雲鏡數據存儲

A. 有5t數據想要當傳家寶，如何存儲才能超長時間存儲呢

一、這里補充一下具體實現方式，我是用群暉做的文件同步，里邊有個應用叫CloudSync，專門用來實 現本地文件和公有雲的數據同步。我沒有那麼多數據需要當傳家寶，大概1T左右，大部分都是個人 照片和個人文件。這個軟體有個好處是可以加密同步雲端，這就避免了出現個人數據被和諧的情 況。當然，目前應該只有網路網盤會和諧，阿里雲oss應該不會掃描用戶數據。

存本地硬碟無論如何都不靠譜，上多少種RAID都有掛掉的可能性。推薦上雲，我個人的冷數據會同
時存在本地，網路網盤，阿里雲oss，亞馬遜s3 ，都是加密後存到雲端。選擇歸檔存儲類型，要不了很多錢。

用α和最初返回的二進制數據集進行反編譯，就能讀取到原始數據了，後續增刪改數據其實也不麻煩，就是通過向衛星發送變化系數α與新數據轉化成二進制的集，替換掉舊的常數密鑰，就可以輕松達到增刪改的目的。

B. 大數據 、雲計算、互聯網等是怎麼樣實現價值

1. 大數據興起預示「信息時代」進入新階段
（1） 看待大數據要有歷史性的眼光
信息時代是相對於農業和工業時代而言的一段相當長的時間。不同時代的生產要素和社會發展驅動力有明顯差別。信息時代的標志性技術發明是數字計算機、集成電路、光纖通信和互聯網（萬維網）。盡管媒體上大量出現「大數據時代」的說法，但大數據、雲計算等新技術目前還沒有出現與上述劃時代的技術發明可媲美的技術突破，難以構成一個超越信息時代的新時代。信息時代可以分成若干階段，大數據等新技術的應用標志著信息社會將進入一個新階段。
考察分析100年以上的歷史長河可以發現，信息時代與工業時代的發展規律有許多相似之處。電氣化時代與信息時代生產率的提高過程驚人地相似。都是經過20~30年擴散儲備之後才有明顯提高，分界線分別是1915年和1995年。筆者猜想，信息技術經過幾十年的擴散儲備後，21世紀的前30年可能是信息技術提高生產率的黃金時期。
（2） 從「信息時代新階段」的高度認識「大數據」
中國已開始進入信息時代，但許多人的思想還停留在工業時代。經濟和科技工作中出現的許多問題，其根源是對時代的認識不到位。18-19世紀中國落後挨打，根源是滿清政府沒有認識到時代變了，我們不能重犯歷史性的錯誤。
中央提出中國進入經濟「新常態」以後，媒體上有很多討論，但多數是為經濟增速降低做解釋，很少有從時代改變的角度論述「新常態」的文章。筆者認為，經濟新常態意味著中國進入了以信息化帶動新型工業化、城鎮化和農業現代化的新階段，是經濟和社會管理的躍遷，不是權宜之計，更不是倒退。
大數據、移動互聯網、社交網路、雲計算、物聯網等新一代信息技術構成的IT架構「第三平台」是信息社會進入新階段的標志，對整個經濟的轉型有引領和帶動作用。媒體上經常出現的互聯網、創客、「第二次機器革命」、「工業4.0」等都與大數據和雲計算有關。大數據和雲計算是新常態下提高生產率的新杠桿，所謂創新驅動發展就是主要依靠信息技術促進生產率的提高。
（3）大數據可能是中國信息產業從跟蹤走向引領的突破口
中國的大數據企業已經有相當好的基礎。全球十大互聯網服務企業中國佔有4席（阿里巴巴、騰訊、網路和京東），其他6個Top10 互聯網服務企業全部是美國企業，歐洲和日本沒有互聯網企業進入Top10。這說明中國企業在基於大數據的互聯網服務業務上已處於世界前列。在發展大數據技術上，我國有可能改變過去30年技術受制於人的局面，在大數據應用上中國有可能在全世界起到引領作用。
但是，企業的規模走在世界前列並不表示我國在大數據技術上領先。實際上，國際上目前流行的大數據主流技術沒有一項是我國開創的。開源社區和眾包是發展大數據技術和產業的重要途徑，但我們對開源社區的貢獻很小，在全球近萬名社區核心志願者中，我國可能不到200名。我們要吸取過去基礎研究為企業提供核心技術不夠的教訓，加強大數據基礎研究和前瞻技術研究，努力攻克大數據核心和關鍵技術。
2. 理解大數據需要上升到文化和認識論的高度
（1） 數據文化是一種先進文化
數據文化的本質是尊重客觀世界的實事求是精神，數據就是事實。重視數據就是強調用事實說話、按理性思維的科學精神。中國人的傳統習慣是定性思維而不是定量思維。目前許多城市在開展政府數據開放共享工作，但是發現多數老百姓對政府要開放的數據並不感興趣。要讓大數據走上健康的發展軌道，首先要大力弘揚數據文化。本文講的數據文化不只是大數據用於文藝、出版等文化產業，而是指全民的數據意識。全社會應認識到：信息化的核心是數據，只有政府和大眾都關注數據時，才能真正理解信息化的實質；數據是一種新的生產要素，大數據的利用可以改變資本和土地等傳統要素在經濟中的權重。
有人將「上帝與數據共舞」歸納為美國文化的特點之一，說的是美國人既有對神的誠意，又有通過數據求真的理性。美國從鍍金時代到進步主義時期完成了數據文化的思維轉變，南北戰爭之後人口普查的方法被應用到很多領域，形成了數據預測分析的思維方式。近百年來美國和西方各國的現代化與數據文化的傳播滲透有密切關系，我國要實現現代化也必須強調數據文化。
提高數據意識的關鍵是要理解大數據的戰略意義。數據是與物質、能源一樣重要的戰略資源，數據的採集和分析涉及每一個行業，是帶有全局性和戰略性的技術。從硬技術到軟技術的轉變是當今全球性的技術發展趨勢，而從數據中發現價值的技術正是最有活力的軟技術，數據技術與數據產業的落後將使我們像錯過工業革命機會一樣延誤一個時代。
（2）理解大數據需要有正確的認識論
歷史上科學研究是從邏輯演繹開始的，歐幾里得幾何的所有定理可從幾條公理推導出來。從伽利略和牛頓開始，科學研究更加重視自然觀察和實驗觀察，在觀察基礎上通過歸納方法提煉出科學理論，「科學始於觀察」成為科學研究和認識論的主流。經驗論和唯理論這兩大流派都對科學的發展做出過重大貢獻，但也暴露出明顯的問題，甚至走入極端。理性主義走向極端就成為康德所批判的獨斷主義，經驗主義走入極端就變成懷疑論和不可知論。
20世紀30年代，德國哲學家波普爾提出了被後人稱為「證偽主義」的認識論觀點，他認為科學理論不能用歸納法證實，只能被試驗發現的反例「證偽」，因而他否定科學始於觀察，提出「科學始於問題」的著名觀點[3]。證偽主義有其局限性，如果嚴格遵守證偽法則，萬有引力定律、原子論等重要理論都可能被早期的所謂反例扼殺。但「科學始於問題」的觀點對當前大數據技術的發展有指導意義。
大數據的興起引發了新的科學研究模式：「科學始於數據」。從認識論的角度看，大數據分析方法與「科學始於觀察」的經驗論較為接近，但我們要牢記歷史的教訓，避免滑入否定理論作用的經驗主義泥坑。在強調「相關性」的時候不要懷疑「因果性」的存在；在宣稱大數據的客觀性、中立性的時候，不要忘了不管數據的規模如何，大數據總會受制於自身的局限性和人的偏見。不要相信這樣的預言：「採用大數據挖掘，你不需要對數據提出任何問題，數據就會自動產生知識」。面對像大海一樣的巨量數據，從事數據挖掘的科技人員最大的困惑是，我們想撈的「針」是什麼？這海里究竟有沒有「針」？也就是說，我們需要知道要解決的問題是什麼。從這個意義上講，「科學始於數據」與「科學始於問題」應有機地結合起來。
