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中國nosql,中國NOSES手術(shù)

網(wǎng)絡(luò)安全未來發(fā)展怎么樣?

網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)主要企業(yè):目前國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)的主要企業(yè)有深信服(300454)、安恒信息(688023)、綠盟科技(300369)、啟明星辰(002439)、北信源(300352)等。

創(chuàng)新互聯(lián)從2013年成立,先為旬陽等服務(wù)建站,旬陽等地企業(yè),進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為旬陽企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。

本文核心數(shù)據(jù):中國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模,中國網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)研發(fā)崗位人才專業(yè)背景分布

1、國家網(wǎng)信辦擬重新修訂《網(wǎng)絡(luò)審查辦法》

在滴滴違反《中華人民共和國國家安全法》《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》以及《國家安全審查辦法》后,網(wǎng)信辦決定對《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》重新修訂。

2021年7月10日,網(wǎng)信辦《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》修訂草案開始征求意見,草案主要針對企業(yè)海外上市可能給國家安全帶來的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)判和解決辦法。運(yùn)營者采購網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品和服務(wù)的,應(yīng)當(dāng)預(yù)判該產(chǎn)品和服務(wù)投入使用后可能帶來的國家安全風(fēng)險(xiǎn),掌握超過100萬用戶個人信息的運(yùn)營者赴國外上市,必須向網(wǎng)絡(luò)安全審查辦公室申報(bào)網(wǎng)絡(luò)安全審查。

目前,滴滴出行APP是我國受理啟用《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》進(jìn)行審查的企業(yè),但根據(jù)國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室通知,BOSS直聘、貨車幫、運(yùn)滿滿等掌握著大量用戶個人信息的企業(yè)也將受到審查。

2、大數(shù)據(jù)市場規(guī)模不斷提升增加了我國隱私數(shù)據(jù)監(jiān)管的難度

根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)顯示,2016-2019年我國大數(shù)據(jù)市場規(guī)模呈不斷上升趨勢。大數(shù)據(jù)是指在一定時間內(nèi)用常用軟件對內(nèi)容進(jìn)行抓取和處理的數(shù)據(jù)集合,不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)抓取方式,在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,80%以上都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常采用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(NoSQL)存儲技術(shù)完成對大數(shù)據(jù)的抓取、管理和處理。

而非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫目前尚無嚴(yán)格的訪問控制機(jī)制及相對完善的隱私保護(hù)工具,現(xiàn)有的隱私保護(hù)技術(shù),如去標(biāo)識化、匿名化技術(shù)等,多適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。因此,大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)監(jiān)管技術(shù)已經(jīng)失效,目前我國較難以對大數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)管。此次滴滴事件就是利用“滴滴出行”APP對用戶信息進(jìn)行了大數(shù)據(jù)抓取。

3、在大數(shù)據(jù)的發(fā)展下,我國針對網(wǎng)絡(luò)安全的人才需求將會增加

在我國大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的今天,大數(shù)據(jù)泄密事件時常發(fā)生,未來我國或許需要更多的網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人才進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全管理,保障我國國家安全。2019-2021年第一季度,網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)崗一直是我國需求量最大且薪資最高的職業(yè),而Java工程師、網(wǎng)絡(luò)安全工程師、Web前端工程師等職業(yè)也成為了我國網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域熱門的職業(yè)。

4、未來我國或?qū)⒓哟髮W(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)人才的培養(yǎng)

網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域需要的人才專業(yè)性較強(qiáng),但目前我國高等教育網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的專業(yè)領(lǐng)域較為分散。根據(jù)BOSS直聘研究數(shù)據(jù)顯示,截至2021年第一季度,我國網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)專業(yè)高校畢業(yè)生從事計(jì)算機(jī)/互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)工作的平均比例為59%,但在這59%的人群中僅有10%的專業(yè)對口人才直接進(jìn)入到網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域工作,因此,目前我國網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域人才缺口較大。未來,隨著我國對網(wǎng)絡(luò)安全問題的重視,我國或?qū)⒓哟髮W(wǎng)絡(luò)安全人才的培養(yǎng)。

綜合來看,隨著滴滴事件的發(fā)酵,國家網(wǎng)信辦開始對《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》修訂可以看出我國對打擊危害網(wǎng)絡(luò)安全行為的決心,未來,我國對網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的人才需求或?qū)⒓哟螅瑖乙矔雠_一系列措施加大對網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域人才的培養(yǎng)。

以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

互聯(lián)網(wǎng)如何海量存儲數(shù)據(jù)?

