文章编号：25262 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-28 11:48:37 / 浏览：次

数据中心迁移是一个涉及大量复杂性的重大项目。如果没有适当的规划和执行，可能会导致严重的安全风险、停机和数据丢失。为了成功地进行数据中心迁移，至关重要的是采用经过深思熟虑的流程，该流程可以最大限度地减少中断并确保数据安全。

优化数据中心布局

数据中心布局是影响迁移流程效率的关键因素。优化布局可以帮助减少电缆长度、改善气流并提高设备可用性。在规划布局时，应考虑以下因素：

• 设备放置：设备应根据功耗、散热和网络连接要求进行放置。
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• 使用变更窗口：在非高峰时段进行迁移，以减少业务影响。

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确保数据安全

数据安全在数据中心迁移过程中也是至关重要的。为了确保数据安全，请遵循以下准则：

• 加密数据：使用加密协议保护数据在传输和存储过程中的安全。
• 实施访问控制：限制对数据的访问，只允许授权用户访问。
• 进行安全性审计：定期进行安全性审计，以识别和解决任何漏洞。

通过遵循本文概述的步骤，企业可以优化其数据中心迁移流程，最大限度地减少停机时间并确保数据安全。通过采用经过深思熟虑的方法，组织可以确保平稳的迁移，同时维护关键业务系统和数据的完整性。

结论

数据中心迁移是一项具有挑战性的任务，但通过仔细的规划和执行，可以成功完成。通过优化数据中心布局、统筹规划建设、最大限度地减少停机时间并确保数据安全，企业可以确保平稳的迁移，同时维护其关键业务运营并保护其宝贵数据。

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企业大数据迁移的常用四种方法

在大数据时代，企业面临着海量数据管理和利用的严峻挑战。为了应对这些挑战，数据迁移成为提升企业数据安全、可用性、扩展性和成本效益的关键策略。本文将深入探讨四种常用的大数据迁移方法，以及如何通过高效的解决方案来优化这一过程。

数据迁移的价值与目的

首先，让我们理解数据迁移的驱动力。它旨在优化数据存储结构，将不同来源和格式的数据整合到统一平台，便于规范管理。同时，它有助于降低存储成本，通过迁移至低成本设备或云端，灵活调整资源。更重要的是，数据迁移强化了安全性，通过加密和安全存储环境，保护企业敏感信息免受威胁。此外，它还能支持数据分析，通过数据清洗和格式转换，为深入挖掘提供可能。

常见的数据迁移方法

企业常用的四种大数据迁移策略包括：

然而，提升迁移速度和效率是关键。这时，镭速以其 私有化部署或云接入的特性（企业用户可申请试用） ，展现出强大实力。镭速基于Raysync协议，具备如下优势：

总结来说，企业在选择数据迁移方法时，应充分考虑自身的实际需求和条件。镭速作为高效、安全的大数据迁移解决方案，无疑将为企业提供有力支持，助力企业在数据管理上取得突破，提升数据价值，增强商业竞争实力。

如何将数据中心迁移到云平台

1、分析物理环境

分析环境能帮企业理清没有得到完全利用的资产，要看一下哪些应用支持虚拟化，以此为依据对应用进行分类。分类标准：基于平台、是否需要中间件、基于数据库来分类等不同的标准。对环境的测试和评估，能帮助企业准确发现哪些应用存在不支持虚拟化的可能。企业级应用一般而言都需要高CPU能量和大数据库，因此不推荐将其转入虚拟化环境。

2、整合并虚拟化服务器

服务器需求经常变动，实现整体分析，包括使用模式，确定一下计算容量，然后才可以执行物理机到虚拟机的迁移。在高峰时段或者升级时分析计算需求，这些需求会影响性能和管理。需要将服务器分离和组成。如果有应用在两个数据库运行，就得用中间件服务器或者运行多数据库的SQL服务器。整合好架构之后，要对环境进行测试，避免任何网络和存储故障，这一步完成后就可以开始虚拟化。

3、网络和存储虚拟化

分析网络和存储架构，发现可能的性能问题。针对分离和孤立网络，我们可以使用虚拟局域网配置，要把自己产品的流量和其他流量分开，确保适合的带宽利用率。在存储方面，最重要的是可扩展性。容量规划和管理的首要问题就是存储使用模式的分析。企业应该测试存储，确保能管理hypervisor负载，支撑虚拟化。企业还得观察自动化存储管理，这样做能让存储资源安排在多租户或者空中架构中，实现在不同应用中共享存储。