對「原因」的追求是科學發展的永恆動力。但是，原因是追求不完的，人類在有限的時間內不可能找到「終極真理」。在科學的探索途中，人們往往用「這是客觀規律」解釋世界，並不立即追問為什麼有這樣的客觀規律。也就是說，傳統科學並非只追尋因果性，也可以用客觀規律作為結論。大數據研究的結果多半是一些新的知識或新的模型，這些知識和模型也可以用來預測未來，可以認為是一類局部性的客觀規律。科學史上通過小數據模型發現一般性規律的例子不少，比如開普勒歸納的天體運動規律等；而大數據模型多半是發現一些特殊性的規律。物理學中的定律一般具有必然性，但大數據模型不一定具有必然性，也不一定具有可演繹性。大數據研究的對象往往是人的心理和社會，在知識階梯上位於較高層，其自然邊界是模糊的，但有更多的實踐特徵。大數據研究者更重視知行合一，相信實踐論。大數據認識論有許多與傳統認識論不同的特點，我們不能因其特點不同就否定大數據方法的科學性。大數據研究挑戰了傳統認識論對因果性的偏愛，用數據規律補充了單一的因果規律，實現了唯理論和經驗論的數據化統一，一種全新的大數據認識論正在形成。
3. 正確認識大數據的價值和效益
（1）大數據的價值主要體現為它的驅動效應
人們總是期望從大數據中挖掘出意想不到的「大價值」。實際上大數據的價值主要體現在它的驅動效應，即帶動有關的科研和產業發展，提高各行各業通過數據分析解決困難問題和增值的能力。大數據對經濟的貢獻並不完全反映在大數據公司的直接收入上，應考慮對其他行業效率和質量提高的貢獻。大數據是典型的通用技術，理解通用技術要採用「蜜蜂模型」：蜜蜂的效益主要不是自己釀的蜂蜜，而是蜜蜂傳粉對農業的貢獻。
電子計算機的創始人之一馮·諾依曼曾指出：「在每一門科學中，當通過研究那些與終極目標相比頗為朴實的問題，發展出一些可以不斷加以推廣的方法時，這門學科就得到了巨大的進展。」我們不必天天期盼奇跡出現，多做一些「頗為朴實」的事情，實際的進步就在扎扎實實的努力之中。媒體喜歡宣傳一些令人驚奇的大數據成功案例，對這些案例我們應保持清醒的頭腦。據Intel中國研究院首席工程師吳甘沙在一次報告中透露，所謂「啤酒加尿布」的數據挖掘經典案例，其實是Teradata公司一位經理編出來的「故事」，歷史上並沒有發生過[4]。即使有這個案例，也不說明大數據分析本身有什麼神奇，大數據中看起來毫不相關的兩件事同時或相繼出現的現象比比皆是，關鍵是人的分析推理找出為什麼兩件事物同時或相繼出現，找對了理由才是新知識或新發現的規律，相關性本身並沒有多大價值。
有一個家喻戶曉的寓言可以從一個角度說明大數據的價值：一位老農民臨終前告訴他的3個兒子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但沒有講埋在哪裡。
他的兒子們把他家所有的地都深挖了一遍，沒有挖到金子，但由於深挖了土地，從此莊稼收成特別好。數據收集、分析的能力提高了，即使沒有發現什麼普適的規律或令人完全想不到的新知識，大數據的價值也已逐步體現。
（2）大數據的力量來自「大成智慧」
每一種數據來源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始數據，才能反映事物的全貌。事物的本質和規律隱藏在各種原始數據的相互關聯之中。不同的數據可能描述同一實體，但角度不同。對同一個問題，不同的數據能提供互補信息，可對問題有更深入的理解。因此在大數據分析中，匯集盡量多種來源的數據是關鍵。
數據科學是數學（統計、代數、拓撲等）、計算機科學、基礎科學和各種應用科學融合的科學，類似錢學森先生提出的「大成智慧學」[5]。錢老指出：「必集大成，才能得智慧」。大數據能不能出智慧，關鍵在於對多種數據源的集成和融合。IEEE計算機學會最近發布了2014年的計算機技術發展趨勢預測報告，重點強調「無縫智慧（seamless intelligence）」。發展大數據的目標就是要獲得協同融合的「無縫智慧」。單靠一種數據源，即使數據規模很大，也可能出現「瞎子摸象」一樣的片面性。數據的開放共享不是錦上添花的工作，而是決定大數據成敗的必要前提。
大數據研究和應用要改變過去各部門和各學科相互分割、獨立發展的傳統思路，重點不是支持單項技術和單個方法的發展，而是強調不同部門、不同學科的協作。數據科學不是垂直的「煙囪」，而是像環境、能源科學一樣的橫向集成科學。
（3）大數據遠景燦爛，但近期不能期望太高
交流電問世時主要用作照明，根本想像不到今天無處不在的應用。大數據技術也一樣，將來一定會產生許多現在想不到的應用。我們不必擔心大數據的未來，但近期要非常務實地工作。人們往往對近期的發展估計過高，而對長期的發展估計不足。Gartner公司預測，大數據技術要在5~10年後才會成為較普遍採用的主流技術，對發展大數據技術要有足夠的耐心。
大數據與其他信息技術一樣，在一段時間內遵循指數發展規律。指數發展的特點是，從一段歷史時期衡量（至少30年），前期發展比較慢，經過相當長時間（可能需要20年以上）的積累，會出現一個拐點，過了拐點以後，就會出現爆炸式的增長。但任何技術都不會永遠保持「指數性」增長，一般而言，高技術發展遵循Gartner公司描述的技術成熟度曲線（hype cycle），最後可能進入良性發展的穩定狀態或者走向消亡。
需要採用大數據技術來解決的問題往往都是十分復雜的問題，比如社會計算、生命科學、腦科學等，這些問題絕不是幾代人的努力就可以解決的。宇宙經過百億年的演化，才出現生物和人類，其復雜和巧妙堪稱絕倫，不要指望在我們這一代人手中就能徹底揭開其奧妙。展望數百萬年甚至更長遠的未來，大數據技術只是科學技術發展長河中的一朵浪花，對10~20年大數據研究可能取得的科學成就不能抱有不切實際的幻想。
4 .從復雜性的角度看大數據研究和應用面臨的挑戰
大數據技術和人類探索復雜性的努力有密切關系。20世紀70年代，新三論（耗散結構論、協同論、突變論）的興起對幾百年來貫穿科學技術研究的還原論發起了挑戰。1984年蓋爾曼等3位諾貝爾獎得主成立以研究復雜性為主的聖菲研究所，提出超越還原論的口號，在科技界掀起了一場復雜性科學運動。雖然雷聲很大，但30年來並未取得預期的效果，其原因之一可能是當時還沒有出現解決復雜性的技術。
集成電路、計算機與通信技術的發展大大增強了人類研究和處理復雜問題的能力。大數據技術將復雜性科學的新思想發揚光大，可能使復雜性科學得以落地。復雜性科學是大數據技術的科學基礎，大數據方法可以看作復雜性科學的技術實現。大數據方法為還原論與整體論的辯證統一提供了技術實現途徑。大數據研究要從復雜性研究中吸取營養，從事數據科學研究的學者不但要了解20世紀的「新三論」，可能還要學習與超循環、混沌、分形和元胞自動機等理論有關的知識，擴大自己的視野，加深對大數據機理的理解。
大數據技術還不成熟，面對海量、異構、動態變化的數據，傳統的數據處理和分析技術難以應對，現有的數據處理系統實現大數據應用的效率較低，成本和能耗較大，而且難以擴展。這些挑戰大多來自數據本身的復雜性、計算的復雜性和信息系統的復雜性。
（1）數據復雜性引起的挑戰
