数据共享解决方案 第1篇
查看并验证搜索结果是否仅包含必须删除的邮件后，需要收集受影响邮箱的电子邮件地址列表，以在删除溢出的数据时在步骤 7 中使用。 您可能还必须准备邮箱，然后才能永久删除电子邮件，具体取决于是否在包含溢出数据的邮箱上启用了单个项目恢复，或者是否保留其中任何邮箱。
在有限的时间内，新的 Microsoft Purview 门户中提供了经典电子数据展示体验。 在电子数据展示体验设置中启用 Purview 门户经典电子数据展示体验，以便在新的 Microsoft Purview 门户中显示经典体验。
可通过两种方法收集包含溢出数据的邮箱的电子邮件地址列表。
选项 1：获取包含溢出数据的邮箱地址列表
打开电子数据展示案例，转到 “搜索 ”页，然后选择相应的内容搜索。
在浮出控件页上，选择“ 查看结果”。
在 “单个结果 ”下拉列表中，选择“ 搜索统计信息”。
在 “类型” 下拉列表中，选择“ 热门位置”。
将显示包含搜索结果的邮箱列表。 还会显示每个邮箱中与搜索查询匹配的项目数。
复制列表中的信息并将其保存到文件，或选择“ 下载 ”将信息下载到 CSV 文件。
选项 2：从导出报表获取邮箱位置
打开在 步骤 4 中下载的“导出摘要”报表。 在报表的第一列中，每个邮箱的电子邮件地址在 “位置”下列出。
如果启用了单个项目恢复或邮箱处于保留状态，则永久删除 (清除) 邮件将保留在“可恢复的项目”文件夹中。 因此，在清除溢出的数据之前，需要检查现有邮箱配置，禁用单个项目恢复并删除任何保留或保留策略。 请记住，你可以一次准备一个邮箱，然后在不同的邮箱上运行相同的命令，或创建一个 PowerShell 脚本来同时准备多个邮箱。
在删除保留或保留策略之前，请咨询记录管理或法律部门。 你的组织可能有一个策略，用于定义邮箱保留或数据泄漏事件是否优先。
在验证溢出的数据是否已永久删除后，请务必将邮箱还原以前的配置。 请参阅 步骤 7 中的详细信息。
数据共享解决方案 第2篇
创建案例和托管访问权限后，可以使用该案例进行迭代搜索以查找溢出的数据，并确定包含溢出数据的邮箱。 你将使用用于查找电子邮件的相同搜索查询来删除 步骤 7 中的相同邮件。
在搜索查询中使用的关键字可能包含要搜索的实际溢出数据。 例如，如果搜索包含社会安全号码的文档，并将其用作搜索关键字 (keyword) ，则必须随后删除查询以避免进一步溢出。 请参阅删除步骤 8 中的 搜索查询 。
数据共享解决方案 第3篇
在这种模式下，由一个公共监管机构制定数据信托的标准和规则，监督数据信托的运行并惩罚违反规则的行为。这个公共监管机构可以是单独设立的，也可以由现有数据监管部门担任。这种模式的好处是，将有一个适用于所有数据信托的一致的规则标准，这些规则将自动适用且必须遵守。
此外，通过设立一个公共监管机构，代表数据信托机构执行合规性，使数据信托机构的整体公共利益得到保障，将有可能消除公众对将其数据交给数据信托机构的一些担忧。“政府对数据信托的自上而下的监管有助于确保信托条款的实现和尊重人权，促进公共利益”。这种模式最大的缺点是，目前还没有这样的监管机构存在。如果政府设立这样的监管机构，则涉及监管机构运行的费用问题。此外由于监管机构不能直接运行数据信托，还需要有辅助运行数据信托的机构。
数据共享解决方案 第4篇
在这种模式下，将设立具有独立法人资格的公司或合伙组织作为数据受托人管理数据，承担数据受托人责任，信托的目的和各种权利义务关系将通过公司章程及其他制度进行明确，各个利益相关方可以通过成为股东或进入董事会等方式参与数据信托管理。这种模式的优点是，公司可以公司的名义持有数据并进行运作，公司股东代表可以组成董事会，负责日常的运转。
