数据治理的云端变革：拥抱云服务器的优势 (数据治理的云服务包括)

引言

数据治理是现代企业的一项至关重要的实践，它能够确保数据的准确性、一致性和安全性。随着云

云服务提供元数据管理工具，使企业能够存储、维护和管理有关其数据的结构和语义的信息。这对于理解数据的含义、构建数据目录并发现数据关系至关重要。

3. 数据安全和合规性

云服务提供广泛的数据安全和合规性服务，例如访问控制、数据加密、审计跟踪和灾难恢复。这些服务帮助企业保护数据免受未经授权的访问、确保合规性和降低风险。

4. 数据治理工作流

云服务可以自动化数据治理流程，例如数据质量验证、数据一致性检查和数据生命周期管理。这有助于提高效率并减少人为错误。

利用云服务器进行数据治理的建议

为了充分利用云服务器进行数据治理，企业应考虑以下建议：

1. 评估业务需求

在迁移到云服务器之前，企业应评估其特定的数据治理需求和目标。这将帮助确定最适合业务的云服务和功能。

2. 选择合适的云服务提供商

企业应选择提供广泛的数据治理服务、强大安全措施和出色客户支持的云服务提供商。

3. 分阶段迁移

企业应分阶段迁移到云服务器，以最大程度地减少中断并确保平滑过渡。从较小的试点项目开始，并随着时间的推移逐步迁移更多数据和流程。

4. 建立治理框架

企业应建立明确的数据治理框架，详细说明角色、职责、流程和技术。这将确保数据治理活动得到一致的管理和实施。

5. 持续监控和优化

企业应持续监控其数据治理流程并根据需要进行优化。这将确保流程保持有效并满足不断变化的业务需求。

结论

拥抱云服务器可以为数据治理带来重大优势。可扩展性、成本效益、数据安全和集成功能使企业能够提高流程效率、降低成本并改善数据质量。通过仔细评估需求、选择合适的云服务提供商并逐步迁移，企业可以充分利用云端数据治理的优势。

数据治理三个阶段是什么？

数据治理的三个主要阶段包括：1. 信息梳理与资产构建：此阶段涉及创建企业的数据资产库。

关键任务是明确企业的数据模型和数据关系，并从业务和技术等多个视角构建数据视图，以便为后续的数据管理奠定基础。

2. 管理流程建立与数据质量提升：在第二个阶段，企业需要制定数据管理流程并确保数据标准的实施，以此来提高数据的整体质量。

这包括识别和解决数据质量问题，并确保数据标准的有效执行。

3. 价值实现与用户支持：该阶段专注于直接向企业用户交付价值。

基于前两个阶段的工作，提供便捷的数据获取途径，使用户能够轻松使用数据，从而提高工作效率。

4. 数据价值挖掘：在数据治理的最终阶段，企业通过分析多种数据源，建立企业知识图谱，从而实现数据的深层次价值挖掘。

这要求企业持续优化数据管理，确保数据治理目标的实现，并最大限度地发挥数据的价值。

数据治理的实施并非仅限于企业的一个部门，而是需要IT和业务部门之间的持续协作。

这种跨部门的合作伙伴关系对于改善数据可靠性和质量至关重要，它支持关键业务计划，并确保遵守相关法规。

Informatica提供的企业级数据治理解决方案，无论是在本地还是在云端，都能满足不同数据环境下的业务和IT需求。

Informatica Axon是一个端到端智能数据治理解决方案，它通过整合员工、流程和系统，促进战略业务成果的实现，而Axon Data Governance则作为协作中心，支持数据治理计划的顺利执行。

阿里云区块链什么框架？

区块链技术框架有哪些？

当前主流的区块链架构包含六个层级：网络层、数据层、共识层、激励层、合约层和应用层。

图中将数据层和网络层的位置进行了对调，主要用途将在下一节中详述。

网络层：区块链网络本质是一个P2P（Peer-to-peer点对点）的网络，网络中的资源和服务分散在所有节点上，信息的传输和服务的实现都直接在节点之间进行，可以无需中间环节和服务器的介入。

