我国态势感知发展(六) 中国移动态势感知应用实践——数据处理与存储支持服务探析

在数字化转型与网络安全挑战并行的时代，态势感知作为网络空间的“预警雷达”与“决策大脑”，其重要性日益凸显。作为国内领先的通信运营商，中国移动在构建企业级、规模化态势感知体系的实践中，将数据处理与存储支持服务置于核心地位，形成了一套高效、可靠的技术与应用范式，为行业提供了宝贵的参考。

一、 数据处理的基石：多源采集与智能融合
中国移动的网络与业务体量极为庞大，其态势感知系统首先面临的是海量、异构、多源数据的接入与处理挑战。实践表明，其数据处理支撑服务主要聚焦于三个层面：

1. 全要素采集：不仅涵盖传统的网络流量数据（NetFlow、全流量镜像）、安全设备日志（防火墙、IDS/IPS）、终端日志，还深度集成BSS/OSS系统数据、信令数据、云平台日志以及外部威胁情报等，构建了“网、云、端、业”一体的数据采集体系。
2. 实时流处理与批量处理双引擎：针对实时告警与历史分析的不同需求，采用流处理技术（如Flink、Spark Streaming）对高吞吐量数据进行实时过滤、归并与初步分析，实现秒级威胁检测；同时利用Hadoop、Spark等构建离线计算集群，对历史数据进行深度挖掘、关联分析与模型训练。
3. 数据标准化与智能关联：通过建立统一的数据模型和标准化范式，对原始数据进行清洗、富化（如添加资产信息、威胁情报标签）和格式化。在此基础上，利用图计算、机器学习等技术，将离散的安全事件、用户行为、资产状态进行智能关联，绘制出完整的攻击链图谱与业务风险视图，将数据转化为可理解的“态势”。

二、 存储支持服务：弹性架构与分级管理
海量数据的长期存储与高效访问是态势感知持续运营的保障。中国移动的存储支持服务体现了“分层分级、弹性扩展、成本最优”的设计理念。

1. 热温冷数据分级存储：

• 热数据层：将最近数小时或数天的高价值、需频繁访问的实时告警数据、活跃会话数据等，存储于高性能的分布式内存或SSD存储中，保障分析引擎和运营人员的极速查询体验。

• 温数据层：将近期（如数月内）的详细日志、事件记录等存储于高性能分布式文件系统或对象存储中，满足日常调查分析、合规审计的需求。

• 冷数据层：将历史归档数据、全量流量包（PCAP）等访问频率低但需长期留存的数据，迁移至成本更低的对象存储或磁带库，在满足法律法规要求的有效控制存储成本。

1. 分布式与云原生存储架构：采用HDFS、Ceph等分布式存储系统，构建了可横向扩展的存储资源池，能够平滑应对数据量的指数级增长。积极拥抱云原生技术，利用容器化部署和存储编排，实现存储资源的弹性伸缩与高效管理。
2. 数据生命周期与治理：制定了明确的数据保留策略和生命周期管理流程，实现数据的自动迁移、压缩、去重和销毁。建立数据质量监控体系，确保存储数据的完整性、一致性与可用性，为上层分析应用提供可靠“粮仓”。

三、 服务化赋能：统一数据服务与开放生态
中国移动的实践不仅限于技术堆栈，更强调将数据处理与存储能力以服务的形式赋能给内部各业务单元和外部生态伙伴。

1. 统一数据服务总线：构建了企业级的数据服务总线或数据中台，将清洗、关联后的标准化安全数据、资产数据、威胁情报等，通过标准API接口提供给SOC（安全运营中心）、各省级公司、专业公司乃至垂直行业客户，避免了数据孤岛，提升了数据消费效率。
2. 支持多场景应用：强大的数据处理与存储后台，有力支撑了诸如DDoS攻击监测、高级持续性威胁（APT）狩猎、内部用户行为分析（UEBA）、移动互联网业务欺诈防控、物联网安全监控等多种高阶安全应用场景。
3. 促进生态合作：通过开放数据服务接口和安全能力，中国移动能够与安全厂商、行业客户、研究机构等开展深度合作，共同开发场景化解决方案，丰富了态势感知的应用生态，推动了整体安全水平的提升。

中国移动在态势感知领域的数据处理与存储支持服务实践，充分展现了大型企业在应对超大规模安全数据挑战时的系统化思维与工程化能力。其以数据为核心，通过构建融合采集、智能处理、分级存储、服务化输出的完整支撑体系，不仅筑牢了自身网络与业务安全的底座，也为通信行业乃至关键信息基础设施领域的态势感知建设提供了可复用的技术路径与运营经验。随着5G-A、算力网络、人工智能等技术的深度融合，这一数据底座将不断进化，持续赋能更加精准、主动、智能的新一代态势感知能力。