互联网是去中心化的,没有国界。通过互联网,信息可以在几毫秒内传输到全球,几十年前无法想象的服务和商业模式,如今已成为普遍现象。
但是,组织在信息和数据方面面临的法律和监管现状则要复杂得多。由于对数据隐私的担忧,各地纷纷制定和实施严格的隐私法规,例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法》(CCPA)。有 100 多个国家/地区通过了一套独特的数据监管法律,分别实施各自的跨境数据管理框架。
鉴于互联网的全球互联网络没有国界,旨在保护消费者隐私的数据法规有时难以解读,且不断变化,也难以遵循。世界各地的数据法规各不相同,有时还因行业而异,使得组织难以遵循最新标准、必要的认证和物理数据存储要求。
面对这两难现状,许多组织依靠数据本地化:将数据保存在一个特定区域内,不让数据在全世界传输或离开某个云区域进行处理和存储。
然而,数据本地化也存在一系列挑战。
现代组织在选择应用程序的运行地点时,主要有四个选择:
本地数据中心
公共云
私有云
混合云基础设施
他们选择的模式对其如何实现 业务扩展和实施数据本地化都有重大影响。
1. 本地数据中心:将区域内客户的数据存储在本地数据中心,本地化变得相对简单。只要本地基础设施获得充分保护,其中的数据就会保留在本地。
但对于区域外的客户,使用本地方式几乎不可能实现数据本地化。为服务这些客户,他们的数据必须引入内部数据中心,并离开数据来源地区。
2. 公共云:与本地计算相比,公共云计算在许多方面都可以更简单地为全球受众服务,因为基于云的应用程序可以在全球各地的服务器上运行。然而,云计算对数据处理地点几乎没有可见性,给那些希望控制数据去向的组织带来了挑战。
组织如果使用公共云计算并希望将其数据本地化,应考虑其公有云供应商的云区域位置。“云区域”是指云提供商的服务器实际位于数据中心的哪个区域。将数据限制在一个特定的云区域,应该可能实现本地化。然而,并不是所有的公共云提供商都在所需地区拥有数据中心,也不是所有提供商都能保证数据不会离开该地区。
3. 私有云:与本地数据中心模式一样,私有云