在当今快节奏的数字环境中，企业越来越多地转向云计算来满足其IT需求。云计算提供了按需可扩展性、成本节约和简化管理等众多优势。优化云环境以实现最佳性能、成本和安全性需要精心制定和执行的策略。
优化性能
- 选择正确的云提供商：根据您的特定需求选择提供所需资源和功能的供应商。
- 设计优化架构：规划您的应用程序和服务以利用云的分布式和弹性特性。
- 使用负载均衡和自动扩展：确保您的应用程序能够处理流量高峰，并在需求降低时释放资源。
- 优化数据库性能：选择针对云环境优化的数据库服务，并实施适当的索引和缓存策略。
- 监控和故障排除：定期监控您的云环境，以识别性能瓶颈并快速解决问题。
优化成本
- 采用弹性计算：选择按使用量付费的定价模型，仅在需要时使用和支付资源。
- 优化资源利用率：分析您的资源使用模式，并根据需求调整实例大小和数量。
- 利用自动化：实施自动化脚本和工具来优化资源分配和成本管理。
- 探索供应商折扣和激励措施：利用云提供商提供的优惠，例如长期合同折扣和预留实例。
- 不断审查和优化：定期审查您的云支出并寻找进一步节省成本的机会。
优化安全性
- 实施身份和访问管理（IAM）：定义角色和权限，以确保只有授权用户才能访问您的云资源。
- 使用加密：保护传输中和静止中的数据免遭未经授权的访问。
- 实施网络安全措施：设置防火墙和入侵检测系统，以保护您的环境免受网络攻击。
- 进行定期安全审计：评估您的云环境的安全性态势，并识别并解决任何漏洞。
- 采用零信任模型：假定所有网络都受到威胁，并要求所有用户和设备在访问资源之前进行验证。
云管理机制
- 云管理平台（CMP）：提供集中式界面来管理和优化云环境，包括性能、成本和安全。
- 自动化工具：自动化云资源的配置、管理和优化任务，从而节省时间和提高效率。
- 监控和分析工具：提供对云环境的实时洞察，使您能够识别和解决问题，并优化性能和成本。
- 合规性管理工具：帮助组织满足特定的合规性要求，例如GDPR和ISO 27001。
- 云成本管理工具：提供详细的云支出信息，并帮助企业优化成本。
结论
通过实施优化性能、成本和安全性的云管理策略，企业可以充分利用云计算的优势，同时最大限度地降低风险。通过结合最佳实践和适当的云管理机制，组织可以创建一个高效、经济且安全的云环境，满足其不断发展的IT需求。
剥开“洋葱模型”，细数云上安全合规机制构筑始末
本文深入剖析亚马逊云科技构建的云上安全堡垒，解构其三大安全理念，以期为读者揭示云上安全合规机制构筑的全过程。
在数字化转型加速的背景下，上云成为大势所趋，但安全合规问题也随之凸显。
亚马逊云科技作为全球云计算领军者，其在云上安全领域的实践与经验，为众多企业提供了宝贵借鉴。
一、上云安全体验：云平台的升级优势与自建数据中心相比，上云为企业的安全体验带来了显著提升。
云平台通过自动化、可视化、成本控制和合规效率的提升，为企业提供了多方面优势。
自动化层面，云端安全服务的集成度高，简化了数据整合，增强了自动化能力。
可视化方面，统一的日志平台、身份管理与API实现了一站式安全监控。
成本方面，云服务按需付费，提供更具灵活性的成本控制。
合规性上，云平台能自动执行合规任务，且企业能继承云平台的基础架构合规认证，参考最佳实践，简化安全合规建设。
二、云平台安全合规：全球用户信赖的基础亚马逊云科技在全球范围内，为数百万用户提供安全可靠的云服务，涵盖金融、电信等受监管行业。
其安全合规体系主要体现在基础设施安全、云服务安全、客户数据控制、安全标准与合规认证四大方面，确保了自身安全合规的同时，满足全球监管要求。
