5.2安全控制点5.2.1集群管理大数据平台是由各种组件组成的复杂系统,需要进行全面的集群管理,包括运行管理、状态监控、故障诊断、以及线性扩展等功能。表5-1分类检查项显示了集群管理的不同方面,包括能够自动化部署和卸载受控大数据组件,实现扩容和缩减,以及调整组件角色。运行管理方面,可以对整个大数据组件进行启动、停止、重启等操作,同时也可以针对特定节点或角色进行操作。状态监控能够全面监控集群硬件,包括CPU、内存、存储空间和网络连接状态,同时提供大数据组件的运行状态和性能监控。通过开源工具或自研系统,建立完善的监控和告警系统,确保及时识别并响应节点健康和故障事件。此外,系统还能监控关键组件如YARN RM和HDFS NN的健康状态,并在发生故障时及时发送告警通知相关责任人。还能监控重要作业的运行状态,并在任务异常时及时发送告警。此外,还可以随时查询系统告警,以及对集群各类硬件监控信息进行报表统计和基于阈值的告警。同时,提供大数据组件的参数查询和修改功能,以及参数备份和恢复功能。系统还应提供快速的诊断工具,帮助用户迅速准确地定位故障原因。
卫生信息数据元安全控制点
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卫生信息数据元相关标准适用范围及安全技术要求
适用范围
本要求适用于集团公司及其所属各单位,为各单位开展大数据平台安全建设、配置自查以及大数据平台安全配置核查提供参考依据。
大数据平台安全基线规范技术要求
基本技术要求
大数据平台作为具备数据采集、存储、分析、应用能力的信息系统,除具备传统信息系统所需的基本安全要求外,还需满足针对其特有的安全技术要求。参考《电信网和互联网安全防护基线配置要求及检测要求》中对各类系统的安全基线要求,并结合大数据平台特有的安全技术,可从以下安全维度指导构建大数据平台安全基线规范:
网络安全(大数据平台中的网络设备)
网络设备自身应具备防护能力,防止恶意攻击;
网络协议应进行严格配置,防止协议滥用影响网络性能及安全性。
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3、关键控制点:为了确保控制取得最佳结果,我们应尽量选择那些影响产品质量特性的根本原因或接近根本原因的特性作为控制点。 4、易测量的控制点:在同样能够满足产品质量控制要求的情况下,应优先选择容易测量的控制点进行质量控制,如果没有质量特性数据,控制将无法进行。
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示例:% P=[292 280 321 356; 615 314 0 148; -56 75 140 248]; % % t=linspace(0,1,100); % Q3D=贝塞尔(P,t); % % 数字% plot3(Q3D(1,:),Q3D(2,:),Q3D(3,:),'b','LineWidth',2), % 坚持,稍等% plot3(P(1,:),P(2,:),P(3,:),'g:','LineWidth',2) % 绘制控制多边形% plot3(P(1,:),P(2,:),P(3,:),'ro','LineWidth',2) % 绘图控制点% 视图(3); % 盒子;
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