第2期2021年1月No.2January，2021磁性刀架
1 大数据背景下信息系统运维过程中存在的不足1.1 运维方式比较被动 打印机共享器
传统处理各种网络信息内容的过程过于被动，很难在第一时间到解决问题的方法，在没有正确解决方案出来之前只对信息内部系统进行简单的检查和维护工作。1.2 信息系统的复杂程度在不断地加大
从当前大环境的综合背景来看，数据技术因其复杂化而越来越难以操作和维护。传统的维护技术很难适应当前的软件系统维护过程，在内部存储信息出现故障时，会严重影响其常规数据存储的综合分析，给客户带来不必要的经济损失。
1.3 智能化的水平不高
目前很多信息运维团队对智能系统核心技术的综合控制水平不高，毕竟大多数信息故障都不是人工处理的，只采用一些简单数据技术进行后续处理，严重影响了维护工作的效率和质量。
2 大数据平台网络安全建设和运维的具体策略2.1 优化数据中心管理能力 在大型企业持续发展信息化平台的过程中，应从多个方面入手：一是根据自身运维管理能力，培养运维人员的专业数据方向技能，逐渐增加运维人员数量。二是规范企业信息工作中的管理相关制度，要注重 增加信息运维人员的工作自觉性。第三，在运维管理工作中，加强工作人员对信息数据平台任务的正确认识，使他人也能够在短时间内学到运维的核心技能，不断提高综合数据服务中心的管理效率。
例如燃气数据中心安全分析平台基于北京LPG 安全数据采集点的终端数据分布，为北京的LPG 燃气安全综合分析和安全管理方案提供了基本的数据支撑。北京燃气大数据平台详细分析了两大类总体架构中的具体多层数据架构：综合数据采集层、数据内部存储与检索结果层、数据综合分析层和其他业务显示层。大部分数据采集层都包括基础设施安全防御系统，以及根据检测情况自动生成的实时动态监控，中心数据采集支持30多种访问方式，包括SYSLOG ，Netnow ，API 接口，相关的数据库usb 数据接口，FTP ，端口镜像。为了获取更多当地居民在燃气方面的使用情况，各区燃气数据中心安全分析平台打造多角度收集方法，建立更多信
息设施，回收二手信息设备里面的相关商业软件全面数据，
包括系统日志内容、交通数据内容、潜在的内部和外部威胁
等重要情报和数据[1]
。把以上信息内容组织并集成到大数据中心安全分析和平台中，让更多人从不同角度了解燃气的使用情况，并将过去全面分析总结出的大数据源，与工作人员账户相关的信息有机地结合在一起，以全面
地完成燃气数据合并和汇总，最终由安全相关设备生成大量警报资料。通过大数据中心平台的直接相关分析和综合能力，能够做好平台的防火墙、防病毒墙、安全相关设备和终端市场的管理工作，并制定和燃气安全内容相结合的模型数据系统。同时，工作人员将主动分析数据的多个初始阶段，数据的层次分析总共包括4种类型：数据警报检测、各类安全事件的数据使用、数据安装、命令执行和防御数据综合网络传输，从全局性、网络安全性进一步了解燃气企业的现状，对新形势下的网络安全问题进行有针对性的防御管理。2.2 培养强大的运作团队
各个数据中心运维的日常管理对信息企业的整体发展具有重要意义，数据中心里的复杂运维管理不适合普通劳动者进行工作，因此这项管理工作涉及的内容非常复杂和广泛，将使用大量相关的信息内容和网络技术才能处理到位。但是，所有的信息企业又必须培养一支强大的、能做好日常运营和维护的具有专业技术水平的团队，来管理好所有的信息工作，以便能在最短的时间里解决好新的核心问题，努力确保数据中心平台稳定，能按照有序的健康方向飞速发展。
例如国内电子政务智能云系统将基于现代安全价值理念，逐渐构建技术水平适中的大数据应用技术，支持大规模数据平台发布和云计算生命安全系统防护，构建好相关的数据电子模型，为企业员工提供良好的专业支持服务。可以让当地政府信息职能业务部门提供数据共享，在政府公共服务的基础上，打破数据行业与政府部门机构之间的高墙壁垒，进一步提高地方政府的信息治理水平能力，完善了国内一流的大数据处理综合中心。电子政务智能云系统功能为了减少信息平台里的最大黑客威胁，增加
自身防御风险因素，防止现有用户首次访问就开始非法行为，智能数据中心平台开始用更严格的运维管理工作去做好中心信息管理，包括更多用户组的日常监督、银行账户的日常管理、账户安全防护、
作者简介：张莹（1987—），女，陕西咸阳人，助教，学士；研究方向：大数据平台运维。
摘 要：传统的管理信息系统已经无法满足当今瞬息万变的时代发展需求，为了有效提高信息系统工作的整体质量，应与大数
据平台技术紧密结合，并对其进行整体优化，才能更好地满足现代数据工作需求。关键词：大数据；信息系统；智能化；运维大数据平台网络安全建设和运维策略
张 莹
（咸阳职业技术学院，陕西 咸阳 712000）
无线互联科技
Wireless Internet Technology
第2期2021年1月
No.2January，2021
Big Data platform network security construction and operation and maintenance strategy
Zhang Ying
(Xianyang Vocational and Technical College, Xianyang, 712000, China)
Abstract：The traditional management information system has been unable to meet the needs of today ’s rapidly changing times. Therefore, in order to effectively improve the overall quality of information system work, it should be closely combined with Big Data platform technology and optimized as a whole to better meet the needs of modern data work.Key words：Big Data; information system; intelligence; operation and maintenance
[参考文献]
[1]蔡蕙敏，张一帆.关于构建大数据安全保障体系的思路与建议[J].网络安全技术与应用，2017（6）：70-71.[2]黄钟，陈肖，文书豪，等.大数据安全测评框架和技术研究[J].通信技术，2017（8）：1810-1815.[3]唐玮杰，黄文明.大数据时代下的数据安全管理体系讨论[J].网络空间安全，2016（7）：58-61.
