大數據安全架構

⑴ 大數據技術架構都有哪些變化

1.從本地數據平台到基於雲的數據平台

雲可能是一種全新的數據架構方法的具顛覆性的推動力，因為它為公司提供了一種快速擴展人工智慧工具和功能以獲取競爭優勢的方法。

2.從批處理到實時數據處理

實時數據通信和流媒體功能的成本已大大降低，這為其主流使用鋪平了道路。這些技術實現了一系列新的業務應用：例如，運輸公司可以在計程車到達時向客戶提供精確到秒的抵達時間預測;保險公司可以分析來自智能設備的實時行為數據，從而將費率客制化;而且製造商可以根據實時的感測器數據來預測基礎設施方面的各種問題。

3.從預集成的商業解決方案到模塊化的同類佳平台

為了擴展應用程序的規模，公司往往需要沖破大型解決方案供應商所提供的遺留數據生態系統的限制。現在，許多公司正朝著高度模塊化的數據架構發展，這種架構使用了佳的，經常使用的開源組件，這些組件可以根據需要被新技術替換而不會影響數據架構的其他部分。

4.從點對點到脫離數據訪問

人們可以通過API來揭露數據，這樣可以確保直接查看和修改數據的做法是受限且安全的，同時還可以讓人們更快地訪問常見的數據集。這使得數據可以在團隊之間輕松得到重用(reused)，從而加速訪問並實現分析團隊之間的無縫協作，從而可以更高效地開發各種人工智慧用例。

關於大數據技術架構都有哪些變化，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑵ 關於大數據架構的相關知識

隨著科技的發展和社會的進步，大數據、人工智慧等新興技術開始進入了我們的生活。我們已經從信息時代跨入了大數據時代，而大數據是一個十分火熱的技術，現如今大數據已經涉及到了各行各業的方方面面。但是目前而言，很多人對於大數據不是十分清楚，下面我們就給大家講一講大數據的架構知識。
1.大數據架構的特點
一般來說，大數據的架構是比較復雜的，大數據的應用開發過於偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。所以我們必須開發一種技術，把大數據開發中一些通用的，重復使用的基礎代碼、演算法封裝為類庫，降低大數據的學習門檻，降低開發難度，提高大數據項目的開發效率。
2.大數據在工作的應用
大數據在工作中的應用有三種，第一種就是與業務相關，比如用戶畫像、風險控制等。第二種就是與決策相關，數據科學的領域，了解統計學、演算法，這是數據科學家的范疇。第三種就是與工程相關，如何實施、如何實現、解決什麼業務問題，這是數據工程師的工作。由此可見大數據是一門高深的學問。
3.對數據源的分類
根據數據源的特點，我們可以把數據源分為四大類。第一類就是從來源來看分為內部數據和外部數據，第二類就是從結構來看分為非結構化數據和結構化數據，第三類就是從可變性來看分為不可變可添加數據和可修改刪除數據，第四類就是從規模來看分為大量數據和小量數據。這四類將大數據的數據源表達的淋漓盡致。完善了大數據的數據源。
4.為什麼重視數據源？
為什麼大數據平台十分重視數據源呢？這是因為大數據平台第一個要素就是數據源，我們要處理的數據源往往是在業務系統上，數據分析的時候可能不會直接對業務的數據源進行處理，而是先經過數據採集、數據存儲，之後才是數據分析和數據處理。所以大數據平台十分重視數據源。
在這篇文章中我們給大家介紹了大數據架構的具體知識，大體包括大數據架構的特點、大數據在工作的應用、對數據源的分類、為什麼重視數據源，希望這篇文章能夠幫助大家更好地理解大數據。

⑶ 大數據架構

Apache Camel is a powerful open source integration framework based on known Enterprise Integration Patterns with powerful bean integration.
Apache Camel是一個強大的開源集成框架，它基於已知的企業集成模式和強大的bean集成。

RW （Random Write，隨機寫）
SATA Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/548K /s] [0 /134 iops] [eta 00m:00s]
SAS Jobs: 1 (f=1): [w] [100.0% done] [0K/2000K /s] [0 /512 iops] [eta 00m:00s]
SSD Jobs: 1 (f=1): [W] [100.0% done] [0K/549M /s] [0 /140K iops] [eta 00m:00s]

