云计算数据治理的关键挑战

1.摘要

阻碍云计算模型更广泛采用的主要原因之一主要与数据治理方面有关。虽然安全性被证明是采用云计算被提及最多的挑战，但表明云中41%的安全问题与治理和法律问题有关。云治理是IT领域的一个新名词，目前仍处于不成熟状态。微软将云治理定义为“围绕管理以下因素定义策略：可用性、安全性、隐私、云服务的位置，以及在应用程序运行时执行策略的合规性和跟踪”。数据治理被认为是云治理中最重要的方面之一。为本地IT基础架构构建的数据治理程序无法部署用于云基础架构和服务供应，这将需要全新的要求、设计和实施。毫无疑问，云数据治理领域正在成为未来几十年的话题，尽管如此，由于其新颖性，学术界和工业界仍在对其进行研究。对于传统的IT基础设施，数据治理仍处于开发和实践之中，更不用说云计算环境。本文分析云计算数据治理的最新技术。

云中的治理需要了解、调节和调节不同云参与者或利益相关者之间在角色和职责方面的关系。数据治理旨在分类和分配职责、通信、标签和策略。很少有关于云服务数据治理的研究报道。几乎所有关于云计算数据治理的现有工作都集中在问责制和互操作性上。中提出的研究提出了一个模型，该模型根据责任属性和参与者之间的云中介交互来解释数据治理。根据等等，在数据治理方面确定云参与者之间关系的是问责制；它还增强了云参与者之间的信任。问责制可以在不同的层面、技术、监管和组织层面解决。将问责制定义为：“问责制包括定义治理以负责任的方式遵守内部和外部标准，确保实施适当的行动，解释和证明这些行动的合理性，并纠正任何未能正确行动的行为。”因此，问责制是云数据治理的一个方面。因此，这还不足以实现云数据治理目标。云数据治理需要学术研究人员提供更多的报价来设计数据治理策略或程序，以涵盖云数据治理的各个方面。

云安全联盟云数据治理工作组目前专注于数据保护方面，旨在提出一个数据治理框架云计算框架图，以确保不同云模型中数据的可用性、完整性、隐私性和整体安全性，这远未实现。根据MeriTalk2014年的报告，只有44%的联邦政府IT专业人员认为他们的机构在云中拥有成熟的数据治理实践。该报告还表明，目前约有56%的机构正在实施数据管理或数据治理计划。

2.云计算实施数据治理的关键挑战

在组织中采用云计算等新技术需要良好的数据治理策略才能成功采用[4]。有许多具有挑战性的问题可能会影响云中数据治理的实施；这些可以分为技术、法律和商业，下面将进行讨论。

2.1技术挑战

1）安全性是寻求采用云计算的组织的主要关注点之一。一些管理人员报告：敏感数据永远不会在云中。有几个特定领域，例如硬件和软件，在云环境中需要重要的安全关注。安全需要考虑的问题包括静态和移动数据的安全性、云数据存储的安全性和事件响应。

2）隐私和数据保护注意事项是对在云中实施数据治理感兴趣的组织所关注的问题。这是因为使用云的组织可能无法完全控制其存储在基于云的服务器上的数据。云提供商也不保证客户数据的保密性。因此，安全性和保密性方面必须对接，以保护企业中的数据。

3）可用性已成为采用云和在组织中实施数据治理的一个问题。存在许多对云中的可用性产生负面影响的因素，其中包括安全性、保护数据的机密性和完整性以及识别单点故障。

4）在将服务和数据迁移到云端时，性能是组织关注的问题之一。包括更广泛的概念，例如可靠性、能源效率和可扩展性。有许多因素会影响云的性能，例如安全性、恢复、服务级别协议、网络带宽、存储容量、可用性、用户数量和数据位置。

5）云中的数据分类是云消费者和提供商面临的另一个挑战。这一挑战源于缺乏基于敏感性的数据分类。在将数据迁移到云端时，保护敏感数据对于任何组织都非常重要。数据分类有助于实施适当的安全控制，例如基于角色的访问等。这也是云服务消费者关注的一个主要领域，因为他们不知道谁在访问他们的数据。因此，向云服务消费者保证他们的数据不会被未经授权的各方访问一直是云服务提供商面临的主要挑战。

6）数据迁移是云计算中与数据治理相关的另一个重要问题。在不同云系统之间迁移数据时，应考虑许多因素。这些考虑因素包括可扩展性、可用性、负载平衡、成本效率和可用性。负载平衡确保服务器不会被数据淹没。请求分布在多个服务器之间，这确保了对存储在云中的数据进行非常快速的操作。

2.2法律挑战

云参与者之间编写的法律合同以非常复杂的语句表达。因此，客户发现很难理解此类协议的法律和监管含义。云计算的法律框架在许多国家仍然处于不令人满意的水平。例如，中东国家和非洲缺乏对数据保护、治理和隐私的强制性监管支持。在云中实施数据治理时，有许多法律因素会影响组织。

2.3组织/业务挑战

云计算支持组织拥抱新的商机，以提高其当前的业务绩效、应对危机情况并改变其当前的业务模式。数据治理策略对于支持任何组织的业务功能至关重要。有许多组织因素会影响组织在云中实施数据治理计划。其中包括高层管理支持、组织规模和技术准备情况。目前，没有单一方法可以在所有组织中实施数据治理。

3.云数据治理的关键维度

许多研究人员已经认识到需要为云计算实施数据治理。为实现云计算的数据治理服务，必须确定数据治理的关键维度。确定云服务的特定数据治理维度可能是一个复杂的过程，因此，它需要涉及不同利益相关者的更多调查工作。因此，这里提出的研究是基于分析公共领域的相关知识，遵循分析理论。在这项研究中，分析理论有助于理解传统IT和云技术的数据治理方面。本研究选择分析理论作为概念来确定云服务的数据治理维度。

为了使用分析理论来制定数据治理维度，遵循一系列步骤，首先，了解传统IT和云数据治理的最新技术。此外，识别数据的特定维度或特征治理，最后，根据数据治理的定义及其因素，开发云计算的关键数据治理维度。因此，讨论这些相同点和不同点是很有用的。传统IT的数据治理可以建立在以下六个维度上，数据治理功能、数据治理结构、组织、技术、环境、测量和监测工具。

云计算引入了新的因素，在设计和实施任何云数据治理计划时都需要考虑这些因素。包括云部署模型、服务交付模式、云参与者、服务水平协议、数据治理功能、数据治理结构、组织、技术、环境、测量和监测工具。

（编辑：厦门网）

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