云计算与边缘计算的区别

这里暂不涉及具体数据安全措施在业务的建设内容，这些措施在不同行业、公司文化、及业务不同发展阶段的建设方向和次第需要讲究和考量的。

3. 持续运营

(1) 基础工作：数据分类分级、数据标签;建立资产库和资产大盘，掌握数据资产在业务的分布、风险状态;权限管理、关键业务日志等;

如数据在收集阶段的涉敏资产发现服务;数据在存储中的扫描服务、加密存储服务;数据在使用过程中的文件分发平台等，这些基础能力的建设坚持对标业界，避免走弯路的同时提升效率;

 

我理解的数据安全运营：

(1) 风险管控能力：识别、治理、收敛，在过程中结合业务特征提炼真实的风险场景、及隐私要求通过技术手段实现对法律法规的遵从性–来自业界大佬语录(一般管理手段与安全管理、合规团队联合推进)，并建立匹配的治理方案及工具、方法论;

(2) 运营赋能业务：

• 关键数据支撑业务决策，影响业务在风险环节的资源投入;
• 基础工具、组件服务支持，安全能力左移(前置)，降低业务安全上的成本。

二、工作方法

1. 目标设定

• 起步阶段，找业界同行Top1-2家公司这方面的目标设定作为参考，根据不同业务、数据安全的发展阶段，设定目标;
• 发展阶段，对比自己的历史数据，参考业界指标，设定目标;
• 特殊时期的阶段性目标，如疫情期间数据安全目标的设定。

2. 技术手段

数据全生命周期管理


 

本将持续使用kill -0判断进程是否存在，然后持续发送kill -15指令。等超过指定的秒数，进程依然存在，则最终发送kill -9命令。

问题是，通常情况下，你还是需要等待上几秒。自动化机器人不会觉得烦，你会。

所以你还是用kill -9。

作者简介：小姐姐味道 (xjjdog)，一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构，日百亿流量，与你探讨高并发世界，给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0，欢迎添加好友，进一步交流。

（编辑：宜春站长网）

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