⑷ 大數據時代:如何守護我們的數據安全

大數據時代:如何守護我們的數據安全
不管你承認不承認，我們已經全面進入了大數據時代。無時無刻，我們的很多信息都被通過各種途徑傳播出去，這就必然導致安全問題的產生。
大數據的安全問題有多嚴重？在此前舉辦的「2016中國大數據產業峰會」上發生的一個實例，就可見一斑。
在360展區，市民嚴女士隨手將錢包、手機放到安檢筐里，空手走過安檢門。她通過安檢門，突然發現大屏幕上顯示出自己銀行卡的姓名拼音、身份證號、銀行卡號、卡片有效期、最近10次的消費時間、消費地點、取現記錄、轉賬記錄等等。嚴女士驚呼：「遇到了魔術師」。
360安全專家劉洋解釋，實際上，存放手機錢包的安檢筐里存有一張具有NFC(近距離通信)功能的無線讀卡器，旁邊還有配套的信號接收器和電腦等設備，就像公交車刷卡器，只要銀行卡靠近讀卡器，卡片的信息就顯示出來，安檢門其實就是「安全魔術師」手中的障眼法。就在嚴女士將錢包放進安檢筐的那一刻，嚴女士的個人信息就已經泄露了。
那麼，我們靠什麼來保障我們的數據安全呢？難道我們只能看著個人的數據和隱私到處泄露嗎？
數據安全事件日益高發
近來，大數據安全事件呈高發之勢。日前，廣東警方破獲一起高科技經濟犯罪案件，17歲的「黑客」葉世廣，攻破了多個商業銀行網站，竊取了儲戶的身份證號、銀行卡號、支付密碼等數據，帶領一批人在網上大肆盜刷別人的信用卡，涉案金額近15億元，涉及銀行49家。
今年2月，發生了世界上有史以來規模最大的網路盜竊案。黑客入侵了孟加拉國央行在紐約聯邦儲備銀行的賬戶，盜走了8100萬美元，後來孟加拉國官方表示，黑客出現了一個拼寫錯誤，否則隨後還將進行一筆近10億美元的轉賬。
今年3月，與敘利亞有關聯的激進黑客組織對一個自來水廠發起網路攻擊。黑客操縱系統改變了進入到自來水中的化學物含量，阻礙凈水過程。
類似的案例不勝枚舉。
360公司總裁齊向東向《中國科學報》記者表示，接入互聯網的設備越多，網路攻擊的發生幾率就越高，網路攻擊首先瞄準大數據，攻擊造成大數據丟失、情報泄密和破壞網路安全運行。大數據技術是一把雙刃劍，既可以造福社會、造福人民，又可以被一些人用來損害社會公共利益和民眾利益。
大數據安全體系構建勢在必行
「在互聯網乃至物聯網時代，如果我們不能很好地解決安全問題，就會影響社會各方面的發展。因此，各級政府在鼓勵發展大數據的同時，要同步考慮構建大數據安全體系。」齊向東表示。
值得注意的是，傳統的網路安全思路已經無法保障大數據時代的安全。劉洋向記者介紹，傳統網路安全的防護思路是劃分邊界，將內網、外網分開，業務網和公眾網分離，用終端設備將潛在風險隔離。通過在每個邊界設立網關設備和網路流量設備，來守住「邊界」，以期解決安全問題。但隨著移動互聯網、雲服務的出現，移動終端在4G信號、Wi-Fi信號、電纜之間穿梭，網路邊界實際上已經消亡。
「很多傳統的大企業認為，只要自己購買伺服器並搭建獨立的機房，安排專門的技術人員就能夠保護企業的數據不被泄露，能夠保護企業的信息安全。但實際上，在如今的互聯網時代，這種傳統的方法更加容易被不法分子所攻破。」阿里雲安全資深總監肖力向《中國科學報》記者介紹，這是因為從技術實力來看，絕大部分企業並不是專門做網路安全、數據安全，其設置的技術壁壘難以阻擋專業的黑客。
齊向東介紹，360安全中心每天發現木馬樣本近千萬個，每天發現的各種軟硬體漏洞、網站漏洞超過120個，「每一個木馬每一個漏洞，都可能攻破預先部署的安全設備和安全軟體」。這種情況下，企業的傳統防護的確難以奏效。
雲平台和大數據需「雙劍合璧」
在采訪中，有專家認為，對付大數據時代的數據安全問題，防止信息泄露，除了完善相關法製法規，更加需要雲平台的防護技術，結合大數據技術來應對數據安全。
「在雲計算不斷深入發展的當下，將數據存儲在雲平台上，或許比傳統的企業信息防護更加安全。」肖力介紹，以阿里雲為例，阿里雲在架構設計之初就同步考慮了安全架構，不僅將安全的基因植入到整個雲平台和各個雲產品中，也將數據安全要求嵌入產品開發生命周期的各個環節。依靠專業的雲計算平台，強大的技術團隊能夠更好地應付來自黑客的攻擊。
不同用戶之間，無論是CPU、內存，還是存儲和網路，都默認相互隔離，既看不到對方的數據，也不會相互影響。「就像一間五星級酒店被分割成多個房間，他們之間是相互獨立和封閉的，從而確保不同租戶互不幹擾和數據隔離。」肖力表示。
據介紹，目前全國35%的網站的數據安全防護都依託於阿里雲平台的防護。阿里雲的雲盾，涵蓋網路安全、伺服器安全、數據安全、業務安全和移動安全這五個安全領域，來保護數據安全。
360也有自己的雲安全管理平台。劉洋介紹，該平台將360獨有的雲安全漏洞挖掘能力輸出給廣大用戶，通過統一管理、安全可見以及網路、主機、應用、數據的分層縱深防禦，為用戶全面解決雲安全問題。
「用大數據技術來解決大數據時代的安全問題十分必要。」齊向東進一步指出，必須建立「數據驅動安全」的思維，搭建全新的互聯網安全體系—「傳統安全+互聯網+大數據」。也就是說，要利用漏洞挖掘技術、網路攻擊技術、軟體樣行為分析技術以及由網路地址解析資料庫、網路訪問日誌資料庫、文件黑白名單資料庫等組成大數據系統與分析技術，構建全天候全方位感知網路安全態勢。「要基於強大的大資料庫、利用先進的大數據技術和廣泛的用戶覆蓋率，提前感知網路威脅態勢，為大眾提供未知威脅的發現與回溯功能並進行有效防護。」齊向東說。
「未來還應當聯合各方力量，共建互聯網安全產業鏈生態，來應對大數據時代的安全風險。」肖力表示。

