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安全与流计算解决方案

近年来,随着测绘信息化工作的不断发展,多半数据处理在计算机的协助下快速完成,大量涉密信息存放于计算机硬盘的各个角落,且图纸实现共享。而电子文档在方便共享的同时也使得泄密变得容易,难以得到有效控制。

● 应采用约定通信会话方式的方法保证通信过程中数据的完整性。

● 应采用密码技术保证通信过程中数据的完整性。

● 在通信双方建立连接之前,应用系统应利用密码技术进行会话初始化验证

● 应对通信过程中的整个报文或会话过程进行加密。

数据安全问题剖析

随着计算机网络技术的发展和业务扩展的需要,很多中小型企业开通了远程联网和远程业务,从局域网发展到广域网,因而很容易受到社会上黑客的攻击和恶性病毒的感染,加上网络环境硬件本身的可靠性和操作人员的差异性,企业网络的安全运行已引起公司领导的极大关注。

流计算

一种被设计来处理无穷数据集的数据处理系统引擎。仅此而已。考虑到完整性,需要强调的是这个定义不仅包含了真正的流计算实现,也包括微批处理的实现。

无穷数据

一种持续生成,本质上是无穷尽的数据集。它经常会被称为“流数据”。然而,用流和批次来定义数据集的时候就有问题了,因为如前所述,这就意味着用处理数据的引擎的类型来定义数据的类型。

无穷数据处理

一种发展中的数据处理模式,应用于前面所说的无穷数据类型。尽管我本人也喜欢使用流式计算来代表这种类型的数据处理方式,但是在本文这个环境里,这个说法是误导的。

低延迟,近似和/或推测性结果

这些结果和流处理引擎经常关联在一起。批处理系统传统上不是设计来处理低延迟或推测性结果这个事实仅仅是一个历史产物,并无它意。

大数据流式计算

大数据计算主要有批量计算和流式计算两种形态,目前,关于大数据批量计算系统的研究和讨论相对充分,而如何构建低延迟、高吞吐且持续可靠运行的大数据流式计算系统是当前亟待解决的问题且研究成果和实践经验相对较少.总结了典型应用领域中流式大数据所呈现出的实时性、易失性、突发性、无序性、无限性等特征,给出了理想的大数据流式计算系统在系统结构、数据传输、应用接口、高可用技术等方面应该具有的关键技术特征,论述并对比了已有的大数据流式计算系统的典型实例,最后阐述了大数据流式计算系统在可伸缩性、系统容错、状态一致性、负载均衡、数据吞吐量等方面所面临的技术挑战.