堡垒机的作用，运维人员如何搭建堡垒机？
堡垒机分为商业堡垒机和开源堡垒机，商业堡垒机选择好产商购买之后就会有专门负责部署实施的人员来负责对接相关事宜，有成熟的物理硬件堡垒机和纯软件的堡垒机，而开源堡垒机则需要花时间去选购硬件设备和搭建堡垒机的运行环境。
毫无疑问开源堡垒机会是未来的主流，从Jumpserver、Github Star近几年受欢迎的程度就可以看出，但开源堡垒机一般需要专门的熟悉Linux、Python的人负责维护。堡垒机像是一个大门的警卫控制那些人可以登录那些资产，起到了事前防范和事中控制的作用；堡垒机又像一个黑匣子，它记录着登录后对网络信息资产做了什么事情。所以准确来说堡垒机叫运维安全审计系统，它主要负责身份验证（Authentication）、账号管理(Account)、授权控制(Authorization)、安全审计(Audit)等，这就是专业人士所说的符合4A的堡垒机才是专业运维安全审计系统。
堡垒机是在怎样的环境下出现的？随着时代的发展，企业不再是建一个网站就完成了与互联网接轨的时代。如今的信息化建设已经成为了企业发展的生命线，无纸化、精简审批流程和时间、大数据分析的要求使得企业把线下的线下的业务全部都搬迁至线上，比如ERP系统、CRM系统、OA系统等等。在信息安全事故频发的情况下，企业、政府对于内部信息安全的管控也变得越来越严苛。信息安全不仅仅来自于外部（如勒索病毒、木马等等），还来自于内部（比如删库，多个人使用一个账号等等）。
因此就需要堡垒机这样的跳板机将所有的风险进行过滤、阻隔、记录，并对所有的账号进行统一的授权。堡垒机可以对过去事件进行回溯追责，这时系统日志所达不到的，系统日志零散可读性差、可以被删除和篡改、账号和人员没有办法进行一一对应，即使有某个运维人员删库跑路了，也很难留下痕迹作为证据。
堡垒机不等同于跳板机，但可以说堡垒机是由跳板机发展而来。跳板机实际上就是一台服务器，运维的人员会统一登录到这台服务器之后，再由这台服务器登录到目标设备进行维护。跳板机仅此而已，缺乏运维人员操作行为的操控和审计，更别说4A，一旦跳板机被攻入，和完全暴露没有任何区别。2005年前后堡垒机才开始作为一个独立的产品形态被广泛的部署。
堡垒机的噪点堡垒机有点像全称录像机，录下了时间段内所有的行踪和轨迹，可以快速准确地定位到可以位置，协助我们做提前的防范。
但用过堡垒机的人都有遇到过突然出了问题可能很长时间没有办法登录的情况，尤其在处理具体业务时，会严重的拉低其他人员对于运维人员的满意度。另外就像上面提到的，堡垒机需要专人维护，并且这个人需要非常熟悉Linux、Python等。
但即使是这样，运维人员还是要建议公司购买使用堡垒机，堡垒机也满足“信息安全等级保护”、“网络安全法”等对于企业网络风险内控和审计的要求。堡垒机的方案有很多，相应的坑也会有很多，避坑的代价要么请专业的认识，要么足够时间去了解它。
以上个人浅见，欢迎批评指正。
认同我的看法，请点个赞再走，感谢！喜欢我的，请关注我，再次感谢！疫情期间大数据监控的健康宝是什么技术实现的？
一个很好的问题，本人正好对健康码进行了一次深入研究，现在试着回答一下你的问题。
健康宝是防疫健康码的一种，是适用于北京地区的健康码，其本质上是一种二维码。健康宝看似简单，其实背后的实现原理并不简单。在我看来，健康宝其实是一款大数据产品。下面，从数据产品的角度解读一下健康宝的实现。
一、从数据产品角度定义健康宝
健康宝是指适用于北京地区的，融合了个人申报信息、出行数据、接触信息、就诊数据等基础上，通过身份识别、数据比对、规则判别等手段，实现个人疫情风险等级的标识和可视化展现的“电子健康证明”二维码。
