分析和存储是大小企业的两个重要挑战。首先，大数据量的大幅度增长。经济，安全地存储这些数据是云计算机组织的首要任务之一。这引起了雇用熟练数据分析师，数据工程师和所有数据科学家的趋势。除了数据科学家必须拥有的各种技能，如分析，统计和编程，他/她也应该在组织存储数据的较新平台上工作。

数据科学与云计算的重要性

数据科学和云计算本质上是并行的。数据科学家通常分析存储在云中的不同类型的数据。随着大数据的增加，组织越来越多地在线存储大量数据，并且需要数据科学家。我们来看看数据科学家可能在云中工作的数据类型：

查看各种数据集，不论大小，格式等。

查看结构化，半结构化和非结构化数据

分析它们以获取见解

然而，这种数据的问题是，它经常处于不同的孤岛。鉴于存储现在便宜得多，开源平台和工具可用于数据科学家，云是关键。

云计算和数据科学家？

云计算可以帮助数据科学家使用诸如Windows Azure之类的平台，可以免费获得编程语言，工具和框架以及费用。

数据科学家通常很乐意使用MapReduce工具，如Hadoop来存储数据，以及检索工具，如Pig和Hive。他们还使用其他语言，如Python和Java来编写程序。

通常，可以看出，数据科学家使用两种类型的工具 - 开放源代码工具，如R，Python，Hadoop框架和几种可扩展的机器学习工具，以及其他更多的商业可用的工具，如MS SQL，Tableau，Oracle RDB和的BusinessObjects。

鉴于数据集的大小和工具和平台的可用性，了解云不仅对数据科学家是相关但至关重要的。

物联网

据Gartner介绍，到2020年，物联网将有大约260亿台设备。想像一下这种互连产生的数据。其中大部分将在云端可用。因此，需要灵活性，多个处理系统和不同的数据集，数据科学与云计算有着密切的关系。

数据科学家薪资

数据科学家是大数据和分析工作中最受追捧的人之一。与其他职业的简单比较可以让您清晰地了解事情的变化。

鉴于数据科学家所需的技能是广泛的，而且显然缺乏这种技能，所以赔偿是非常有竞争力的。根据Burtch Works的一项调查显示，3年以下工作经验的数据科学家的平均工资可能约为90,000美元，而在管理层面，这个数字科学家的平均工资可能高达16万美元。数据科学家在管理层面的薪酬比中级大数据专业人员更具竞争力，进一步重申数据科学家有一个光明的未来。

数据科学与云计算的未来

在组织投资最多资源两个方面保持盈利的时候，其中包括大数据，并确保数据保持在云中。处理数据并将其转移到云组织可以带来两个好处，包括处理大量数据以进行决策，并降低总体基础架构成本。在这两个领域的巨大需求和数十亿美元的投资都在这里留下来。

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云计算和大数据哪个发展前景好？

说实在话，二者之间都是未来的发展趋势，没有说那种好或者不好，根据你的兴趣，你未来的发展方向，来判断你想走那条路!

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，当前的大数据处理一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLatin和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutting就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

整体来看，未来的趋势是，云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”难道不让人兴奋吗?

在谈大数据的时候，首先谈到的就是大数据的4V特性，即类型复杂，海量，快速和价值。IBM原来谈大数据的时候谈3V，没有价值这个V。而实际我们来看4V更加恰当，价值才是大数据问题解决的最终目标，其它3V都是为价值目标服务。在有了4V的概念后，就很容易简化的来理解大数据的核心，即大数据的总体架构包括三层，数据存储，数据处理和数据分析。类型复杂和海量由数据存储层解决，快速和时效性要求由数据处理层解决，价值由数据分析层解决。

数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三层相互配合，让大数据最终产生价值。

传统的BI分析通过大量的ETL数据抽取和集中化，形成一个完整的数据仓库，而基于大数据的BI分析，可能并没有一个集中化的数据仓库，或者将数据仓库本身也是分布式的了，BI分析的基本方法和思路并没有变化，但是落地到执行的数据存储和数据处理方法却发生了大变化。

