不同备份规模有完全不同的备份产品需求，不同的备份产品也各有侧重点和适配场景。对于甲方来说，大部分时候无法控制到底最终用什么产品，应该是不管什么产品都得用好，这个就需要修炼架构设计能力。最直接的架构成长能力：比如NBU就读《 NetBackup™ Backup Planning and Performa...

这个问题首先要从数据生命周期阶段和数据存储方式来分析，然后才能回答。【数据生命周期阶段】第一阶段：数据在应用系统中数据不删除，也就是热数据。以结构化数据为例，为了提高数据库性能，可以将一些不太常用，但仍然会有一些使用需求的，从生产库转移到历史库上。第二阶段：在应用系...

在ChatGPT大语言模型时代，金融行业可以采用一下方式保证数据安全：数据加密：使用加密技术对客户数据进行加密，以保护数据的机密性、完整性和可用性。数据脱敏：对于涉及到客户隐私的数据，如姓名、地址、身份证号码等，需要进行脱敏处理，以保护客户的隐私。访问控制：建立严格的访问控...

充分保护个人用户数据和敏感数据，对预计使用的输入数据进行敏感性识别，限制敏感数据的输入，或利用脱敏数据使用ChatGPT。建立企业用户访问控制机制，防止未授权使用ChatGPT，导致数据泄露。对企业员工进行如何正确使用ChatGPT培训，定期进行安全监测和合规审计。...

关于容器间应用访问隔离的问题，可以考虑以下方案：使用Kubernetes的Network Policy进行网络隔离：Kubernetes的Network Policy可以根据标签对容器进行隔离，从而实现容器间的网络访问控制。可以根据应用的类型、部门、环境等标签来对容器进行分类，并设置对应的网络访问策略，从而实...

除了相应的技术工具， 还得有相应的人员， 流程， 制度的保障

在大数据时代下，金融机构需要采取一系列措施来保障数据安全，以下是一些建议：数据分类：将数据按照重要性和敏感程度进行分类，并采用不同的安全措施进行保护。例如，对于核心业务数据和个人隐私数据，需要采用更加严格的安全措施，如数据加密、访问控制等。数据加密：对于敏感数据，需要采...

建立数据治理体系：数据治理是确保数据质量和合规性的关键环节，需要建立一套完善的数据治理体系，包括数据所有权、数据分类、数据质量、数据安全、数据合规等方面。制定数据管理策略：根据企业的业务需求和数据特点，制定数据管理策略，包括数据采集、存储、处理、分析、应用和销毁...