Nodejs-Ipc的设计

云计算技术在发展的同时，安全环境也在不断发展，大量的信息通过云端在传递着，对于安全的关注点也从原来的端点安全转移到了应用安全、数据安全、以及传输安全等方面。传统安全边界正在被“云”重塑，云安全面临着越来越严峻的挑战。AWS在为客户提供全面、广泛的云服务同时，也为其构筑了一道云安全防线。

AWS 云安全时代的更优选择

云计算已经成为影响整个IT行业的关键性技术，而云安全则是云计算能否成功应用的关键。上云已经成为企业驱动流程创新、拓展业务的重要发展战略，但是在上云的同时，企业对安全会存在一定的迟疑，特别是在关键数据和隐私方面，都希望实现“云”的可管可控。

作为功能最全面、应用最广泛的云服务提供商，AWS 在全球拥有非常广泛的云基础设施，其安全性便始于这些核心基础设施。AWS核心基础设施是为了满足军事、银行和其他高度敏感性组织的安全要求而构建，因而符合全球最为严格的安全要求，处于全天候监控之下，确保了数据的机密性、完整性和可用性。AWS十几年来一直以客户为中心，遵循客户至尚的理念，不断地进行创新，升级优化核心基础设施技术，通过先进的架构设计，提供更全面的云服务，确保数据的安全和可控。因此，AWS赢得了全球数百万用户的认可和信赖，几乎涵盖了所有行业和规模的组织。

企业将其业务从传统数据中心迁移至云计算数据中心时，将面临一些新的安全挑战，其中一方面就是需要应对各级主管部门的合规要求。针对此种情况，AWS制定了完备的应对策略， AWS的云安全工具包括了230 项安全、合规性和监管服务及功能，还支持90个安全标准和合规性认证，而且存储客户数据的全部 117 项 AWS 服务都具有加密该数据的能力。所以，AWS在帮助用户提升满足核心安全性和合规性要求的能力方面无可置疑。

五大优势 高效应对云安全威胁

在安全与数据稳私保护方面，AWS一直秉承客户拥有和控制数据的理念，由客户来控制自己的数据，并且提供复杂的技术和物理措施来防止未经授权的访问。此外，AWS还坚持安全责任共担，AWS负责主机操作系统、虚拟化层、物理基础设施的安全，客户负责上层操作系统以及相关应用程序的安全，负责配置AWS提供的安全组防火墙，通过安全责任共担，集合多方面的力量，共同应对云安全威胁。AWS云安全五大优势可以帮助用户有效应对愈加复杂且严峻的云安全挑战。

（一）打造云端深度可视化和控制力，实现扩展安全

在每一个IT环境内，可视化是确保安全性的关键所在。AWS用户可以控制数据的存储位置、有权访问用户在任何给定时刻消耗的资源。如每一位AWS用户都有一个用于确保AWS账户安全性的秘密访问密钥和访问密钥ID，使用一个AWS安全令牌服务就可以向一个账号授予临时访问权限。另外，AWS身份和访问管理服务还提供了基于角色的访问，用户和应用程序都被赋予了预定义的角色，非常有助于控制对特定资源和应用程序的访问。

AWS还提供多元的身份验证选项，还可实现合规性检查的自动化，可以捕获资源的当前状态和跟踪变更，然后向用户警告那些不符合AWS安全性最佳实践的变更。通过使用安全自动化和活动监控服务，来检测整个生态系统中的可疑安全事件，从而实现扩展安全。

（二）通过深度集成的服务实现自动化并降低风险

众所周知，云端自动化部署服务一直深受用户欢迎，创建一个自动化和可重复的部署流程能够提升业务配置效率，并且有效地扩展和升级。执行安全任务的流程也是如此，实现自动化可以通过减少人工配置错误，将工作人员从日常繁琐的工作和加班中解放出来，从而有更多的精力和时间投入到安全业务的创新之中。AWS为各种应用场景提供了不同的解决方案，针对的应用场景不同，这些服务的关注点也不同。用户可以从各种深度集成的解决方案中进行选择然后重新组合，让其以新颖的方式自动执行任务，从而加强安全团队与其他团队密切合作，以便更高效安全地完成工作。

以机器学习为例，在传统的机器学习中，用户通过自己搭建模型训练数据需要耗费大量的时间成本和人力成本，而通过AWS控制台，开发人员只需要将训练所需的数据上传，便能自动以几十种不同的训练模型建立机器学习任务自动训练，还可以自动连续地发现、分类和保护 AWS 中的敏感数据，并给出可视化结果，节省了大量的开发成本，并且迅速提升了数据保护能力。
 

Gartner高级总监兼分析师Josh Chessman阐述道，“我拥有很多监控工具，它们都告诉我某些地方出了问题，却没有告诉我问题出在哪里。机器学习最大的优势在于它可以具体识别出，从7种不同的工具中处理的26个网络问题。”

分析师表示，企业对此类监控工具的应用还处于初期阶段。一个症结在于，AI和ML到底意味着什么?那些将AI想象为能够毫不费力地识别入侵者，并分析和优化流量的人将会失望。

IDC研究总监Mark Leary认为，“使用AI一词来描述新型网络管理工具的实际情况，是一种夸大其词的说法。当供应商在谈论他们的AI/ML功能时，如果得到一个诚实的解读，他们正在谈论机器学习，而不是人工智能。”

这两个术语之间并没有严格的定义划分。从广义上讲，它们都描述了相同的概念——可以从多个来源读取数据并相应地调整其输出的算法。

据专家称，与用于识别企业网络中特定问题根源的系统相比，人工智能更准确地应用于该想法的可靠表达。

德勤战略业务负责人Jagjeet Gill表示，“我们可能过度解读了AI这个术语，因为其中一些东西，比如预测性维护，已经在这个领域有一段时间了。”

另一个症结是交叉兼容性。

目前，市场上的大部分产品都是以供应商在其现有产品中添加新功能的形式出现。例如，许多供应商都在添加AIops，因为它有点像一个流行词。

还有一些供应商能够利用机器学习，让企业应用人工智能运维，专注于IT事件管理，例如，Moogsoft和BigPanda。但更常见的是将ML功能与特定厂商的产品捆绑在一起。

不管这项技术需要克服哪些障碍，ML技术很可能会让许多IT专业人士的工作变得轻松简单。拥有这些类型的工具和解决方案是一件好事，它将帮助你随时了解网络中发生的一切。

虽然这可能是向全网络自动化方向迈出的重要一步，这也可能导致IT人员的工作岗位流失。

更有可能的是，机器学习将帮助IT人员腾出更多精力从事更多创收活动，而不是救火。完全自动化还需要走很长的路。

（编辑：桂林站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!