每一个节点既接收信息，也产生信息，节点之间通过维护一个共同的区块链来同步信息，当一个节点创造出新的区块后便以广播的形式通知其他节点，其他节点收到信息后对该区块进行验证，并在该区块的基础上去创建新的区块，从而达到全网共同维护一个底层账本的作用。

所以网络层会涉及到P2P网络，传播机制，验证机制等的设计，显而易见，这些设计都能影响到区块信息的确认速度，网络层可以作为区块链技术可扩展方案中的一个研究方向；

数据层：区块链的底层数据是一个区块+链表的数据结构，它包括数据区块、链式结构、时间戳、哈希函数、Merkle树、非对称加密等设计。

其中数据区块、链式结构都可作为区块链技术可扩展方案对数据层研究时的改进方向。

共识层：它是让高度分散的节点对区块数据的有效性达到快速共识的基础，主要的共识机制有POW（ProofOfWork工作量证明机制），POS（ProofofStake权益证明机制），DPOS（DelegatedProofofStake委托权益证明机制）和PBFT（PracticalByzantineFaultTolerance实用拜占庭容错）等，它们一直是区块链技术可扩展方案中的重头戏。

激励层：它是大家常说的挖矿机制，用来设计一定的经济激励模型，鼓励节点来参与区块链的安全验证工作，包括发行机制，分配机制的设计等。

这个层级的改进貌似与区块链可扩展并无直接联系。

合约层：主要是指各种脚本代码、算法机制以及智能合约等。

第一代区块链严格讲这一层是缺失的，所以它们只能进行交易，而无法用于其他的领域或是进行其他的逻辑处理，合约层的出现，使得在其他领域使用区块链成为了现实，以太坊中这部分包括了EVM(以太坊虚拟机)和智能合约两部分。

这个层级的改进貌似给区块链可扩展提供了潜在的新方向，但结构上来看貌似并无直接联系

应用层：它是区块链的展示层，包括各种应用场景和案例。

如以太坊使用的是truffle和web3-js.区块链的应用层可以是移动端，web端，或是是融合进现有的服务器，把当前的业务服务器当成应用层。

这个层级的改进貌似也给区块链可扩展提供了潜在的新方向，但结构上来看貌似并无直接联系。

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聊聊BasS-区块链即服务

1.什么是Bass

行业发展的趋势与挑战?

1.什么是Bass？

1.1定义：BassBlockchainasservice，区块链即服务。

即根据需求为开发者、创业者提供一站式的区块链服务。

BasS是云计算与区块链技术结合的方式之一。

一种是区块链在云上，一种是区块链在云里。

即区块链Bass服务，第二种方式相对第一种对开发者来说，更简单，开发成本更低。

像腾讯云和蚂蚁区块链都是直接提供的BasS服务，对他们老说，本身就是云服务提供商，所以与云服务结合，成本较低，实现方便。

对用户来说，当然使用门槛更低，可以直接调用接口就好。

但是我们这种中小平台一般是提供第一种方式，鉴于我们服务器采购成本及客户信息数据的安全、隐私考虑，在实施阶段，我们一般都是让客服提供服务器（云服务或者自己搭建的硬件服务都可），我们有专门的技术人员到客户的服务器上把链搭起来。

根据用户的需求提供密钥管理方案、并为用户提供与区块链交互的API,（除了标准化的API，我们会根据用户的需求帮助用户去定义一些API字段，并给到用户前台应用与区块链结合的升级建议），根据用户的需求为用户搭建底层的可视化（区块链浏览器）和管控系统（权限管理系统、可视化管理系统），大数据处理系统、可视化大屏方案等。

注：IasS（InfrastructureasaService），即基础设施即服务。指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供，并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式

PasS（platformasaservice）PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。

这节省了你在硬件上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。

阿里云是iaas还是paas？

阿里云应是属于IaaS，而新浪云、网络云与网络开放云平台则属于PaaS。

IaaS其实提供的就是服务器，用户可以自行在服务器安装配置各种软件环境。

可以很灵活的实现各种功能。

PaaS目前主要是WEB环境的应用，通常支持PHP、Java、Python和GO语言。

必须在云计算服务商的框架内开发。

IaaS需要自己搭建程序运行环境，优势是灵活，缺点就是需要自己配置

PaaS不需要自己做环境配置，缺点是必须使用指定的开发语言，遵循平台的开发规范。

1.2Bass模式的技术特点

1.技术框架：性能相对稳定，通用性高，合理的分层解耦要素

2.产品体系，具备商业化一站式能力，提供功能闭关和错场景适配能力

3.生态建设，在区块链安全，区块链工具，区块链业适配领域行程合作伙伴矩阵，加速商业化落地

4.应用实践，具备价值可衡量，通用性、模板化、兴业灵活适配等核心能力

1.3BaaS和BTaaS的区别.