圖文檢索、主題發現、語義分析、情感分析等數據分析工作十分困難，其原因是大數據涉及復雜的類型、復雜的結構和復雜的模式，數據本身具有很高的復雜性。目前，人們對大數據背後的物理意義缺乏理解，對數據之間的關聯規律認識不足，對大數據的復雜性和計算復雜性的內在聯系也缺乏深刻理解，領域知識的缺乏制約了人們對大數據模型的發現和高效計算方法的設計。形式化或定量化地描述大數據復雜性的本質特徵及度量指標，需要深入研究數據復雜性的內在機理。人腦的復雜性主要體現在千萬億級的樹突和軸突的鏈接，大數據的復雜性主要也體現在數據之間的相互關聯。理解數據之間關聯的奧秘可能是揭示微觀到宏觀「涌現」規律的突破口。大數據復雜性規律的研究有助於理解大數據復雜模式的本質特徵和生成機理，從而簡化大數據的表徵，獲取更好的知識抽象。為此，需要建立多模態關聯關系下的數據分布理論和模型，理清數據復雜度和計算復雜度之間的內在聯系，奠定大數據計算的理論基礎。
（2） 計算復雜性引起的挑戰
大數據計算不能像處理小樣本數據集那樣做全局數據的統計分析和迭代計算，在分析大數據時，需要重新審視和研究它的可計算性、計算復雜性和求解演算法。大數據樣本量巨大，內在關聯密切而復雜，價值密度分布極不均衡，這些特徵對建立大數據計算範式提出了挑戰。對於PB級的數據，即使只有線性復雜性的計算也難以實現，而且，由於數據分布的稀疏性，可能做了許多無效計算。
傳統的計算復雜度是指某個問題求解時需要的時間空間與問題規模的函數關系，所謂具有多項式復雜性的演算法是指當問題的規模增大時，計算時間和空間的增長速度在可容忍的范圍內。傳統科學計算關注的重點是，針對給定規模的問題，如何「算得快」。而在大數據應用中，尤其是流式計算中，往往對數據處理和分析的時間、空間有明確限制，比如網路服務如果回應時間超過幾秒甚至幾毫秒，就會丟失許多用戶。大數據應用本質上是在給定的時間、空間限制下，如何「算得多」。從「算得快」到「算得多」，考慮計算復雜性的思維邏輯有很大的轉變。所謂「算得多」並不是計算的數據量越大越好，需要探索從足夠多的數據，到剛剛好的數據，再到有價值的數據的按需約簡方法。
基於大數據求解困難問題的一條思路是放棄通用解，針對特殊的限制條件求具體問題的解。人類的認知問題一般都是NP難問題，但只要數據充分多，在限制條件下可以找到十分滿意的解，近幾年自動駕駛汽車取得重大進展就是很好的案例。為了降低計算量，需要研究基於自舉和采樣的局部計算和近似方法，提出不依賴於全量數據的新型演算法理論，研究適應大數據的非確定性演算法等理論。
（3）系統復雜性引起的挑戰
大數據對計算機系統的運行效率和能耗提出了苛刻要求，大數據處理系統的效能評價與優化問題具有挑戰性，不但要求理清大數據的計算復雜性與系統效率、能耗間的關系，還要綜合度量系統的吞吐率、並行處理能力、作業計算精度、作業單位能耗等多種效能因素。針對大數據的價值稀疏性和訪問弱局部性的特點，需要研究大數據的分布式存儲和處理架構。
大數據應用涉及幾乎所有的領域，大數據的優勢是能在長尾應用中發現稀疏而珍貴的價值，但一種優化的計算機系統結構很難適應各種不同的需求，碎片化的應用大大增加了信息系統的復雜性，像昆蟲種類一樣多（500多萬種）的大數據和物聯網應用如何形成手機一樣的巨大市場，這就是所謂「昆蟲綱悖論」[6]。為了化解計算機系統的復雜性，需要研究異構計算系統和可塑計算技術。
大數據應用中，計算機系統的負載發生了本質性變化，計算機系統結構需要革命性的重構。信息系統需要從數據圍著處理器轉改變為處理能力圍著數據轉，關注的重點不是數據加工，而是數據的搬運；系統結構設計的出發點要從重視單任務的完成時間轉變到提高系統吞吐率和並行處理能力，並發執行的規模要提高到10億級以上。構建以數據為中心的計算系統的基本思路是從根本上消除不必要的數據流動，必要的數據搬運也應由「大象搬木頭」轉變為「螞蟻搬大米」。
5 .發展大數據應避免的誤區
（1） 不要一味追求「數據規模大」
大數據主要難點不是數據量大，而是數據類型多樣、要求及時回應和原始數據真假難辨。現有資料庫軟體解決不了非結構化數據，要重視數據融合、數據格式的標准化和數據的互操作。採集的數據往往質量不高是大數據的特點之一，但盡可能提高原始數據的質量仍然值得重視。腦科學研究的最大問題就是採集的數據可信度差，基於可信度很差的數據難以分析出有價值的結果。
一味追求數據規模大不僅會造成浪費，而且效果未必很好。多個來源的小數據的集成融合可能挖掘出單一來源大數據得不到的大價值。應多在數據的融合技術上下功夫，重視數據的開放與共享。所謂數據規模大與應用領域有密切關系，有些領域幾個PB的數據未必算大，有些領域可能幾十TB已經是很大的規模。
發展大數據不能無止境地追求「更大、更多、更快」，要走低成本、低能耗、惠及大眾、公正法治的良性發展道路，要像現在治理環境污染一樣，及早關注大數據可能帶來的「污染」和侵犯隱私等各種弊端。
（2） 不要「技術驅動」，要「應用為先」
新的信息技術層出不窮，信息領域不斷冒出新概念、新名詞，估計繼「大數據」以後，「認知計算」、「可穿戴設備」、「機器人」等新技術又會進入炒作高峰。我們習慣於跟隨國外的熱潮，往往不自覺地跟著技術潮流走，最容易走上「技術驅動」的道路。實際上發展信息技術的目的是為人服務，檢驗一切技術的唯一標準是應用。我國發展大數據產業一定要堅持「應用為先」的發展戰略，堅持應用牽引的技術路線。技術有限，應用無限。各地發展雲計算和大數據，一定要通過政策和各種措施調動應用部門和創新企業的積極性，通過跨界的組合創新開拓新的應用，從應用中找出路。
（3） 不能拋棄「小數據」方法
流行的「大數據」定義是：無法通過目前主流軟體工具在合理時間內採集、存儲、處理的數據集。這是用不能勝任的技術定義問題，可能導致認識的誤區。按照這種定義，人們可能只會重視目前解決不了的問題，如同走路的人想踩著自己身前的影子。其實，目前各行各業碰到的數據處理多數還是「小數據」問題。我們應重視實際碰到的問題，不管是大數據還是小數據。
統計學家們花了200多年，總結出認知數據過程中的種種陷阱，這些陷阱不會隨著數據量的增大而自動填平。大數據中有大量的小數據問題，大數據採集同樣會犯小數據採集一樣的統計偏差。Google公司的流感預測這兩年失靈，就是由於搜索推薦等人為的干預造成統計誤差。
大數據界流行一種看法：大數據不需要分析因果關系、不需要采樣、不需要精確數據。這種觀念不能絕對化，實際工作中要邏輯演繹和歸納相結合、白盒與黑盒研究相結合、大數據方法與小數據方法相結合。
（4） 要高度關注構建大數據平台的成本
目前全國各地都在建設大數據中心，呂梁山下都建立了容量達2 PB以上的數據處理中心，許多城市公安部門要求存儲3個月以上的高清監控錄像。這些系統的成本都非常高。數據挖掘的價值是用成本換來的，不能不計成本，盲目建設大數據系統。什麼數據需要保存，要保存多少時間，應當根據可能的價值和所需的成本來決定。大數據系統技術還在研究之中，美國的E級超級計算機系統要求能耗降低1 000倍，計劃到2024年才能研製出來，用現在的技術構建的巨型系統能耗極高。
我們不要攀比大數據系統的規模，而是要比實際應用效果，比完成同樣的事消耗更少的資源和能量。先抓老百姓最需要的大數據應用，因地制宜發展大數據。發展大數據與實現信息化的策略一樣：目標要遠大、起步要精準、發展要快速。