基础设施安全确保了基础架构的稳定性和安全性；云服务安全强调服务安全与自动化执行；客户数据控制确保数据的自主权和完整性；安全标准与合规认证则覆盖全球监管要求，让企业安心上云。
三、应对数据保护法律：全球视角下的安全合规全球132个国家和地区已制定数据保护和隐私法规。
亚马逊云科技通过实施多层安全措施，如访问控制、日志管理、数据加密及定期安全评估，帮助企业应对数据保护法律要求。
通过Amazon GuardDuty等服务，实现自动化威胁检测与响应，确保数据安全。
四、亚马逊云科技三大安全理念：自动化、主动设计、多层防护亚马逊云科技提出三大安全理念，旨在构建全面、高效、智能的安全体系。
利用事件驱动型架构自动化防护，主动设计安全策略而非被动响应，以及构建多层安全防护体系，分别从自动化、主动设计、多层防护三个维度，帮助企业构建云上安全能力。
结语1. 在云安全领域，云平台自身安全合规成为用户关注的核心。
企业应全面了解云平台的安全机制与合规认证，确保选择的安全可信平台。
2. 对于跨国企业，云平台服务商的全球化能力至关重要。
亚马逊云科技凭借其全球基础设施与合作伙伴网络，能够满足企业全球合规需求。
3. 面对复杂多变的云安全场景，企业需灵活运用云服务提供商的安全理念与策略。
亚马逊云科技的三大安全理念，为企业提供了兼顾安全与业务创新的实施路径。
企业数字化建设最佳实践“全景图”
新冠疫情加速了全球进入数据资产化时代的步伐，中国的企业面临企业数字化转型的新机遇，对于创业者来说，如何把握疫情之下的全球产业重构趋势，重塑企业核心竞争力就显得尤为重要。
而且，直接掌握企业命脉的企业管理者，对于数字化转型都持认同态度，希望通过数字化转型推动企业服务能力、提高客户体验。
但企业的数字化转型之路，也不是一蹴而就的，从IT角度来讲，企业需要基于IT技术提供的支持，让业务和技术产生真正的交互，企业掌握建设和使用技术的能力。
另一方面，数据已经成为企业最重要的资产，搭建数字化平台，将可以有效利用数据为企业持续创造价值。
对于转型中的企业来说，该如何去做选择呢？近日，袋鼠云战略副总裁张旭就结合自己多年的实践经验，总结出了企业数字化建设最佳实践“全景图，剖析了企业在数字化过程中的具体实施路径。
企业数字化建设全景展示
自企业注重数字化之后，会发现有很多企业都是从传统BI转过来，或者从各种数据开始，搭建好技术或者产品就开始了。
但是，企业数字化建设是一个非常庞大的体系，涉及到顶层设计、咨询规划、技术设施、数据运营等。
甚至有很多企业，尽管认识到了数据价值，投入了大量的人力和资金，但是效果却甚微。
从这一角度出发，如果企业要做数据中台的话，还是应该让咨询先行，做好数据化的顶层设计和咨询规划，然后就数据平台化、数据资产化、数据服务化，一直到数据价值化，这些是一个企业数字化建设的主航道，最终一定要去实现业务价值。
而数据运营、组织保障层面，包括数据资产管理、数据治理、数据安全与标准等等，应该为主航道让行。
当然，做数字化少不了基础设施，无论是咨询还是数据价值化等，每一步都需要相对好的工具去支撑，一方面可以提升效率，一方面也可以将产品固定下来。
因此，企业在数字化建设路径规划时，应该分清主要内容和辅助内容，才能起到事半功倍的效果。
企业数字化建设全景图
1、 数字化咨询
数字化咨询的第一步，应该是做企业数据化价值建设的调研报告，对企业有一个客观全面的了解。
具体来看，在做业务调研时，可以了解业务流程和业务场景，了解各个岗位对数据的需求。
接下来，需要做的是信息化调研，可以了解企业当前的信息化建设情况以及服务厂商，而且信息化是数据化的前提，数据化的建设也会反向推动信息化的提升，所以要做好信息化调研。