⑸ 保護大數據安全的10個要點

一項對2021年數據泄露的分析顯示，總共有50億份數據被泄露，這對所有參與大數據管道工作的人來說，從開發人員到DevOps工程師，安全性與基礎業務需求同等重要。

大數據安全是指在存儲、處理和分析過於龐大和復雜的數據集時，採用任何措施來保護數據免受惡意活動的侵害，傳統資料庫應用程序無法處理這些數據集。大數據可以混合結構化格式(組織成包含數字、日期等的行和列)或非結構化格式(社交媒體數據、PDF 文件、電子郵件、圖像等)。不過，估計顯示高達90%的大數據是非結構化的。

大數據的魅力在於，它通常包含一些隱藏的洞察力，可以改善業務流程，推動創新，或揭示未知的市場趨勢。由於分析這些信息的工作負載通常會將敏感的客戶數據或專有數據與第三方數據源結合起來，因此數據安全性至關重要。聲譽受損和巨額經濟損失是大數據泄露和數據被破壞的兩大主要後果。

在確保大數據安全時，需要考慮三個關鍵階段:

當數據從源位置移動到存儲或實時攝取(通常在雲中)時，確保數據的傳輸

保護大數據管道的存儲層中的數據(例如Hadoop分布式文件系統)

確保輸出數據的機密性，例如報告和儀錶板，這些數據包含通過Apache Spark等分析引擎運行數據收集的情報

這些環境中的安全威脅類型包括不適當的訪問控制、分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、產生虛假或惡意數據的端點，或在大數據工作期間使用的庫、框架和應用程序的漏洞。

由於所涉及的架構和環境復雜性，大數據安全面臨著許多挑戰。在大數據環境中，不同的硬體和技術在分布式計算環境中相互作用。比如：

像Hadoop這樣的開源框架在設計之初並沒有考慮到安全性

依賴分布式計算來處理這些大型數據集意味著有更多的系統可能出錯

確保從端點收集的日誌或事件數據的有效性和真實性

控制內部人員對數據挖掘工具的訪問，監控可疑行為

運行標准安全審計的困難

保護非關系NoSQL資料庫

這些挑戰是對保護任何類型數據的常見挑戰的補充。

靜態數據和傳輸中數據的可擴展加密對於跨大數據管道實施至關重要。可擴展性是這里的關鍵點，因為除了NoSQL等存儲格式之外，需要跨分析工具集及其輸出加密數據。加密的作用在於，即使威脅者設法攔截數據包或訪問敏感文件，實施良好的加密過程也會使數據不可讀。

