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达内云计算培训:大型架构采用七层逻辑架构,第一层客户层,第二层前端优化层,第三层应用层,第四层服务层,第五层数据存储层,第六层大数据存储层,第七层大数据处理层。客户层:支持PC浏览器和手机APP。差别是手机APP可以直接访问通过IP访问,反向代理服务器。
云计算及大数据存储层讲解前端层:使用DNS负载均衡,CDN本地加速以及反向代理服务;应用层:网站应用集群;按照业务进行垂直拆分,比如商品应用,会员中心等;服务层:提供公用服务,比如用户服务,订单服务,支付服务等;数据层:支持关系型数据库集群(支持读写分离),NOSQL集群,分布式文件系统集群;以及分布式Cache;大数据存储层:支持应用层和服务层的日志数据收集,关系数据库和NOSQL数据库的结构化和半结构化数据收集;大数据处理层:通过Mapreduce进行离线数据分析或Storm实时数据分析,并将处理后的数据存入关系型数据库。(实际使用中,离线数据和实时数据会按照业务要求进行分类处理,并存入不同的数据库中,供应用层或服务层使用)。
云计算及大数据存储层讲解安全架构,对已知问题有有效的解决方案,对未知/潜在问题建立发现和防御机制。对于安全问题,首先要提高安全意识,建立一个安全的有效机制,从政策层面,组织层面进行保障。比如服务器密码不能泄露,密码每月更新,并且三次内不能重复;每周安全扫描等。以制度化的方式,加强安全体系的建设。同时,需要注意与安全有关的各个环节。安全问题不容忽视。包括基础设施安全,应用系统安全,数据保密安全等。
云计算及大数据存储层讲解基础设施安全:硬件采购,操作系统,网络环境方面的安全。一般采用,正规渠道购买高质量的产品,选择安全的操作系统,及时修补漏洞,安装杀毒软件防火墙。防范病毒,后门。设置防火墙策略,建立DDOS防御系统,使用攻击检测系统,进行子网隔离等手段。
云计算及大数据存储层讲解应用系统安全:在程序开发时,对已知常用问题,使用正确的方式,在代码层面解决掉。防止跨站脚本攻击(XSS),注入攻击,跨站请求伪造(CSRF),错误信息,HTML注释,文件上传,路径遍历等。还可以使用Web应用防火墙(比如:ModSecurity),进行安全漏洞扫描等措施,加强应用级别的安全。
数据保密安全:存储安全(存在在可靠的设备,实时,定时备份),保存安全(重要的信息加密保存,选择合适的人员复杂保存和检测等),传输安全(防止数据窃取和数据篡改);常用的加解密算法(单项散列加密[MD5,SHA],对称加密[DES,3DES,RC]),非对称加密[RSA]等。
云计算及大数据存储层讲解敏捷性,网站的架构设计,运维管理要适应变化,提供高伸缩性,高扩展性。方便的应对快速的业务发展,突增高流量访问等要求。
除上面介绍的架构要素外,还需要引入敏捷管理,敏捷开发的思想。使业务,产品,技术,运维统一起来,随需应变,快速响应。
近年来,随着智能设备不断增多及物联网的飞速发展,Linux运维成为人们追捧的热门行业,而被称为赚钱的编程岗位—Linux运维工程师的需求量随着形势的发展呈现出了爆炸式增长。
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