最后，是数字化调研，可以了解企业的数据化架构、内容、成果。
如今，其实很多企业早就已经开始数字化的沉淀，但是现在需要共同去管理，因此还需要做一个数字化情况的整体评估，找到当前数据化的问题点和薄弱点，如企业资金的投入力量够不够、组织保障情况如何、整体框架等等。
在把现状摸清楚之后，接下来的第二步，就是要做企业数据应用的规划，也是回答数字化的价值所在。
《数据资产管理实践白皮书（4.0版）》里是这么写的，数字的价值当前没有一个人能说得清楚，甚至当下看到的价值，有可能是冰山一角。
尽管未来也许会如上所说，但是当下我们能做的就是，把企业中数据应用的场景和数据应用的可能性进行梳理，便于企业领导决策。
在这一层面，首先要做的是梳理清楚企业的业务架构，对企业进行全面调研，客观描述企业架构，作为数据应用规划的前提和依据。
然后，进行数据应用场景的规划，了解企业与数据应用，可以服务哪些岗位和场景，帮助各个岗位解决哪些问题。
有了数据应用规划，接下来可以将数据应用场景层层拆解，细分到指标及标签粒度，依据企业业务场景进行标准指标及报表体系构建，从而建立管理及维护机制，确保数据权威性和内部一致性。
通过这几个维度的搭建后，最后就是把企业数据应用的规划做一个优先顺序排序，确定实施优先级及行动路线。
这样的话，就可以判断企业可以先做什么，再做什么。
之所以这样做，就是可以推动企业做一个至少两到三年的规划，体现数字化建设的价值。
2、数据平台化
第二部分是数据平台化，首先要做的，就是平台的选型标准与策略，主要分为五点：
第一，产品选型，包括数据库、数据仓库、开源大数据组建、大数据开发平台目前在数字化上，除了互联网行业，最超前的就属银行业。
目前，很多银行前几年就已经选取了数仓，也有大数据，二者并存于企业中，但这是有一定问题的，做不了实时计算。
因此企业需要选择适合自己业务价值的产品。
第二，上云方案的选择。
企业应该选择公有云还是私有云，或者是混合云，这个是需要注意的。
第三，如何与原有的体系进行融合。
对于传统企业来说，原有的数据仓库属于原有资产，但不能因为上新设施就将原来的设施全部推翻，要学会融合。
第四，数据互通的问题，也就是数据如何融合、数据如何互通，这也是很重要的一点。
第五，就是升级方案的选择。
企业如果上新了一堆东西，但是之后无法策划下来，那就是问题了。
因此，企业要对现有技术方案做一个完整的技术选型报告，解决掉上述五点问题。
在选择完平台之后，接下来要做的是数据资源的盘点和汇聚。
对于企业来说，首先是要对所有的信息化系统等结构化数据进行摸排，了解企业真正可以使用的有多少，然后有多少需要上平台，尽管前期投入会很大，工期长，但是整体效益高。
最后，还有一种就是搭建中台投入大量人力和物力，将所有系统都放置其中。
但是现在基本上是按照业务领域去选择，比如营销、物流、供应链等等，即能满足当前需求又能兼顾部分未来发展，在需要扩展时相对方便，综合投入产出也会很高。
3、数据资产化
数据资产，近几年已经得到相对广泛的认可，未来数据资产一定会纳入财务体系，成为企业的无形资产。从这个角度出发，该如何看待数据资产呢？
第一，它可以汇聚全域数据；第二，可以构建可扩展的数据仓库模型，相对比较灵活多变；第三，可以搭建完善的数据开发标准和规范；最后，奠定数据资产的基础，支撑数据应用建设。
现在，我们最看重的就是最后一步，通过模型可以进行论证。
在实际的观察中，我们发现，健壮的数据资产商，可以降低应用开发50%的成本，提升50%的开发效率，百分之百提升复杂数据程序的成功率。
