面向企业的云计算

什么是云计算？

云计算对企业安全、合规性和治理的影响

云计算通过可扩展性、灵活性和成本节约转变了技术行业态势。然而，这种转变改变了公司处理云计算服务、合规性和治理方面的安全性方式。与组织拥有完整安全堆栈的传统解决方案不同，云多了共享责任、监管复杂性和治理问题。

1. 共享责任模式：企业清晰度

• 云计算中的云安全是共享责任模型，该模型在云服务提供商（CSP）和客户之间划分了责任。
• CSP 保护云的物理基础设施、全球网络、虚拟化层和托管服务。安全性涵盖数据中心、虚拟机监控程序和云原生服务恢复能力。
• 云计算中的安全性（企业角色）：组织必须保护自己的工作负载、应用和数据。这包括加密、访问控制、安全编码、修补和网络配置。
• 责任因服务模式而异：
  • IaaS：企业管理操作系统、应用、IAM 和加密。
  • PaaS：责任转移到数据、应用代码和身份管理。
  • SaaS：重点缩小到数据保护、用户访问和合规性配置。

对于 B2B 公司来说，这意味着严格的数据分类、IAM 实施、漏洞管理、配置监控和事故响应。违规行为利用了此处因错误而导致的安全漏洞。

2. 监管合规：共同努力

云计算的采用改变了监管要求，而不是减少了监管要求。

• CSP 角色：主要提供商在 ISO 27001、SOC 2 和 PCI DSS 合规工具包中提供加密、日志记录和审计就绪服务。
• 企业角色：IT 团队必须配置和操作工作负载以遵守 GDPR、HIPAA 和 PCI DSS 规定。必须通过日志和监控执行有关数据收集、保留、删除和审计的政策。

公司正在将策略即代码嵌入到基础设施即代码 (IaC) 中，以自动化合规性检查并减少多云环境之间的偏差。

3. 全球数据主权和保留挑战

• 云计算中的数据位置和安全对于全球企业来说至关重要。
• 数据保留：许多国家要求敏感数据保留在其境内。
• 主权：美国《云法案》允许外国政府访问境外托管的数据。
• 为了解决这个问题，企业利用：
  • 特定区域的部署：选择合规地区的数据中心。
  • 主权云：本地管理的基础设施。
  • 客户管理加密密钥 (CMEK)：确保密钥不受 CSP 控制。
  • 细分和最小化：本地化法律要求并将非敏感工作集中处理。

如若违规可能会导致罚款、诉讼和客户不信任。

4. 企业云安全最佳实践

保护多云和混合资产的企业使用分层防御：

• 身份与访问管理 (IAM)：强制实施最低特权、MFA、集中式 IAM 和特权访问监控。
• 网络安全：使用 DDoS 保护、虚拟防火墙、VPN 和微分段。
• 数据保护：随处加密、使用 DLP、保护密钥并定期备份和恢复。
• 云计算中的安全态势管理：监控配置、运行时间以及 CSPM 和 CWPP 的合规性。
• 事故响应：保留经过测试的手册，自动执行常见响应，并准备取证。
• 员工意识：持续培训是第一道防线。

云计算让公司能够大规模创新，但需要新的治理。云计算的安全性、合规性和数据主权如今已成为维系信任、声誉和业务连续性的重要支柱，而不是后台部门的 IT 工作。采用共享责任模式、建立强大的合规框架并使用分层安全最佳实践的企业可以安全地使用云，同时保护其最宝贵的资产：数据。

云计算服务不仅仅是一个推动因素，还是加速企业采用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据的支柱。其在云计算方面的可扩展性、弹性和丰富的服务生态系统为企业提供了将数据转化为智能所需的基础设施和工具，推动了创新和增长。

数据湖与分析平台：可扩展的企业洞见

有效管理各种数据集是迈向 AI/ML 或大数据的第一步。云平台通过以下方式实现这一点：

• 云计算的大规模可扩展性与存储：扩展结构化、半结构化和非结构化数据，无需基础设施投资即可实现指数级数据扩展。
• 弹性计算能力：云服务可扩展以高效处理数据：
  • 使用框架进行批处理，就像托管的 Apache Spark 一样。
  • 物联网的实时流处理，信息流、交易或点击流。
  • 集成分析平台：分析简化了云生态系统中的数据输入、转换、仓储、治理和可视化。
  • 成本效益：即用即付模式通过减少资本支出和提高实验性价比，使数据探索变得低风险、高回报。

