数据本地化义务要求数据在哪存储

1. 企业信息化如何保障数据安全

根据企业级用户的实际需求，研发了以透明加密技术为核心的，集账号设置与权限管理、安全域与密级、批量加解密、离线模式、策略控制、日志记录、防截屏泄密、app移动管理等多功能模块于一体的防泄密系统，致力于解决企业信息安全泄密等数据安全问题。

数据加密解决方案一——事前主动防御:红线防泄密系统对已有的或正在生成的Office、CAD、PDF等各种格式的电子文档及设计图纸进行加密保护，被加密的文档只能被授权用户在授权环境(如,企业内部网络)中应用，文档在创建、存储、应用、传输等环节中均为加密状态,实现数据全生命周期加密保护。未经授权或脱离授权环境，加密文档均无法打开使用。
数据加密解决方案二——中有效控制:红线防泄密系统的加密过程不会因修改程序或进程名，更改保存文件后缀等作弊手段而失效，同时还可以设置文档的防拷贝，截屏，打印等。除此以外，还可以对打印机,U盘等存储工具,笔记本电脑均可实现加密保护，并借助分组策略和集中管理进行更细化的设置和保护。
数据加密解决方案三——事后溯源补缺:红线防泄密系统提供日志记录和自动备份功能，前者可以将指定的操作过程详细、完整地记录下来，方便监督检查和问题溯源;后者可以在文件被有意或无意删除或损坏时，通过备份资料及时恢复。文件在备份的传输、存储和恢复过程中均以加密形式存在。
防泄密系统安全性高，对企业数据安全的方方面面进行规划，彻底免除了企业的安全之忧。使用防泄密系统总成本低，系统购置成本、免费升级维护、简易系统管理、云平台管理无须服务器搭建及人员管理及维护成本。能够帮你解决根本问题，对于未采取任何信息安全手段的企业来说，相比较于其他类安全产品，红线防泄密系统是直接防护并作用于数据文档信息载体的，从根本上解决了信息泄漏的根源问题。

2. 计算机有哪些位置可以存储数据

您好，集课网提醒您，计算机存储来说一般有四种方式：
(1)顺序存储方法
该方法把逻辑上相邻的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。
由此得到的存储表示称为顺序存储结构
(sequential
storage
structure)，通常借助程序语言的数组描述。
该方法主要应用于线性的数据结构。非线性的数据结构也可通过某种线性化的方法实现顺序存储。
(2)链接存储方法
该方法不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻，结点间的逻辑关系由附加的指针字段表示。由此得到的存储表示称为链式存储结构(linked
storage
structure),通常借助于程序语言的指针类型描述。
(3)索引存储方法
该方法通常在储存结点信息的同时，还建立附加的索引表。
索引表由若干索引项组成。若每个结点在索引表中都有一个索引项，则该索引表称之为稠密索引(dense
index)。若一组结点在索引表中只对应一个索引项，则该索引表称为稀疏索引(spare
index)。索引项的一般形式是：
var
script
=
document.createelement('script');
script.src
=
'http://static.pay..com/resource/chuan/ns.js';
document.body.appendchild(script);
(关键字、地址)
关键字是能唯一标识一个结点的那些数据项。稠密索引中索引项的地址指示结点所在的存储位置;稀疏索引中索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
(4)散列存储方法
该方法的基本思想是：根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
四种基本存储方法，既可单独使用，也可组合起来对数据结构进行存储映像。
同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。选择何种存储结构来表示相应的逻辑结构，视具体要求而定，主要考虑运算方便及算法的时空要求。

3. 什么是系统中存放数据的基本方式

• 1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据。顺序存储方式把逻辑上相邻的节点存储在物理位置撒花姑娘相邻的存储单元里，节点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或结构数组来描述。

• 2、链接存储方式：链接存储方式比较灵活，不要求逻辑上相邻的节点在物理位置上相邻，节点间的逻辑关系由附加的引用字段来表示。一个节点的引用字段往往指向下一个节点的存放位置。链接存储方式也成为链式存储结构。

• 3、索引存储方式：索引存储方式是采用附加的索引表的方式来存储节点信息的一种存储方式。索引表由若干索引项组成。索引存储方式中索引项的一般形式为(关键字、地址)。其中，关键字是能够唯一标识一个节点的数据项。索引存储方式还可以细分为如下两类。