谈了这么多，核心还是想说明大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。

随着科学技术的迅速发展，人类开始进入大数据时代，云计算、大数据、移动互联网已成为时代三大主题，正在推动着新经济时代的发展。在科学领域、经济领域及社会生活的方方面面，呈现出海量数据特征，在海量数据中蕴含着人类各种行为、心理信息。

对此有网友表示称，常说的"大数据"和"云计算"应该当成动词。即"大数据"指大数据分析或大数据处理。"大数据"对应"小数据算法"，"云计算"对应"单个计算机的计算"。比如"1+1等于几"这个问题，我们可以通过小数据算法（口算），用单个计算机的计算（甚至计算器）完成计算。再想象一个复杂的问题，需要跨时间、跨空间计算的问题，比如"去年中国各行各业的生产总值，加上美国今年各行各业的生产总值是多少？"这个问题我们就需要通过大数据的分析或处理方法，用云计算完成。

进一步说，要通过分析或处理各地各时段存储的各种数据资源，用互联网上（云）大量的计算机进行计算（计算）得出结果。这就是大数据、云计算。你可以通俗的理解为：大数据（分析或处理）是前台，云计算是后台。

或者理解为：大数据（分析或处理）是软件方法，云计算是硬件设备资源。或者可以再直观的理解为：大数据就是人直接操作的界面（网页、软件或App），云计算就是这些网站、软件或App供应商提供的服务。

大数据：藏在啤酒和尿布背后的秘密; 云计算：物联网的隐形大脑

我们提到物联网，就不得不把它与现在非常火热的另一个概念联系起来，那就是“大数据”。

大数据是怎么一回事呢？有一个为人津津乐道经典案例，就是啤酒与尿布的例子。一家美国超市把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起，但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。

在这个案例里面，丈夫的行为被预测出来，其预测的依据是根据长期经验所得的。假定不在尿布旁边放啤酒，爱喝酒的丈夫可能也会去买，但嫌麻烦或者酒瘾不那么大的丈夫可能就只会买了尿布就走，而想不到去买啤酒。因而，大数据就此产生了经济价值。当然，这背后基本是一个零和游戏，这家超市的啤酒销售得多了，别家超市卖得就少了。

腾讯的QQ我们都用过，它能够把我们久未联系的老同找出来，推荐给我们去联系，但也会把你的前女友推荐给你的未婚妻认识。而淘宝在我们买东西的时候会把相关产品推荐给我们，还会告诉我们诸如某省狮子座最败家、某省水瓶座最花心、某省天蝎座最抠门这样的信息。而百度则会对人们使用关键字搜索进行排名，从而让更多人知道最近大家的关注点在哪里。

显然，这些数据或多或少已经开始影响我们的生活。而在未来，万物联网产生的数据量与现在人们通过互联网活动产生的数据量不可同日而语，开发的价值也会更加巨大。比如我们现在的手环、手表读取我们的心率、运动量等数据，仅仅是反馈给我们让我们管理自身健康。而未来随着大数据的分析能力增强，加上能够互动的设备增多，那么这些数据就变成了健康服务，甚至能提前预防疾病发生。

反过来，大数据的处理能力能力会反过来帮助物联网实现智能控制和产品改进。比如，我们的智能家居的学习功能，可以看做是对用户一段时间的行为数据的收集，然后通过特定算法得出主人的喜好从而自己完成对家庭环境的控制。

前面讲了大数据，那么还有另一个大数据的亲兄弟不得不讲，那就是云计算。从成本和实际效果来考虑，其实很多物联网设备并不需要太多的计算能力，只要能够取得数据并反馈给上层具有计算能力的数据处理中心就好了，多一点的还有能够通过从计算中心获取的指令完成某些活动就可以了。

那么，这些数据谁谁在处理呢，他们又是怎么处理的呢，这里就要提到云计算的概念。云计算被认为是一种革命性的计算方法，是继大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一关于计算方式的重大转变。

举一个不那么恰当但比较好理解得例子。使用过QQ远程助手的朋友大概可以体验云计算，你在QQ提供的界面里面访问对方的电脑，使用对方的软件。云计算大概也可以看做这么种方式，不过对方的电脑变成了处理能力超强的云计算中心，而处理方式更加复杂一些。