目前存儲海量數(shù)據(jù)的技術(shù)主要包括NoSQL、分布式文件系統(tǒng)、和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)不斷的發(fā)展,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越多,并且這些數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化,數(shù)據(jù)很可能是不精確的,易變的。這樣傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就無法發(fā)揮它的優(yōu)勢。因此,目前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)偏向于使用NoSQL和分布式文件系統(tǒng)來存儲海量數(shù)據(jù)。

下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統(tǒng)。

NoSQL

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)常用的NoSQL有:HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是Apache Hadoop的子項(xiàng)目,理論依據(jù)為Google論文 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data開發(fā)的。HBase適合存儲半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。HBase的數(shù)據(jù)模型是稀疏的、分布式的、持久穩(wěn)固的多維map。HBase也有行和列的概念,這是與RDBMS相同的地方,但卻又不同。HBase底層采用HDFS作為文件系統(tǒng),具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一種支持高性能數(shù)據(jù)存儲的開源文檔型數(shù)據(jù)庫。支持嵌入式數(shù)據(jù)模型以減少對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的I/O、利用索引實(shí)現(xiàn)快速查詢,并且嵌入式文檔和集合也支持索引,它復(fù)制能力被稱作復(fù)制集(replica set),提供了自動的故障遷移和數(shù)據(jù)冗余。MongoDB的分片策略將數(shù)據(jù)分布在服務(wù)器集群上。

Couchbase這種NoSQL有三個重要的組件:Couchbase服務(wù)器、Couchbase Gateway、Couchbase Lite。Couchbase服務(wù)器,支持橫向擴(kuò)展,面向文檔的數(shù)據(jù)庫,支持鍵值操作,類似于SQL查詢和內(nèi)置的全文搜索;Couchbase Gateway提供了用于RESTful和流式訪問數(shù)據(jù)的應(yīng)用層API。Couchbase Lite是一款面向移動設(shè)備和“邊緣”系統(tǒng)的嵌入式數(shù)據(jù)庫。Couchbase支持千萬級海量數(shù)據(jù)存儲

分布式文件系統(tǒng)

如果針對單個大文件,譬如超過100MB的文件,使用NoSQL存儲就不適當(dāng)了。使用分布式文件系統(tǒng)的優(yōu)勢在于,分布式文件系統(tǒng)隔離底層數(shù)據(jù)存儲和分布的細(xì)節(jié),展示給用戶的是一個統(tǒng)一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統(tǒng)有Google File System、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

相比過去打電話、發(fā)短信、用彩鈴的“老三樣”,移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使得人們可以隨時隨地通過刷微博、看視頻、微信聊天、瀏覽網(wǎng)頁、地圖導(dǎo)航、網(wǎng)上購物、外賣訂餐等,這些業(yè)務(wù)的海量數(shù)據(jù)都構(gòu)建在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)云資源池之上。當(dāng)14億中國人把衣食住行搬上移動互聯(lián)網(wǎng)的同時,也給網(wǎng)絡(luò)云資源池帶來巨大業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

首先,用戶需求動態(tài)變化,傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流量主要是端到端模式,較為穩(wěn)定;而互聯(lián)網(wǎng)流量易受熱點(diǎn)內(nèi)容牽引,數(shù)據(jù)流量流向復(fù)雜和規(guī)模多變:比如雙十一購物狂潮,電商平臺訂單創(chuàng)建峰值達(dá)到58.3萬筆,要求通信網(wǎng)絡(luò)提供高并發(fā)支持;又如優(yōu)酷春節(jié)期間有超過23億人次上網(wǎng)刷劇、抖音拜年短視頻增長超10倍,需要通信網(wǎng)絡(luò)能夠靈活擴(kuò)充帶寬。面對用戶動態(tài)多變的需求,通信網(wǎng)絡(luò)需要具備快速洞察和響應(yīng)用戶需求的能力,提供高效、彈性、智能的數(shù)據(jù)服務(wù)。

“隨著通信網(wǎng)絡(luò)管道十倍百倍加粗、節(jié)點(diǎn)數(shù)從千萬級逐漸躍升至百億千億級,如何‘接得住、存得下’海量數(shù)據(jù),成為網(wǎng)絡(luò)云資源池建設(shè)面臨的巨大考驗(yàn)”,李輝表示。一直以來,作為新數(shù)據(jù)存儲首倡者和引領(lǐng)者,浪潮存儲攜手通信行業(yè)用戶,不斷 探索 提速通信網(wǎng)絡(luò)云基礎(chǔ)設(shè)施的各種姿勢。