C. 大數據和雲計算是什麼

雲計算和大數據是一個硬幣的兩面大數據正在引發全球范圍內深刻的技術和商業變革如同雲計算的出現，大數據也不是一個突然而至的新概念。「雲計算和大數據是一個硬幣的兩面，雲計算是大數據的IT基礎，而大數據是雲計算的一個殺手級應用。」張亞勤說。雲計算是大數據成長的驅動力，而另一方面，由於數據越來越多、越來越復雜、越來越實時，這就更加需要雲計算去處理，所以二者之間是相輔相成的。
30年前，存儲1TB也就是約1000GB數據的成本大約是16億美元，如今存儲到雲上只需不 到100美元但存儲下來的數據，如果不以雲計算進行挖掘和分析，就只是僵死的數據，沒有太大價值。
目前，雲計算已經普及並成為IT行業主流技術，其實質是在計算量越來越大、數據越來越多、越來越動態、越來越實時的需求背景下被催生出來的一種基礎架構和商業模式。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至「雲」中永久保存，企業客戶根據自身需求，可以搭建自己的「私有雲」，或託管、或租用「公有雲」上的IT資源與服務，這些都已不是新鮮事。可以說，雲是一棵掛滿了大數據的蘋果樹。大數據的出現，正在引發全球范圍內深刻的技術與商業變革。在技術上，大數據使從數據當中提取信息的常規方式發生了變化。「在技術領域，以往更多是依靠模型的方法，現在我們可以借用規模龐大的數據，用基於統計的方法，有望使語音識別、機器翻譯這些技術領域在大數據時代取得新的進展。」張亞勤說。在搜索引擎和在線廣告中發揮重要作用的機器學習，被認為是大數據發揮真正價值的領域在海量的數據中統計分析出人的行為、習慣等方式，計算機可以更好地學習模擬人類智能。隨著包括語音、視覺、手勢和多點觸控等在內的自然用戶界面越來越普及，計算系統正在具備與人類相仿的感知能力，其看見、聽懂和理解人類用戶的能力不斷提高。這種計算系統不斷增強的感知能力，與大數據以及機器學習領域的進展相結合，已使得目前的計算系統開始能夠理解人類用戶的意圖和語境。「這使得計算機能夠真正幫助我們，甚至代表我們去工作」。在商業模式上，張亞勤認為，對商業競爭的參與者來說，大數據意味著激動人心的業務與服務創新機會。零售連鎖企業、電商業巨頭都已在大數據挖掘與營銷創新方面有著很多的成功案例，它們都是商業嗅覺極其敏銳、敢於投資未來的公司，也因此獲得了豐厚的回報。 IT產業鏈分工、主導權也因為大數據產生了巨大影響。以往，移動運營商和互聯網服務運營商等擁有著大量的用戶行為習慣的各種數據，在IT產業鏈中具有舉足輕重的地位。而在大數據時代，移動運營商如果不能挖掘出數據的價值，可能徹徹底底被管道化。運營商和更懂用戶需求的第三方開發者互利共贏的模式，已取得一定共識。