4、向云迁移

架构向云的迁移也需要有步骤地进行。最初可以少迁移一些关键应用和相关架构。业务关键的架构应该以之前的成功步骤为基础。确保物理产品的环境已经卸下，但不要完全退役。一旦发生任何意外，物理产品环境可以再次利用。物理环境得留着，运行那些不能虚拟化的应用和服务器。应该确保服务供应商符合行业标准，同时严格的服务水平协议（SLA）和规范的报告必不可少，而且建议做好严格的各级访问控制。

优化数据中心布局统筹规划建设云计算数据中心还有什么呢

统筹围绕国家重大区域发展战略，根据能源结构、产业布局、市场发展、气候环境等，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。 节点内部优化网络、能源等配套资源，引导数据中心集群化发展。 汇聚联通政府和社会化算力资源，构建一体化算力服务体系。 完善数据流通共性支撑平台，优化数据要素流通环境。 加强全国一体化大数据中心顶层设计。 优化数据中心基础设施建设布局，加快实现数据中心集约化、规模化、绿色化发展，形成“数网”体系。 加快建立完善云资源接入和一体化调度机制，降低算力使用成本和门槛，形成“数纽”体系。 加强跨部门、跨区域、跨层级的数据流通与治理，打造数字供应链，形成“数链”体系。 深化大数据在社会治理与公共服务、金融、能源、交通、商贸、工业制造、教育、医疗、文化旅游、农业、科研、空间、生物等领域协同创新，繁荣各行业数据智能应用，形成“数脑”体系。 加快提升大数据安全水平，强化对算力和数据资源的安全防护，形成“数盾”体系。

