本文來自千家網(wǎng)（www.qianjia.com），作者 | Ranjit Metrani，CtrlS Datacenters 托管服務(wù)總裁。
在當(dāng)前的數(shù)字時(shí)代，企業(yè)越來越依賴多云策略來優(yōu)化靈活性、減輕供應(yīng)商鎖定并提高成本效率。隨著這種轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)中心在支持支持多云環(huán)境的基礎(chǔ)設(shè)施方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，提供可擴(kuò)展的存儲(chǔ)、計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)解決方案。然而，隨著多云架構(gòu)的日益普及，數(shù)據(jù)中心面臨著重大的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，特別是在確?？缍鄠€(gè)云平臺(tái)的數(shù)據(jù)完整性和保護(hù)方面。根據(jù)2024年IBM數(shù)據(jù)泄露報(bào)告，多云環(huán)境中數(shù)據(jù)泄露的全球平均成本為488萬美元，突顯了跨多個(gè)云平臺(tái)管理數(shù)據(jù)所涉及的風(fēng)險(xiǎn)。
數(shù)據(jù)中心是多云策略的支柱，它容納了連接AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等云服務(wù)提供商(CSP)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。隨著企業(yè)越來越依賴這些分布式環(huán)境，數(shù)據(jù)中心必須確保無縫數(shù)據(jù)流，同時(shí)遵守嚴(yán)格的安全標(biāo)準(zhǔn)。然而，由于數(shù)據(jù)駐留在多個(gè)位置并跨越不同的云平臺(tái)，數(shù)據(jù)中心需要管理跨多個(gè)地區(qū)的各種安全控制、監(jiān)管要求和合規(guī)性。這種復(fù)雜性凸顯了對(duì)強(qiáng)大的安全措施的需求，這些措施可以在所有平臺(tái)上提供一致的監(jiān)督，同時(shí)保護(hù)數(shù)據(jù)完整性。
多云環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)中心在多云環(huán)境中面臨的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)是需要在私有云和公有云之間移動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)其進(jìn)行保護(hù)。在本地基礎(chǔ)設(shè)施和各種云平臺(tái)之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)通常受不同的加密標(biāo)準(zhǔn)和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的約束。確保靜態(tài)數(shù)據(jù)和傳輸數(shù)據(jù)的端到端加密對(duì)于防止在此交換過程中發(fā)生泄露至關(guān)重要。此外，數(shù)據(jù)中心必須實(shí)施強(qiáng)大的密鑰管理解決方案，以確保加密密鑰安全且不易受到未經(jīng)授權(quán)的訪問，尤其是在可能具有不同加密協(xié)議的平臺(tái)上。
確保多云世界中的合規(guī)性
監(jiān)管合規(guī)性的需求進(jìn)一步增加了數(shù)據(jù)中心的復(fù)雜性。由于企業(yè)在多個(gè)云平臺(tái)中存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中心必須確保遵守?cái)?shù)據(jù)主權(quán)法，包括《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（GDPR）等法規(guī)。例如，處理多云基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)中心必須能夠執(zhí)行合規(guī)措施，解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置和誰可以訪問數(shù)據(jù)的問題，確保遵守?cái)?shù)據(jù)隱私法規(guī)。不遵守這些法規(guī)可能會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的法律后果和聲譽(yù)損害，尤其是在監(jiān)管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)對(duì)跨境數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和共享的審查的情況下。
從運(yùn)營角度來看，自動(dòng)化對(duì)于管理多云環(huán)境的數(shù)據(jù)中心來說已變得不可或缺。隨著多云運(yùn)營規(guī)模的擴(kuò)大，數(shù)據(jù)中心面臨著持續(xù)監(jiān)控潛在安全漏洞和合規(guī)性問題的艱巨任務(wù)。云安全態(tài)勢(shì)管理(CSPM)和云訪問安全代理(CASB)等自動(dòng)化工具可以通過提供持續(xù)可見性、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和實(shí)時(shí)威脅檢測(cè)來幫助簡化這些流程。這些工具允許數(shù)據(jù)中心監(jiān)控多個(gè)云環(huán)境的安全態(tài)勢(shì)，確?？焖僮R(shí)別和解決任何配置錯(cuò)誤、漏洞或違反政策的行為。
人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等新興技術(shù)也在數(shù)據(jù)中心運(yùn)營中嶄露頭角。通過集成人工智能驅(qū)動(dòng)的安全解決方案，數(shù)據(jù)中心可以增強(qiáng)其檢測(cè)異常和預(yù)測(cè)潛在漏洞的能力，從而避免它們成為全面的安全事件。例如，人工智能可以分析跨多個(gè)云平臺(tái)的數(shù)據(jù)流量模式，識(shí)別可能表明惡意活動(dòng)或系統(tǒng)配置錯(cuò)誤的異常情況。隨著人工智能的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)中心將越來越依賴這些技術(shù)來實(shí)現(xiàn)安全操作的自動(dòng)化，從而減少人為錯(cuò)誤并增強(qiáng)其在復(fù)雜的多云架構(gòu)中保護(hù)數(shù)據(jù)的能力。
展望未來，數(shù)據(jù)中心還必須考慮多云環(huán)境中邊緣計(jì)算的興起。邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)處理發(fā)生在更靠近數(shù)據(jù)源的地方，而不是集中的位置，這帶來了額外的安全挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)中心擴(kuò)展其支持邊緣計(jì)算的能力，它們必須實(shí)施安全控制，不僅保護(hù)云環(huán)境中的數(shù)據(jù)，還保護(hù)網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)據(jù)。這需要分布式安全措施、實(shí)時(shí)威脅檢測(cè)以及邊緣設(shè)備和中央云平臺(tái)之間的安全數(shù)據(jù)同步。隨著邊緣計(jì)算與多云戰(zhàn)略的日益融合，數(shù)據(jù)中心將需要開發(fā)更復(fù)雜的安全框架來處理這些分布式環(huán)境。