二、健康宝的技术实现
因为健康宝是健康码的一种，所以，下面还是以健康码的实现过程的分析来代替对健康宝的实现过程的解剖。
1、健康码到底用到了哪些数据？
根据相关资料的汇总，笔者的得到了健康码产品背后的所需要的数据（如下表）。当然，实际的健康码生产过程中有些数据可能是没有用到的，有些数据可能是缺失的，但这里面比较关键的是用户填报的信息、位置轨迹和交通出行信息、医学检测数据等。
由此可见，健康码的生成实际上依赖的数据源理论上有很多，比如：电信运营商、卫健委、社区、海关、采集点、用户自身等等。这从侧面说明，健康码在数据整合上有一定的难度，同时也证明多源数据跨界融合的重要性。
2、健康码的工作原理
假定A与B归属同一家庭，第一天A外出乘坐地铁上班，在地铁中与C和D有近距离接触，到了工作单位后A在于同事E和F也有近距离接触，而E和F跟G有近距离接触，当天下班后A回到家中。第二天，A出现发热症状，体温高于37.3°，于是去医院进行核酸检测，检测结果显示为阳性，初步判定A为疑似病例，健康码颜色有绿色变为红色，立即采取隔离措施，并发出危险信号。对密切接触者B、C、D、E、F的健康码颜色标识为红色，G的健康码颜色标识为黄色。
3、风险等级判别与健康码颜色的生成
个人防疫风险等级是根据个人录入信息与后台大数据的综合比对和研判得出的，这个综合研判的标准就是健康码规则引擎。以某省健康码为例，其健康风险等级的标准如下：
（1）红码标准
①确诊病例、疑似病例、无症状感染者以及实施居家 （集中）隔离医学观察未满14天的治愈出院确诊病人和无症状感染者；
②确诊病例、疑似病例、无症状感染者的密切接触者；
③来自疫情高风险地区的人员；
④正在实施集中隔离医学观察的人员；
⑤其他需要纳入红码管理的人员。
以上5条为“或”的关系，只要满足一条，其健康码就被标识为红色。
（2）黄码标准
①体温37. 3°C及以上或出现呼吸系统症状（干咳、咳 痰、鼻塞、咽痛、气促、呼吸困难）、身体不适（乏力、 肌肉酸痛、头痛、关节酸痛）、消化道症状（腹痛、腹泻、 恶心、呕吐）、结膜出血等临床表现之一的人员；
②来自疫情中风险地区的人员；
③14天内与确诊患者、疑似患者和无症状感染者可能存在密切接触，如搭乘同一公共交通工具、居住在同一楼栋单元等情况；
④其他需要纳入黄码管理的人员。
以上4条为“或”的关系，只要满足一条，其健康码就被标识为黄色。
（3）绿码标准
①除红码、黄码标准以外的其他人员;
②列入疫情防控“白名单"人员。
以上2条为“或”的关系，只要满足一条，其健康码就被标识为绿色。
个人健康码的颜色是根据个人信息与健康风险等级的标准进行比对生成的，其大致过程如下：
4、防疫健康信息服务平台
为保障健康码产品的正常运行和服务的常态化，需建立配套的一体化平台，也就是防疫健康信息服务平台，该平台的大致框架如下图所示：
5、健康码背后的关键技术
（1）大数据技术：健康码实际上是需要进行动态数据的比对和监控的，健康码的实现依赖于规则引擎的运行计算，要支持亿级用户的大规模实时动态查询，离不开大数据技术的支持。从存储角度来看，利用大数据技术的海量存储功能，接近PB级别数据存储和扩容的能力，才能支持健康码亿级用户的数据存储；从计算角度来看，这里最重要的就是ETL和流处理技术，不管是采用Spark架构的内存计算还是利用Flink的流处理模式，其背后少不了需要集合上千台服务器的计算能力，所以阿里云或腾讯云的强大算力在背后发挥了基础性的支撑作用。
（2）架构设计：腾讯的健康码小程序在今年2月份的覆盖用户就超过了7亿，要承载超过5000万日活跃用户的查询与上报等需求，对平台的架构提出了很高的要求。因此，平台的架构设计必须满足三个原则：①高性能、高可用；②安全、稳定③可扩展、易维护。以腾讯为例，其采用的架构如下：