如何规划数据中心，构建优化操作

我们公司的一些想法和经验，今天的主要内容是关于如何定位数据中心基础设施的管理。 传统意义上的数据中心通常会和IT隔离出来，在云计算时代，我们会认为数据中心所有服务的东西都应该作为一个基础设施来看待，就像微软的集装箱，这里面已经拥有了IT技术的中心，在这个层面上就可以展开了，我们IT只能拿到我们的网络，我们的服务器。 因此意味着我们把跟IT架构的环境和整个环境作为一个统一的对象来考虑，并且考虑到之间的相互管理，这点对我们传统意义上的数据中心是不太一样的。 在数据中心的生命周期角度来讲，从设计开始，会经过实施运营持续的勾画，我们会发现这是一个数据的管理，在设计阶段，我们可以看到作为基础设施来说，IT部门不是具体到服务器的一个数量，这个时候我们需要考虑的是运算的能力，就是数据中心到底能够支撑多少运算的能力，从能力这个层面上考虑的，因此数据中心的要有这样的能力，这个能力不能一估就10年，但是我们通常是10年、20年来预估的。 整个IT预估的过程起码是1一3年。 在设计完整以后，我们进行实施，实施其实是部署的一个过程，部署完成了以后，就接着是一个运营，运营过程要解决一个很大的问题，解决实际运行的情况及跟我们当初设计的情况是否吻合，如果不吻合我们就进行调整，包括做更大动作的调整整改，假设一下，如果现在的实际情况和预想的情况是一致的，在运营层面就不用做太多的工作，现在IT的情况越来越复杂，从IT来说，投入的成本大于我们当初预算的成本，最后一个阶段是优化阶段，我们不断的调整，需求在不断的变化，我们需要进行优化，优化的结果是下一个数据中心的模式的设计，这就变成一个循环。 从数据中心的基础设施来讲，IT有五个物理需求，包括攻坚、制冷、空间、安防、布线。 我们采购IT设备的标准也必须是统一的，如果这些标准主要反映到我们刚才提炼的五个物理需求上，所以在设计的阶段，我们要注意这五个方面，但是现在的数据中心来说，用户往往会考虑得很周到，更多的是考虑供电和制冷，因为这有一个计算能力的需求，所有的服务器用电90%的用电量会进行排放，所以制冷是一个很重要的因素。 在管理的层面上有三个非常重要的地方，第一，保证IT的可控性，我们一般把IT分为三个层面，对底层的是基础设施，上去是IT，IT上去是业务应用，比如说IT层面像业务层面提供服务的，如果业务层面不可用的话，说明IT存在的必要性会受到一个挑战，因此，保证可用性是第一位的，再满足第一位的情况下，我们可以降低运营的成本。 对于数据中心的运营来说，我们可以拆散为几个阶段，第一个阶段是部署，也就是支撑IT运营的过程，第二个是IT业务系统的上线，业务开始运作了，我们各种OA都可以运用，第三是对监控系统，发现问题后，我们可以采取相应的行动，确保业务系统的正常运作。 第四，确保业务可用的情况下，我们可以用一些技术或者是云的技术新一代的技术实现绿色的优化，降低运行的成本。 在数据中心，基础设施目前面临的挑战可以有五点。 第一点是可用性，这也是我们存在必要性一个很重要的地方，后面两点是我们在云时代继续生存的要素，包括在生命周期内的可适应性和可扩展性。 最后两点的可管理性和可维护性/服务型做到，这五点他们是相互依托的。 回到最初的设计阶段，看上去跟IT没有很大的关系，因为在我们公司的设计阶段，IT基本上是不存在的，只是一个概要的需求，当数据中心运行起来以后，我们可以通过这个图展示数据运行的情况，发现机位是不是过热，供电是不是足够的情况，因为我们设想跟实际情况是有差异的，所以我们要对这个数据进行管理。 我们尽可能的缩小实际跟设计之间巨大的差距，当然缩小是不可能最小化的，不然的话，我们的业务就没有发展，到了差距没有办法缩小的时候，我们应该增加一个模块实现扩充，这也是数据中心模块化的定义，当前可以从两个方面缩小差异，一是构建支持硬的基础设施，包括通过可调整模块化的基础设施，比如说，模块化的UPS，模块化的供电，模块化的空调实现基础设施的设计，另外我们可以通过配电和容量管理系统帮助我们掌握基础设施的消化的趋势，我们可以通过了解未来IT的发展趋势，包括云计算这些新的技术，便于我们在数据中心采取更好的技术，使这个数据中心有更强的生命力。 第二块，通过优化基础设施的使用，做一些全面、细致和精准地了解，通过规划地使用基础设施，通过这些延长数据中心的使用，实时检测基础设施，排除异常的情况，从而使基础设施能够得到很好的使用。 假设我们现在是维护一个好的数据中心，其实非常重要的一点是在于挖掘，我们经常说我们的网络是不可管理的，目前大多数的基础设施是可以管的，我们面对新的数据中心的时候，或者是对数据中心进行调整的时候，第一步是对原有投资过的一些功能给挖掘出来，比如说以前的制冷的UPS，把可管理的功能挖掘出来了以后，可以整合到新的平台里面，这是非常重要的一步，这里面涉及到局限性，主要是在于数据的兼容性和管理的细化，可以这样讲，对于一个管理接口，管理的力度决定了可以管理的深度，因此在设计阶段，我们决定自己管理的深度和可管理的光度，在这个层面上决定我们需要购买哪些设备，如果我们投资很多的钱买一个功能丰富的设备，但是发现我们管理上是达不到这个水平的，实际上这也是一种浪费。 在基础设施的管理方面，我们很少说管理这个词，大多的时候是使用监控这两个字，在中国的词汇里面，监控有两个方面的含义，检是代表检测、采集和收集大量的数据，控是做一些反馈，调整运行状态，怎么根据收集上来的运行数据决定策略对于大多数的用户来讲，绝大多数都放在检测上，对于监控是一个自化性的，或者是本能执行的手段。 如果这是一个云的数据中心，我们就可能在依据手动的方式进行调整，而是根据收集上来的数据进行判断，再根据业务进行混合决定如何控。 这个控的过程也是自动的，这样的话，响应的速度才能足够的快，才能满足云计算的要求，同时，这也意味着检测的时候，我们决定着设备采集的信息量的大小。 在整个过程里面，我们需要消费我们收集上来的检测数据，加上我们本身对这个数据的知识库，最后形成了一个控制的结果，这也是管理里面最核心的地方。