云计算给我们带来了全新的解决思路。由于通讯技术的不断发展，我们的计算不一定要在本地进行。比如，在远程操作的例子，哪怕你的电脑没有安装一个程序，你仍然能够获得这个程序的使用结果。而我们平时收发邮件，这些邮件存储在我们的邮箱里，而不是在我们的电脑上，这其实可以视作早期的云服务。这种理念，简单概括起来就是“网络即电脑”。只要有网络，我们就能获得更高的运算能力。

目前云计算还处于基础阶段，现在的云计算被分为三层：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础设施可以看做是我们的电脑主机，其实质是大规模的主机集群。平台的地位大致相当于我们的计算机系统，类似于windos，是开发和运行程序的基础。软件服务我们就明白多了，微信、游戏客户端、美图秀秀这样的都是软件。

借助云计算，企业的管理成本将降低。由于云计算的作用，一些企业不用浪费金钱和精力建立自己的数据处理中心，而将自己的一些数据和企业管理软件放在公共的云服务器上；而另一些企业对于数据的安全性和专业性等要求较高，于是自建云服务器，于是有了公有云、私有云、的概念之别；有一些私有云并不能满足企业的运算需求，向公有云服务器寻求支持，于是就有了混合云的提法。

同时，云计算中心能够根据实际需求来安排服务器的运算，让整个计算中心保持高效的运作，避免了运算资源的浪费。除此之外，云计算的好处在于按使用付费。这就是说，你可以按照实际需要的存储空间或者运算能力购买云服务。这是云服务诞生之初的“电厂模式阶段”就提出的理念，即把计算能力当做像水、电这样的产品来出售。现在基本已经变成现实，而在未来，个人用户也将慢慢感受到这种全新方式给生活带来的改变。

讲了这么多云计算，那么云计算和物联网是是怎么结合起来的呢？前面我们已经提到，我们的物联网设备只需要能够联网，云计算就能够通过网络为我们的设备提供数据处理能力。其次，大数据的运用对物联网来说十分重要，而云计算和大数据分析就像一枚硬币的两面密不可分。

比如智能家居系统，其一部分运算其实就是依托云服务器，因为我们的家里面的数据处理中心（电脑或手机）没有必要一直保持开机状态。而更多的诸如交通系统、工厂制造系统、社区服务系统等等都将依托于私有云或者公有云的服务。除了这些，我们前面提到云计算还是打通各种物联网标准的有效手段，两个采用不同技术标准的设备也具有了互相交换数据的可能，简单说来，就像你在网上和一个外国人聊天，哪怕你不懂他的语言，只要通过相应的翻译软件，就能够理解对方的意思了。

基于互联网，来为人们提供更便捷、快速服务，这就是物联网。物联网以数据为中心，通过采集数据，经过处理，来总结物联网的各类数据、以及特性，以此获取更好的选择不同物联网技术来实施。

物联网的物物相连有两层意思：一、物联网的核心与基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸、扩展的网络；二、用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网是互联网的延伸，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。它包括互联网及互联网上所有的资源，兼容互联网所有的应用，但物联网中所有的元素(设备、资源及通信等)都是个性化的和私有化的。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络实体，不如说是业务和应用。

云计算，大数据与物联网有着密不可分的关系，物联网像是互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据是互联网的信息层，是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。

大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据分析常与云计算联系在一起，大数据的大，意义并不在于数据的庞大，而是对数据进行专业化处理，变成有意义的数据。从技术看，大数据与云计算就像硬币的正反面。大数据必然无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式云结构，特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术、数据挖掘电网、可扩展存储系统等。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据的特征：4个“V”——volume、variety、velocity、value,分别对应数据体量大；数据类型繁多，包括提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等；处理速度快，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息;价值密度高，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

物联网的传感器与云计算的大数据相结合，一个提供感应，一个提供反应，在大数据的提供下进行便利的生活，办公。随着物联网的不断发展，运营商推进物联网与云计算的融合，为实现通信业的快速转型和升级做到以物联网、云计算创新应用为载体，对人们的衣食住行和公共安全领域进行智能防护，遵循科学发展观，顺应自然发展规律，开发使用低碳环保新能源，使得现代水利、电力和商业等与公众相关的产业变得智能，满足人们的需求。