D. 數據安全有哪些案例

我國《網路安全法》將正式生效實施，對網路運營者數據安全管理提出了系統且嚴格的法律要求。近日，上海社會科學院互聯網研究中心發布大數據安全風險與對策研究報告，遴選了近年來國內外典型數據安全事件，系統分析了大數據安全風險產生的類型和誘因，並分別從提升國家大數據生態治理水平（政府）和加強企業大數據安全能力（企業）兩個層面提出推動我國大數據安全發展的對策建議。
大數據時代，數據成為推動經濟社會創新發展的關鍵生產要素，基於數據的開放與開發推動了跨組織、跨行業、跨地域的協助與創新，催生出各類全新的產業形態和商業模式，全面激活了人類的創造力和生產力。
然而，大數據在為組織創造價值的同時，也面臨著嚴峻的安全風險。一方面，數據經濟發展特性使得數據在不同主體間的流通和加工成為不可避免的趨勢，由此也打破了數據安全管理邊界，弱化了管理主體風險控制能力；另一方面，隨著數據資源商業價值的凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用、劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家的數據生態治理水平和組織的數據安全管理能力提出全新挑戰。在內外雙重壓力下，大數據安全重大事件頻發，已經成為全社會關注的重大安全議題。
綜合近年來國內外重大數據安全事件發現，大數據安全事件正在呈現以下特點：（1）風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄露，既有技術漏洞，也有管理缺陷；既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。（2）威脅范圍全域覆蓋，大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業鏈的各個環節，包括數據源的提供者、大數據加工平台提供者、大數據分析服務提供者等各類主體都是威脅源；(3)事件影響重大深遠。數據雲端化存儲導致數據風險呈現集聚和極化效應，一旦發生數據泄露等其影響都將超越技術范疇和組織邊界，對經濟、政治和社會等領域產生影響，包括產生重大財產損失、威脅生命安全和改變政治進程。
隨著數據經濟時代的來臨，全面提升網路空間數據資源的安全是國家經濟社會發展的核心任務，如同環境生態的治理，數據生態治理面臨一場艱巨的戰役，這場戰役的成敗將決定新時期公民的權利、企業的利益、社會的信任，也將決定數據經濟的發展乃至國家的命運和前途。為此，我們建議重點從政府和企業兩個維度入手，全面提升我國大數據安全
從政府角度，報告建議持續提升數據保護立法水平，構築網路空間信任基石；加強網路安全執法能力，開展網路黑產長效治理；加強重點領域安全治理，維護國家數據經濟生態；規范發展數據流通市場，引導合法數據交易需求；科學開展跨境數據監管，切實保障國家數據主權。
從企業角度，報告建議網路運營者需要規范數據開發利用規則，明確數據權屬關系，重點加強個人數據和重點數據的安全管理，針對採集、存儲、傳輸、處理、交換和銷毀等各個環節開展全生命周期的保護，從制度流程、人員能力、組織建設和技術工具等方面加強數據安全能力建設。
附十大典型事件（時間順序）：
1. 全球范圍遭受勒索軟體攻擊
關鍵詞：網路武器泄漏，勒索軟體，數據加密，比特幣
2017年5月12日，全球范圍爆發針對Windows操作系統的勒索軟體（WannaCry）感染事件。該勒索軟體利用此前美國國家安全局網路武器庫泄露的WindowsSMB服務漏洞進行攻擊，受攻擊文件被加密，用戶需支付比特幣才能取迴文件，否則贖金翻倍或是文件被徹底刪除。全球100多個國家數十萬用戶中招，國內的企業、學校、醫療、電力、能源、銀行、交通等多個行業均遭受不同程度的影響。
安全漏洞的發掘和利用已經形成了大規模的全球性黑色產業鏈。美國政府網路武器庫的泄漏更是加劇了黑客利用眾多未知零日漏洞發起攻擊的威脅。2017年3月，微軟就已經發布此次黑客攻擊所利用的漏洞的修復補丁，但全球有太多用戶沒有及時修復更新，再加上眾多教育系統、醫院等還在使用微軟早已停止安全更新的Windows XP系統，網路安全意識的缺乏擊潰了網路安全的第一道防線。
類似事件：2016年11月舊金山市政地鐵系統感染勒索軟體，自動售票機被迫關閉，旅客被允許在周六免費乘坐輕軌。
2.京東內部員工涉嫌竊取50億條用戶數據
關鍵詞：企業內鬼，數據販賣，數據內部許可權
2017年3月，京東與騰訊的安全團隊聯手協助公安部破獲的一起特大竊取販賣公民個人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京東內部員工。該員工2016年6月底才入職，尚處於試用期，即盜取涉及交通、物流、醫療、社交、銀行等個人信息50億條，通過各種方式在網路黑市販賣。
為防止數據盜竊，企業每年花費巨額資金保護信息系統不受黑客攻擊，然而因內部人員盜竊數據而導致損失的風險也不容小覷。地下數據交易的暴利以及企業內部管理的失序誘使企業內部人員鋌而走險、監守自盜，盜取販賣用戶數據的案例屢見不鮮。管理咨詢公司埃森哲等研究機構2016年發布的一項調查研究結果顯示，其調查的208家企業中，69％的企業曾在過去一年內「遭公司內部人員竊取數據或試圖盜取」。未採取有效的數據訪問許可權管理，身份認證管理、數據利用控制等措施是大多數企業數據內部人員數據盜竊的主要原因。
類似事件：2016年4月，美國兒童撫養執行辦公室500萬個人信息遭前員工盜竊。
3. 雅虎遭黑客攻擊10億級用戶賬戶信息泄露
關鍵詞：漏洞攻擊，用戶密碼，俄羅斯黑客
2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實至少5億用戶賬戶信息在2014年遭人竊取，內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登錄密碼。2016年12月14日，雅虎再次發布聲明，宣布在2013年8月，未經授權的第三方盜取了超過10億用戶的賬戶信息。2013年和2014年這兩起黑客襲擊事件有著相似之處，即黑客攻破了雅虎用戶賬戶保密演算法，竊得用戶密碼。2017年3 月，美國檢方以參與雅虎用戶受到影響的網路攻擊活動為由，對俄羅斯情報官員提起刑事訴訟。
雅虎信息泄露事件是有史以來規模最大的單一網站數據泄漏事件，當前，重要商業網站的海量用戶數據是企業的核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理面臨更高的要求，必須建立嚴格的安全能力體系，不僅需要確保對用戶數據進行加密處理，對數據的訪問許可權進行精準控制，並為網路破壞事件、應急響應建立彈性設計方案，與監管部門建立應急溝通機制。
類似事件：2015年2月，美國第二大健康醫療保險公司Anthem公司信息系統被攻破，將近8000萬客戶和員工的記錄遭遇泄露。
4. 順豐內部人員泄漏用戶數據
關鍵詞：轉賣內部數據許可權，惡意程序
2016年8月26日，順豐速遞湖南分公司宋某被控「侵犯公民個人信息罪」在深圳南山區人民法院受審。此前，順豐作為快遞行業領頭羊，出現過多次內部人員泄漏客戶信息事件，作案手法包括將個人掌握的公司網站賬號及密碼出售他人；編寫惡意程序批量下載客戶信息；利用多個賬號大批量查詢客戶信息；通過購買內部辦公系統地址、賬號及密碼，侵入系統盜取信息；研發人員從資料庫直接導出客戶信息等。
