15、云平台灾难恢复与业务连续性规划

云平台灾难恢复与业务连续性规划

1. 数据包捕获

为解决诸多安全问题并深入了解网络状况,数据包捕获至关重要。然而,使用 Wireshark 等传统工具在云服务提供商(CSP)处进行数据包捕获通常不可行,因为这需要访问供应商内部网络,而这超出了许可范围。供应商需保护所有租户数据,允许部分租户进行数据包捕获可能危及其他租户。不过,在某些情况下,供应商可能会进行数据包捕获并用于事件响应或审计,但这并非理所当然,需在合同中明确约定。

部分 CSP 提供了一定程度上支持数据包捕获功能的工具,例如:
- AWS VPC 流量监控 :允许客户镜像其创建的 VPC 中任何 AWS 网络接口的流量,并由安全团队进行分析。可直接在 AWS 中使用 CloudShark 对捕获的数据包进行网络分析,本质上创建了一个虚拟分接头,便于客户监控 VPC 内的所有网络流量。
- Azure 网络观察器 :支持对客户虚拟机(VM)的进出流量进行数据包捕获。可通过多种方式启动捕获,还具备在特定条件下触发捕获的安全特性。

随着时间推移,可用工具及其使用方式会发生变化。为保障安全,客户在使用云服务时具备数据包捕获能力十分重要,迁移到云环境时应充分研究这一领域。

2. 灾难恢复与业务连续性规划

云技术通过支持在地理上分散的位置运行以及提供更高的硬件和数据冗余,改变了灾难恢复(DR)和业务连续性(BC)。这使得企业能够以更低成本实现更低的恢复时间目标(RTO)和恢复点目标(RPO),并且可以将 DR 和 BC 规划融入系统,而非事后补救。

3. 云环境相关风险
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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