磨具制造（编辑 王雪芬）
账户密码加密工作等，并对大量目录内容和文件进行严格的
割管刀>信号浪涌保护器权限控制和管理，同时对提取文件的人员进行身份验证[2]。同时，电子政务信息中心采用严格的linux 系统进行全日志记录工作流程，以确保所有信息工作日志都能被审计和监控，最后推动三大联通运营商和BAT 合作，打造国家级数据中心建设，让最新的大数据应用一起加快国内医疗、文教服务等重点市场领域的大终端项目发展，通过数据维护好生态环境、交通旅游、公众开放安全等，实现数据的创新突破和优秀安全人才的多模式培养，积极鼓励和充分调动每一个公民都能主动关注社会新闻、国内媒体、社会媒体等机构，对社会和其他部门提供的所有非法数据都被监测和重新曝光。
2.3 科学合理应用现代运维技术
大数据平台的出现，不仅会给整体经济发展带来积极价值，同时也会带来诸多挑战。然而，很多数据中心的运维管理工作必须随着时代的变化而不断创新。根据目前数据中心建设和运营中心建设的阶段，一定要从解决信息问题的角度出发，运维团队管理者应该有多种方法进行自我优化和管理。在现代技术维护方面，通过实施整改使之彻底改变，才能不断有效地提高运维管理效率。
例如通过智能电力传输，控制好国内大型电网平台的运行，让多主体软件系统的运行联合，电力企业
主要有两种合作方式：一种是交叉合作，另一种是平行正式合作，通过代理商之间的沟通与合作，可以很好地实现代理商与代理商之间的信息共享。另外，多智能新系统可以实现智能电源网络中各种相关信息的全面、深入分析。利用智能数据里的纵向和横向关系合作，达到同级代理商共享数据资源的结果[3]。最后，电力企业可以利用智能输电的方法全面掌握所有用户的用电情况，而电力用户也可以利用供电网络的智能化应用系统，自己独立查询供电问题，全面了解电价价格、能源公司供电方式的综合能力等信息，进一步保护了终端客户的合法用电利益。2.4 对工作环境进行优化
企业需要密切关注自身的信息运维管理模式，要对数据研究进行全面、科学、合理的详细分析，并要求有一套具有科学知识的最终决策体系，以保证后期项目的顺利进行。平时要积极开展与数据中心运维管理的相关工作，做好数据工
作环境的优化，工作人员要学会观察业务环境，然后出环境与各种信息系统之间的关系。
例如利用网管软件进行综合优化是大数据平台运维应用的关键，在各类网管软件的应用中，需要将相关的设备管理模式层和监控层有机结合起来，能在很大程度上提高信息设备管理的工作效率，实现网管应用软件的集成。在各个环节的实际操作中，数据服务器系统和应用技术能够有效地结合在一起，并显示在主用户界面上，有效实现超视距协同管理，基本保证了相关信息软件系统整体运行的高效。像国家信息技术安全研究中心、航空科工、360软件、深圳等63家安防软件机构和企业都在利用大数
据进行安全信息产业示范，华为在中国逐渐打造CCSD 、国维新安、NSFOCUS 等30多支信息维护强队，给现代制造企业的经营和发展带来更多的新技术、新应用，让制造企业之间能在信息的帮助下相互促进，共同创造进步。整个运维平台分为三大类、五个层次。像电信大数据具有很多智能化运作的软件。在应用中获得了各种智能软件数据的高度集成，对全面数据服务进行分析，逐步分析最终数据源、数据存储空间和数据计算结果，各种通信信号的监视和相关检测系统的管理，来还原和制造相关数据信息信号。各个应用系统的操作者，可以全部将通信子系统的整体性能、资源和警报信息分类为相关信息，将所有人员的数据管理工作和控制工作做好标准化处理。数据分析模块，网管软件可以对各类数据主动进行收集和分析，并且可以实现标准化、科学化、常态化的模板打造，在数据综合内部整合成功后，再将所有标准化数据发送到综合中心数据服务系统，为其他平台的数据采用提供完整的、统一的存储链，也为大数据应用研发提供更多交换数据。3 结语
在大数据集成环境的影响下，企业本身的数据中心运维管理模式就已经成为不可或缺的一部分，企业自身可以深入了解当前数据服务中心的具体运维管理模式，了解到数据中心运营对企业发展的重要影响，并根据经济大局的格局不断壮大公司，用数据中心运维工作促进企业自身更好、更快地发展。
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