順豐發生的系列數據泄漏事件暴露出針對內部人員數據安全管理的缺陷，由於數據黑產的發展，內外勾結盜竊用戶數據謀取暴利的行為正在迅速蔓延。雖然順豐的IT系統具備事件發生後的追查能力，但是無法對員工批量下載數據的異常行為發出警告和風險預防，針對內部人員數據訪問需要設置嚴格的數據管控，並對數據進行脫敏處理，才能有效確保企業數據的安全。
類似事件：2012年1號店內部員工與離職、外部人員內外勾結，泄露90萬用戶數據。
5. 徐玉玉遭電信詐騙致死
關鍵詞：安全漏洞，拖庫，個人數據，精準詐騙，黑產
2016年8月，高考生徐玉玉被電信詐騙者騙取學費9900元，發現被騙後突然心臟驟停，不幸離世。據警方調查，騙取徐玉玉學費的電信詐騙者的信息來自網上非法出售的個高考個人信息，而其源頭則是黑客利用安全漏洞侵入了「山東省2016高考網上報名信息系統」網站，下載了60多萬條山東省高考考生數據，高考結束後開始在網上非法出售給電信詐騙者。
近年來，針對我國公民個人信息的竊取和交易已經形成了龐大黑色產業鏈，遭遇泄露的個人數據推動電信詐騙、金融盜竊等一系列犯罪活動日益「精準化」、「智能化」，對社會公眾的財產和人身安全構成嚴峻威脅。造成這一現狀的直接原因在於我國企事業單位全方位收集用戶數據，但企業網路安全防護水平低下和數據安全管理能力不足，使黑客和內鬼有機可乘，而個人信息泄漏後缺乏用戶告知機制，加大了犯罪活動的危害性和持續性。
類似事件：2016年8月23日，山東省臨沭縣的大二學生宋振寧遭遇電信詐騙心臟驟停，不幸離世。
6. 希拉里遭遇「郵件門」導致競選失敗
鍵詞：私人郵箱，公務郵件,維基解密，黑客
希拉里「郵件門」是指民主黨總統競選人希拉里·柯林頓任職美國國務卿期間，在沒有事先通知國務院相關部門的情況下使用私人郵箱和伺服器處理公務，並且希拉里處理的未加密郵件中有上千封包含國家機密。同時，希拉里沒有在離任前上交所有涉及公務的郵件記錄，違反了國務院關於聯邦信息記錄保存的相關規定。2016年7月22日，在美國司法部宣布不指控希拉里之後，維基解密開始對外公布黑客攻破希拉里及其親信的郵箱系統後獲得的郵件，最終導致美國聯邦調查局重啟調查，希拉里總統競選支持率暴跌。
作為政府要員，希拉里缺乏必要的數據安全意識，在擔任美國國務卿期間私自架設伺服器處理公務郵件違反聯邦信息安全管理要求，觸犯了美國國務院有關「使用私人郵箱收發或者存儲機密信息為違法行為」的規定。私自架設的郵件伺服器缺乏必要的安全保護，無法應對高水平黑客的攻擊，造成重要數據遭遇泄露並被國內外政治對手充分利用，最終導致大選落敗。
類似事件：2016年3月，五角大樓公布美國防部長阿什頓·卡特數百份郵件是經由私人電子郵箱發送，卡特再次承認自己存在過失，但相關郵件均不涉密。
7. 法國數據保護機構警告微軟Windows10過度搜集用戶數據
關鍵詞：過度收集數據，知情同意，合規，隱私保護
2016年7月，法國數據保護監管機構CNIL向微軟發出警告函，指責微軟利用Windows 10系統搜集了過多的用戶數據，並且在未獲得用戶同意的情況下跟蹤了用戶的瀏覽行為。同時，微軟並沒有採取令人滿意的措施來保證用戶數據的安全性和保密性，沒有遵守歐盟「安全港」法規，因為它在未經用戶允許的情況下就將用戶數據保存到了用戶所在國家之外的伺服器上，並且在未經用戶允許的情況下默認開啟了很多數據追蹤功能。CNIL限定微軟必須在3個月內解決這些問題，否則將面臨委員會的制裁。
大數據時代，各類企業都在充分挖掘用戶數據價值，不可避免的導致用戶數據被過度採集和開發。隨著全球個人數據保護日趨嚴苛，企業在收集數據中必須加強法律遵從和合規管理，尤其要注重用戶隱私保護，獲取用戶個人數據需滿足「知情同意」、「數據安全性」等原則，以保證組織業務的發展不會面臨數據安全合規的風險。例如歐盟2018年即將實施新的《一般數據保護條例》就規定企業違反《條例》的最高處罰額將達全球營收的4%，全面提升了企業數據保護的合規風險。
類似事件：2017年2月，樂視旗下Vizio因違規收集用戶數據被罰220萬美元。
8. 黑客攻擊SWIFT系統盜竊孟加拉國央行8100萬美元
關鍵詞：網路攻擊，系統控制許可權，虛假指令數據，網路金融盜竊
2016年2月5日，孟加拉國央行被黑客攻擊導致8100萬美元被竊取，攻擊者通過網路攻擊或者其他方式獲得了孟加拉國央行SWIFT系統的操作許可權，攻擊者進一步向紐約聯邦儲備銀行發送虛假的SWIFT轉賬指令。紐約聯邦儲備銀行總共收到35筆，總價值9.51億美元的轉賬要求，其中8100萬美元被成功轉走盜取，成為迄今為止規模最大的網路金融盜竊案。
SWIFT是全球重要的金融支付結算系統，並以安全、可靠、高效著稱。黑客成功攻擊該系統，表明網路犯罪技術水平正在不斷提高，客觀上要求金融機構等關鍵性基礎設施的網路安全和數據保護能力持續提升，金融系統網路安全防護必須加強政府和企業的協同聯動，並開展必要的國際合作。2017年3月1日生效的美國紐約州新金融條例，要求所有金融服務機構部署網路安全計劃，任命首席信息安全官，並監控商業夥伴的網路安全政策。美國紐約州的金融監管要求為全球金融業網路安全監管樹立了標桿，我國的金融機構也需進一步明確自身應當履行的網路安全責任和義務，在組織架構、安全管理、安全技術等多個方面進行落實網路安全責任。
類似事件：2016年12月2日,俄羅斯央行代理賬戶遭黑客襲擊,被盜取了20億俄羅斯盧布。
9．海康威視安防監控設備存在漏洞被境外IP控制
關鍵詞：物聯網安全，弱口令，漏洞，遠程挾持
2015年2月27日，江蘇省公安廳特急通知稱：江蘇省各級公安機關使用的海康威視監控設備存在嚴安全隱患，其中部分設備被境外IP地址控制。海康威視於2月27日連夜發表聲明稱：江蘇省互聯網應急中心通過網路流量監控，發現部分海康威視設備因弱口令問題（包括使用產品初始密碼和其他簡單密碼）被黑客攻擊，導致視頻數據泄露等。
以視頻監控等為代表的物聯網設備正成為新的網路攻擊目標。物聯網設備廣泛存在弱口令，未修復已知漏洞、產品安全加固不足等風險，設備接入互聯網後應對網路攻擊能力十分薄弱，為黑客遠程獲取控制許可權、監控實時數據並實施各類攻擊提供了便利。
類似事件：2016年10月，黑客通過控制物聯網設備對域名服務區發動僵屍攻擊，導致美國西海岸大面積斷網。
10. 國內酒店2000萬入住信息遭泄露
關鍵詞：個人隱私泄露，第三方存儲，外包服務數據許可權，供應鏈安全
2013年10月，國內安全漏洞監測平台披露，為全國4500多家酒店提供數字客房服務商的浙江慧達驛站公司，因為安全漏洞問題，使與其有合作關系的酒店的入住數據在網上泄露。數天後，一個名為「2000w開房數據」的文件出現在網上，其中包含2000萬條在酒店開房的個人信息，開房數據中，開房時間介於2010年下半年至2013年上半年，包含姓名、身份證號、地址、手機等14個欄位，其中涉及大量用戶隱私，引起全社會廣泛關注。
酒店內的Wi-Fi覆蓋是隨著酒店業發展而興起的一項常規服務，很多酒店選擇和第三方網路服務商合作，但在實際數據交互中存在嚴重的數據泄露風險。從慧達驛站事件中，一方面，涉事酒店缺乏個人信息保護的管理措施，未能制定嚴格的數據管理許可權，使得第三方服務商可以掌握大量客戶數據。另一方面，第三方服務商慧達驛站公司網路安全加密等級低，在密碼驗證過程中未對傳輸數據加密，存在嚴重的系統設計缺陷。

