与解密
8、数据库发展趋势与新技术
8.1面向对象数据库（OODBMS）
8.1.1 OODBMS的特征
8.1.2 面向对象数据模型
对象结构、对象类、继承与多重继承、对象标识、对象包含、对象嵌套
8.1.3面向对象数据库语言
8.1.4 对象关系数据库系统（ORDBMS）
嵌套关系
复杂类型
继承、引用类型
与复杂类型有关的查询
函数与过程
面向对象与对象关系
ORDBMS应用领域
8.2企业资源计划（ERP）和数据库
8.2.1 ERP概述
基本MRP（制造资源计划）、闭环MRP、ERP
基本原理、发展趋势
ERP设计的总体思路（一个中心、两类业务、三条干线）
8.2.2 ERP与数据库
运行数据库与ERP数据模型之间的关系
运行数据库与ERP数据库之间的关系
8.2.3 案例分析
8.3决策支持系统的建立
决策支持系统的概念
数据仓库设计
数据转移技术
联机分析处理（OLAP）技术
企业决策支持解决方案
联机事务处理（OLTP）