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安全审计新挑战,上亿级数据如何实现秒级查询?

天融信数据库审计系统引入高效数据查询统计引擎,持续优化算法、检索、查询、入库等能力,实现亿级数据、秒级定位。

安全审计新挑战,上亿级数据如何实现秒级查询?

发布时间:2024-05-20
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数字经济时代,随着大模型、5G、云计算等新型技术飞速发展,各类业务数据规模呈爆发式增长,导致数据安全审计的数据来源也日趋多样化,而且数量极为庞大。数据量越大、审计查寻难度也呈指数级攀升。

如何在上亿级数据中

安全、快速、精准地找到想要的数据

始终是企业最关心的问题

目前公开讨论和应用的审计查询技术大致有建立索引、分库分表、使用缓存、优化SQL语句、使用高性能硬件、分布式计算、数据分区、读写分离等,上述技术各有限制,大部分需要重构现有数据存储架构来实现,企业很难在短时间内完成配置。

面向客户实际需求,天融信数据库审计系统持续创新迭代,设计高效数据查询统计引擎,从算法优化、检索模式、查询能力、入库性能层面出发,实现即查即统,从上亿级的审计数据中秒级定位客户关注的数据,极大提升客户使用体验。

依托天问大模型,天融信数据库审计系统还可实现基于AI的海量数据分析和智能AI交互,包含数据检索分析、数据风险结果获取、异常高危操作查看等,高效掌握数据库资产安全态势,提升系统运维管理效率。

一、引入列式存储引擎

在审计数据存储时选择列式存储,具备按列存储、数据压缩、多核心并行处理、向量引擎等特性,适用于高速写入、数据海量查询与统计场景,极大提升了审计数据的写入和查询性能。

二、内置自学习数据提取引擎

系统内置自学习数据提取引擎,对异常查询、风险统计、告警查询、多维分析等重点功能预先形成数据提取算法,还可通过学习操作员日常的查询和数据统计习惯,自动提取并生成数据提取算法,提高日常高频率查询效能。针对采用关系数据库存储数据的历史设备,引擎可快速提取出客户最关心的数据,有效应对使用时间较长、历史数据量大、关心数据较为固定等场景。

三、建立预统计数据表

根据客户日常统计分析行为,系统可预先建立统计数据表。当出现长时间段的多条件精细查询时,如源IP、数据库名、操作类型、告警级别等,优先查询预统计数据表,提高匹配数据概率,极大提高查询速度。

截至目前,高效数据查询统计引擎已经广泛应用于天融信数据库审计、数据库审计与防护、网络数据防泄漏、网络审计等相关产品,高效率应对大量审计和监测数据的查询和统计,并成功在政府、金融、能源、医疗、教育等行业落地实践,持续赋能客户数字化转型。

当前,数据要素已成为数字经济深入发展的核心引擎,发挥“数据要素×”的倍增效应,促进数字经济深度赋能实体经济,对于加速形成新质生产力具有重要作用。天融信始终坚持将自主创新融入安全技术、应用场景、产业生态,持续加强关键核心技术攻关能力,筑牢可信可控的数字安全屏障,助力数字经济高质量发展。

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