早在2018年,浪潮存儲就參與了通信行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),四年內(nèi)累計(jì)交付約5000套存儲產(chǎn)品,涵蓋全閃存儲、高端存儲、分布式存儲等明星產(chǎn)品。其中在網(wǎng)絡(luò)云建設(shè)中,浪潮存儲已連續(xù)兩年兩次中標(biāo)全球最大的NFV網(wǎng)絡(luò)云項(xiàng)目,其中在網(wǎng)絡(luò)云二期建設(shè)中,浪潮存儲提供數(shù)千節(jié)點(diǎn),為上層網(wǎng)元、應(yīng)用提供高效數(shù)據(jù)服務(wù)。在最新的NFV三期項(xiàng)目中,浪潮存儲也已中標(biāo)。

能夠與通信用戶在網(wǎng)絡(luò)云建設(shè)中多次握手,背后是浪潮存儲的持續(xù)技術(shù)投入與創(chuàng)新。浪潮存儲6年內(nèi)投入超30億研發(fā)經(jīng)費(fèi),開發(fā)了業(yè)界首個“多合一”極簡架構(gòu)的浪潮并行融合存儲系統(tǒng)。此存儲系統(tǒng)能夠統(tǒng)籌管理數(shù)千個節(jié)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)性能、容量線性擴(kuò)展;同時基于浪潮iTurbo智能加速引擎的智能IO均衡、智能資源調(diào)度、智能元數(shù)據(jù)管理等功能,與自研NVMe SSD閃存盤進(jìn)行系統(tǒng)級別聯(lián)調(diào)優(yōu)化,讓百萬級IO均衡落盤且路徑更短,將存儲系統(tǒng)性能發(fā)揮到極致。

“為了確保全球最大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)云正常上線運(yùn)行,我們聯(lián)合用戶對存儲集群展開了長達(dá)數(shù)月的魔鬼測試”,浪潮存儲工程師表示。網(wǎng)絡(luò)云的IO以虛擬機(jī)數(shù)據(jù)和上層應(yīng)用數(shù)據(jù)為主,浪潮按照每個存儲集群支持15000臺虛機(jī)進(jìn)行配置,分別對單卷隨機(jī)讀寫、順序?qū)憽⒒旌献x寫以及全系統(tǒng)隨機(jī)讀寫的IO、帶寬、時延等指標(biāo)進(jìn)行了360無死角測試,達(dá)到了通信用戶提出的單卷、系統(tǒng)性能不低于4萬和12萬IOPS、時延小于3ms的要求,產(chǎn)品成熟度得到了驗(yàn)證。

以通信行業(yè)為例,2020年全國移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量1656億GB,相當(dāng)于中國14億人每人消耗118GB數(shù)據(jù);其中春節(jié)期間,移動互聯(lián)網(wǎng)更是創(chuàng)下7天消耗36億GB數(shù)據(jù)流量的記錄,還“捎帶”打了548億分鐘電話、發(fā)送212億條短信……海量實(shí)時數(shù)據(jù)洪流,在網(wǎng)絡(luò)云資源池(NFV)支撐下收放自如,其中分布式存儲平臺發(fā)揮了作用。如此樣板工程,其巨大示范及拉動作用不言而喻。

淘寶的總部數(shù)據(jù)庫是放在中國境內(nèi)還是在美國他的數(shù)據(jù)庫會被刪除嗎

中國,不會。

1、中國阿里云數(shù)據(jù)庫HBase是面向大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一站式NoSQL服務(wù)。

2、適用于GB至PB級的大規(guī)模吞吐、檢索、分析工作負(fù)載,是為淘寶推薦、支付寶賬單、花唄風(fēng)控、監(jiān)控、廣告投放、物流軌跡以及其他數(shù)據(jù)存放使用的,是不會被刪除的。

NoSQL如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增刪改查?

package basic;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

import java.sql.SQLException;

import java.sql.Statement;

public class JDBC {

public void findAll() {

try {

// 獲得數(shù)據(jù)庫驅(qū)動

//由于長時間不寫,驅(qū)動名和URL都忘記了,不知道對不對,你應(yīng)該知道的,自己改一下的哈

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

// 創(chuàng)建連接

Connection conn = DriverManager.getConnection(url, userName,

password);

// 新建發(fā)送sql語句的對象

Statement st = conn.createStatement();

// 執(zhí)行sql

String sql = "select * from users";