BTaaS，即BlockchainTechnologyasaservice，中文为区块链技术服务，指利用区块链技术，去构建一个新的区块链，并结合真实业务的需求，在链上开发应用或者与应用相结合。

由此，其实我们提供的服务更接近于BTaaS吧。

1.4相关数据预测，2024年，区块链BasS市场将会超过300亿美元。

并不晓得怎么预测的！其实我自己是应该找资料，认真的想一下，这个市场到底怎么样！

发展趋势和挑战

2.1趋势

前景较为广阔，发展较为迅速，区块链即服务这个概念提出以来，世界上重多巨头纷纷入局，随着区块链技术的发展，Bass市场会迎来大规模爆发。

多寡头和垂直领域BaaS并存发展，不只是巨头，重多垂直领域的区块链厂商也纷纷入局BasS,比如专注做版权的纸贵，也推出了自己的BasS平台。

技术差异较小，产品和服务为特色

大部分区块链底层平台都采用的超级账本或者借鉴以太坊的框架，技术上的差异其实相对不大，未来的竞争力更在于产品的想法和服务能力。?

BasS平台离真正去中心化还有一段路要走。

真正的去中心化，其实还是要依赖公链，公链的运转除了币之外，还有其它的激励措施吗？需要思考

但是我一直相信，未来会有一条高性能的公链链接整个世界，而我们可以搭建自己的链，把需要的数据选择性的链接到这条公链上，实现公开可信！

2.2挑战

区块链技术本身的局限性，：受限于区块链技术本身的性能，TPS达不到，很多看似很好的应用落地都比较困难，比如金融领域的交易、结算等。

其它技术的发展：除了交易之外，区块链技术本身也只是一种可信的存储方式，他只能保证链上的真实性，每次与现实世界的交互都要有信用背书才行，他的很多应用场景，比如溯源等，其实也依赖于物联网、数字身份等其他技术的发展和应用，且需要制度和规则上的保证。

人们的认知：区块链技术还处在一个非常早期的发展阶段，大部人对它不懂，甚至并不太乐意接受，所以真正落地的应用并不多。

阿里云助力平头哥获全球首个AliISA架构的GPTEE功能认证

2019年7月3日，平头哥半导体有限公司（以下简称：平头哥）基于810T安全处理器的TEE操作系统，正式获得GlobalPlatform（以下简称GP）TEE兼容性认证证书，这标志着平头哥CPUIP高性能处理器成为大陆首家获得认证的CPUIP企业，同时阿里云LinkTEE技术助力平头哥810T安全处理器开拓高性能CPU在安防监控、人工智能、机器视觉等领域，全面开启阿里巴巴集团新技术赛道下，面向IC生态发展的云端协同、软硬一体的新时代里程碑。

可信执行环境TEE是一种整合系统硬件与软件的全系统的安全解决方案，其可以保证加载到该环境内部的代码和数据的安全性、机密性以及完整性。

GP作为跨行业的国际标准组织，也是全球基于安全芯片的统一基础设施标准制定者，由数百家标准化安全组件成员公司，通过制定支持协作和开放性生态系统的规范来推动信任和安全管理的公认国际标准联盟。