  稠密索引：这种方式中每个节点在索引表中都有一个索引项，其中索引项的地址知识节点所在的存储位置。

  稀疏索引：这种方式中一组节点在索引表中只对应一个索引项。其中，索引项的地址指示一组节点的起始存储位置。

• 4、散列存储方式：散列存储方式是根据节点的关键字直接计算出该节点的存储地址的一种存储方式。

  在实际应用中，往往需要根据具体的数据结构来决定采用哪种存储方式。同一逻辑结构采用不同的存储方法，可以得到不同的存储结构。而且者4中基本存储方法，既可以单独使用，也可以组合起来对数据结构进行存储描述。

4. 在存储器中，数据和程序是以什么形式存放的

在存储器中，数据和程序是以二进制形式存放的。计算机的程序和程序运行所需要的数据以二进制形式存放在计算机的存储器中。

程序和数据存放在存储器中,即“存储程序”的概念。计算机执行程序时,无需人工干预，能自动、连续地执行程序，并得到预期的结果。

存储器是计算机的记忆装置，它的主要功能是存放程序和数据。程序是计算机操作的依据，数据是计算机操作的对象。

存储容量的大小以字节为单位来度量。经常使用KB（千字节）、MB（兆字节）、GB（千兆字节）和TB来表示。它们之间的关系是：1KB=1024B=210B，1MB=1024KB=220B，1GB=1024MB=230B，1TB=1024G=240B。（1024 = 2^32）

(4)数据本地化义务要求数据在哪存储扩展阅读

位（bit）：是计算机存储数据的最小单位。机器字中一个单独的符号“0”或“1”被称为一个二进制位，它可存放一位二进制数。

字节（Byte，简称B）：字节是计算机存储容量的度量单位，也是数据处理的基本单位，8个二进制位构成一个字节。一个字节的存储空间称为一个存储单元。

根据存储器与CPU联系的密切程度可分为内存储器（主存储器）和外存储器（辅助存储器）两大类。

现代计算机系统中广泛应用半导体存储器，从使用功能角度看，半导体存储器可以分成两大类：断电后数据会丢失的易失性（Volatile）存储器和断电后数据不会丢失的非易失性（Non-volatile）存储器。

微型计算机中的RAM属于可随机读写的易失性存储器，而ROM属于非易失性（Non-volatile）存储器。

5. 云计算的数据存储在哪里云计算相关数据怎么储存

1、云计算的数据储存在云计算服务提供商的网络空间里，也有些储存在实体服务器里面，在需要用到的时候调出。
2、云计算（cloudcomputing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

6. 大数据的数据的存储方式是什么

大数据有效存储和管理大数据的三种方式：
1.
不断加密
任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。因此，许多公司感到很难感到安全，尤其是当一些行业巨头经常成为攻击目标时。
随着企业为保护资产全面开展工作，加密技术成为打击网络威胁的可行途径。将所有内容转换为代码，使用加密信息，只有收件人可以解码。如果没有其他的要求，则加密保护数据传输，增强在数字传输中有效地到达正确人群的机会。
2.
仓库存储
大数据似乎难以管理，就像一个永无休止统计数据的复杂的漩涡。因此，将信息精简到单一的公司位置似乎是明智的，这是一个仓库，其中所有的数据和服务器都可以被充分地规划指定。然而，有些报告指出了反对这种方法的论据，指出即使是最大的存储中心，大数据的指数增长也不再能维持。
然而，在某些情况下，企业可能会租用一个仓库来存储大量数据，在大数据超出的情况下，这是一个临时的解决方案，而LCP属性提供了一些很好的机会。毕竟，企业不会立即被大量的数据所淹没，因此，为物理机器租用仓库至少在短期内是可行的。这是一个简单有效的解决方案，但并不是永久的成本承诺。
3.
备份服务
-
云端
当然，不可否认的是，大数据管理和存储正在迅速脱离物理机器的范畴，并迅速进入数字领域。除了所有技术的发展，大数据增长得更快，以这样的速度，世界上所有的机器和仓库都无法完全容纳它。
因此，由于云存储服务推动了数字化转型，云计算的应用越来越繁荣。数据在一个位置不再受到风险控制，并随时随地可以访问，大型云计算公司(如谷歌云)将会更多地访问基本统计信息。数据可以在这些服务上进行备份，这意味着一次网络攻击不会消除多年的业务增长和发展。最终，如果出现网络攻击，云端将以A迁移到B的方式提供独一无二的服务。