（3）二维码生成：
健康码本质上是一个二维码，日常生活中最常见二维码是QR码(Quick Response Code)。QR码的编码遵循国际标准ISO/IEC 18004，国内则遵循国家标准GB/T 18284。通常二维码的编码过程是这样的：对于给定的数据，首先需要通过标准定义的转换方法将其转换成二进制0和1表示，再将0和1的编码按规则对应到二维码图案中，0对应白色方块，1对应黑色方块。除了数据信息外，一个二维码中还包含定位图形、位置探测图形（寻象图形）、纠错码、格式信息等。
健康码从分类来看是一种动态码，其生成过程为：使用网页链接方式时，个人身份信息和健康信息展示在网页上，网页上的数据来源于底层数据库，网页链接被编码在二维码中。网页链接可以进行加密以限制只有特定扫码设备可以访问该网页，网页被访问时也可以验证访问者身份和授权情况，以保护用户的个人敏感信息只有在授权后才可被访问。网页内容可以随着用户健康状态的变化而更新，不再使用时也可以直接删除。同时，根据网页被访问的情况，也便于记录用户被扫码的时间、地点、次数，以满足后续追溯的需要，省去了用户反复填写、登记的麻烦。
（4）二维码查验：
二维码是如何实现“无接触式”查验的？以支付宝为例，有两种实现方式：
① “同步+异步”相结合：即不仅市民端可以通过支付宝来修正自己的健康状况，实现码的即时更新，码的后端也会轮询底层源数据库，有更新就会触发码的再次生成逻辑
② “实时+离线”相结合：即对于防控系统中实时变化的名单，通过管道技术做到实时更新；针对支撑算法的接口数据，做到通过批处理日更新，确保数据服务的时效性。
（5）数据安全与隐私保护：
健康码为广大用户带来了便利，同时也引发了用户对于隐私保护的担忧。通过分析发现，在系统开发初期、开发过程中、系统运行过程中和数据传输过程中都可能存在数据泄露的风险，因此需要加大数据安全的防护力度。
在数据安全和隐私保护方面，腾讯和阿里都注重遵守《中华人民共和国网络安全法》等，满足合规性要求。对于敏感信息在使用时进行了数据脱敏，重要的数据加密存储使用，核心数据使用时增加了水印，对数据库采取了安全防护和审计措施，运维过程中则采用堡垒机保障运维俺去，同时还对重要数据进行了容灾备份。
另外，在健康码背后两家公司应该还运用了区块链技术。通过数字身份合约和数据存证服务，有效保障“身份健康码”及人员数据安全和授权使用。在数据应用过程中，还通过依托区块链技术，利用可信数据源管理机制确保数据来源安全，利用数字身份锁定数据责任主体，以区块链存证溯源确保数据不被篡改和伪造，利用数据网关对数据访问进行认证、授权和审计。
以上就是对健康宝的技术实现的解读，希望我的回到能帮到你。
我是数据价值发现者，欢迎关注我的WX公众号：大数据产品设计与运营。
一个程序员在公司没有数据库权限意味着什么？
荣幸回答
我将知无不尽，尽无不言。同学请坐下，听我言！
程序员在公司居然没有数据权限足于说明程序员在公司的技术得不到公司的肯定，信任度和可靠性不高，不能保证数据库的安全使用。
有这样的一个故事(个人亲身经历)大学刚刚毕业，一家第三方支付公司K，网上发布了两个技术岗位，A大学和B大学生成功的进入了K公司的技术管理部，A和B毕业后第一份工作，两位同学激情高涨，工作中就像打了鸡血一样，不断的在老员工的带领下熟悉工作的服务器管理和网络设施设备。但是一个月过去了，他们部门成功接下来一个电商平台项目需要使用Python进行开发，从后端到前端页面，A和B积极的参与了项目，但是两人却表现出来了不同的表现，A不断的和公司的老开发人员学习Python，慢慢的掌握许多的项目开发的知识点和技巧，很快A在完成项目分配的任务外还主动开发后续项目的功能，而B却存在了原地，一个星期都写不出来一个功能，却每天去忙着去为其他部门提供技术支持，比如维修电脑，重装系统，会议厅调设备等着零碎的小事情，项目开发并和他走的很远，最后B还是完成了他的任务，却是在项目上线前的一周。