獲得訪問控制權可針對一系列大數據安全問題提供強大的保護，例如內部威脅和特權過剩。基於角色的訪問可以幫助控制對大數據管道多層的訪問。例如，數據分析師可以訪問分析工具，但他們可能不應該訪問大數據開發人員使用的工具，如ETL軟體。最小許可權原則是訪問控制的一個很好的參考點，它限制了對執行用戶任務所必需的工具和數據的訪問。

大數據工作負載所需要的固有的大存儲容量和處理能力使得大多數企業可以為大數據使用雲計算基礎設施和服務。但是，盡管雲計算很有吸引力，暴露的API密鑰、令牌和錯誤配置都是雲中值得認真對待的風險。如果有人讓S3中的AWS數據湖完全開放，並且對互聯網上的任何人都可以訪問，那會怎麼樣?有了自動掃描工具，可以快速掃描公共雲資產以尋找安全盲點，從而更容易降低這些風險。

在復雜的大數據生態系統中，加密的安全性需要一種集中的密鑰管理方法，以確保對加密密鑰進行有效的策略驅動處理。集中式密鑰管理還可以控制從創建到密鑰輪換的密鑰治理。對於在雲中運行大數據工作負載的企業，自帶密鑰 (BYOK) 可能是允許集中密鑰管理而不將加密密鑰創建和管理的控制權交給第三方雲提供商的最佳選擇。

在大數據管道中，由於數據來自許多不同的來源，包括來自社交媒體平台的流數據和來自用戶終端的數據，因此會有持續的流量。網路流量分析提供了對網路流量和任何潛在異常的可見性，例如來自物聯網設備的惡意數據或正在使用的未加密通信協議。

2021年的一份報告發現，98%的組織感到容易受到內部攻擊。在大數據的背景下，內部威脅對敏感公司信息的機密性構成嚴重風險。有權訪問分析報告和儀錶板的惡意內部人員可能會向競爭對手透露見解，甚至提供他們的登錄憑據進行銷售。從內部威脅檢測開始的一個好地方是檢查常見業務應用程序的日誌，例如 RDP、VPN、Active Directory 和端點。這些日誌可以揭示值得調查的異常情況，例如意外的數據下載或異常的登錄時間。

威脅搜尋主動搜索潛伏在您的網路中未被發現的威脅。這個過程需要經驗豐富的網路安全分析師的技能組合，利用來自現實世界的攻擊、威脅活動的情報或來自不同安全工具的相關發現來制定關於潛在威脅的假設。具有諷刺意味的是，大數據實際上可以通過發現大量安全數據中隱藏的洞察力來幫助改進威脅追蹤工作。但作為提高大數據安全性的一種方式，威脅搜尋會監控數據集和基礎設施，以尋找表明大數據環境受到威脅的工件。

出於安全目的監視大數據日誌和工具會產生大量信息，這些信息通常最終形成安全信息和事件管理(SIEM)解決方案。

用戶行為分析比內部威脅檢測更進一步，它提供了專門的工具集來監控用戶在與其交互的系統上的行為。通常情況下，行為分析使用一個評分系統來創建正常用戶、應用程序和設備行為的基線，然後在這些基線出現偏差時進行提醒。通過用戶行為分析，可以更好地檢測威脅大數據環境中資產的保密性、完整性或可用性的內部威脅和受損的用戶帳戶。

未經授權的數據傳輸的前景讓安全領導者徹夜難眠，特別是如果數據泄露發生在可以復制大量潛在敏感資產的大數據管道中。檢測數據泄露需要對出站流量、IP地址和流量進行深入監控。防止數據泄露首先來自於在代碼和錯誤配置中發現有害安全錯誤的工具，以及數據丟失預防和下一代防火牆。另一個重要方面是在企業內進行教育和提高認識。

框架、庫、軟體實用程序、數據攝取、分析工具和自定義應用程序——大數據安全始於代碼級別。 無論是否實施了上述公認的安全實踐，代碼中的安全缺陷都可能導致數據泄漏。 通過在軟體開發生命周期中檢測自研代碼及開源組件成分的安全性，加強軟體安全性來防止數據丟失。