对于云计算、大数据、云安全等领域的专业人员，专业技术认证是云计算、大数据、云安全等人才的一种凭证，通过者具备在云上设计、部署或管理应用程序和基础设施的专业知识。 获得阿里云的专业技术证书有助于增加使用阿里云产品的丰富经验，同时还能提升你熟练使用基于阿里云的云服务应用的水平。 企业获得阿里云的专业技术认证，可以帮助更高效地设计阿里云上的应用架构，节省投入成本、提高运营和运维效能。 个人获得阿里云的专业技术认证，可以提升对云计算、大数据、云安全等产品的专业能力，证明在云计算、大数据、云安全等领域的能力，并获得职业发展。 阿里云的专业技术认证路线为ACA（Alibaba Cloud Certified Associate）、ACP（Alibaba Cloud Certified Professional）、ACE（Alibaba Cloud Certified Expert ）三个层级，分别代表具备基础、专业以及专家级别的云产品应用的专业技术水平。

阿里云云计算专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用云计算产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及云的计算、存储、网络、安全类的核心产品。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：IT、云计算及网络安全相关从业的基础知识 能够根据企业的业务需求，基于云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践，能够熟练的使用和操作云服务器ECS、负载均衡SLB、对象存储OSS、专有网络VPC、弹性伸缩（Auto Scaling）、内容分发网络CDN、云盾及云监控产品，能够诊断基于云计算产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案。

云服务器ECS考试内容 熟悉云服务器ECS相关的概念，主要包括地域及可用区、实例、磁盘、快照、镜像、网络、安全组 了解云服务器ECS的优势、计费、应用场景、API及SDK 能够基于云服务器ECS产品进行应用的部署 掌握云服务器ECS实例、磁盘、安全组、快照、镜像和标签的使用和操作 能够发现并解决云服务器ECS实例的操作系统、服务器登录及其他产品使用中常见的问题 能够基于云服务器ECS与负载均衡SLB、专有网络VPC、对象存储OSS、内容分发网络CDN、云数据库RDS、弹性伸缩（Auto Scaling）、云盾和云监控产品实现应用的解决方案

弹性伸缩（Auto Scaling）考试内容 熟悉弹性伸缩Auto Scaling相关的基本概念，包括伸缩组、伸缩配置、伸缩规则、伸缩活动、伸缩触发任务、伸缩模式以及冷冻时间 熟悉弹性伸缩Auto Scaling的功能、产品优势及常用应用场景 掌握弹性伸缩Auto Scaling的具体配置和操作，包括伸缩组的创建和维护、规则和任务的配置、报警任务的配置等 了解弹性伸缩Auto Scaling使用中的注意事项，能够发现并解决使用过程中的常见问题 能够基于弹性伸缩Auto Scaling与云服务器ECS、负载均衡SLB产品实现应用的解决方案

负载均衡SLB考试内容 熟悉负载均衡SLB相关的基本概念和功能，包括负载均衡的定义、实现原理、支持的协议、会话保持、健康检查、后端服务器权重、证书、转发策略 熟悉负载均衡SLB的产品优势以及适用场景 掌握负载均衡SLB的使用、操作以及维护，包括负载均衡SLB的配置、维护、注意事项以及问题识别和处理 能够基于负载均衡SLB与云服务器ECS、弹性伸缩Auto Scaling产品实现应用的解决方案

专有网络VPC考试内容 熟悉专有网络VPC产品的相关概念，包括专有网络、路由器、交换机、路由表及路由条目 了解专有网络VPC产品的优势及应用场景 掌握专有网络、交换机、EIP、路由器及路由表的使用和操作 了解专有网络VPC的安全与配置、使用限制 能够进行专有网络VPC的监控运维 了解通过高速通道实现专有网络VPC之间的互联方案 能够在专有网络VPC内进行云服务器ECS、负载均衡SLB和对象存储OSS产品的使用，并实现应用的解决方案

