敏感信息的安全性长期以来一直是组织的主要关注点。随着越来越多的数据以电子方式存储，保护个人身份和商业敏感数据安全的挑战变得更加紧迫——尤其是现在有这么多数据存储和处理在云中。而且，虽然公共部门数据、财务记录、客户信息和机密业务报告以前存储在安全设施中，物理访问受到限制和严密监控，但在数字时代，大量数据不断移动。

这些变化见证了安全行业的发展，该行业专注于确保机密信息的安全，并且只能由获得授权的人员和系统访问。企业也在意识到并利用他们持有的数据的价值，高性能数据处理推动了全新的商业模式。随着业务数据对运营变得越来越重要，突然失去对它的访问将使许多企业难以继续其活动。

高性能工作负载的安全挑战

高性能计算一直在增长，被提取、传输和存储的数据量呈指数级增长。除了庞大的数据量之外，高性能工作负载也很复杂，需要大量节点、分布式系统和优化配置，并针对特定业务进行调整和测试。他们还必须处理当数据包括不同地理区域的健康记录或财务信息时所带来的额外复杂性，当地法律限制某些类型信息的移动。再加上这些功能越来越多地在云中提供，还有许多额外的考虑因素。

扩展的攻击面

随着数据传入和传出云，以及在组织自身 IT 基础设施范围之外进行处理和存储，恶意行为者可以使用更多渠道来拦截、破坏或窃取数据。云提供商的数据中心包含服务器硬件、网络交换机和 IT 工具，进一步扩大了这一攻击面。例如，在五大洲提供数百万个公共 IP 地址，并面临着一场持续的战斗，以阻止希望从数据盗窃、欺诈和受损系统中获利的黑客和犯罪组织的攻击。基于云的这种类型的应用程序支持服务网络攻击服务面，让他们使用的恶意个人或服务提供服务帮助他们使用提供服务的广泛服务面。根据定义，这些性能工作负载需要高效率和大量计算能力，因此可能会受到影响。特别影响工作负载率的问题。

保护工作绩效

攻击者对客户数据持续威胁，在保护其网络上持续的功能上的主动信息行为必须自我超越。他们需要遵循安全的最佳做法，使用最可靠和经过测试的技术，并遵守政府和监管机构制定的规范。将计算可分配性在多处同时运行性能，意味着对服务器的成功运行性能影响环境。对于组织而言，灾难实施和业务连续性功能的出现也很重要，即使这样的安全问题，关键任务工作也可以继续安全可靠地运行。组织感知可以发挥和云的综合影响，意味着能够最准确地管理其风险并选择安全计划的方法。