电力监控数据库是什么

一、电力监控数据库是什么

存储电力监控数据的数据库系统。电力监控数据库可以收集和存储电力系统的各种监控数据，如电网负荷、电压、电流、电能等指标数据。电力监控数据库的数据在电力生产、输送、配送和用电方面都有重要的应用，可以为电力管理部门提供实时监控和分析能力，从而帮助电力部门提高电力供应的安全性、可靠性和经济性。

二、数据库安全审计系统的市场分析

1、以色列的Imperva，该系统功能还是满强大的，通过IDP探针，串联部署，阻断数据库数据安全威胁。但国内用户使用由于全英文界面，加上配置数据库安全策略很复杂，非专业数据库DAB操作起来很困难。更重要的是国内使用该产品，其技术手段需要依靠合作的数据库厂商来做支持。

2、IBM的Guardium：该系统强过国内的大部分产品，但由于其设计思路的原因，部署上需要在数据库服务器端安装“S-TAP”轻量级系统探针；分级部署时需在数据库服务器端安装“S-GATE”，在总控服务器安装“Z-TAP”。该系统按照国外的审计需求，只针对满足国外需求的审计数据进行审计。过滤了大部分可能对国内用户有实用价值的审计信息。也是全英文界面，数据库安全审计策略配置很复杂，非专业数据库DAB操作起来很困难。

以上两个产品是国外的主流产品，国内市场上基本数据高端专业客户使用，价格很高。对国内绝大多数用户来说，具有有用性，但缺乏实用性，操作维护困难。只记录“关注”事件，逃避“IO”，失去“事后”追踪有用性，增加“事前”管理和使用难度。国内数据库产品主要厂商：

1、上讯信息——数据库安全审计系统；

2、北京安信通——数据库审计系统；

3、北京国都兴业——慧眼数据库审计系统；

4、深圳昂楷科技——数据库多重审计系统AAS；

5、安华金和——数据库监控与审计系统；

6、安恒信息——明御数据库审计和风险控制系统；

7、北京天融信——网络卫士数据库审计系统TopAudit-DB（简称 TA-DB）

8、北京启明星辰——天玥网络安全审计系统

9、北京莱克斯科技——ClearNet DBA数据库审计系统

10、杭州思福迪——LOGBASE业务数据库审计系统

11、杭州帕拉迪——DBxpert数据库审计系统

12、福建海峡信息——黑盾数据库安全审计系统

主要分为：国内原先具有网络审计产品的厂商，在网络审计产品的基础上经过简单包装，推出的数据库审计产品；国内厂商专门针对数据库通讯协议的特点，开发出专门的数据库审计产品；国外的数据库审计产品；OEM第三方的数据库审计产品，OEM对象可能是国内的产品，也可能是国外的产品。

区分这些数据库安全审计产品可以从几个方面来测试：

1、双向审计：只能实现单包返回状态分析，不能实现对查询结果进行分析。

2、长SQL语句漏审：超长SQL语句无法解析记录，提供逃避审计通道；

3、完全协议解析：解析协议解码不完全（无会话技术就不可能完全解码）；

4、参数值与SQL语句匹配：变量绑定不支持或不完整（审计素材有用性缺失）；

5、海量数据分析：无法全部存储分析审计数据，记录之后，不能查询；

6、海量存储：无法记录下原始数据包，缺乏最原始的审计依据；

7、及时警告：事后报警，做不到事前防范，事中报警；

8、多语句无法有效分割：长会话记录分散记录，审计困难；

9、客户影响：部分产品需要改变网络拓扑，甚至需要在数据库服务器上安装采集器，易造成安全漏洞。

10、应用用户关联：三层应用用户关联有20%以上会出现漏审和错审，尤其在高并发下更是如此。

这里重点评价一下好的数据库审计系统要求：能展现数据库完整会话操作的系统。采用数据库访问协议完全解析技术，能实现对超过1460字节长度的SQL语句完整解析。除了能解析数据库绑定变量，还能解析该绑定变量的值。能完整记录SQL语句的返回结果集。同时由于是国内厂家自主知识产权，技术支持也比国外产品更直接、更有效。

如果说好的数据库审计系统的特征如下：

2、具备对超过1460字节长度的SQL语句完整解析；

3、具备解析数据库绑定变量和该绑定变量的值；

4、能完整记录SELECT语句的返回结果集；上市公司：萨班斯法案的要求

电信、军工、烟草、电力等行业需求

三、电力企业如何做好数据治理

1.数据治理的五个步骤包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

2.数据资源梳理是从业务视角整理组织的数据资源环境和清单，包括组织机构、业务事项、信息系统以及数据库、网页、文件和API接口形式的数据项资源。输出物是各类数据资源清单。

3.数据采集清洗通过ETL工具如DataX和Pentaho Data Integration，将数据从来源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

4.基础库主题库建设涉及将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据是核心实体数据，如智慧城市中的人口、法人、地理信息等。主题数据是某个业务主题的数据，如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查等。分析数据是基于业务主题数据综合分析得出的结果数据，如企业综合评价、产业区域分布等。

5.元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性进行管理，并将数据项的业务含义与数据项关联，便于业务人员理解数据库中的数据字段含义。

6.血缘追踪用于快速定位数据错误，通过在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，建立数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。

7.数据资源目录应用于数据共享场景，如政府部门之间的数据共享，基于业务场景和行业规范创建，依托于元数据和基础库主题实现自动化数据申请和使用。

8.质量管理涉及从多维度分析数据质量，如偏移量、非空检查、值域检查等，优秀数据质量模型的设计需依赖对业务的深刻理解，并推荐使用大数据技术来保障检测性能和降低对业务系统的影响。

9.商业智能（BI）用于发掘数据价值，大型数据仓库需要应对多变的场景和需求，BI产品能快速获取数据并分析形成报表。

10.数据共享交换包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式有库表、文件和API接口三种。推荐使用API接口共享方式，让中心数据仓库保留数据所有权，通过API接口转移数据使用权。API接口共享可以使用API网关实现，具备多种功能如自动化接口生成、申请审核等。