现代数据中心六大优化趋势

现代数据中心六大优化趋势 能源成本仍然是数据中心增长最快的费用，据说超过了计算设备本身的成本。 电力使用效率（PUE）和碳使用效率（CUE）是国际公认的指标，与更多其他的定义指标一道，将成为行业标准。 新的数据中心的建设和改造，必须同时应对业务和绿色环保的双重需求。 随着数据中心的成本不断飙升，数据中心管理的重点开始转向优化数据中心基础设施。 在未来几年，如下的一些新的趋势必将影响未来数据中心的决策： （一）数据中心的远程监控关于企业数据中心是否采用外包的争论仍在继续。 企业已决定继续在内部运行IT,并找到了成本有效的使用外部数据中心监控的供应商。 在某些情况下，物理基础设施设备，外部监测和第一级的支持，需要安全访问权限。 需要更多的基础设施防火墙和安全措施，这将增加数据中心的复杂性。 另一方面，由于工作人员工资和工作空间是连续的支出。 此外，一个团队规模的缩放在外部环境规模更容易。 （二）数据中心的选址一家数据中心的选址问题是一个相当重要的决定。 因为现在的技术进步已经使得大多数任务可以进行远程操作，现场只需要有少量的工作人员需要即可，这就为数据中心的选址提供了广泛的地域选择。 对这一决定有着相当影响的一些因素是：选址地区的气候特点每千瓦小时的最低费用对环境的最小危害降低生产成本选址地区较低的人口稠密度低建设成本低劳动力成本“自然冷却”的可行性：使用室外空气用于冷却数据中心，从而需要减少机械制冷。 （三）绿色IT能源消耗直接影响冷却费用，毕竟散热主要来自设备。 战略业务计划将直接影响到安装在数据中心的IT设备的类型和数量。 了解数据中心的设备的类型和工作效率的相关知识是非常重要的，因为这会影响数据中心电源和冷却战略，以及数据中心的物理设计战略。 使IT更具效率和成本效益，继续成为业界关注的焦点，无论是对于制造商还是消费者。 [page] （四）可扩展性和模块化在过去几年中，只有硬件和软件的可扩展性和模块化架构，以满足日益增长的需求。 鉴于对基础设施的成本和需求的压力，现在有必要对数据中心基础设施实施可扩展性和模块化设计方法。 这样的做法，例如，适用于UPS和配电系统，将使数据中心添加/禁用某一部分，不会影响另一家数据中心。 灵活的设计使托管服务提供商可以根据客户的要求添加和删除数据中心的某些部分。 为了迎合顾客的不同负载和任务的需求，也需要一个灵活的设计。 （五）灾难恢复优化和可用性从历史上看，硬件的利用率很低，虚拟化还有很长的路要走。 然而，人们关注的重点一直聚焦在如何提高生产数据中心的效率，却并未考虑灾难恢复（DR）/备份中心的问题。 因为其一直处于“关闭”或“闲置”。 现在，企业已经意识到开始对这些“闲置”的设备进行重要的投资。 并采用创新的方法，将其用于灾难恢复（DR）的基础设施。 使用灾难恢复中心作为测试、培训的趋势正在持续增长。 设计需要考虑到切换的能力，以最安全，最快捷的手段来生产。 （六）数据中心基础设施管理IT和数据中心设施管理的融合是一个现实。 大多数基础设施设备是按照IP寻址，就像IT设备已经实施了多年一样。 开发阶段的几家公司要将两种不同的环境融合在一起。 按照情景规划的IT组件和物理基础设施元素的能力，将使设计师知道计划和变化的IT环境如何影响物理环境，反之亦然。 例如，如果我们安装了特定类型的IT硬件，将对UPS和冷却系统的负载产生何种影响？避免成本不超过工程费用将实现这些产品顺利打入市场。 至关重要的是，这些因素必须在数据中心策略和设计的早期阶段充分考虑到，毕竟这些功能将对IT预算产生非常重要的影响，如果没有计划好，可能会对数据中心的计算能力和运营成本产生不利影响。 罗恩蒂尔森是Infosys信息技术有限公司可持续发展实践的首席顾问。 拥有30多年的IT从业经验，其中26年是数据中心行业相关。 对于本文亦有贡献，他曾在新的数据中心建设和现有网站的建设部署过程中担任过各项职责，致力于物理和IT基础设施的工作。 本文作者维伯哈夫巴蒂亚是Infosys信息技术有限公司和数据中心认证协会可持续发展实践的高级顾问。 拥有9年的IT从业经验，成功管理着一家数据中心，并在多个数据中心的优化和绿色IT倡议组织工作。

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、Scheduler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。

数字孪生为数据中心插上“可持续”的翅膀

为了能以更加可持续的方式运营企业，企业对数字基础设施的要求也越来越高，不止是出于成本和效率的考量，从环境的角度也是如此。

Equinix全球IBX运营工程副总裁Arno van Gennip表示：“从设计到施工再到设施管理，数字孪生正成为提高数据中心效率和减少客户碳排放的关键。”

数字孪生有助于将来自不同重点领域的数据集中到共享环境中，这使得IT、工程、财务、采购、施工团队能够在流程中，更早地 探索 和模拟性能、财务和环境等各种因素之间的权衡。设备和空间利用方面的各种效率提升，带来的直接影响就是降低能耗和减少碳排放。数字孪生还有助于提高建设和运营效率，减少浪费、降低人员配备要求和相关环境影响。

很多企业和数据中心运营商（例如Nvidia）可能会从各种结合了工程、CAD和数据中心信息管理(DCIM)功能的仿真建模工具中打造出数字孪生工作流。越来越多的DCIM厂商（例如施耐德电气）将数字孪生功能直接引入他们的工具中。达索系统和Future Facilities等厂商为数据中心提供了集成度更高的数字孪生。Nvidia等厂商也开始推出Nvidia Air这样用于优化数据中心物理和逻辑布局的新工具。