帮助芯片及模组厂商规范并共同制定可信执行环境的标准，是TEE产品全球最权威的专业安全性评估机构。

平头哥810T安全处理器全面推进可信安全应用技术的实施，帮助芯片设计及应用解决方案领域的合作伙伴加固其产品。

基于阿里云LinkTEE技术为用户提供物理上的硬件强隔离，保护用户的密钥证书等安全隐私信息。

有效抵御故障注入攻击，算法侧信道攻击，调试接口滥用攻击，固件降级攻击，Cache攻击，调试接口滥用攻击等众多安全防护。

平头哥IoT研究员孟建熠表示：“客户对芯片安全及配套解决方案的诉求日渐紧迫，安全成为未来IoT设备的必备特征。

用户希望在不降低算力和不增加硬件成本的前提下实现系统的安全性，硬件支持的TEE技术能够帮助客户很好的解决这个问题。

今天在生物认证、电力物联网，工业控制等领域已经开始普及TEE安全技术，未来我们相信有更多的领域会应用该技术。

平头哥结合阿里云LinkTEE技术提供安全芯片平台与全栈解决方案。

”

阿里云智能IoT资深安全专家董侃表示，“阿里云IoT安全部与平头哥进行了多年深入的技术合作与市场共拓，将LinkTEE与平台哥的硬件技术进行了深度融合并通过了GP兼容性测试，目前LinkTEE已支持平台哥全系列TEE芯片，可为市场提供更低成本的TEE软硬件一体化的安全解决方案。

依托于该方案，双方将共拓在智能汽车、路测单元、智能终端、智能机器人、区块链可信应用和eSIM等领域的市场。

”

平头哥半导体聚焦AI芯片（云计算）和嵌入式CPU研发（物联网芯片）及安全认证技术的研发，利用芯片技术优化物理世界数据的产生、加工和使用，打造新一代云与端协同发展的技术体系。

平头哥与阿里云基于物联网安全的合作致力于构建云计算与物联网相互连接，通过两侧释放算力为全球数亿用户的身份认证与安全交易保驾护航。

《智能网联汽车数据安全研究》：重点关注跨境数据流动问题等

易车讯 近日，“第11届中国汽车论坛”举办，国家工业信息安全发展研究中心副总工程师兼信息政策所所长黄鹏发表了演讲，主要是介绍了团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，提到将统筹产业创新发展与保障数据安全、尽快出台数据分类分级指南和管理细则、建立事前风险评估和事后应急响应机制、重点关注跨境数据流动问题等。

以下为演讲实录：

国家工业信息安全发展研究中心副总工程师兼信息政策所所长黄鹏

大家下午好，下面我代表中心汇报一下我们团队最新的研究成果——关于智能网联汽车数据安全的研究，这个研究比较初步，后续希望得到各位领导和专家的指点。

今天我主要汇报五个方面，一是智能网联汽车的内涵和发展现状；二是智能网联汽车数据安全发展态势；三是车企对智能网联汽车数据安全的认识不断加深；四是网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 大有可为 ；五是政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护。

一、智能网联汽车的内涵及发展现状

智能网联汽车作为一个新兴的重要领域和场景，发展已势不可挡，而且主流国家和行业组织对于智能网联汽车，已经从系统、产品、装备、网络等角度都有一些重要布局。

研究认为，智能网联汽车不同于传统的汽车装备，至少有四个显著特点。

首先是互联互通，这是基本的特征。

二是软件定义。

从原来的机械驱动发展为未来的数据驱动，这是非常重要的特点。

大众在前几年就宣布投入35亿欧元打造自己的汽车操作系统，而特斯拉软件成本占整车成本的40%，而且S系列代码行数超过了4亿行。

很多企业都谈及已经成立自己的软件科技企业，开发自己的操作系统和APP，适应软件定义汽车的大潮。

未来智能网联汽车至少60%的价值来源于软件，所以未来的智能网联汽车是新型的信息技术终端。

三是无人驾驶。

刚才朱教授深入的讲解了无人驾驶不同级别、不同场景的应用和风险。

四是绿色低碳。

未来智能网联汽车以电动汽车为主，非常适合或者适应国家关于 双碳 相关的要求和布局。

另外，我们对智能网联汽车产业链也做了初步的分析，从上游的元器件、软件，到下游相应的内容、平台、数据以及关于出行、保险、租赁、维修等方面的服务商，整个产业链的打造和重塑也不断演进。

我国已在产业链各个环节均有布局，但是核心系统部件仍较多依赖进口，最近在技术研发方面实现一些突破，但是在市场化量产方面还有一定差距。

二、智能网联汽车数据安全发展态势

智能网联汽车主要的特点是，数据成为驱动汽车发展的重要价值点，这种发展趋势对于车辆的安全和数据的安全都有新的要求和风险，所以要求一方面从车的全生命周期，另一方面从数据的全生命周期两个角度考虑智能网联汽车的安全问题。