此外，有各种成熟的公司治理模式和规则可供使用。这种模式的缺点是公司董事会既需要对股东利益负责，又需要对信托受益人利益负责，两者之间存在潜在的冲突，因此，需要修改公司法或者通过公司章程作特殊处理。
数据共享解决方案 第5篇
在项目的初期，或者Saas租户数据不是很大的情况下，这个方案是实施最快、复杂度最低的一个。这个方案只需要在每个表里面添加一个tenant_id列，每次写入、查询的时候都带上tenantId，就很轻松的实现了数据隔离。由于所有的租户相同类型数据都是存放在同一张表里面的，当数据达到千万级别时会导致查询性能直线下降。
由于前面这种方案有一个致命的问题，就是相同数据存储在同一个表里，数据的查询性能受到极大限制。于是乎，优秀的开发工程师们想到了另外一个方案：使用相同的database，但是租户的数据可以存放在不同的表里面，这样就解决了呀（可以一个租户对应一套表，也可以将多个租户对应一套表）。
Schema隔离使用PostgreSQL来实现非常简单，因为他天生支持这种方式，具体可以去PostgreSQL了解。
虽解决了单表数据容量的问题，随着租户的用户量越来多时，我们的查询请求呈线性增长，此时我们可以通过数据库的主从方式来解决。但是当租户的写入请求变大时，这个方案的性能瓶颈就卡在主库了。此外，这种模式没办法去解决部分大流量租户吸血问题（突入起来的流量暴增），导致影响其他租户的使用体验。
为了解决前面提到的问题，架构师们将问题向上抽象了一下，将问题提升到db这层来解决。这里面有细分两种方案：
这个隔离方案很安全、数据互相不受影响、性能也不受影响，但是成本相当昂贵，这个适用于超级有钱的大户使用。
通过规则，我们可以通过后台配置设定规则，将一批租户的数据存放在一个数据库中，将流量大的租户单独隔离出来，这样就完美解决了租户前面提到的大表问题、部分大流量租户吸血问题，让他们实现请求、存储隔离。这个方案相比前面的几种方案，在扩展性、隔离性、安全性上的表现都是最优的，但是实现复杂度较大。
数据共享解决方案 第6篇
三个试点项目结束后，除了每个项目各自的试点报告，2019年4月，试点项目的推动者开放数据研究所发布了一份总报告《数据信托：来自三个试点的经验教训》，重点关注了数据信托的生命周期。外部合作机构伦敦玛丽女王大学、BPE Solicitors LLP和Pinsent Masons LLP专门就数据信托的法律与治理结构联合发布了研究报告《数据信托：法律和治理思考》，重点关注基于三个试点项目提炼出的数据信托法律和治理架构问题。公众参与慈善机构Involve和专门从事电信、媒体和技术的咨询公司Communications Chambers撰写了一份报告《为数据信托设计决策过程：三个试点的教训》，阐述了数据信托机构需要作出的不同类型的决定以及它可能采用的技术类型。鉴于第三份报告探讨的决策程序问题过于具体，下面就通过前两份研究报告来看看研究者从三个试点项目中得出的实践结论。
先来看看《数据信托：来自三个试点的经验教训》关于数据信托生命周期的讨论。报告认为，数据信托是非常情境化的，每个数据信托都有独特性。因此，无法从试点项目中总结出一个或几个成熟的数据信托模式，每一个数据信托都需要在具体情境之中确定极其复杂的法律结构，但在数据信托的生命周期中，还是有一些可识别的阶段，以及在每个阶段可能需要采取的工作。报告认为，一个数据信托的生命周期至少包含以下六个阶段：
数据共享解决方案 第7篇
