什么是云安全性？

1. Securing Your Remote Workforce(远程办公安全)疫情让远程办公变成常态，通过ZTNA来保障远程办公安全。Gartner认为采用ZTNA会驱动虚拟专用网替代。

2. Risk-Based Vulnerability Management(基于风险的漏洞管理)去年叫符合CARTA方法论的脆弱性管理，今年改叫基于风险的脆弱性管理了。Gartner认为补丁重要性是不同的，应该采用基于风险的方法来管理补丁程序，重点关注具有较高风险的系统和漏洞。

3. Platform Approach to Detection and Response(检测与响应的平台方法)去年叫Detection and response，今年多了个平台化。把众多安全设备检测数据集中包括EDR、SWG、CASB、IAM、DLP、NGFW等。然后做数据规范化后，形成数据湖，分析数据相关性，最后通过事件响应、自动化、工作流和APIs实现响应。总结一下就是拓展检测数据源，提升数据分析能力，最后落实到自动化响应上，这个貌似没什么新意。

4. Cloud Security Posture Management (云安全配置管理)CSPM是跨IaaS和PaaS来工作的，是对基础设施安全配置进行分析与管理，这个不是新概念。

5. Simplify Cloud Access Controls(简化云访问控制)企业希望能够在多个云服务中实现中心化策略和治理对于用户、设备、用户活动和敏感数据的可见性。

6. DMARC(基于域的消息认证报告和一致性)这个没听明白，临时查的wikipedia，DMARC (Domain-based Message Authentication, Reporting and Conformance)。DMARC是一种使电子邮件发送者和接收者更轻松的方法，确定给定消息是否合法地来自发送者。

7. Passwordless Authentication(无密码认证)完全消除密码目前看来还不太可能，但减少对密码的依赖已经是可行的，可以增加信任并改善用户体验。

8. Data Classification and Protection(数据分级与保护)不同用户分类分级的策略差异比较大，需要组织确定后通过技术来实现。这个国内情况貌似也差不多，分类分级打标签就是一大难题。

9. Workforce Competencies Assessment(员工能力评估)数字化商业要求我们有合适的人在正确的岗位上扮演正确的角色，拥有正确的技能和能力。看来安全人才缺口是全球性问题。

10. Automating Security Risk Assessments(自动化安全风险评估)只有58%的安全负责人对重要的新项目进行风险评估，自动化风险评估会简化了IT交付。

 

这些新的5G应用的需求将数据中心推向了边缘，为存储和计算提供了新的和改进的硬件解决方案。最值得注意的是市场上正在开发的新型微型数据中心。一些冰箱的尺寸如此之大，使企业更容易在狭窄或市区内建立和管理本地化数据中心。其他的则本质上是“杆上的数据中心”，旨在在恶劣的环境中生存并允许将紧凑的边缘计算解决方案内置到小型蜂窝和蜂窝塔中。

下一阶段

最终，这两个机会是紧密相连的。随着针对5G和边缘的数据中心技术的设计，需要提高性能，开源软件和新的数据标准，以适应5G应用，例如零售商的虚拟购物体验或连接的可穿戴和内部健康设备。能够支持同步应用的敏捷软件定义基础设施将是许多5G用例的要求。

对于最终看起来应该是这样的：无线接入网（RAN）应该集中并虚拟化为基于服务器的集中单元（CU）和分布式单元（DU），将固定功能的硬件精简为远程无线电单元（RRU）。有了此功能，位于网络边缘的经过特殊设计的服务器可以通过基本计算和AI推理支持实时应用（例如与智能家居设备的接口）。对于网络本身，可以通过云和远程数据中心将4G演进分组核心（EPC）功能与作为虚拟化网络功能（VNF）执行的5G核心组件进行交换。

借助这种基础设施，可靠的数据中心、云、虚拟化RAN和边缘计算都可以协同工作，企业可以最好地兑现经常被吹捧的5G应用的承诺。它将使任何企业都可以跨云和客户环境有效地部署和管理广泛的部署和网络，这对于公司员工分布在广泛区域的情况（例如当前的远程工作现实）至关重要。

对于现代IoT部署或需要连续AI推理的边缘计算解决方案，这尤其需要。这种新型的虚拟化架构允许企业采用新的和高级的AI计算模型，从而将机器学习解决方案推向了前沿。但是要在5G实施中正确利用此优势，企业需要优化的硬件和密集的虚拟化解决方案。

这些先进的物联网部署与5G网络的持续扩展相结合以支持它们，将通过无线技术提供无缝的计算机自动化和接口，从而极大地促进智慧城市、交通、零售和娱乐的发展。它还将在边缘实现AI和机器学习、数据处理和分析以及虚拟现实等技术，并且在自动驾驶汽车等新市场的发展中至关重要。


 

（编辑：南通站长网）

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