大数据技术的落地应用对于数字中国的建设也具有非常重要的意义，大数据技术的落地应用不仅能够开辟出一个巨大的价值空间，同时大数据技术也会带动一系列技术的发展，包括云计算技术、物联网技术等等。从这个角度来看，目前在大数据产业链中的企业，对于数据中国的建设都有比较重要的意义。从技术角度上来看，大数据与云计算通常是耦合在一起的，所以目前提供云计算服务的科技企业，都能够在一定程度上解决数字中国发展过程中的问题。
随着大型科技公司纷纷开放自己的人工智能平台，当今社会也全面进入了人工智能时代，而随着人工智能技术的落地应用，将在各个行业推动网络化和数字化的发展。所以，目前已经推出人工智能平台的企业，对于未来数字中国的建设也会有非常积极的意义。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
企业使用公有云服务，数据安全问题如何解决？
作为一名IT行业的从业者，同时大数据和云计算也是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。首先，目前对于广大传统企业来说，数据安全一定是进行信息化产品（ERP等）云端化的重要考虑因素之一，尤其是对于一些生产企业来说，关键数据通常有严格的边界要求，因为这些数据往往能够描述企业的一些核心技术。数据安全通常的描述涵盖了两个主要方面，一方面是如何保障数据的完整性，另一方面是如何保障数据的隐私性。
相对于企业自身建立数据中心来说，采用云计算的方式在数据完整性的保护方面还是具有一定优势的，原因是公有云的保障措施会更加完善，同时会有强大的运维团队来保障数据的完整性不遭到破坏，即使出现了一些较为极端的情况也会有相应的措施，相对而言企业自身的数据保障能力会弱一些。而在数据隐私保护方面，往往是企业比较担心的主要因素，尤其是在一些大型平台频频出现数据泄露的事件影响下，企业往往会有诸多顾虑。
数据存储在云端必然会存在泄露的风险，这是不可避免的，即使不采用云计算技术，数据泄露的风险也是存在的。目前要想解决这个问题，一个比较容易接受的方案是云计算和边缘计算的结合应用，简单的说就是核心的数据保留在本地，把处理完的数据上传到云端。随着物联网建设的逐渐普及，未来边缘计算的发展前景还是非常广阔的。最后，数据安全问题在大数据时代背景下广受关注，在互联网从消费互联网向产业互联网发展的过程中，产业数据的价值得到了越来越多的重视，所以企业进行产业互联网建设的时候，一定要有一套完整的安全策略，从而对自身的数据形成有效的保护。
腾讯云后阿里云再出事故，企业上云如何避免云计算事故造成损失？
事实上，对于企业解决云安全问题，必须至少遵循两点：一是提到安全性最高，另一个是尽量减少损失。这两点对云计算平台和云企业非常重要。在安全问题上，云计算平台应该尝试执行以下操作：首先，云计算平台应通过技术和控制措施尽量降低安全事故率，但先进技术不能保证万无一失，仍需要相应的操作措施，以确保最大的安全性。其次，有必要对维护人员的管理进行更详细的管理规划，以消除技术之外的人为安全因素。
同时，有必要澄清安全责任问题，以便在事故发生后处理问题时可以依靠。为此，许多制造商已经在做这件事。例如，AWS和阿里巴巴云以及AWS提出了安全责任共享模型。阿里云负责云平台的基本安全保护，用户负责虚拟化层之上的组件安全和业务安全。 。另一点是，作为服务提供商的云平台应该为企业用户提供一定的安全培训，以确保每个客户完全理解云计算的应用操作，避免因误操作而导致平台和企业的丢失。
六从企业用户安全的角度来看，云计算安全意味着企业应该学会使用云。首先，企业必须具备云安全感。当是时候提醒企业管理者云计算安全的重要性时，云平台的安全措施并不能保证数据的绝对安全性。其次，公司应尽量不将鸡蛋放在同一个篮子里。一旦云计算平台发生事故，可能会导致公司多年运营。目前，多云计划是降低数据丢失风险的最有效手段。
企业应将多云计划从上一个选项更改为第一个选项，以最大限度地降低数据安全风险。第三，对于没有能力从事混合云和混浊解决方案的初创企业，他们必须学习“三只兔子”。除了云计算的应用之外，至少应该将数据存储在异地，以避免数据完全丢失的“前沿CNC”。第四，小企业往往在大规模云计算平台上受到不公平对待，需要一定的规则和规则。
小型和微型企业的话语权力很小，甚至在上述情况下“处置”的情况也可能发生。在这方面，要求有关机构尽快进行干预，以确保在促进企业云的同时保障中小企业的合法权益。第五，企业应该尝试了解各种云计算平台。公共云，混合云和私有云并不是唯一的。出于安全考虑，每个云企业都需要充分了解几种类型的优缺点，然后根据企业自身情况选择不同的解决方案，以确保企业数据的绝对安全。
阿里云PolarDB数据库的重要更新刚刚发布，能帮助企业解决什么问题？
对于企业来说，阿里云PolarDB数据库发布的重要更新能够解决的问题，可以总结为以下几个方面：性能问题传统数据库存在扩展性差、技术复杂、迭代慢等弊端，与传统数据库相比，这次阿里云PolarDB数据库的重要更新，在技术上能够实现极致弹性扩容，在安全上能够1天内无感修复漏洞，技术进化速度也非常快。比如致力于电子支付、智慧交通领域的天津通卡，在应用阿里云数据库后，每分钟可处理5万余次交易数据，1秒内相应7.2亿数据查询功能。
与其他云原生数据库产品相比，阿里云为金融、电信、制造、物流等领域的龙头企业提供服务，已经实现了约40万个数据库的迁移。阿里云还拥有国内最丰富云数据库产品，PolarDB相关论文也连续两年入选国际顶级数据库会议SIGMOD。成本问题针对传统数据库价格高，给企业带来高额的成本和运维问题的痛点，阿里云PolarDB数据库的重要更新，让云原生数据库成本只有传统数据库的1/6。
此外，还让企业能够根据具体的商业场景调整云上数据库资源，极大程度地降低了成本，解放了运维人员。迁移问题根据权威机构Gaetner预测，到2023年全球75%的数据库将跑在云上。显然，云数据库在成本、灵活度、安全、技术进化等方面碾压传统数据库，无论是阿里巴巴还是亚马逊，都在去IOE，企业上云已经是大势所趋。
阿里云PolarDB数据库的重要更新，提供了传统数据库一键迁移到云端的能力。对于企业来说，MySQL、PostgreSQL、Oracle等离线数据库可以在短时间内迁移到云端。不难看出，阿里云PolarDB数据库的重要更新确实可以帮助企业解决各种问题。阿里云作为最强大的云原生数据库，应该算是企业的不二之选。
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