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
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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