被誉为第三次信息革命的转捩点，云计算充份采用网络的水溶性，并与终端互联器轻松结合，为使用者提供更多了几乎无坚不摧的DT服务项目！
如前所述云计算大背景下的云统计数据，具有以下几个基本特征：
1.云储存服务项目类型
2.轻松相容MySQL协定、高工作效率能、高可信、功能强大、快捷的MySQL应用软件产业服务项目
3.兼有存储、提速、北迁等功能，使用者能方便快捷的展开资料库的管理工作
4.度的并行计算包括服务项目器、储存、网络、应用等并行计算等5.更加智能、智能、快捷化、品牌化和技术标准
如前所述云资料库应用软件系统分为两个基本类型：资料库服务项目(DBaaS)和应用服务项目(DaaS)，这二者间的主要差别是统计数据是什么样管理工作的。
「云资料库 VS 传统资料库」竞争优势
更中端：
这个因素也是民营企业考虑采用云资料库的重中之重不利因素！采用如前所述云资料库应用软件系统，可从硬体、应用软件许可证以及服务项目实施等方面大幅减少营运生产成本和开支，你只需要对所采用的部分埋单。
可扩展性与稳定性更高：
资料库代销公司常常处于不利位置，为了获得更高的工作效率并减少未采用的空间而使天然资源获得最小化。云服务项目提供更多商会根据你不断变化的业务需求而对服务项目展开增加或削减。
更高工作效率：
提供更多了硬体共享资源、业务流程智能和技术娴熟的益处，能从任何人地方、采用任何人电脑、终端电子设备或应用程序出访资料库，能从整体上减少天然资源的采用。
云储存的两大竞争优势是其灵活性，其实更精确说起初云储存商品的可信性是商品的附带特性。民营企业起初选择云计算也绝不是冲着云计算的“安全可靠”，而是因为云计算足够快捷、方便快捷、中端和灵活性。
大统计数据时代下的云储存：
在大统计数据的时代，原来局限在私有网络的天然资源和统计数据因为网络而链接，并且这些天然资源和统计数据放到了公有云服务项目提供更多商共享资源公共网络上。
通过云储存模式，这些统计数据一方面创造着无限价值，另一方面却也正在成为DT黑客、网络不法组织、APT攻击的“标靶”。最近的病毒勒索事件便是给我们敲响了一个警钟！
一旦发生某云计算平台泄漏了使用者的统计数据隐私，或是统计数据在云端储存的过程中由于电子设备故障而导致大量丢失，亦或是统计数据在传输过程中被其他使用者任意篡改，这种后果所造成的不良影响是难以估量
统计数据安全可靠问题也越发成为不可忽视的重点，云储存领域也必须正面和直视这个问题！
那么，云计算技术又如何保障统计数据安全可靠呢？
1.安全可靠的相对性：
没有绝对的安全可靠，安全可靠总是相对的！
依据目前的状况来看，如前所述良好、稳定、达到一定安全可靠级别的「应用软件技术、硬体技术、机房环境」等不利因素，这样的情况下云储存相对于在本地的储存会安全可靠很多！依靠应用软件+硬体结合的方式来设计：
模块级保护：模块化、冗余设计，支持热插拔。电源模块、控制模块等都是冗余的
硬盘级保护：节点内磁盘级Raid，各个级别的Raid保护
统计数据级保护：节点间间统计数据对象写多份。故障节点上丢失的统计数据
系统级保护：网络链路端到端冗余，所有储存模块是分布式的，甚至分布在不同的物理地点。
2.统计数据的三维度出发：可用性、完整性、隐私性
统计数据可用性：
统计数据可用性是指统计数据不因黑客攻击、物理电子设备故障等问题而导致统计数据不可采用的要素。
如果我们担心重要统计数据因计算机病毒、电源故障等问题而丢失，我们常常会采取统计数据存储的措施加以预防。
而在云计算中，保障统计数据可用性的常用措施与此相类似，我们称为冗余存储，利用系统的并联模型来提高系统可信性的一种手段。
统计数据完整性：
统计数据完整性指在统计数据传输、储存的过程中，确保统计数据不被未授权的使用者篡改、或在篡改后能被系统迅速发现的要素。
数字签名是保证统计数据完整性的常用方法 。数字签名为统计数据在云端传输保驾护航，保证统计数据在发送过程中未作任何人修改或变动，同时，也能确认统计数据传输的发送方与接收方身份。
统计数据隐私性：
统计数据隐私性是非常重要的另一维度，指在海量统计数据传输、储存和处理的每个环节保护使用者个人统计数据及其信息的要素。
云计算应用主要通过如前所述共享资源密钥、如前所述生物学特征和如前所述公开密钥加密算法的身份验证三种方法来保护统计数据隐私。
