【大咖来了 第9期】数据安全之数据库安全黄金法则

数据库安全运筹帷幄三十六计

根据多年在数据行业摸爬滚打，积淀下来的经验心得，分享一个“向左向右”的理论。

在数据库安全领域，左，是走为上计，相当于逃跑机制，当没有有效安全机制来保证数据库安全时，一旦发生重大故障，最后只能被动离开。右，是运筹帷幄之决胜千里之外，相当于把很多安全的动作前置，避免数据库出现问题后束手无策。向左还是向右，答案显而易见。

接下来我们再分析下当前数据现状，如下图。

管理规范的数据库除了数据库名不同，其他都相同，所谓相同是指安全加固的方式与保障规范，只有规范化才能工具化，只有工具化才能产品化，只有产品化才能过渡到真正无人职守的状态下依然智能加固。反之，管理混乱的数据库除了数据库名字相同，其他都不同，所谓不同是指配置零乱、存在各种部署问题，也就存在着各种安全风险和漏洞。

那么如何把管理混乱数据库规范化，达到运筹帷幄的状态呢？这里总结了三十六大黄金法则分享给大家，如下图所示。

以实际生产对环境的安全加固深厚经验为依据，在不同阶段、针对不同维度进行拆分，把三十六计分为胜战计、敌战计、攻战计、混战计和败战计五个方向。

胜战计

何为胜战计？以不战而驱人之兵者，是为胜战。在实际生产环境下，运维过程中，故障在所难免，需要做好成分的准备和规范，就可以有效减少故障、规避和绕过故障。这个方向总共有八计，下面我们逐一进行详尽阐述。

第一计：有效的备份重于一切

对于一个DBA或数据安全的捍卫者，如果没有进行有效备份，当遇到重大故障的时候，能做的也只有走为上计，这种是多方都不希望发生的状态。所以，要有效备份，有备无患，这样当灾难来临的时候，才能够做到心中有底，手中不慌。

所谓的灾难就是数据被误删除、修改、篡改，只要有备份，才会有恢复的可能性。虽存在时效性的问题，数据量越恢复成本就会越高，也可能不会瞬间恢复，但如建有完备的灾备方案，恢复时间会很好把控。

没有备份是唯一让DBA或者数据安全员在梦中惊醒的事，因为数据本身就是业务，数据本身就是生产环境最核心的资产，要用敬畏之心面对生产数据库。

第二计：制定应急预案和进行演习

虽有备份，但恢复过程中，发现备份介质不可用怎么办？所以一定要制定应急预案，确保方案有效可执行的同时，一定要坚持进行演习，没有演练预案全是纸上谈兵。还有就是就算没有真实的故障，每季度或半年一年做介质的有效性验证，避免在恢复过程中消耗时间。

第三计：建立容灾或异地备份

在实际生产环境中，生产机房往往是在同一个地点，虽把备份放到本地服务器，出现极端的情况怎么办，如因为自然原因，整个机房毁掉，依然起不到有效保障。很多特殊情况都是一定要保证数据留存性的，如银行级、电信级，绝对不允许数据丢失，那么就需要建立容灾站点或异地备份。

第四计：数据归档和读写分离

任何一个生产环境，随时间推移，业务增加，数据会越来越多，导致数据库的读写和性能会越来越差，积累到一定程度便会影响生产环境的正常使用，故一定要做数据归档。数据归档既可以把数据做离线保存、防止数据丢失的同时，又使得主生产数据库性能得到一个最大保障。读写分离是一定要做的，把主站点做一定的拆解放到另一个站点，这样另外读库的动作就可以在另外站点进行，写库动作可以在主库进行操作。

切记要建立数据归档机制，比如对数据进行分级，哪些是生产环境主操作数据，哪些是可以做归档。需要在架构上做优先的设计之后，再去实现读写分离。

第五计：测试和生产环境隔离

DBA经常会犯的问题就是主操设备既用来生成又进行测试，这样会存在很大风险，一旦不小心连错库，就直接威胁到生产环境的数据安全。这里强烈建议一定要做网络级的隔离，切记绝对一定不能在生产环境中进行测试。

这些还需要注意两点，一个是数据库应处于应用系统的最后端，并进行保护，另一个是避免将其置于对外的访问链接之下，需要内网环境下对其进行操作。

第六计：部署标准和完善的监控体系

故障在所难免，要第一时间发现并解决问题，这就需要有一套部署标准和完善的监控体系。监控的目的是为了预警，为了更早的发现故障，不需要等业务反馈不能用或数据丢失，被动进行处理，那就为时已晚。

第七计：制订规范并贯彻执行

经过逐年累月的实践会有很多经验，把这些归纳总结，制定成规范且贯彻执行，是减少故障的基础。基于全面的规范可推动开发和运维人员更加标准化。

一旦标准化成型，就有了参照，有了基线，进而未来才能进行工具化、产品化建设，待数据盘点后，智能化运维或安全加固的策划也将成为可能。

第八计：运维自动化和智能化

如何做到运维自动化呢？就是把运维的各种策略和变更尽可能用脚本或工具管理进行实现，这也是未来必然要走的路径，每个企业都应该投放精力、人力、财力进行建设，之后真的会极大的节省大量人工成本。

从工具化，转到自动化，之后在进行智能化的探索推进运维体系的持续提升，直到所有故障都可以在业务无感知的情况下提前处理，不需要人工干预。到了那时候，运维人员就可以做更多预测性、盘点性工作，向业务侧倾斜，充分体现出自身对业务和产品的价值。

根据多年数据安全行业经验把这些计策总结出来，以方便大家进行参考，当然这些计策必须可以在实际生产环境当中落地实践，欲知余下二十八计，请戳视频连接：