在数据资产的价值上，很多企业都觉得很重要，但是在实践过程中只多了一个最小的成本方案，其实应该把数据资产层建起来，这样当出现二十个、五十个甚至一百个数据应用的时候，就能体现其价值了。
另外，还要强调的三点：第一，需要让老板清楚数据资产，做到可视的感觉；第二，要学会管理，对于数据资产的上线下线要配合起来；第三，把数据应用支撑做好，有一个可变现的过程。
做到了这三点，也就可以让数据资产真正成为企业未来的核心资产管理范畴。
4、数据服务化
数据服务化的流程，在业务端产生了众多的零散数据，分布在各个库里或者是文件里，并没有形成企业的数据资产，也没有数据服务，直接就是数据应用。
但如今，我们强调数据资产和数据服务，就会把大量的数据资产编排成可用的数据应用服务，导入很多隐形的东西，比如数据API、标签引擎、可视化分析大屏等等产品，将大量引擎的Deon关系放到数据服务层。
当我们去做数据应用的时候，就是对服务层的高效利用，就可以把这一层做的更加 健康 ，以此来支撑数据应用。
总结来说，数据服务化是数据资产变现的过程，数据中台不但要承载数据资产，更要承担大量在数据资产中的开发和加工工作，把数据资产提炼成为业务需要的和可以使用的数据，同时将这些数据以数据服务的形式直接提供也业务人员，或者间接的提供给应用系统来使用。
5、数据价值化
数据价值化是一个变现的过程，由于数据平台化、数据资产化、数据服务化的完整构建，数据应用得以在企业内部低成本、高效率的构建和试错，数据化应用数量大幅增长，最终输送到企业的各个层级、各个岗位和各种业务场景，从提升营收、降低成本、控制业务风险，提高业务效率，创新业务模式等多方面实现数据价值。
以鞋服企业李宁为例，在其每个店里都有一个岗位叫买手，决定店内的采购资金的使用。
假设一个买手有100万资金，如何去分配购买鞋服的比例，购买的鞋子中的品类如何选择，这个角色就需要根据市场的敏锐度去判断，岗位在门店就很关键。
如果这个角色做不好，就会出现物品滞销，库存很多需要打折，或者早早卖完等情况。
针对李宁这种情况，袋鼠云当时去做了智能组货的配置，通过对店周围的人群、销量进行分析，把这个东西打印出来给到买手，发现准确度超过了80%的买手的感觉判断。
最后呈现的效果看到销量或者利润都有相对明显的提升，这其实就是数据的价值。
6、数据化运营与保障贯穿始终
最后要特别强调的是数据化的运营和保障。
我们发现，数据供应链中的主流程中，每一个环节都需要去做保障。
今天主要说的是数据组织，在很多的项目中遇到一个问题，就是袋鼠云本身比较偏技术，但后来发现应该相对重视组织管理。
比如，阿里在做数据中台组织的时候，就把所有TO B相关的数据人员、数据分析师、数据开发，通通抽调到数据中台来，业务部门只负责提需求，随后就会有一个专门的人来业务部门对接。
在做完之后，把数据应用的结果反馈给业务部门，业务的价值高低，由业务部门来判断，而数据生产部门只负责实现。
因此，我们建议，企业在数字化组织上一定有分工，技术部门去构建健壮的平台，业务部门负责业务价值。
如果企业的数据应用还是相互独立的，业务部门也是自己做自己的，就会产生很多阻碍，不利于发挥数据应用的最大价值。
因此，企业在数字化进程中，一定要让数据化运营与保障贯穿始终，才能最大程度的保证企业数字化转型的成功！
实时数仓构建新思路，NineData数据复制技术详解
在数据和云的时代，企业面临诸多数字化挑战。
以阿里云数据库中台负责人、资深技术专家陈长城（天羽）为首的玖章算术团队，推出了NineData云原生智能数据管理平台，以应对多云和混合云环境下的复杂数据管理需求。
