张工: 大家好！今天我们来聊聊如何在沧州构建一个基于数据中台的安全合规平台。小李，你觉得数据中台的核心是什么？
小李: 核心在于统一管理数据资源，实现数据共享与分析。但安全是关键，尤其是要符合等保要求。
张工: 对，那我们先从数据接入开始。你有没有什么好的方案？
小李: 可以使用Python脚本自动采集数据并加密传输。比如：
import requests
def fetch_data(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.content
else:
raise Exception("Failed to fetch data")
encrypted_data = encrypt(fetch_data('http://cangzhou.gov/data'))
张工: 很好！接下来是如何存储这些数据。我们需要确保数据存储符合等保三级要求。
小李: 可以采用PostgreSQL数据库，并启用SSL连接和数据审计功能。
CREATE DATABASE cangzhou_data;
ALTER SYSTEM SET ssl = on;
ALTER SYSTEM SET log_statement = 'all';
张工: 接下来是数据处理部分。我们怎么保证数据分析过程中的安全性呢？
小李: 使用Spark进行大数据处理时，可以设置严格的权限控制和日志记录。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Cangzhou Data Processing") \
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "5") \
.enableHiveSupport() \
.getOrCreate()
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/data")
df.createOrReplaceTempView("data_view")
spark.sql("SELECT * FROM data_view WHERE user_id = 1").show()
张工: 最后一步是数据服务。我们如何对外提供安全的数据服务接口？
小李: 使用Flask框架搭建REST API，并加入JWT认证机制。
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_jwt_extended import JWTManager, jwt_required, create_access_token
app = Flask(__name__)
app.config['JWT_SECRET_KEY'] = 'secret'
jwt = JWTManager(app)
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
username = request.json.get('username', None)
password = request.json.get('password', None)
# 验证逻辑...
access_token = create_access_token(identity=username)
return jsonify(access_token=access_token), 200
@app.route('/data', methods=['GET'])
@jwt_required()
def get_data():
return jsonify({"data": "sensitive_data"}), 200
张工: 这样我们就完成了一个完整的数据中台架构，既满足了业务需求，也符合等保要求。
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