🔒 管理数据安全的考虑因素:

• 合规性和隐私法规 🔍
• 惩罚: 高管完全知道存储和管理数据的成本 💰
• 可扩展性: 未来增长需求 🚀
• 遗留基础设施: 轻松满足数据法规要求 👨‍💻
• 灵活性: 满足法规要求, 在广度和复杂性上增长 🧠
• 成本: 手动过程, 不合规 💸

🌍 分片集群区域:

• 分片部署大型数据集 📊
• 根据分片键创建分片数据区域 🗺️

🔐 网络隔离和访问:

• 虚拟私有云 (VPC) 🛡️
• 隔离数据, 系统 🔒
• 每个区域高度可用 ↔️
• 每个数据分片将有多个节点 💻
• 自动透明故障转移, 实现零停机 ⚠️

🌐 多云集群:

• AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 🌍
• 为每个文档定义地理位置 📍
• 将相关数据保持在靠近终端用户的位置, 满足法规合规性 🌍

🔒 IP 白名单:

• 允许指定访问的 IP 地址范围 🔐
• 对数据的细粒度控制 🔍

🔒 可查询加密:

• 从客户端加密敏感数据, 以完全随机的形式存储 🔐
• 不牺牲性能 🚀

🌍 MongoDB Atlas 全球集群:

• 控制数据部署到特定地理区域, 满足数据策略和合规性要求 🌍

🔒 客户端字段级加密:

• 在传输、静止和使用时保护数据 🔒
• 数据库从未看到明文, 但数据仍可查询 🔍
• 隐私法规 (GDPR, CCPA, PII) 🌍
• 使数据不可读, 不可恢复: 在内存、静止状态、备份和日志中 🔒

🔒 KMIP: 加密操作 🔒

• 定义了客户端和服务器之间的密钥管理操作和数据交换方式 🔑
• 支持任何 KMIP 支持的密钥提供商 (例如 AWS、Google Cloud、Azure) 🌍
• 允许使用自定义的内部密钥管理软件 💻

🔒 加密数据示例: 🔒

1. MongoDB 驱动程序从 KMIP 密钥提供商 (例如 AWS) 请求密钥 🔑
2. 驱动程序使用该密钥加密 SSN 号码 🔒
3. 驱动程序将加密的 SSN 号码作为密文提交查询到数据库 🔒
4. 数据库将加密的查询结果返回给驱动程序 🔒
5. 驱动程序使用密钥解密查询结果 🔓

🔒 加密数据的优势: 🔒

• 减少未经授权访问的风险 🚫
• 减少敏感数据泄露的风险 🚫
• 数据在离开应用程序之前就已加密 🔒
• 保护网络上、数据库内存中、静态存储和备份中以及系统日志中的数据 🔒

🌍 通过分片集群分区数据位置: 🌍

挑战:

• CPU 和/或内存过载 🔥
• 无法响应请求流量 🚦
• 数据库响应时间增加 🕰️
• 存储用尽 💽
• 网络接口过载 🌐

解决方案: 分片 🔧

• 水平扩展 🚀
• 增加数据库节点 (副本) 以分担请求流量 💻
• 在不同区域的节点上分布, 实现集群均衡 🌍
• 根据分片键创建分片数据区域 🗺️
• 将每个区域与集群中的一个或多个分片关联 🔗

分片细节:

• 如果额外的数据库节点宕机, 其他节点 (副本) 仍可提供读写操作 🔁
• 如果额外的数据库节点宕机, 其他节点 (副本) 只能提供读操作 📖

Reference:

https://www.mongodb.com/library/mainframe-modernization/reference-architecture-mainframe-modernization?lb-mode=overlay
Reference Architecture: Mainframe Modernization

https://www.mongodb.com/solutions/solutions-library
Solutions Library

Editor

Danny Chan, specialty of FSI and Serverless

Kenny Chan, specialty of FSI and Machine Learning