投入运营中

Equinix与Future Facilities展开合作，面向企业数据中心构建数字孪生。数字孪生可以帮助工程师确保冷却系统和连接生态系统提供所需的容量和最佳效率。工程师可以对比数据中心的预期行为和实际行为，以及能源使用的情况。

“这让我们能够深入了解有关维护和优化能源效率的各种可能性，”van Gennip说。

Equinix工程师和合作伙伴一起构建了物理数据中心的3D模型。这种数据中心孪生模型是基于各种因素建模的，例如数据中心内计算设备的容量和密度，以及冷却系统的路径。集中式数字孪生平台可以帮助工程师使用实时数据（例如功率和温度）预测预计的变更对配电、空间利用和冷却路径可能带来的影响，这些实时数据整合到现有模型中，用于进行准确的分析和预测，从而使数据中心孪生可以通过预测能源需求提高效率。

达索和很多领先的超大规模数据中心企业展开合作，设计和建造下一代数据中心。

“他们面临的最大挑战就是如何缩短项目准备时间，以跟上不断增长的需求，以及如何通过减少建设和运营期间的能源、水消耗和浪费，让数据中心更具可持续性，”达索公司架构、工程和建筑(AEC)行业销售战略总监Marty Rozmanith这样表示。

让管理更轻松

数据中心房地产投资信托公司Digital Realty的全球建筑管理优化总监Kasper Dessing认为，以前数据中心管理被分成多个孤岛，每个孤岛都专注于管理设施的某一个方面。

因此，不同领域的管理者可能无法看到更大的格局。无论是现在还是将来，在考虑设施维护的时候，这一点都尤为重要。数据中心会产生大量的数据，而人类无法很好地捕获、汇集和管理这些数据。随着数字服务变得越来越复杂，这种情况只会变得越来越糟糕。

Dessing说：“通过数字孪生，我们能够以虚拟的方式呈现设施内的各种元素和各种动态，以及在各种操作场景下实时模拟实际行为。”

Digital Realty发现，由于数据量庞大，并且不同组件之间存在相互依赖性，因此通用数据中心的运营情况还不够好。正因为如此，Digital Realty将他们的设施数字孪生和专有的人工智能和机器学习平台进行集成，分析数千个数据流，从而能够跟踪设施内的所有组件并进行实时调整，还可以对未来行为进行预测，从而展开预测性维护，节省时间和降低成本。

这种对设施和不同组件之间关系的可见性，有助于改进新的设施设计，使其更高效。不仅如此，Digital Realty还利用数字孪生和他们的人工智能平台来优化能源消耗。

Dessing说：“可持续性是我们的首要任务，优化每个设施的能耗有助于我们在降低成本的同时，减少对环境的影响。”

并非所有人都具备在决策的同时进行模拟的这一技术专长，因此，Digital Realty将一种推荐引擎集成到了他们的数字孪生平台中。

“这样就可以让更多的人使用该技术，而不必一直依赖专家。”

把碎片组合在一起

设计、建造和运营数据中心的过程中会产生大量的数据，这些数据被保存为不同的格式，存储在不同的系统中。Rozmanith说，通过适当的访问控制和变更管理来管理和组织数据，这非常有挑战性。数字孪生可以带来多个学科、不同发展水平(LOD)和多个维度的数据，这让不同利益相关者可以实时地围绕单一事实来源展开协作。那些更为复杂的数字孪生技术则结合了各种技术，使用一种集成数字孪生来模拟热、结构、电气、控制和监控、制造和组装等过程。

埃森哲云首席技术专家Teresa Tung表示：“随着我们整合更多数据和模拟来连接工程设计、施工调度和运营流程，不同的数字孪生之间的互操作性已经变成了一大挑战。”

Tung的团队正在与数据中心厂商展开合作，将数据和领域专业知识应用于分析过程中，以确定驱动假设预测所需的模拟数量和配置，他们使用领域知识图（和用于互联网搜索中的技术相同）来捕获这些需求并映射不同元素之间的关系。

施耐德战略计划总监和解决方案架构师Carsten Baumann表示，提供商越来越多地向DCIM工具中添加数字孪生功能，以便在实际实施部署之前对基础设施升级可能带来的影响进行模拟。他认为，开放标准可以简化数据中心设备和管理工具之间的集成，从而可以更轻松地将数字孪生作为日常数据中心工作流程的一部分。