基于前述理由，信息受托人理论并不能解决信息平台对用户个人信息的滥用问题，不能为用户带来实质性的好处。巴尔金所谓的信息受托人能够缓解监管规则与第一修正案之间潜在的冲突，是建立在他对司法实践的不完整理解之上的。信息受托人理论不但没带来好处，反而会带来坏处，因为，它会掩盖平台与用户之间结构性的不平等支配关系，并且掩盖了应该改革的实质性问题。正因为如此，这个理论受到了诸如脸书这样的信息平台公司的欢迎。“一个被政府指定为数百万美国人个人数据的忠诚看守人的实体，是一个不可能被该政府解散的实体。作为受托人的脸书不再是一个需要通过激进改革来解决的公共问题，它是一个需要管理、培养和维持的敏感私人关系的纽带。”
进行上述批评之后，莉娜·M.汗和大卫·E.波曾认为，信息受托人理论将信息平台公司与医生、律师、会计师进行类比是错误的。如果一定要类比，倒是有两个类比可以考虑：一个是类比“离线的”社会和经济基础设施，比如铁路、电力等系统；另一个是在考虑数字平台收集、聚合和使用个人数据所带来的监管挑战时，可以与环境污染进行类比。这样的类比有助于我们将结构性的改革置于讨论的核心位置，并承认，“数字监控的危害必须以明确的禁令和经济抑制措施来应对，而不是以充满道德的标准来应对”。
针对莉娜·M.汗和大卫·E.波曾的系统性批评，巴尔金进行了回应。巴尔金先花了大量的篇幅论证，为什么信息受托人理论是必要的，以及信息受托人理论是可以发挥作用的，并指出，从信任和可信度的关系角度看待隐私，将会发现信息受托人模型是数字隐私理论的发展趋势，这些理论重点关注忠诚、权力差异和脆弱性等问题。接下来针对莉娜·M.汗和大卫·E.波曾的批评作了三点回应：
第一，信息受托人理论不会造成信息平台公司董事们不可调和的双重信托忠诚义务，因为只要联邦法律明确规定信息平台公司承担信息受托人义务，那么，公司对用户承担信息受托人义务就不违反特拉华州的公司法，因为联邦法优先于州法。
第二，关于与医生、律师、会计师进行类比是否妥当的问题，巴尔金承认信息平台公司与用户的关系和医生、律师、会计师与客户的关系有非常多的差别，但这些差别并不影响这两种关系的实质，即双方在知识和权力上不平衡的社会关系。“信托义务的逻辑认为，权力的不平衡越大，信息的不对称性就越大，对客户环境的控制程度就越大，客户的脆弱性就越大，对信托义务的需求就越大。”因此，只要信息平台公司和用户之间存在着信息和权力上不平衡的社会关系，信息受托人理论就是适用的，并且越不平衡越适用。
第三，针对信息平台公司的商业模式，也就是定向广告问题，巴尔金认为，平台公司可以采取什么样的广告是法律和技术决定的，法律可以要求平台公司的定向广告不违反信息受托人义务，平台公司的商业模式与信息受托人理论是可以兼容的。巴尔金认识到了数据主体与数据控制者之间不平衡的权力关系，正是这种关系使得信息受托人理论成为必要。“信托义务产生于社会关系，以及这些关系中固有的权力和脆弱性。信托义务的性质取决于关系的性质、参与者的理解，以及更有权力的一方滥用、操纵、自我交易和过度接触的潜在危险。”因此，巴尔金的理论有两个明显的特征：
第一，需要自上而下的立法来确立信息受托人义务，前述美国参议院民主党议员提出的《2018年数据保护法》就是一例；
第二，信息受托人义务是苛以数据控制者的，也就是加重不平衡的权力关系中强势一方的责任，以此来重新平衡数据主体与数据控制者之间的权力关系。
数据共享解决方案 第8篇
前面讨论了英国在数据信托理论和实践上的探索，但这些探索还是初步的，目前还没有形成成熟且可复制的数据信托模式，因此，还需要进一步的探索。一些学者和组织讨论了需要进一步探索的领域和主题。比如，西尔维·德拉克洛瓦教授认为，数据信托的进一步发展将需要在关键领域采取行动，以确定为数据信托工作的职权范围和方式，这些领域包括：专业化和受托人的角色、民间社会的参与和拓展、澄清现有数据权限的限制、建立问责制的机制。再比如，“数据信托计划”先后召开两次研讨会，专门讨论进一步发展数据信托需要解决的一系列问题。