一个项目开发的周期过后，A在部门的技术水平以及能够独立自主的搭建项目框架和开发，完成需求，不断的参与项目，B则每天为公司提供设备上的技术支持，顺便参与项目的数据搭建和sql的编写。最终在6个月后转正的工作和薪资彻底发生了改变，A参与了公司的线上的核心系统开发和数据库性能优化，B从程序开发岗转变为了运维岗。
故事很普遍，也是我的真实经历，企业对于员工的信任就是从最基本的技术和能力两个方面来选择，两者都是正比上升。
只要技术水平和项目开发的能力得到公司的任何，公司已经不会做这样的程序员保留任何的秘密和公司信息资源的安全问题，因为他是一名值得依赖的程序开发的员工。
当然对于公司数据库的操作权限其实也是处于对公司的安全考虑，一个技术不过关，得到不任何，项目参与感低的程序员，公司是不可能信任把公司风险系数最大的数据库操作权限交给他。
总之，处于安全的考虑，公司不会随便开发数据库的操作权限，程序员的待遇和薪资是靠能力最争取的，当然也包括信任度。
有喜欢的同学记得关注我哟，点赞。我是你们的老学长@同学请坐下。
中超伟业服务器安全加固软件与堡垒机冲突吗？
中超伟业服务器安全加固软件与堡垒机、杀毒软件、防火墙均不产生冲突。堡垒机、杀毒软件都是应用层级的防护。服务器安全加固软件是针对服务器内核的，两者是不同的防护机理，作用的也是不同的部位。
可以做Linux运维吗？
学习Python可以做Linux运维，并且python程序员在Linux运维界还是比较吃得开的。在系统运维的领域，所有bash shell脚本能做到的事情，Python都能做到(因为python本身也可以看作是一种脚本，并且为Linux的shell所支持)；而且基于Python的系统运维工具也是非常丰富的。
如果以运维为目的，那我建议还是在Linux环境下学习Python编程；在学习Python之后，对从事Linux运维有几大帮助：
有了编程解决问题的能力和思维Python本身作为编程语言，可以使你具备使用代码去解决问题的能力。Python在Linux运维中比较常见的一种使用情形就是代替shell代码，根据业务特点实现自动化运维。掌握了Python之后，可以通过Python来管理操作配置、自动发送邮件等等等
有助于深入学习了解LinuxPython和Bash shell同为脚本式的语言，学习Python可以对学习Bash shell编程有着促进作用。并且在学习Python的过程中使用Linux，也可以进一步加深对Linux系统的理解。
使用、定制甚至独立编写运维工具很多自动化运维工具都是python编写的，比如jumpserver堡垒机、ALERTM任务调度系统等。如果对Python比较熟悉，对这些系统上手就会更快。更深入一点可以根据自己的需求进行定制修改。再高级一点就是自己编写适合自己业务的运维工具，进行日志统计、系统监控审计、数据收集和可视化等等。
总之学习Python再向Linux运维发展可以说是很有优势的，但是要注意学系Python的同时不要忽略对Linux基础知识的学习，否则转成运维岗也会比较吃力。最后推荐一本使用Python进行Linux运维的书，也供看到这个回答有心从事Linux运维的朋友们参考。