E. 如何自建網路資料庫伺服器

伺服器如何選擇？伺服器的選擇大概分為以下幾種情況：

一、個人網站或者入門級網站，這類網站由於網站內容和訪問量都相對比較低，所以對伺服器的要求也較低，選擇入門級的伺服器即可，而且價格會比較便宜。

二、如果是一般的企業網站，企業的產品數量有限，需要存儲的內容也有限的話，一般1核、2G、1M的就夠用。

三、如果是做開發游戲、數據分析、在線商城等業務或者有高網路包收發需求的企業，這類網站對訪問速度、訪問量、存儲量、穩定性等的要求都比較高，所以建議考慮計算型伺服器。

四、如果有大數據計算與存儲分析需求，比如互聯網行業、金融行業等，最好選擇大數據型的伺服器，這種伺服器的優勢是可以隨意升降配置。在具體選擇伺服器的過程中，有幾個重要參數是一定要慎重考慮的：

1、CPU：伺服器的CPU代表了主機的運算能力，靜態頁面對CPU的消耗比較小，動態頁面對CPU消耗比較大，所以如果是靜態頁面一般1核的CPU就夠了，如果是動態頁面則建議選擇2核以上的CPU。

2、內存：伺服器內存越大，網站打開速度越快。對有資料庫運行需求的中小型網站來說最少選擇1G以上內存，因為資料庫運行也是比較消耗內存的。

3、硬碟：硬碟需要根據程序體量以及資料庫大小來定了，此外系統本身會佔用一部分硬碟空間，所以開通以後看到硬碟已經被使用了一部分空間。

4、帶寬：如果選擇VPS或者雲伺服器，他們對流量是沒限制的，重點要考慮帶寬。帶寬越大訪問網站時速度越快。所以可根據訪問量大小及未來的發展規劃選擇帶寬。

5、線路：大陸常用的線路一般是三大運營商的，移動、聯通、電信；境外的有香港、美國的。可以根據業務面向用戶市場區域選擇。

F. 大數據時代,大數據概念,大數據分析是什麼意思

大數據概念就是指大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據時代是IT行業術語。最早提出「大數據」時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。

(6)雲鏡數據存儲擴展閱讀：

大數據分析的實例應用：

數據分析成為巴西世界盃賽事外的精彩看點。伴隨賽場上球員的奮力角逐，大數據也在全力演繹世界盃背後的分析故事。

一向以嚴謹著稱的德國隊引入專門處理大數據的足球解決方案，進行比賽數據分析，優化球隊配置，並通過分析對手數據找到比賽的「制敵」方式；谷歌、微軟、Opta等通過大數據分析預測賽果...... 大數據，不僅成為賽場上的「第12人」，也在某種程度上充當了世界盃的"預言帝"。