此外，统计数据层面的对象去标识、漏洞保护、虚拟机扫描、统计数据隔离、混合云技术等也常被用于保障统计数据隐私和安全可靠。
3.密钥更新频率&隐私保护级别划分：
云计算平台的储存系统中存在着许多种不同类型的统计数据：文档、视频、图片、电子邮件等等。
为了保障使用者的隐私在其中加入了较为复杂的加密算法，当然不可忽略的现实是会使得云平台大量的天然资源被消耗掉，从而会使得整个云平台工作的工作效率大大的减少，生产成本自然也会增加；但是如果对于统计数据采用的都是较为简单的加密算法的话，统计数据在云平台储存或者是处理的过程中就有可能造成统计数据的泄露。
每种统计数据对于使用者来讲，统计数据的可信性和重要性都是有所差别的，这是因为这些统计数据中所涉及的信息的重要程度是不同的。
如果要对云平台设置一个统计数据安全可靠攻略，那么就需要将统计数据的隐私级别和使用者的隐私级别联系起来。对于上述统计数据根据重要程度展开等级划分，划分的依据能是统计数据的重要程度和统计数据的敏感程度。
作为云服务项目提供更多商能根据统计数据对于使用者隐私程度的不同来设定相应的隐私等级，能将统计数据的隐私划分为三个等级：
level1：在这个统计数据隐私等级中不包括使用者较为敏感的统计数据，该等级的统计数据能采用较为简单的加密算法，使得系统的天然资源不至于被浪费太多。
level2：在这个等级的统计数据当中有部分统计数据对于使用者来讲是非常敏感的，那么就要针对这些统计数据区域，采用与此等级相符的加密算法。
level3：在这个级别的统计数据当中存在着大量的使用者隐私统计数据，那么应该对该等级的统计数据采取较为复杂的加密算法使得统计数据的安全可靠获得保证
一句话总结就是：对于不同需求客户采取不同统计数据加密算法来对统计数据展开保护！
4.打造一个云统计数据保护的闭环网络：统计数据生成-统计数据北迁-统计数据采用- 统计数据共享资源-统计数据储存-统计数据销毁
统计数据生成—所有权问题
对于民营企业和客户的隐私统计数据，企
统计数据北迁—采取复杂的加密算法，保障统计数据可信性、隐私性
在统计数据北迁的过程中应该采取更加
统计数据采用—静态统计数据的保障
统计数据共享—需要慎重
在统计数据共享资源的过程中，如果与第三方实现统计数据共享资源的时候，统计数据的所有者应该采取一定的措施限制第三方没有约束的展开统计数据的传播对于客户共享资源的部分统计数据来讲，除了按照一定的方式展开统计数据的授权之外，还需要对统计数据的共享资源方式展开研究，并考虑在统计数据共享资源的过程中如何防止使用者的敏感统计数据被共享资源。
统计数据储存—简单储存服务项目&复杂储存
将统计数据保存在云平台当中，要考虑到统计数据的完整性、可信性、可用性。解决这些问题的最为常用的办法就是对统计数据展开加密处理，为了使得统计数据的加密达到其应有的效果，要对算法的可信性展开详细的验证。
随着云计算平台所传输、储存和处理统计数据量越来越大，在对统计数据展开加密的过程中要兼顾统计数据的传输速度以及统计数据的传输的工作效率，在云计算平台当中一般采取云对称式的加密算法来对云平台中的统计数据展开加密处理。
为了保证统计数据的完整性，要在统计数据传输的过程中对于相关统计数据展开检验，对于本地统计数据的采用以及北迁都要引起足够的重视。
统计数据销毁—同样需要注意
一般而言，计算机删除的方式，但是这种方式并没有将统计数据真正从计算机的硬盘上删除，其删除的只不过是文件的相应的索引。另外，对磁盘展开格式化也是如此，磁盘的格式化仅仅是为操作系统创建一个新的索引，将磁盘的扇区标记为未采用过，经过这样删除方式操作的统计数据一旦发生黑客的入侵采用一定的统计数据恢复方式就能够将磁盘上的统计数据恢复。
对于民营企业较为敏感甚至是秘密级的统计数据，云计算提供更多商能考虑采用磁盘擦写的方式来完成对于统计数据的删除，或者采用一定的统计数据销毁的算法甚至是物理销毁来对使用者的统计数据安全可靠和隐私展开保护。
对于民营企业而言，是否选择云资料库来解决自身的统计数据储存方案，以及是否全部选择通过云服务项目，需要根据自身的实际行业环境、特点以及防止承担风险能力去评估！
对民营企业而言，选择「适合自身」的那一款更重要！
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