2020年11月26日，“数据信托计划”组织召开了一次研讨会，探讨了推动数据信托发展所需的进一步工作领域，划定一些跨学科研究的问题，以帮助推进建立应对现实世界挑战的数据信托。会后发布的“工作文件1”认为：“需要采取进一步行动，为易获得的、可靠的和有效的数据信托奠定基础。包括进行研究以更好地理解其概念基础、工作方式，以及开展试点项目以确定数据信托设计的最佳做法。”在下一波数据信任设计和发展中需要解决五大领域的问题：
第一，概念清晰度：数据信托如何适应更广泛的数据治理环境，以及哪些核心功能必须是任何现实世界中数据信托的核心？
第二，问责制：除了信托法已经提供的保障措施之外，哪些制度保障措施将有助于确保数据信托为其声称要服务的人的利益而代表和运作？
第三，参与、包容和数字公平：哪些干预措施可以帮助社会中的所有人都能获得数据信托，并确保所有受信任的人都能够为决策作出有意义的贡献？
第四，财务和可持续性：哪些商业模式可以帮助确保数据信任长期的可持续性？
第五，实施问题：哪些应用案例可以帮助阐明数据信托在实践中如何工作？“工作文件1”非常详尽地阐述了这五大领域中每个领域需要进一步探讨的具体问题。
2021年1月28日，“数据信托计划”再次组织召开研讨会，邀请世界各地的学者共同探讨数据信托在不同法域中将如何推进，以及这些国际视角为数据制度的未来发展提供的见解。会后发表的“工作文件2”在比较了不同国家数据信托实践后，提出各国数据信托需要共同探索的几个操作性问题：长期可持续性的商业模式、数据访问或管理的技术架构、参与性治理的方法、对可信度的感知、信托活动中的利益分配等。同时，在“工作文件1”中提到的五个领域之外，增加了一个新的领域“激励”：什么形式的治理可以使个人和社区的激励相匹配？什么机制可以使信托机构在必要时能在这两者之间协商折中？
数据信托是面向实践的一种数据管理制度，采取什么样的法律和治理结构对于数据信托的成败至关重要。普通法上的信托制度是在实际中自生自发的，理论是伴随实践生成的，对于数据信托制度同样如此。“数据信托计划”列出的需要进一步探索的领域，需要理论与实践的共同努力，甚至可以说实践探索更为重要。
就我国数据信托制度的探索与发展而言，美国的“信息受托人”对中国的借鉴意义有限，对于数据控制者的强监管，更适合的模式可能是同属大陆法系的欧盟模式。因为，“信息受托人”非常强地依赖于普通法上的信托法传统，但这在大陆法系是匮乏的。
然而，英国的数据信托理论与实践，对中国有重要的借鉴意义，至少在两个方面可以探索数据信托的可行性：
第一是数据流通和交易，由于数据所有权难以确立，在数据新型财产权构建过程中，数据信托可以悬置所有权问题，基于个人或企业的数据财产权益设立数据信托，同时通过第三方管理和隐私计算等技术手段，确保数据流通和交易过程中的隐私保护和数据安全；
第二是公共数据的管理，作为生产要素的大数据中很大一部分是政府掌握的公共数据，这些数据具有巨大的经济和社会效益，如何在确保隐私和安全的情况下开放给全社会利用，目前国家和地方政府都在探索中，从英国的数据信托试点来看，分行业分领域针对不同的公共数据设立不同类型的公共数据信托或许可以作为一种尝试。
但限于主题和篇幅的原因，笔者无法在这两个问题上深入探讨，留待日后另文讨论。
数据共享解决方案 第9篇