基于这两个维度，我们发现未来智能网联汽车带来的数据安全风险还是很大、很突出的，至少涉及四个方面：

首先行业的数据安全意识有待提高，近期一系列相应事件的出现，在一定程度上会影响消费者对智能网联汽车安全的信心。

二是数据泄露风险巨大，威胁个人隐私安全。

由于智能网联汽车为了更好的实现自动驾驶或者是使乘驾者有更好的体验，会收集相应的信息，在我们调研过程中获知，一辆智能网联汽车每天至少收集10TB的数据，不仅数量极大，而且涉及到驾乘人员的出行轨迹、习惯、语音、视频等等，一旦遭受侵害会泄露个人隐私。

三是网络安全漏洞多，威胁个人人身和财产安全。

2020年全球相关恶意攻击超过280万余次，黑客通过网络攻击的手段可以控制车辆行驶，也可以利用软件的漏洞操控智能网联汽车，所以威胁和风险也是非常大。

四是可能会威胁国家安全。

为了更好地实现车与路的互动和周围基础设施的互动，智能网联汽车也会收集周围的场景和重要地理信息的数据，如果精度达到一定程度的话，会影响或者威胁国家安全。

我们看到一些国家，尤其是发达国家和行业组织也纷纷出台了管理规范和举措。

美国、欧盟、以及国际汽车制造协会，已经通过了一些原则性、战略性的规定，也包括一些比较细化、可操作的指南。

第一类是传统车企，他们的发展模式是渐进式的，包括目前国产自主品牌的汽车，还有合资品牌的汽车，这类传统车企在推进相关的新技术开发和应用，以及数字化转型工作，但总体来讲，他们的意识和能力还在发展过程当中。

第二类是信息技术企业，像网络、阿里、腾讯、华为、滴滴、小米等信息技术企业，这类企业基于在信息技术领域强大的能力和生态，大力推广相应的技术系统、自动驾驶系统等，通过跨越式的方式进军智能网联汽车行业。

第三类是造车新势力。

理想、蔚来、小鹏等在发展过程当中是激进式发展过程，他们对于数据安全的考虑和布局也有自身的特点。

全球知名的咨询机构Guidehouse对于现有智能网联汽车领域的竞争格局进行分析，发现目前的‘’领导者‘’中，四家企业基本上都是信息技术企业，在目前这个阶段，以信息技术为背景的企业进入智能网联汽车行业是具有一定优势的。

非常有意思的一点是，我们孰知的特斯拉被Guidehouse置于‘’跟随者‘’中，主要原因是该机构认为特斯拉自动驾驶能力和安全保障能力与其宣传的相比具有一定的差距。

这三类不同类型的智能网联汽车制造商对数据安全的认识和保护能力仍有一定的差异，尤其是传统车企和信息技术企业以及造车新势力在相应能力上的布局，包括组织架构的调整，适应新的安全需求方面的能力等，可能都有一定差异。

但是我们发现这三类企业也在跨界融合，在相互借鉴。

三、车企对汽车数据安全的理解不断加深

我们调研了一部分车企，总结了他们对当前数据安全的理解和举措，车企也越来越重视重视数据安全问题，国内主流企业通过强化技术手段和管理机制，意在大幅提升数据安全的保障能力。

但是其实风险也是非常突出的：一是核心器件自主可控能力有待进一步提高，比如传感器、芯片、雷达天线等还属于智能网联汽车的 卡脖子 领域。

二是企业管理责任缺失，很多车企往往在 黑盒 的状态下开展一些数据治理工作，使现有的保护机制和管理举措很困难，出现滞后问题。

三是实际落地案例较少，缺少具体的指导性和实操性指南，很多企业都是在边界游走，探索的成本也非常高，所以后续有很多需要进一步明确的地方。

从建议的角度，我们建议车企从两个角度提升数据安全方面的能力。

一是提升核心基础技术的安全可控能力，即涉及车辆本质上的安全。

二是提升数据安全综合防护能力，利用新一代的信息技术，包括区块链技术、流量检测技术、国密技术等，提升综合防护的能力。

四、网络安全企业在智能网联汽车数据安全市场 大有可为

我国主流的网络安全企业都在积极布局智能网联汽车的新赛道，大多基于他们传统的产品，再根据智能网联汽车的新场景做一些适应性的调整和优化，包括在数据层面，从云、管、端各个角度等都提出了相应的解决方案，在检测和服务方面也推出了一些相应的网络安全产品。

