9、云环境下的数据安全、灾难恢复与应用准备

云环境下的数据安全、灾难恢复与应用准备

云环境下的数据安全

在云环境中,我们往往难以确切知晓数据的具体位置,但可以依据一些基本参数来推测数据的情况:
- 数据存储在Xen虚拟机客户操作系统或EBS卷中,并且我们能够控制访问这些数据的机制。
- 实例之间交换数据的网络流量对其他虚拟主机不可见。
- S3存储位于公共命名空间,但默认情况下通过私有对象进行访问。
- 亚马逊会在每次使用后将所有临时存储清零。

基于这些情况,我们可以对数据做出以下假设:
|数据类型|安全性分析|建议|
| ---- | ---- | ---- |
|虚拟机实例内的数据|除了可能存在特定于虚拟化的漏洞外,虚拟机实例内的数据基本与物理机上的数据一样安全。|若极度担忧安全问题,可使用加密文件系统。|
|S3对象|本质上不安全。|敏感数据在存入S3之前,务必使用强加密选项进行加密。|
|块存储快照|可能相当安全,虽存储在S3中,但无法通过常规S3访问协议访问。|若极度担忧,可对块存储卷进行加密。|
|数据副本|云服务提供商可能会破产或遭遇其他业务中断情况。|确保在云服务提供商之外保留数据副本。|

灾难恢复

灾难恢复是指在面临灾难场景时能够恢复系统正常运行的能力。灾难的定义因具体情况而异,一般来说,灾难是指导致正常运营中断的异常事件。在传统数据中心,硬盘丢失通常不被视为灾难,因为这是较为常见的事件;而数据中心发生火灾则是可能导致正常运营中断的异常事件。

在物理数据中心,服务器完全突然丢失可能被视为灾难,但在云环境中,这种情况相对频繁发生。尽管这种频繁性使这类事件不再完全属于

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码示例文件以便深入学习调试。
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