此平台旨在助力企业快速开展数据分析业务，构建基于实时数据的未来企业智能化数据管理解决方案。
NineData构建了一个强大的生态系统，通过统一的IaaS接口层，对接各种数据源，提供数据备份、数据复制、数据对比和SQL开发等核心功能。
这些功能与企业数据库、搜索、消息队列、数仓等数字系统紧密联动，帮助企业保护数据资产，灵活构建多云和混合云基础设施，统一安全管理，提升数据库开发效率。
在SQL开发方面，NineData提供了一种统一数据访问规范的最佳实践产品化方案，为企业内外部所有开发者提供了高效便捷的访问体验。
它通过统一数据源对接、设计任务流和审批流、安全规则配置、权限管理和操作审计、SSO支持等基础组件，实现数据实例、库、表与账号角色、操作类型的统一管理，内置稳定性和安全最佳实践，包括数据库访问权限管理、变更管理、敏感数据管理、数据导入导出等功能。
NineData在数据复制场景中，致力于解决多数据源、多云数据打通、跨地域长周期复制等问题。
该平台提供支持13种数据源的单双向链路，具备强劲复制性能和完善的数据对比功能，能够帮助企业最大化数据价值。
NineData平台整体架构基于多云和多源能力，通过灵活的云原生架构、容器化弹性拉起、网络架构等，实现了对多云或混合云场景的统一管理。
在多云角度，NineData支持专属集群，企业可以独享资源，实现数据内部闭环，提高数据安全性和worker执行效率。
同时，NineData作为云原生的SAAS产品，具备按需拉起、弹性伸缩的能力，以及针对网络安全的数据库网关设计，确保数据传输安全。
在多源方面，NineData设计了统一数据源接入层，支持对各种数据源的统一接入和管理，实现一次接入，所有功能可用。
NineData在产品设计中注重安全，包括数据传输加密、运维白屏、操作审计等，通过内部测试和三方审计等多方位手段保护数据安全。
NineData数据复制链路拓扑通过预检查、结构复制和全量/增量数据抓取与写入，确保高效稳定的数据同步。
核心特性包括吞吐能力优化、低延时设计、一致性和DDL变更同步一致性、可扩展性加速实时数仓构建、高可用机制、可观测可干预能力。
在吞吐能力优化方面，NineData通过表内并发能力增强、目标库写入优化、内存优化等策略，实现高效数据处理。
在低延时特性上，NineData通过通道性能优化、通道管理层设计、异常情况应对策略等手段，确保数据传输的快速和稳定。
数据一致性方面，NineData构建了事务一致性能力，确保数据在复制过程中保持一致性。
在DDL变更同步一致性上，NineData实现了一种高效的数据解析和版本控制策略，确保结构变更的一致性。
数据对比功能为用户提供全面的数据质量保障。
NineData在可扩展性方面，支持快速新增数据源，通过结构和数据类型转换的快速支持，实现高效产品化。
NineData在SelectDB和ClickHouse的支持上，实现了结构复制、数据复制、数据处理和性能优化等功能，满足复杂的数据复制需求。
高可用机制包括节点容灾、任务鲁棒性、断点续传等策略，确保数据复制过程的稳定性和可靠性。
NineData具备可观测性与可干预能力，包括实时监控和异常处理功能，确保任务状态的透明化和问题快速解决。
典型用户案例包括国资云客户、跨境电商企业、大型地产企业等，NineData为这些客户提供统一数据管理、跨云数据实时传输、智能数据开发等功能，提升数据使用安全性和效率。
通过采用先进技术和智能策略，NineData致力于为客户提供稳定、智能的数据库服务，帮助企业快速构建统一的数据管理平台，实现数据驱动的智能化升级。