这些功能使公司能够透过客户行为、市场动向、运营效率和风险管理获得意义非凡的洞见。

通过 AI/ML 模型训练与部署为智能应用提供支持

开发先进的 AI/ML 解决方案需要计算能力和高效的部署设置。通过云平台，各种规模的组织都可以：

• 利用云计算的可扩展性实现按需计算：用于深度学习的 GPU 和 TPU 不再需要昂贵的专用设备。可以快速建立训练群集以及缩小规模，以节省资金。
• 托管机器学习服务：ML 平台通过预构建算法、AutoML 和集成实验跟踪简化开发并确保可重复性。
• 灵活的部署选项：可以通过 API 部署模型以进行实时预测、对离线工作负载的批量推理，或用于低延迟用例的无服务器和边缘安装。
• 专业化 AI 服务：视觉、自然语言和语音识别预训练服务加速了针对聊天机器人、欺诈检测和质量保证等业务特定 AI 的采用。

业务影响示例

• 预测性维护（制造业）：云分析传感器数据可预测设备故障，减少停机时间和费用。
• 零售客户个性化：ML 模型使用行为数据来提出超个性化的建议并提高客户忠诚度。
• 物流供应链优化：AI 驱动的需求预测和路线优化可提高效率。
• 金融欺诈检测：基于云的实时异常检测可确保大额交易的安全。
• 药物研发与诊断（医疗保健）：AI 模型可加速基因组研究和医学成像分析。

AI、ML 和大数据通过云计算成为现实的业务解决方案。它为组织提供弹性基础设施、先进的服务和具有成本效益的云计算可扩展性，以更快地创新、适应变化并获得数据智能，从而使他们在数字优先的世界中占据竞争优势。

云计算在现代应用开发和 DevOps 中的作用

现代 DevOps 和企业应用开发依赖于云计算服务。敏捷的基础设施和自动化优先的环境使组织能够快速创新、适应市场变化并以比以往更快的速度交付高质量的应用。

1. 构建敏捷且有恢复能力的云原生开发

云原生开发是设计充分利用云模型的应用。它采用现代架构模式，优先考虑速度、规模和恢复能力：

• 微服务
  • 优势：将应用分成松散连接的服务，以满足不同的业务功能。
  • 对企业的影响：平行的人员配置加快了服务交付。故障保持隔离状态，从而增强了恢复能力。针对不同的服务灵活使用不同的技术可确保团队始终使用正确的工具来完成工作。
• Kubernetes 容器与编排
  • 优势：容器将应用与所有依赖项捆绑在一起，以实现环境一致性。通过 Kubernetes 自动扩展、部署和管理容器化工作负载。
  • 对企业的影响：

a. 跨本地和混合云的开发到生产一致性。

b. 弹性扩展优化成本和资源。

c. 通过轻量级部署快速发布和回滚。

• 无服务器架构
  • 优势：由于云提供商负责基础设施、扩展和执行，开发人员可以专注于代码。
  • 对企业的影响：

a. 减少运营开销以加快产品上市时间。

b. 具有成本效益的按执行付费计费。

c.事件驱动的应用和服务部署敏捷性。

2. DevOps & CI/CD 管道：精简软件交付

开发和运营在 DevOps 中统一，以减少发布周期并确保高质量的产品交付。这些技术最好在云平台上实施和扩展：

• 云原生自动化工具
  • 集成版本控制、自动构建、测试和部署服务。
  • 基础设施即代码 (IaC) 工具确保基础设施一致、版本化且易于重复。
• 弹性和按需环境
  • 团队可以立即建立和拆除测试环境，从而节省资金和时间。
  • 云构建服务器可以很好地扩展企业代码库。
• 监控和可观察性
  • 内置的监控、日志记录和跟踪服务实时显示性能和用户体验。
  • 允许主动解决问题和优化。
• 合作与沟通
  • 基于云的 DevOps 工具通过打破孤岛来鼓励全球团队紧密合作和勇于负责。
•  加快推向市场的速度
  • 自动化减少了人工开销并创建了快速反馈循环。
  • 企业可以更快地测试、修改和发布功能，从而提供持续不断的客户价值。

云原生开发和企业 DevOps 使用灵活、自动化和服务丰富的云计算。通过将现代架构与有效的 CI/CD 方法相结合，组织可以更快地创新、最大限度地减少运营摩擦并大规模交付可靠的应用，从而使 IT 成为业务价值驱动力。