对象存储OSS考试内容 熟悉对象存储OSS的产品相关的概念，包括地域、Bucket、Object、防盗链、Object生命周期管理 了解对象存储OSS产品的优势、应用场景及计费模式 掌握对象存储OSS的存储空间和对象的管理、使用和操作 了解对象存储OSS提供的图片处理能力 了解对象存储OSS产品使用中的常见问题 能够基于对象存储OSS与云服务器ECS、内容分发网络CDN和媒体转码服务MTS实现应用的解决方案

内容分发网络CDN考试内容 熟悉内容分发网络CDN产品的基本概念,包括DNS解析、智能DNS、CNAME、缓存、边缘节点、加速域名、回源等 了解内容分发网络CDN产品的优势及应用场景及计费模式 能够进行内容分发网络CDN的基础配置和优化，能解决基本的常见问题 能够基于内容分发网络CDN与云服务器ECS、对象存储OSS产品实现应用的解决方案

云安全、云盾及云监控考试内容 具备使用云服务的基本安全意识及安全基础知识 了解阿里云云盾系列产品，包括DDoS基础防护、DDoS高防IP、安骑士、态势感知、绿网、云监控、服务器安全托管 了解DDoS基础防护、安骑士、态势感知、绿网和云监控产品的基本操作 能够通过阿里云提供的安全报警发现DDoS攻击防护、密码暴力破解，SQL注入常见安全风险，并使用云盾产品进行防护

云计算通用知识考试内容 具备云计算领域从业人员需要具备的相关的概念、技术及云计算优势方面的基础知识，包括云计算的定义、特点、优势、服务类型、实现技术及部署方式等

阿里云大数据专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及大数据类的几款核心产品，包括大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）、Data IDE（原BASE）、数据集成（原CDP云道）等。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：具备大数据的存储、处理以及分析的基础知识，能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践，能够熟练的使用阿里云的大数据计算服务、Data IDE以及数据集成等产品，能够诊断基于阿里云大数据产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案。

大数据计算服务考试内容 熟悉大数据计算服务基本概念，包括项目空间、表、分区、资源、任务等 了解大数据计算服务的组成架构和各组成部分功能 掌握大数据计算服务的特点、优势以及适用场景 掌握大数据计算服务的连接和使用方式，包括使用客户端odpscmd、管理控制台、Java SDK等 掌握大数据计算服务的数据上传和下载，可以熟练的使用tunnel命令行工具，了解Tunnel SDK 掌握大数据计算服务的SQL命令，包括DDL、DML以及常见内置函数 熟悉大数据计算服务的用户自定义函数，包括UDF、UDAF以及UDTF，可以编写简单的自定义函数 熟悉大数据计算服务的MapReduce编程框架，可以配置eclipse的环境，编写简单的MR程序 了解大数据计算服务的Graph编程框架，包括基本概念、处理流程等，可以编写简单的Graph程序 了解大数据计算服务DataHub的相关概念和使用方法 熟悉大数据计算服务的安全和权限管理的概念和实际操作，包括用户、角色、授权（ACL&Policy）、项目空间保护、例外以及安全等级等

Data IDE考试内容 熟悉Data IDE的基本功能模块，包括数据开发、数据管理、运维中心、组织管理以及项目管理等 了解Data IDE的基本特点，包括角色隔离、环境隔离等 可以使用项目管理和组织管理模块搭建环境 熟练使用Data IDE的数据开发模块进行设计开发，包括建表、任务开发、资源上传、数据上传、新增函数等 熟练使用Data IDE的数据开发模块进行工作流任务和节点任务的开发设计，并且可以配置合适的依赖和周期性调度 熟练使用数据管理模块进行数据管理，包括血缘分析、表的使用权限申请和授权等 对于使用过程中出现的问题，能够识别、定位，对其中基本的问题能进行修复

数据集成考试内容 了解数据集成的基本概念和工作流程 熟练使用数据集成进行多种场景下的数据同步，可以从不同的数据源同步数据到大数据计算服务 了解数据集成中的DataX组件，包括概念、功能以及实际使用 了解并能正确使用数据集成中的字段映射、常量使用、变量使用、导入导出规则等 了解数据集成的最佳实践，比如切分键配置等 能够对使用过程中出现的常见问题进行排查，并能解决其中的基本问题 对于数据集成中的脏数据能够进行正确的处理

