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混合架构下数据保护建设实战经验分享
在数字化转型的浪潮中，金融企业作为数据密集型行业的代表，正积极拥抱云原生架构或云原生与传统混合架构的融合，以寻求更高效、灵活的业务运营模式。然而，这一转型之路并非坦途，尤其是在数据保护领域，企业面临着前所未有的挑战与机遇。本文将分享一些在混合架构下数据保护建设中的实战经验。
二、混合架构下数据保护建设的背景
1. 金融企业数据保护的重要性
金融企业的数据包含客户的敏感信息、财务数据和交易记录等，具有极高的价值和保密性。数据的丢失、泄露或损坏可能导致严重的法律后果、财务损失和声誉损害。因此，数据保护是金融企业信息技术建设的重要组成部分。在从传统架构到云原生的过渡与融合过程中，这种混合架构下的数据保护也就成为当下一个很值得探讨的问题。
2. 云原生架构与传统架构的特点
传统架构的形式将计算、存储、网络划分得很明确，所以数据保护也是分块做的。计算层如虚拟化多靠虚拟化自身快照、集中式备份恢复系统策略型备份解决。网络依靠配置文件备份解决配置元数据的留存问题，设备间的冗余解决生产热数据的高可靠性。存储和计算层类似，一是存储厂商的备份手段，二是集中式备份恢复系统。应用层包括数据库，均靠集中式备份恢复系统。
云原生架构是分布式的，IaaS层主要通过云API去调用做管理数据备份、ECS基于快照技术备份，SaaS和PaaS基于微服务和容器技术，数据的存储和处理分布在多个节点上，利用对象存储、块存储和文件存储等不同的存储形式。这块数据保护方案更多的是利用云服务和平台各产品自身的备份能力去做好数据保护。
相比较而言，传统数据中心数据保护主要依赖集中式备份恢复系统，恢复时间较长，灾备中心可能会存在地域限制且扩展性有限。传统架构在稳定性、安全性方面有一定的优势，但在灵活性和扩展性方面相对不足。云原生下备份和恢复在云原生平台上虽然智能化程度高，更加弹性，有高可用、快速部署等优点；但在稳定性、安全性方面稍差并且大部分都会形成平台绑定，要求优先使用云服务商提供的工具。
云原生和传统架构下的数据保护各有优缺点，所以需要结合各自架构的特点和运维经验，在混合架构存续期内，进行优势互补与架构优化。
三、混合架构下的数据保护经验
1. 如何结合行业特性、资源现状制定数据保护策略？
1.1 考虑行业特性
一是考虑合规要求，了解法规，研究金融行业相关的法律法规，确保数据保护策略满足合规要求。进行风险评估，识别行业特定的风险（如金融欺诈、数据泄露与勒索）并采取适当的保护措施。二是考虑业务连续性，要识别行业内关键业务流程，确保数据保护策略支持业务的持续运行。制定应急响应和灾难恢复计划，确保在突发事件中快速恢复业务。
1.2 分析基础设施资源现状
一是对现有技术进行评估，评估现有的IT基础设施（如存储、网络、安全设备），了解其能力和限制。确保新制定的数据保护策略与现有技术系统兼容，避免额外的技术复杂性。二是根据现有资源（如存储、带宽、计算能力）优化数据保护策略，确保高效利用资源。制定预算，明确在数据保护方面的投资优先级和回报预期。
2. 如何面对技术复杂性？
混合架构涉及到多种技术和平台，如云计算、容器化、传统数据库等，技术复杂性较高。这给项目实施带来了很大的挑战，需要具备丰富的技术经验和专业知识的团队来进行实施。此外，还需要进行充分的技术评估和选型，选择适合企业需求的技术和产品。
3. 如何做好数据分级和分类？
分析数据类型的多样性，做好数据治理工作。一是对数据进行分类（如敏感数据、非敏感数据、结构化数据、非结构化数据），根据不同类别制定相应的保护策略。设定不同数据类别的保护级别，确保高敏感性数据获得更严格的保护。二是对存储和传输中的敏感数据进行加密，保护数据免受未授权访问。采用基于角色的访问控制（RBAC）和最小权限原则，限制对数据的访问。
4. 如何解决数据一致性问题？
在混合架构下的应用，一定存在一个过渡阶段，那么在传统架构与云原生架构同时存续期间，如何保证业务数据的一致性则是最重要的问题。另外从传统架构向云原生进行数据迁移的迁移工具也是必须的。
建立严谨的业务逻辑。例如使用可靠的消息队列系统，如RabbitMQ、Kafka等，确保消息的可靠传递和处理。再如设置消息的确认机制、重试机制等，以保证即使在网络故障或服务崩溃的情况下，消息也能最终被处理。
事件溯源。系统中的数据不是直接修改，而是通过记录一系列事件来反映状态的变化。当需要查询当前状态时，通过重放事件来计算得到。例如，在一个电商系统中，订单的状态变化可以通过记录订单创建、支付、发货等事件来实现。当需要查询订单状态时，从重放这些事件中计算出当前状态。
可靠的数据复制方案。可以使用数据库内置的复制机制，如MySQL的主从复制。主数据库将事务日志记录发送给从数据库，从数据库通过重放这些日志来保持与主数据库的一致，来提高数据的可用性和读性能。如存储层的异构复制工具，不仅可以跨越不同的存储品牌，还可以跨越不同的文件协议进行数据传输，并且保证数据在目标端的一致和可用性。
数据校验与修复。一是定期对不同数据源的数据进行校验，比较数据的一致性。可以通过编写脚本或使用专门的数据校验工具来实现。例如，每天凌晨对数据库中的关键数据进行校验，检查数据的完整性和一致性。如果发现不一致的数据，可以通过手动或自动的方式进行修复。优点是可以及时发现数据不一致问题。二是开发专门的数据修复工具，当发现数据不一致时，可以使用该工具进行修复。例如，在数据迁移过程中出现数据不一致的情况，可以使用数据修复工具来对比源数据和目标数据，找出不一致的数据并进行修复。
5. 安全策略如何统一？
混合架构下，如何制定并执行统一的安全策略成为另一大挑战。我们发现，在云原生环境中的安全边界变得模糊，传统的防火墙、入侵检测系统等防护措施难以直接应用。因此，混合架构下需要重新设计安全架构，采用微服务安全网关、身份与访问管理（IAM）等新型安全解决方案，确保数据在各个环节的安全。同时，持续遵守传统架构下的权限最小化原则制定安全的数据访问策略。
6. 如何应对运维复杂度的提升？
混合架构下的数据保护需要进行统一的管理和监控，但由于涉及到多个平台和系统，管理难度较大。金融企业需要建立完善的数据保护管理体系，明确各部门的职责和分工，加强对数据保护的监督和审计。
不仅如此，在多云和混合云环境中，监控、备份、恢复等操作变得更加复杂；结合需要利用自动化、智能化工具，简化运维复杂度，提高响应速度和准确性，确保数据保护的高效执行，需要尽快构建一套安全可控并且智能化的运维管理系统来支撑，并不断优化。
四、结语
混合架构下的数据保护建设是金融企业面临的一项重要任务，也是一场漫长而复杂的旅程。在项目实施过程中，金融企业遇到了数据一致性问题、安全策略难以统一、技术复杂性和管理难度大等困难，考验企业的技术实力、管理智慧和创新能力。未来信息基础架构将朝着云原生架构、人工智能和机器学习的应用、分布式架构的方向发展，金融企业应加强数据安全管理、提升技术能力、建立应急响应机制和加强合规管理，以应对这些发展带来的挑战。
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