基于大数据平台敏感数据流转全生命周期监控的研究与应用

面对高速发展的互联网时代,信息、传统的数据管理方式已经无法满足复杂流转场景下的安全需求.因此运营商急迫需要对组织内的数据进行梳理,并以此为基础建立一套完整的数据生命流程控制体系.通过对组织内敏感数据的存储、流转、访问等场景进行分析和梳理,发现其中存在的安全隐患,从而实现对组织内敏感数据安全的综合防护.

大数据环境下运营商敏感数据加解密策略实践

大数据给通信行业带来新的发展机遇,同时大数据安全也带来了很多的困扰,出现后台系统安全防护级别滞后于业务发展局面.针对大数据新技术特点和业务新形态应用,提出一种大数据平台下敏感数据加解密策略.基于对称AES加解密算法最优化实现的双模式加密,确保去隐私化且不影响系统性能,同时实现根据需求调用特定算法进行动态解密,满足不同业务场景使用.使得企业大数据前后台均在安全、隐私保护下对内、对外发挥更大的价值.

大数据平台安全基线核查

近年来，中国移动在大数据需求上呈爆发式增长，原有经分系统技术架构与支撑模式亟待突破，需要构建适应“互联网＋”发展的、数据跨域整合的、架构充分开放的以及技术先进的大数据平台。目前南方基地已启动了系统重构，

解决Xen虚拟机IO性能问题

我司私有云虚拟化资源池承载了企业邮箱、认证平台等多个重要业务。2017年底邮件应用部署前对虚拟机IO性能压测,发现虚拟机挂载的分布式文件系统存储IO性能不足。维护小组对虚拟机至存储的整条链路细致的测试和分析,定位问题在虚拟化架构中虚拟设备模型下的I/O机制策略与业务场景不匹配。针对业务特性,精细化修改I/O环大小、特权虚机(Dom0)配置、队列深度等参数。调优后,业务虚拟机IO性能提升30%。本文总结的调优经验可推广至全网,提升虚拟化的IO密集型服务能力。