应用和架构考试内容 了解其他相关云产品的特点和应用场景，包括云数据库RDS、分布式关系型数据库DRDS、表格存储（Table Store，原OTS）、分析型数据库（Analytic DB，原ADS）等 了解大数据计算服务、Data IDE以及数据集成等如何与其他相关产品配合使用 能根据实际的应用场景，结合阿里云产品的特点设计合理的基础架构

阿里云云安全专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用安全产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及云的安全和监控、管理类的核心产品。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力： 1、具备IT和网络安全相关从业的基础知识。 2、能够根据企业的业务需求，基于云产品和服务制定有效的安全防护方案，进而保护云上的核心资产。 3、能够熟练的使用和操作云盾（包括：安骑士、DDoS基础防护、DDoS高防IP、WAF、绿网、态势感知、先知等）及云监控、RAM、VPC产品。 4、熟悉常见的安全风险类型（包括：网络级、主机级、WEB应用、数据库类） ，并根据具体情况选择最优的云上安全解决方案。

阿里云云盾、云监控、RAM考试内容：云服务相关安全基础协议，HTTP、FTP、TCP、UDP、ICMP等。阿里云云盾DDoS高防IP和Web应用防火墙等全系产品的产品特点、应用场景，竞争优势，产品功能。阿里云安全管控相关产品，包括云监控、RAM、VPC、安全组的产品特点、应用场景，产品功能。安全核心产品，DDoS基础防护、DDoS高防IP、安骑士、态势感知、绿网和云监控产品的基本操作及管理。安全应用方案设计，例如收到管理控制台、邮件、短信报警后能正确理解和处理，具体包括发现DDoS攻击、密码暴力破解，SQL注入等常见安全风险，并选择合适的方案进行防护。云计算相关产品（ECS、SLB、OSS、RDS、VPC、CDN）考试内容：了解以上产品的定位、主要功能、工作原理和应用场景。了解以上产品经常遇到的安全威胁，及组合方案的安全优势。

阿里云专业技术认证ACP之云计算、大数据、云安全介绍

https://qwzyj/thread-175-1-1.html (出处: 全网资源菌)

　　云计算和大数据是目前比较流行的技术，可是这两者之间存在什么联系呢?云计算为大数据提供了基础设施，大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。

　　当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。可是灵活性和安全性有的时候是不能兼顾的，所以如何实现安全性和灵活性的平衡是云计算提供商和大数据提供商需要深入思考的。

　　部署云加密措施被认为是首要步骤，但是它们并不适合所有的解决方案。一些加密解决方案需要本地网关加密，这种方案在云大数据环境下无法很好的工作。此外云计算提供商提供了密钥加密技术，用户在享受基础设施云解决方案提供的优势的同时又可以将密钥保存在自己手中，让密钥处于安全状态下。为了能够让你的大数据环境获得最佳的加密解决方案，建议使用密钥加密。

　　在大数据当中，结构的每一个组件都应该能够扩展，云安全解决方案也不例外。在选择云安全解决方案时，用户需要确保它们在所有跨地区云部署点中都能够发挥作用。此外，它们在大数据基础设施当中必须要能够高效地扩展。但是由于硬件安全模块不具扩展能力并且无法灵活适应云模式，因此它们不适合大数据使用案例。为了获得必要的扩展性，建议使用专门针对云计算设计的云安全解决方案。

　　为了让云安全策略尽可能地实现自动化，用户应当选择虚拟工具解决方案，而不是硬件解决方案。用户需要明白可用的API也是云安全解决方案的一部分。虚拟工具加上闲置的API能够在云大数据使用案例中提供所需要的灵活性和自动化。

　　在涉及大数据安全性时，用户应当根据数据的敏感程度进行分类，然后对它们采取相应的保护措施。并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。

　　以上我们说的是数据安全，其实大数据安全还包括以下几个方面：

　　规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征(使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面)使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我组织性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。