下面就让我们来详细看一看，数字孪生提高设计、施工、运营和规划可持续性的19种方式：

设计

放置新服务器

“也许在数据中心行业，使用数字孪生技术带来的最大影响就是气流管理和IT设备放置问题了，”Baumann说。

部署计算、存储和网络资源的需求快速增长，随之而来的是基础设施上的巨大挑战。特定机架或者特定位置还有物理空间，并不意味着有足够的电源、接入和散热能力。

看似简单的安装部署，可能需要对电源进行重大升级或者更好的替代方案时，数字孪生就可以帮得上忙了。

增加密度

增加数据中心的设备密度，可以减少新设施对气候带来的影响。

Information Services Group(ISG)企业敏捷性总监Loren Absher表示，数字孪生有助于优化数据中心设计，改善电源、布线、冷却要求、气流甚至活动地板完整性等所有相关元素，以防止灾难性故障的发生，此外还可以为增加密度所需的物理工作流程变更提供帮助。

提高热性能

冷却是数据中心的第二大能源消耗因素，仅次于设备本身。现代数据中心的冷却系统包括冷却器、管道和HVAC设备。

数字孪生可以使用热模拟来了解冷却系统的行为并提高其性能。

Rozmanith说，有些经常将代表冷水机组数量和管道尺寸变化的设备链的1D模拟，与气流的3D计算流体动力学(CFD)分析结合起来，找到冷空气和设备冷却之间的最佳平衡，以优化能源消耗。

评估季节性影响

Techstrong Research董事总经理、联合创始人Dan Kirsch表示，数字孪生还可以帮助数据中心设计师更好地规划季节性气候变化，让设计师可以根据外部季节性气候变化的影响提前规划，以降低总体运营成本和能耗。

“数字孪生让我们可以根据客户的特定需求和现场条件进行真正的定制和优化设计，而无需进行实地实验，”Kirsch说。

创建模块化组件

达索与大型数据中心运营商展开合作，打造了可以在不同数据中心设计中重复使用的模块化组件。

Rozmanith表示，数字孪生可以帮助企业定义和配置这些模块的属性，从而通过按订单配置的方法，缩短设计、采购和安装时间，从而有助于减少新建数据中心的环境影响。

测试和验证设备

NTT全球数据中心美洲产品高级副总裁Bruno Berti表示，他们正在使用数字孪生来测试和验证设备，然后再将其部署到数据中心内。

这些新的工作流程让他们可以构建和测试电气和发电机模块，这样工程师就可以在产品投入生产之前发生任何潜在的过程故障，减少了废弃物对环境的影响并改进了风险评估，加速了新产品的开发，提高了数据中心的可靠性和弹性。此外，数字孪生还有助于安排预测性维护，降低维护成本。

优化电池性能

数据中心设备生产企业Vertiv的首席创新官Greg Ratcliff表示，数字孪生可以用于建模和设计系统，以改善电池 健康 状况和预期寿命，从而减少制造新电池带来的环境影响。在这种情况下，数字孪生可以帮助团队使用电池 健康 测量和设施详细信息，来模拟不同的设计选择，预测每个电池的 健康 状况和使用寿命。

Ratcliff表示：“如果电池组中的单个电池出现故障，那么整个电池组都会出现故障，所以监控每个电池的运行状况是至关重要的。”

评估环保型替代品

数据中心运营商可以利用数字孪生技术来评估新方法的性能、环境效益和潜在缺陷。

例如，Kao Data利用数字孪生工具来虚拟地测试和部署无制冷剂间接蒸发冷却(IEC)系统，该系统使用水蒸发代替机械系统在炎热天气冷却空气。这种方法帮助Kao Data提高了电力利用效率，减少了对环境的影响。

建筑

精简施工

数字孪生可以模拟复杂的任务、装配、设备使用和人身安全，还可以改善供应商、集成商和承包商在设计和施工生态系统中的协作，以消除流程中的摩擦。

Rozmanith说，更好地模拟和协作，可以缩短施工时间、减少问题发生、避免返工、以及减少信息请求和安全事故的数量，这帮助达索的客户将面市时间平均缩短了10-15%，减少了与施工时间较长可能带来的环境影响。

减少建筑废品

数据中心设计师正在使用数字孪生来更好地规划施工，以便工作人员可以更高效地工作，减少浪费，缩短不同施工阶段之间的时间。

Kirsch说：“通过创建数据中心的虚拟模型以及完整的材料清单，设计人员可以优化施工人员组装数据中心的每一个细节。”

这种规划方法可以减少一个团队在其他团队完成任务等候的时间。而通常来说，减少数据中心建设过程中的浪费并非易事，Kirsch说，这个过程中很多组件是无法重复使用或者回收的，最终只能进入废品填埋场。