ResultSet rs = st.executeQuery(sql);

// 處理結(jié)果

while(rs.next()){

//這個地方就是給你的封裝類屬性賦值

System.out.println("UserName:"+rs.getString(0));

}

// 關(guān)閉連接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

public void delete(){

try {

//步驟還是那六個步驟,前邊的兩步是一樣的

String url = "jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:XE";

String userName = "system";

String password = "system";

Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");

Connection conn = DriverManager.getConnection(url,userName,password);

//這里的發(fā)送sql語句的對象是PreparedStatement,成為預(yù)處理sql對象,因?yàn)榘礂l件刪除是需要不定值的

String sql = "delete from users where id = ?";

PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql);

ps.setInt(0, 1);

int row = ps.executeUpdate();

if(row!=0){

System.out.println("刪除成功!");

}

// 關(guān)閉連接

rs.close();

st.close();

conn.close();

} catch (ClassNotFoundException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

} catch (SQLException e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

}

}

國內(nèi)做分布式數(shù)據(jù)庫開發(fā)的現(xiàn)狀如何?

應(yīng)該說,現(xiàn)在是國產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫發(fā)展的利好時期。在討論發(fā)展前景前,首先要先看看分布式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展方向。

大家把傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫稱作oldSQL,給人感覺要被淘汰似的。但其實(shí)數(shù)據(jù)量不是很大或者事務(wù)處理的場景夏,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的還是占優(yōu)的。

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要問題在于:

性能瓶頸,

單一模型(關(guān)系模型),只適合OLTP

應(yīng)對業(yè)務(wù)的靈活性不夠,

彈性擴(kuò)充能力不夠,

兩地三中心和雙活等問題上不足。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)的飛速發(fā)展,無論從用戶規(guī)模、使用頻率、還是場景多樣性都使得這些問題浮出水面。其實(shí)Oracle在92年就開始嘗試轉(zhuǎn)向分布式,還當(dāng)時引起了業(yè)界的巨大爭論,最后失敗。更何況過去CPU、內(nèi)存、存儲、帶寬的高成本導(dǎo)致分布式數(shù)據(jù)庫的性價比并不高,只能停留在學(xué)術(shù)階段,限制了分布式的發(fā)展。

新分布式數(shù)據(jù)庫首先是要避免和傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的競爭,這是明智的選擇,能夠輕裝上陣。因此從幾個方面入手,應(yīng)對海量數(shù)據(jù)處理、分析、緩存、流式處理、開發(fā)模式等等。相對應(yīng)列式,KV,Document等多種存儲數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

所有這些都被稱為NoSQL數(shù)據(jù)庫,放棄ACID和事務(wù)能力還換取性能。然而,NoSQL又收到了大量的批評反對意見,主要是說把數(shù)據(jù)庫應(yīng)該處理的問題交還給了開發(fā)是種發(fā)展的倒退。這些問題包括,索引、版本、SQL支持、事務(wù)支持等等。市場上超過90%的開發(fā)員都需要SQL,而且SQL也是非常有效和成熟。于是大家無論底層是什么存儲結(jié)構(gòu)又開始支持SQL,形成了NewSQL。

這里插一句題外話,在硅谷已經(jīng)不再用SQL、NoSQL、NewSQL來劃分?jǐn)?shù)據(jù)庫了。理由很簡單,SQL是一種語言,從來沒有SQL數(shù)據(jù)庫的說法,自然也不應(yīng)該有NoSQL數(shù)據(jù)庫的說法。NewSQL數(shù)據(jù)庫就更不合理,用的SQL并非什么“New“的新東西。所以專業(yè)上用關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來劃分,分布式數(shù)據(jù)庫主要都是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

回過頭來看國內(nèi)分布式數(shù)據(jù)庫市場需求,中小企業(yè)不滿足Mysql的性能,分庫分表又很難搞,也不徹底;大型企業(yè)被Oracle等壟斷支付高額成本,而且又不解決實(shí)際碰到的瓶頸問題。因此,用戶都在尋找新的解決方案。小型用戶、云計(jì)算的用戶、大型企業(yè)都需要對應(yīng)的分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

再加上國產(chǎn)自主和去IOE浪潮,更加推動了國產(chǎn)分布式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展利好。值得注意的是,數(shù)據(jù)庫研發(fā)是個嚴(yán)肅的事情,沒法短平快。

名稱欄目:中國nosql,中國NOSES手術(shù)
文章轉(zhuǎn)載:http://m.rwnh.cn/article46/dscdceg.html

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