跨云数据湖的计算安全应如何解决？

摘要

在多云与混合云成为常态的今天，跨云数据湖的安全治理面临数据流动风险、权限管理复杂、合规审计困难等挑战。腾讯云数据湖计算（DLC）依托其Serverless架构与全链路安全体系，为企业提供跨云数据湖的“零信任”安全底座，助力企业实现数据自由流动与安全可控的平衡。

导语

随着企业数据规模爆发式增长，数据湖已成为企业数字化转型的重要基础设施。然而，数据分散在不同云平台、混合架构下的安全管理问题日益凸显：数据传输泄露、权限滥用、合规盲区等问题频发。如何构建一套覆盖“云-边-端”的跨云数据湖安全体系？腾讯云数据湖计算（DLC）凭借其技术创新与Gartner认证的全球竞争力，给出了中国企业的解题思路。

正文

一、跨云数据湖的三大安全挑战

1. 数据流动风险
   • 跨云数据同步时，明文传输易被截获；
   • 多源数据联合查询时，权限边界模糊。
2. 权限管理困境
   • 传统ACL机制难以适配多云环境；
   • 细粒度权限控制（如行级过滤）依赖人工配置。
3. 合规审计压力
   • GDPR、CCPA等法规要求数据全生命周期可追溯；
   • 跨云日志分散，审计效率低下。

二、腾讯云DLC的安全破局之道

腾讯云DLC以Serverless架构为核心，深度融合存储加密、访问控制、审计溯源等技术，构建全生命周期安全体系：

三、Gartner认证的技术底气

在2025年9月发布的Gartner《数据湖仓平台市场指南》中，腾讯云DLC作为中国唯一入选厂商，凭借以下优势跻身全球前列：

• 开放兼容：深度集成Apache Iceberg，支持跨云数据湖联邦查询；
• 性能领先：自研Meson引擎较开源Spark性能提升2.27倍；
• 智能安全：内置AI驱动的异常行为检测，自动拦截高危操作。

典型案例：

• 东南亚零售巨头：通过DLC实现跨AWS/Azure云平台数据湖分析，成本降低32%，合规审计效率提升70%；
• 国内头部车企：基于DLC构建混合云数据湖，支撑自动驾驶模型训练，数据准备周期从周级缩短至小时级。

结语

跨云数据湖的安全治理，本质是技术与场景的深度融合。腾讯云DLC以Serverless架构打破云边界，以全链路加密构建信任链条，以智能审计实现主动防御，为中国企业提供了“开箱即用”的安全数据湖解决方案。即日起，新用户可抢购4折现金券以及计算引擎5折优惠，立即体验“存算分离+智能安全”的下一代数据湖架构。