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安全威胁7：滥用云服务 第七大安全威胁是云服务滥用，比如坏人利用云服务破解普通计算机很难破解的加密密钥。另一个例子是，恶意黑客利用云服务器发动分布式拒绝服务攻击、传播恶意软件或共享盗版软件。
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云安全主要指保障云自身及云上各种应用的安全，包括云计算平台系统安全、用户数据安全存储与隔离、用户接入、信息传输安全等。伴随着业务的不断增长，安全问题日渐凸显，自身系统被入侵者攻破，用户数据被盗时有发生。
数据集中的安全问题：用户的数据存储、处理、网络传输等都与云计算系统有关，包括如何有效存储数据以避免数据丢失或损坏，如何对多租户应用进行数据隔离，如何避免数据服务被阻塞等等。
数据安全问题包括数据丢失、泄漏、篡改等。传统的IT架构中，数据是离用户很“近”的，数据离用户越“近”则越安全。
虚拟化带来的虚拟机的系统安全 虚拟化技术在系统组织，降低系统操作代价，改进硬件资源的效率、利用率以及灵活性方面扮演着主要的角色。然而，虚拟化技术本身不仅面临着传统网络已有的安全威胁，还面临着自身引入的安全问题。
数据安全问题包括数据丢失、泄漏、篡改等。传统的IT架构中，数据是离用户很近的，数据离用户越近则越安全。
挑战一：业务部门没有清晰的大数据需求。挑战二：企业内部数据孤岛严重。挑战三：数据可用性低，数据质量差。挑战四：数据相关管理技术和架构。挑战五：数据安全。
第四个挑战就是信息安全和数据管理体系尚未建立。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范缺乏，技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。
挑战四：数据相关管理技术和架构 技术架构的挑战包含以下几方面：(1)传统的数据库部署不能处理TB级别的数据，快速增长的数据量超越了传统数据库的管理能力。
对大数据进行分析比较困难，但是对大数据分析结果好坏的衡量却是大数据时代数据分析面临的更大挑战。
现在，把规模扩展到有上百万的用户使用，数十亿条数据分布式的存储在世界各地的数据中心中。数据库基本目标是维护一种假象，即它只有一份拷贝，同一时间只有一个人在修改它，所有人看到的都是最新的数据，并且能立即响应。
同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。
1、分布式数据库是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或节点。分布式数据库有一个统一的数据库管理系统来进行管理，称为分布式数据库管理系统。
2、精确的分布式数据库定义：分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络中的不同的计算机上，网络中的每个节点具有独立处理的能力(称为场地自治)，可以执行局部应用。
3、具有灵活的体系结构。 适应分布式的管理和控制机构。 经济性能优越。 系统的可靠性高、可用性好。 局部应用的响应速度快。 可扩展性好，易于集成现有系统。