运营

提供维护建议

数字孪生有助于确定问题的根本原因，并为快速修复提供维护建议，以减少能耗。

例如，Equinix位于阿姆斯特丹的工厂采用了一种数字孪生模型，根据模型显示，他们必须清洁冷却塔和调整风扇，以前这两项维护的能耗都要高于模型预期的水平。van Gennip表示，数字孪生让已经比较高效的数据中心IBX能源效率进一步提高了10%。

延长资产寿命

达索的虚拟数字孪生可以将人工智能和机器学习算法的操作数据情境化，用于改进预测性维护。Rozmanith说，这延长了设备的使用寿命，从而减少了电子废品。而且，虚拟孪生还可以通过提高冷却和电力系统的效率来优化能源和水的使用。

提高维护和维修效率

数字孪生可以对维护、维修和翻新所需的所有信息访问进行简化，包括访问文档、用户手册、维护手册、材料供应商信息和备件清单等信息。Vertiv定制空气处理和模块化解决方案副总裁Lorenz Hofmann表示，这可以节省时间和减少工作量，从而减少二氧化碳的排放量。

数据中心流程自动化

流程挖掘功能的改进，可以帮助数据中心领导者了解他们的团队如何与应用进行交互，并对数据中心环境的变化做出反应。

ABBYY流程智能高级总监Ryan Raiker表示，使用数字孪生理解和记录程序，有助于数据中心团队发现候选的自动化方法，还可以实施不同的协议，以便在故障实际发生时采取行动，确保数据中心正常运行并减少故障和浪费的发生。

改善托管服务提供商和企业之间的协作

托管数据中心可以让多个企业共享同一个数据中心，但是当企业客户决定安装新设备的事后，可能会对周边其他企业的设备产生电力、热量和重量上的影响。

法国Thésée DataCenter与Future Forward展开合作，在云中部署每个设施的数字孪生，这种数字孪生让客户能够通过Web服务端模拟他们自己或者附近设备预期变更可能带来的影响，从而有助于Thésée的工程师与客户展开协作，提高他们的数据中心空间使用率，减少建设新数据中心的需求。

规划

确保满足合规性要求

NTT正在研究通过数据孪生帮助企业收集与业务相关的数据，并对这些数据实施标准化。数据孪生将企业数据源及其相互关系复制为标准格式，为分析和报告提供一个集中的位置。

NTT Data Services SMART解决方案副总裁Bennett Indart表示，这将有助于提供数据中心在实现可持续发展目标方面取得的进展，以及发现新的机会进行改善。

改善财务决策

NTT公司的Berti表示，NTT已经开始把财务数据整合到他们的数字孪生中，这有助于NTT在计划过程中使用实时数据和高级分析功能来审查材料和人工成本。

此外，这还有助于确定调整制造价值链从财务方面看是否合理，以及预期结果是否会降低数据中心的运营成本。

评估数据中心迁移带来的影响

埃森哲与卡内基梅隆大学合作开发了一个名为myNav Green Cloud Advisor的数字孪生模型，该模型让企业可以衡量数据中心和云提供商之间迁移的可持续性影响。

埃森哲的Tung表示，该项目最开始是一个数字孪生，以当前数据中心的能源消耗、计算要求和可持续发展目标为基准，让企业可以规划和对比各种云解决方案，包括碳排放目标、位置、能源和向清洁能源过渡的准备情况。

了解实质性的影响

Kirsch说，在建设完成之前，通常很难知道数据中心内的实际材料清单。在数据中心建设期间，团队会遇到各种可能需要偏离最初设计的情况。设计团队可以使用数字孪生规划所有现场条件，并指定所需的材料。

Kirsch说：“通过制定准确的材料清单，数据中心创建者和最终用户可以在施工开始之前就充分地了解需要使用的材料，以及对整体可持续性目标的影响。”

数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对？

整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济2.0下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。

传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。

综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。

企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。

企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。

总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。

麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达22.58亿元，占GDP比重达30.3%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。

数字经济2.0下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。

目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！

大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。

中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网，操作性差，网络安全，等问题和困难！

因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！

愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！

“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。

那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。

以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：

01核心业务数字化管理

鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。

02 打造IT与OT融合的数字工厂

IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。

03 服务化转型

当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。

04从智能设备到智能柔性设备

随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。

2021中国“智造”数字化转型峰会

直播短视频信息服务

①.工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。

②.工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。

有益效果

各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，电影，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。