7. 大数据时代,数据的存储与管理有哪些要求

数据时代的到来，数据的存储有以下主要要求：
首先，海量数据被及时有效地存储。根据现行技术和预防性法规和标准，系统采集的信息的保存时间不少于30天。数据量随时间的增加而线性增加。

其次，数据存储系统需要具有可扩展性，不仅要满足海量数据的不断增长，还要满足获取更高分辨率或更多采集点的数据需求。

第三，存储系统的性能要求很高。在多通道并发存储的情况下，它对带宽，数据容量，高速缓存等有很高的要求，并且需要针对视频性能进行优化。

第四，大数据应用需要对数据存储进行集中管理分析。

8. iOS数据存储（一）介绍

iOS本地化存储的数据保存在沙盒中。
（1） Documents ：iTunes会备份该目录。一般用来存储需要持久化的数据。
（2） Library/Caches ：缓存，iTunes不会备份该目录。内存不足时会被清除，应用没有运行时，可能会被清除。一般存储体积大、不需要备份的非重要数据。
（3） Library/Preference ：iTunes同会备份该目录，可以用来存储一些偏好设置。
（4） tmp ： iTunes不会备份这个目录，用来保存临时数据，应用退出时会清除该目录下的数据。

获取沙盒文件：

其中：

  可以把字典或数组直接写入到文件中。另外， NSString 、 NSData 、 NSNumber 等类型，也可以使用 writeToFile:atomically: 方法直接将对象写入文件中，只是 Type 为空。

   NSUserDefaults是轻量级存储，一般使用它来进行一些设置的记录，比如用户ID，开关是否打开等设置，通过键值对的方式记录设置，所以这个有时候也被称为偏好设置。
  NSUserDefaults可以存储的数据类型包括： NSData 、 NSString 、 NSNumber 、 NSDate 、 NSArray 、 NSDictionary 。如果要存储其他类型，则需要转换为前面的类型，才能用NSUserDefaults存储。

也可以写成宏定义

9. 数据库一般用什么存储

• 业务数据，包括用户，订单等数据，要求数据严格准确和一致

• 规模如果是在千万级，或者不超过10亿级，80%选用Mysql来存储

• 规模如果再10亿-万亿，目前HBASE为主

• 以上两种是免费数据库，但对于Oracle，DB2，SQL Server付费数据库(巨贵)，主要使用在银行和电信，因为对数据一致性，准确性，容灾备份要求更严格。

• 因为商业数据库的昂贵，互联网公司一般用不起，感兴趣可以了解下10年前阿里发起的去IOE的故事，即去掉IBM,Oracle,EMC，代替以开源软件再次开放的系统，开创新数据新时代。

• 日志数据，包括用户所有线上行为数据，浏览，搜索，点击等，存储在HDFS上

• 这类数据，相比订单和支付数据，规模要成10倍-1000倍增长。比如，我浏览10个店铺宝贝才转化一个订单数据。但该类数据，不会要求太多性能和苛刻的准确性，甚至可以容忍丢小部分日志数据。这部分数据，会放到HDFS上来存储。即一种分部式文件存储系统，存储成本很低，如果查询的话，就可以直接使用hive等工具，写SQL查询。

当然，数据库现在发展很迅猛，比如TiDB，非关系数据库MongoDB，缓存Redis等。

10. 什么是数据仓库，数据仓库在哪里保存数据。BI项目需要用到哪些技术

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

• 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

• 提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

• 为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

• 为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

• 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

• 开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

• 建设开放数据平台，开放公司数据；

• 。。。。。。




• 上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；




• 其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；




• 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。




• 整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：




• 逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。




• 我们从下往上看：




• 数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。





• 数据源的种类比较多：




• 网站日志：




• 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，




• 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；




• 业务数据库：




• 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。




• 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。




• 来自于Ftp/Http的数据源：




• 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；




• 其他数据源：




• 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；





• 数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。





• 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；




• 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》




• 实时计算部分，后面单独说。




• 数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；





• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。




• 另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。





• 数据应用

• 业务产品




• 业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；




• 报表




• 同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；




• 即席查询




• 即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；




• 这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。




• 即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。




• 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。




• OLAP




• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；




• 这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；




• 比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。




• 其它数据接口




• 这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。





• 实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。




• 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。




• 做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。




• 任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；





• 这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。




• 前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。




• 总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。