我们调研了国内一家安全厂商——天融信，已经形成了覆盖车端网关、ECU、T-BOX、以及云端、APP端等全方位的渗透测试工具和服务。

下一个案例来自网络，其自动驾驶安全的架构已经涵盖了整个数据安全的全生命周期。

可以说，智能网联汽车领域对于网络安全产业，或者网络安全企业来讲是一个巨大的市场，但是也存在着很多挑战，一是现有的网络安全产品和解决方案还不满足智能网联汽车的安全需求。

二是安全解决方案的路径不太一样，有的网络安全企业侧重车端的安全，有的侧重云端的安全，虽然这些解决方案没有哪个更优质，但是也需要相互借鉴。

三是安全产品的应用还存在成本、意识等问题。

我们也提了两个建议，一是建议这些网络安全企业针对智能网联汽车不同的场景，开发针对性的相关的产品和解决方案，提高推广的力度。

二是要探索适用智能网联汽车场景的网络安全保险方案，保险在汽车这个领域是非常常见的，但是数据安全的保险，或者网络安全的保险可以对车企、用户，以及产业链上的诸多信息技术服务企业提供一体化的保障。

五、政府积极统筹智能网联汽车产业发展与数据安全保护

首先在政策规划层面，政府已经出台了相关的标准指南，包括一些政策文件，加强对整个数据全生命周期的管控，并强调数据分类分级工作。

二是在法律法规层面，《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》（草案），以及网信办出台的的《汽车数据安全管理若干规定》（征求意见稿）已经体现了政府的一些针对性考虑，我们支持网信办和工信部等部门出台更加细化的管理条例和指南，从法律法规层面给予指引和指南，更好的指导整个产业的实践。

三是标准体系不断完善，包括顶层的体系性标准，以及专项的标准都在陆续出台和不断地修订完善。

四是试点应用加速落地，比如上海临港新片区跨境数据的试点，一些路测、风险评估以及风险管控相关试点的工作也都在推进过程当中。

智能网联汽车本身是一个新生事物，又涉及到很复杂的系统，确实需要政府通过开展试点示范的工作，总结一些优秀的做法，进行后续的推广。

当然从政府推进产业发展和保障数据安全的角度也面临重要的挑战。

一是整个法规体系、标准体系还是相对滞后于产业的发展速度。

二是存在多头监管的问题，还需尽快细化一些行业性的管理要求。

从数据安全监管的角度，国家网信部门是牵头部门，但是涉及到具体行业细则的出台，还需要行业主管部门，以及一些重要的行业协会去推动相关工作。

三是实操性的举措还不够，数据安全监管和治理的一项基础性工作就是要做到数据分类分级，对于数据既要管，又不能管得太死，哪些要管，哪些需要高强手段的监管，哪些需要在市场上流动，一项非常基础的工作就是数据分类分级。

我们提的建议包括四个方面：一是统筹产业创新发展与保障数据安全。

二是尽快出台数据分类分级指南和管理细则，在国内一些重要的行业领域，比如金融、工业互联网等领域，已经出台了相应的分类分级指南，智能网联汽车行业可以予以借鉴。

三是建立事前风险评估和事后应急响应机制，比如国家级的专业技术机构可以探讨如何更好的提供服务和支持。

四是重点关注跨境数据流动问题，目前国内对这个问题比较关注，国家网信部门也在密集调研和研究，希望后续在借鉴全球通用做法的同时，细化相应的数据流动规则。

以上就是我们目前这个报告的主要内容，在报告撰写过程当中，也得到了一些车企和网络安全企业的支持，后续我们也希望跟在座的企业和专家合作，使我们在智能网联汽车数据安全领域做得更加深入。