　　嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据平台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够支持所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自组织。问题是，开源系统或多数商业系统一般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

　　应用程序：面向大数据集群的大多数应用都是Web应用。它们利用基于Web的技术和无状态的基于REST的API。虽然全面讨论大数据安全的这个问题超出了本文的范围，但基于Web的应用程序和API给这些大数据集群带来了一种最重大的威胁。在遭受攻击或破坏后，它们可以提供对大数据集群中所存储数据的无限制访问。应用程序安全、用户访问管理及授权控制非常重要，与重点保障大数据集群安全的安全措施一样都不可或缺。

　　总之，只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。

本报讯（实习生 李晓盼 中国青年报·中青在线记者 张茜）在近日举办的第十届云计算大会上，网络安全专家、中国科学技术大学网络空间安全学院副院长俞能海认为，云计算和大数据领域可能会面临共享虚拟安全、安全管理挑战以及数据失控风险三大问题。

近10年来，我国云计算从概念提出到落地应用，再到生态构建，其发展路线渐稳，成效越发显著。据工业和信息化部党组成员、总工程师张峰介绍，我国云计算产业已经成为全球增速最快的市场之一。

而随着云计算、大数据技术的深入应用，安全问题始终是悬在数字化技术应用之上的达摩克利斯之剑。

针对该问题，俞能海表示：“云计算和大数据是相互依存的关系。随着信息社会不断深化演进，移动互联网、物联网和社交网络把所有人、机构和物连接在一起，在广泛互联化的IT环境中，大到国家和社会、小到机构和个人都面临着如何保障自身信息安全的问题。”

俞能海认为云计算和大数据安全可能出现的问题有三大块：共享虚拟安全、安全的管理和数据失控带来的风险，并建议从以下方面考虑云计算服务的安全隐患问题。比如，把数据外包给云服务商如何保证数据隐私与安全？如何确定云服务商反馈的服务是可信的？资源集中后如何保证不被破译密码等非法租用？如何管控虚拟资源和多租户？

面对可能出现的隐患，俞能海认为应该跨界引进新的技术来解决问题。俞能海还建议从法律层面进行考量，比如如何让技术符合国家的法律法规，以及国家制定的法律法规如何更加符合各单位和个体隐私保护的需要。

随着社会互联网化程度的不断加深，我国已逐渐步入信息化时代，同时我国的综合实力竞争也正在云计算大数据的推动下加快脚步。云计算大数据以新技术新业态新模式成为科学技术领域高速发展的重要推动力来源，驱动着信息化产业化的不断融合，为产业发展打开了新天地。

为进一步促进云计算和大数据在当代企业信息化安全化领域的应用，促进经验交流、了解最新发展趋势，4月14日由上海信息安全行业协会指导、安恒信息主办、众人科技协办和E安全提供新媒体支持的 “2017年云计算大数据与安全研讨会”在上海圆满召开。研讨会聚焦云计算大数据安全话题，邀请了云计算大数据安全专家及信息安全行业领航者共商云计算大数据的技术创新、产业发展、应用落地以及提高安全性等问题。

▲ 研讨会现场展示了安恒信息最新产品

▲ 安恒信息工控感知平台

▲ 参会嘉宾对安恒产品进行详细了解

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研讨会由安恒信息高级副总裁兼首席安全官刘志乐主持，上海市经信委信息安全处处长刘山泉、上海市通信管理局互联网管理处处长戴斌、上海市信息安全测评认证中心主任蒋力群以及上海市信息安全行业协会秘书长王强等领导出席本次研讨会。来自安恒信息、上海众人和弗兰克的多位专家学者分别就云计算与大数据话题发表了精彩的主题演讲。

▲ 安恒信息高级副总裁兼首席安全官刘志乐主持会议

▲ 上海市经信委安全处处长刘山泉致辞

▲ 上海市信息安全测评认证中心主任蒋力群致辞

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安恒信息天池事业部总经理郑赳在题为《私有云安全资源池最佳实践》的演讲中指出，根据等级保护2.0和CSA云安全联盟相关标准设计，云平台安全和云租户安全需要分离设计。一方面方便云平台自身过等保，另外需要给云租户提供安全资源池，方便租户按需取用，帮助租户过等保。根据企业对云计算持续增长需求，安恒推出了云安全运营平台天池，为用户提供包括云监测、云防御、云审计、云服务在内的覆盖云安全的全生命周期的云安全综合解决方案。