“中国第一套电力财务管理软件是我们研发的，我们见证了财务管理软件的变迁。现在，财务共享服务中心已经纳入远光软件新时期的战略业务。”李美平说。
顺势而为 打造新财务管理模式
李美平介绍，现在的财务属于“大财务”范畴，财务共享服务中心更强调财务的集中管理，通过更高效的运作模式来解决大型集团公司财务职能建设的重复投入和效率低下问题，将集团内各级单位的某些事务性业务进行集中的标准化处理，以达到规模效应，降低运作成本。支持专业化分工、满足集约化管理需求的财务共享服务中心成为央企集团财务管理转型升级的首选。
“财务共享服务中心要求坚实的信息化基础作为支撑。”李美平指出，“良好的信息系统对财务共享服务中心的建设、运行至关重要。”从2010年起，远光软件顺势而为，应用户需求推出了财务共享服务中心管理软件，充分利用影像处理技术、信息集成技术，根据原始单据或前端业务系统获取的信息，自动形成记账凭证和二维码，用户可通过二维码双向、快速查找原始单据和会计凭证，提高审核或查账的效率，并通过任务分派、委托等措施合理分配工作任务，促进组织工作效率的提升。
除了管理软件产品以外，远光软件还围绕财务共享服务中心提供专业化的咨询服务和技术支持，帮助集团企业通过业务规划、流程再造、信息化建设，快速、平稳构建财务共享服务中心的管理体系。
四大优势支撑产品市场开拓
和远光软件一样，传统管理软件公司开始紧盯财务共享服务中心这块蛋糕。对此，李美平态度相对乐观，他认为远光软件具备独特的优势：
其一，远光软件核心团队具有逾20年的财务管理信息化经验，了解财务管理的过去，更能洞悉财务管理的未来，能够让其产品更加贴近用户需求、更具前瞻性。李美平介绍，从上个世纪80年代开始，远光软件就专注于财务管理信息化，历经会计电算化、会计集中核算、财务业务一体化和财务共享服务各个阶段。
其二，远光软件所服务的电力行业企业，是最具代表性的超大型集团企业，这类客户正是财务共享服务中心的服务对象。以国家电网为例，下属会计主体超过3200多家，现有员工近186万，拥有远光注册用户超过22万。远光软件服务客户过程中敏锐洞悉客户对财务标准化、集约化管理和控本增效的迫切需求，并在信息化建设过程中提供了财务共享服务中心的部分应用。在今年9月召开的_信息化登高行动会议上，远光软件财务共享服务中心解决方案获得参会代表的一致好评。
其三，充分融合新兴技术，具备明显的技术优势。“系统可以有效支撑网上报销、移动审批等新的业务模式。”李美平介绍说，远光软件在2007年就已经推出了WAP版的财务管理解决方案，现在远光软件财务共享服务中心能够支持几乎所有移动终端的接入。
其四，通过战略合作博采众长，能够满足用户的多元需求。在财务共享服务中心解决方案方面，中兴通讯是远光软件的重要合作伙伴。值得一提的是，中兴通讯是国内最早实践财务共享服务中心的集团性企业之一。在自行建设财务共享服务中心过程中，积累了丰富的经验和创新技术成果。与中兴通讯的合作，将有助于远光软件进一步完善解决方案，帮助客户推进财务转型，提高标准化水平，强化财务管控力。
从“共享”谋划“走出去”
“国内大型集团企业可能在3～5年内完成财务共享服务中心的建设，这也是远光软件财务共享服务中心产品的新机遇。”李美平预计，随着国内大型企业全球化发展，这些企业的财务共享服务中心势必还将承担国外的共享服务，能够支持不同国家语言和财务政策的财务共享服务中心解决方案将赢得企业的青睐。
； ； ；李美平指出，共享服务中心并不局限于财务，人力资源管理、IT管理、行政管理等都可以建立共享服务中心，远光软件将发展更多的共享服务中心产品，涵盖企业后端职能部门的业务。