大數據分析邂逅世界盃，是大數據時代的必然發生，而大數據分析也將在未來改變我們生活的方方面面。

G. 雲時代的七大益處

一、數據集中存儲
減少數據泄露：這也是雲服務供應商談論最多的一個。在雲計算出現之前，數據常常很容易被泄露，尤其是便攜筆記本電腦的失竊成為數據泄露的最大因素之一。為此需要添置額外備份磁碟機，以防數據外泄。而且隨著雲技術的不斷普及，數據「地雷」也將會大為減少。掌上電腦或者Netbook的小量、即時性的數據傳輸，也遠比筆記本電腦批量傳輸所面臨的風險小。你可以問任何一家大公司的信息安全管理人員(Certified Information SecurityOffice，簡稱CISO)，是不是所有的筆記本電腦都安裝有公司授權的安全技術，比如磁碟加密技術(Full DiskEncryption)，他們會告訴你這是不大現實的。盡管在資產管理和數據安全上投入了不少精力，但是他們還是面臨不少窘境和困難，更何況那些中小企業?那些使用數據加密或者對重要數據分開存儲的企業，可以說少之又少。
可靠的安全監測：數據集中存儲更容易實現安全監測。如果數據被盜，後果不堪想像。通過存儲在一個或者若干個數據中心，數據中心的管理者可以對數據進行統一管理，負責資源的分配、負載的均衡、軟體的部署、安全的控制，並擁有更可靠的安全實時監測，同時，還可以降低使用者成本。
二、事件快速反應
取證准備：在必要的時候，我可以利用基礎架構即服務(Infrastructure-as-a-Service，簡稱IaaS)供應商提供的條件，為自己公司建立一個專門的取證伺服器。當事件發生需要取證時，我只需要支付在線存儲所產生的費用。而不需要額外配置人員去管理遠程登陸及其軟體，而我所要做的，就是點擊雲提供商Web界面中的一些按鈕即可。如果一旦產生多個事件反應，我可以先復制一份，並把這些取證工作分發到不同部門或者人員手中，然後進行快速分析並得出結論。不過，為了充分發揮這項功能，取證軟體供應商需要由過去傳統的軟體授權許可轉變到新型網路許可模式。
縮短取證時間：如果有某個伺服器在雲中出現了故障，我只要在雲客戶端點擊滑鼠，克隆該伺服器並使得克隆後的伺服器磁碟對取證伺服器開放。我根本不需要臨時尋找存儲設備，並花時間等待其啟動並進入使用狀態，從而，大大縮短取證時間。
降低伺服器出錯概率：和剛才講述的情況類似，即使有某台伺服器出現故障，也可以在極短時間內，快速克隆並擁有全新的伺服器供使用。另外，在某些情況下，更換出故障的硬體也不會影響到取證的正常進行。
取證更有針對性：在同一個雲中，擁有克隆伺服器的速度會快很多——克隆伺服器可以更快的速度分發雲提供商專門設計的文件系統。如果從網路流量角度來看的話，在同一個雲中的伺服器副本，可能並不會產生額外的費用。而如果沒有雲的話，要實現同樣的目的，需要花費大量寶貴的時間和昂貴的硬體成本。在雲環境下，我只需要對有用的取證支付存儲費用。
隱藏取證痕跡：有一些雲存儲可以執行加密校驗和散列( hash)。比如，Amazon S3 會在你存儲數據的時候自動生成一個MD5 散列(hash)。在理論上，你也並不需要浪費時間去使用外部工具生成MD5加密校驗，因為雲已經完全具備這些功能。
縮短存取受保護數據時間：現在CPU性能已經十分強大。保護數據的密碼，需要花費很長時間來檢驗，而現在雲環境下配置強大的CPU，可以在短時間更大范圍內檢驗出保護數據的密碼性能。從而，批量處理受保護數據的存取工作也會變得簡易快速。
三、密碼可靠性測試
減少密碼破解時間：如果你的公司需要使用密碼破解工具定期對密碼強度進行測試，那麼你可以使用雲計算減少密碼破解時間，並更能保證密碼強度的可靠性，而你只需要支付相關費用即可。
密碼破解專用機器：如果你使用分布式密碼破解測試密碼強度的話，工作量會波及到很多相關機器，從而影響使用效率。在雲條件下，你可以設立密碼破解專用機器，這樣一來，既可以提供工作效率，又可以減少敏感數據外泄和工作超負荷的發生。
四、日誌
無限期記錄，按次數收費：日誌往往都是事後的，如果磁碟空間不足，可以重新分配，並不會影響日誌的存儲使用。雲存儲可以幫你隨心所欲地記錄你想要的標准日誌，而且沒有日期限制，你所需要的也僅僅是按使用量支付費用。
完善日誌索引機制：在雲計算中，你可以根據你的日誌實現實時索引，並享受到instant search帶來的好處。如果需要，還可以根據日誌記錄探測到計算機的動態信息，輕松實現實時監測。
符合擴展日誌記錄：現在，大部分的操作系統都使用C2審核跟蹤模式支持擴展日誌記錄，這種方式能夠保證系統能夠保護資源並具有足夠的審核能力，C2模式還允許我們監視對所有資料庫的所有訪問企圖。現在，我們在雲環境下更容易實現這一目的，而且Granular logging也會讓取證調查變得更加容易。
五、提升安全軟體的性能
需求是前進的動力：CPU更新換代步伐越來越快。如果處理器性能成為機器運行瓶頸，那麼用戶必然會把目光投向更昂貴的CPU。同樣的情況，安全產品廠商也明白這個道理。相信在雲計算中，會出現越來越多的高性能安全軟體，也可以在某種程度上說，雲帶來了安全產品的整體提升。
六、可靠的構造
預控制機制：基於雲計算的虛擬化能夠獲得更多的好處。你可以自定義「安全」或者「可靠」的狀態，並且創建屬於自己的VM鏡像同時不被克隆。不過，需要指出的是這可能要求有第三方工具的配合。
減少漏洞：通過離線安裝補丁，可以極大減少系統漏洞。鏡像可以在安全的狀態下做到實時同步，而即使離線VM也可以很方便地在斷網情況下安上補丁。
更容易檢測到安全狀況：這是個很重要的方面。通過你的工作環境的一個副本，可以更低的成本和更少的時間執行安全檢測。這可以說，在安全工作環境上前進了一大步。
七、安全性測試
降低安全測試成本：SaaS供應商只承擔他們安全測試成本中的一部分。通過共享相同的應用程序服務，你可以節省不少昂貴的安全性測試費用。甚至通過軟體即服務(Platform as a Service，PaaS)，也可以讓你的軟體開發人員在潛在成本規模經濟下撰寫程序代碼( 尤其是利用掃描工具掃描安全漏洞的程序編碼)。