与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。

以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。

数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。

4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。

目前，浪潮M6服务器完成了和VMware最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。

数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。

随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。

但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。

一、数字化经济的新趋势

1、产业跨界业务

跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。

从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。

2、平台高度垄断+品牌跨界合作

数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。

借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。

行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。

比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。

如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。

3、产品进化+广告进化

薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。

KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。

广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。

4、创始人的改变

企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。

二、消费者变懒

1、不做饭的吃货

90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：

①、越来越宅

②、越来越懒

③、忙于工作没有时间 比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。

最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。

2、不去菜市场的大妈

疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。

社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。

加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。

来个总结：

1、不破不立

一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。

企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。

不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。

2、即刻行动

怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。

互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。

数据安全怎么做有保障？

保持网络安全，保障资产不受网络攻击的影响。 没有智能卡或没有通过生物识别身份验证扫描，任何人都无法进入数据中心。 对进出数据中心的审计跟踪。 对警告进行编程，可以通知团队是否存在安全漏洞。 数据中心的安全性取决于保护层面，大多数数据中心在应用防御层保护虚拟访问和物理边界方面做得非常出色。 但是数据中心内运行的设备物理安全性如何呢?驻留在机柜中的服务器是否受到物理访问保护?如果机柜没有上锁，那么就像于在家里将贵重财物随意放置而没有锁入保险柜一样。 如何保障数据安全如何保障数据安全数据中心的物理安全曾几何时，只需在机房入口处通过采用安全、可审核的访问控制来管理对数据中心的访问就足够了。 只要能够确保没有未经授权的人员不能访问组织敏感数字基础设施，并且只要能够向审核人员提供这些合理安全措施的证据就可以了。 数据中心需要满足不断升级的监管要求，例如HIPAA、SOX、PCI DSS 3.2和SSAE 16等法规要求数据中心敏感系统和数据受其自身特定保护。 然后是应对组织内部的风险。 内部威胁(包括人为错误)仍然是造成数据中心停机的主要原因之一。 为了帮助消除内部威胁，需要受信任的用户只能访问有权使用的特定机柜。 现在数据中心大部分的安全措施都只是关注人员的出入，但不一定关注和跟踪人员在进入数据中心内部初始安全层之后发生的事情。 因此，只是确保授权人员进入数据中心已经不够了。 组织必须跟踪和监控他们对特定敏感系统的访问权限，并确保他们对特定区域拥有正确的权限。 并且，组织必须能够提供广泛的审计跟踪，了解谁在何时这些系统，以及每次都做了什么事情。 作为回应，数据中心正在采用多种方法来提升机架级物理安全性和合规性：可以远程管理电子机柜锁，以便使用企业安全策略和/或临时管理在适当的人员和正确的系统之间映射适当的权限。 近距离卡片身份验证，使授权人员可以轻松快速访问获得授权的机柜或机架。 机架内部署可捕获实时视频和照片摄像头，并自动标记相关数据(时间、日期、用户ID、系统数据、操作等)，以便进行审计文档和取证。 与DCIM和/或其他出入系统和楼宇控制系统集成，以促进单点控制，并轻松整合所有与安全/合规相关的审计跟踪。 加密和检测安全措施，以确保获得机架级安全保护和审计系统的完整性。 实时警告/警报，通知适当的当事人需要立即关注的事件。 同样重要的是，工作人员需要认识到其机架级控件的重要性，它们是数据中心基础设施管理工作流程的一部分。 提供SIEM分析和取证，支持向组织的内部和外部审计人员提供合规性文档。 它们甚至可以在其他过程中发挥作用，例如捕获和分析基于活动的数据中心成本。 机架级工具应与各种相关硬件和软件很好地集成。 机架级管理中的各种利益相关者(从一线技术人员到外部监管机构)必须对通过这些集成提供的数据和控制保持高度的信心。 因此，除了从技术角度上有效地将机架级工具集成到更广泛的安全性和合规性流程之外，组织还必须确保技术和非技术利益相关者了解这些集成如何帮助他们完成各自的工作。 在理想情况下，新机柜控件的安装应该很容易地用现有机柜锁进行改进，并与现有机架基础设施(如PDU)即插即用，以便可以利用现有数据中心基础设施，这将消除安装单独安全系统的成本、电缆和网络布线。 当然，组织需要的软件可与其现有的DCIM应用程序、资产跟踪系统、LDAP/AD目录服务等配合使用，以便共享数据。 例如，用于构建访问的感应卡系统使用的ID徽章凭证可用于建立直至机柜级别的访问权限。 企业无需对数据中心机柜或机架进行全面改造，即可进行更好的机架级控制和审计。 选择附件的良好试验计划可以为组织提供所需的实际操作，以确保在准备执行更完整的部署时取得成功。

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