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安恒信息玄武盾产品部总经理毛润华在题为《网站一体化SaaS安全保障方案》的演讲中指出，党的十八大以来，习近平总书记强调 “要加快构建关键信息基础设施安全保障体系，全天候全方位感知网络安全态势，增加网络安全防御能力和威慑能力”。 针对政府和教育行业普遍存在的安全隐患，安恒信息提出了一站式安全防护服务，涵盖事先体检、事中防护、事后大数据分析的全安全生命周期。目前该方案已成功应用于G20杭州峰会、世界互联网大会等重大活动保障及政府、公安等多个重要行业，取得了良好的防护效果。

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众人科技首席战略官周强在题为《信息安全在军民融合中的效用》的演讲中指出，随着移动互联网对原有组织关系的解构，信息安全对以往的基于传统的密码技术提出了根本性挑战。国家未来部署网络空间主权时势必在工业4.0、国家大数据、5G通信等领域使用创新的数字标识、身份鉴权技术手段。

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安恒信息大数据态势感知事业部总经理褚维明在题为《基于大数据智能分析的网络安全态势感知监管方案》的演讲中指出，随着计算机和通信技术的迅速发展，计算机网络的应用越来越广泛，规模越来越庞大，多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加。安恒信息态势感知通报预警平台，通过地毯式扫描探测、全流量解析、安全监测防御审计、多源异构数据关联、大数据智能分析挖掘和实时追踪，构建了事前预警、事中防御和事后溯源的全方位立体化网络安全、监测预警和应急响应闭环，有效的提高了国家监管和行业主管部门的网络安全监管和决策能力。

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安恒信息上海大区技术总监王瑞在题为《网络安全法恪守安全观》的演讲中指出，随着互联网的快速发展，网络安全面临着日益严峻的形势，《网络安全法》的出台，将已有的网络安全实践上升为法律制度，通过立法织牢网络安全网，为网络强国战略提供制度保障。

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安恒信息攻防实验室高级经理邹龙在题为《构建网络空间安全人才培养新模式》的演讲中指出，人才是网络安全的第一资源，是网络空间的核心竞争力。从总体上看，我国网络安全人才还存在数量缺口较大、能力素质不高、结构不尽合理等问题。安恒信息积极探索人才建设培养新模式，通过建立常态化网络安全人才体系、开展前沿网络安全技术研究、组织安全竞赛等多种手段助力网络安全人才建设。

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弗兰克加密产品专家应晓阳在题为《第三方加密的数据安全解决方案》的演讲中指出，针对企业对信息安全的日益关注和重视，弗兰克提出了云密盾解决方案。云密盾采用国密算法，作为第三方提供专业的数据安全加密服务，让数据在传输、存储过程中都确保是加密状态，除了数据所有者外，包括服务商在内都无法查看，以此来确保数据的安全性和私密性。

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安恒信息AILPHA大数据产品总经理杨锦峰在题为《大数据安全分析的实践与思考》的演讲中指出，传统的安全解决方案是基于特征的安全检测，仅依靠单点的处理能，只能应对实时的安全险，但面对日益增长的网络攻击，特别是以APT，0day为代表的高级安全威胁，传统安全解决方案已经难以满足要求。针对这一问题，安恒信息推出的AILPHA大数据智能安全平台，以数据驱动安全分析，形成安全闭环，可更好的解决安全事件遗漏，为企业用户提供全局安全态势感知能力，并为业务不间断稳定运行提供安全保障。

信息化几何式增长带来全球数据的快速发展，大数据云计算研究已经成为科技与经济发展的新引擎。大数据的影响范围已从企业领域扩展到社会领域，大数据蕴含着巨大的社会价值和商业价值，世界各国也把大数据研究与产业上升至国家战略层面。认识大数据带来的变革，并规划好大数据的发展，是提高我们国家的信息优势，增强我们的综合国力的当务之急。