向电力行业外拓展是远光软件“走出去”的另一个方向。李美平告诉记者，远光软件所服务的电力央企集团规模庞大，涉及能源、制造、金融、房地产等众多领域，远光软件产品早已在行业外积累了丰富的经验。
数据共享解决方案 第10篇
使用在步骤 6 中收集和准备的邮箱位置，以及步骤 3 中创建和优化以查找包含溢出数据的电子邮件的搜索查询，现在可以永久删除溢出的数据。 如前所述，若要删除邮件，你必须是“组织管理”角色组的成员或分配有“搜索和清除”管理角色。 有关将用户添加到角色组的信息，请参阅分配电子数据展示权限。
若要删除溢出的邮件，请参阅 搜索和删除电子邮件。
删除溢出的数据时，请记住以下限制：
搜索中可用于通过执行搜索和清除作删除项目的邮箱的最大数目为 50,000。 如果在步骤 3 中创建的搜索搜索搜索的邮箱超过 50,000 个，则清除作将失败。 如果将搜索配置为包括组织内的所有邮箱，则单次搜索中一般有可能搜索到超过 50,000 个邮箱。 即使包含匹配搜索查询项目的邮箱数量少于 50,000 个，这一限制仍然适用。
一次最多可以删除每个邮箱的 10 封邮件。 因为搜索和删除邮件的功能是用作事件响应工具，所以此限制可帮助确保从邮箱中快速删除邮件。 此功能并不用于清理用户邮箱。
使用本文中的程序，无法删除电子数据展示（高级版）案例中的审阅集中的电子邮件项目。 这是因为审阅集中的项是实时服务中复制并存储在 Azure 存储位置中的项的副本。 这意味着在步骤 3 中创建的内容搜索不会返回它们。 若要删除某个审阅集中的项目，必须删除包含该审阅集的电子数据展示（高级版）案例。 有关详细信息，请参阅关闭或删除电子数据展示（高级版）案例。
数据共享解决方案 第11篇
如果应用规模进一步扩大，租户数量在持续增加，应用服务器层和数据库层都在持续地水平扩展。再增加新的服务器的话，该架构还是存在一丝隐患的。由于数据库连接是一种创建成本较高且较为稀缺的资源，而上述架构中的每台应用服务器需要连接到每台数据库服务器上。这样，当应用服务器数量扩展到一定数量时，数据库服务器的连接数将可能成为系统的瓶颈。出现这个问题的原因是，尽管应用服务器层和数据库层已经分别实现了水平扩展，但是由于其彼此之间没有任何对应关系，导致所有的应用服务器要与所有的数据库服务器关联(以m 台应用服务器和n 台数据库服务器为例，它们之间的关联有 mxn 个，也是就是每台应用服务器至少要有n个数据库链接 )。
要解决这个问题，只需对上面的架构做出微小的调整。所有的应用服务器不应该是完全平等的，应该与数据库服务器对应。也就是说，不同的租户可能不仅有不同的应用服务器，还有可能有不同的数据库服务器。每组应用服务器都仅连接对应的数据库服务器。调整后的整体架构模型如下：
要实现将同一应用的不同实例链接到不同的数据库节点上，我们需要通个配置规则，在应用启动的时候，读取配置文件内容，然后获取该节点链接数据库的配置信息。这个配置文件，可以是项目本地也可以使用配置中心来实现，推荐使用配置中心来完成，因为这个在分布式上很有优势且可以做成可视化界面操作。
我们用项目本地文件为例子来实现：
dataSource核心配置：
我们将应用程序的节点ip和数据库进行配置绑定，这里在k8s环境下会有问题，因为每次pod重启ip会发生改变。在云原生场景下，我们可以通过hostname和数据库进行映射方式来解决。
应用层和数据库层的水平扩展只是应用可伸缩性的一部分，上面提到的几种实现伸缩性的方案，也仅仅是 SaaS 应用中最常用的方案。对于更大型、更复杂的应用，可能需要更为通用的分布式解决方案。这些方案不仅仅适用于 SaaS 应用，而且普遍适用于大型互联网应用。