⑹ 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點

數據時代，移動互聯、社交網路、數據分析、雲服務等應用的迅速普及，對數據中心提出革命性的需求，存儲基礎架構已經成為IT核心之一。政府、軍隊軍工、科研院所、航空航天、大型商業連鎖、醫療、金融、新媒體、廣電等各個領域新興應用層出不窮。數據的價值日益凸顯，數據已經成為不可或缺的資產。作為數據載體和驅動力量，存儲系統成為大數據基礎架構中最為關鍵的核心。

傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。除了傳統的高可靠、高冗餘、綠色節能之外，新型的大數據中心還需具備虛擬化、模塊化、彈性擴展、自動化等一系列特徵，才能滿足具備大數據特徵的應用需求。這些史無前例的需求，讓存儲系統的架構和功能都發生了前所未有的變化。

基於大數據應用需求，「應用定義存儲」概念被提出。存儲系統作為數據中心最核心的數據基礎，不再僅是傳統分散的、單一的底層設備。除了要具備高性能、高安全、高可靠等特徵之外，還要有虛擬化、並行分布、自動分層、彈性擴展、異構資源整合、全局緩存加速等多方面的特點，才能滿足具備大數據特徵的業務應用需求。

尤其在雲安防概念被熱炒的時代，隨著高清技術的普及，720P、1080P隨處可見，智能和高清的雙向需求、動輒500W、800W甚至上千萬更高解析度的攝像機面市，大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。

目前市場上的存儲架構如下：

(1)基於嵌入式架構的存儲系統

節點NVR架構主要面向小型高清監控系統，高清前端數量一般在幾十路以內。系統建設中沒有大型的存儲監控中心機房，存儲容量相對較小，用戶體驗度、系統功能集成度要求較高。在市場應用層面，超市、店鋪、小型企業、政法行業中基本管理單元等應用較為廣泛。

(2)基於X86架構的存儲系統

平台SAN架構主要面向中大型高清監控系統，前端路數成百上千甚至上萬。一般多採用IPSAN或FCSAN搭建高清視頻存儲系統。作為監控平台的重要組成部分，前端監控數據通過錄像存儲管理模塊存儲到SAN中。

此種架構接入高清前端路數相對節點NVR有了較高提升，具備快捷便利的可擴展性，技術成熟。對於IPSAN而言，雖然在ISCSI環節數據並發讀寫傳輸速率有所消耗，但其憑借擴展性良好、硬體平台通用、海量數據可充分共享等優點，仍然得到很多客戶的青睞。FCSAN在行業用戶、封閉存儲系統中應用較多，比如縣級或地級市高清監控項目，大數據量的並發讀寫對千兆網路交換提出了較大的挑戰，但應用FCSAN構建相對獨立的存儲子系統，可以有效解決上述問題。

面對視頻監控系統大文件、隨機讀寫的特點，平台SAN架構系統不同存儲單元之間的數據共享冗餘方面還有待提高;從高性能伺服器轉發視頻數據到存儲空間的策略，從系統架構而言也增加了隱患故障點、ISCSI帶寬瓶頸導致無法充分利用硬體數據並發性能、接入前端數據較少。上述問題催生了平台NVR架構解決方案。

該方案在系統架構上省去了存儲伺服器，消除了上文提到的性能瓶頸和單點故障隱患。大幅度提高存儲系統的寫入和檢索速度;同時也徹底消除了傳統文件系統由於供電和網路的不穩定帶來的文件系統損壞等問題。

平台NVR中存儲的數據可同時供多個客戶端隨時查詢，點播，當用戶需要查看多個已保存的視頻監控數據時，可通過授權的視頻監控客戶端直接查詢並點播相應位置的視頻監控數據進行歷史圖像的查看。由於數據管理伺服器具有監控系統所有監控點的錄像文件的索引，因此通過平台CMS授權，視頻監控客戶端可以查詢並點播整個監控系統上所有監控點的數據，這個過程對用戶而言也是透明的。

(3)基於雲技術的存儲方案

當前，安防行業可謂「雲」山「物」罩。隨著視頻監控的高清化和網路化，存儲和管理的視頻數據量已有海量之勢，雲存儲技術是突破IP高清監控存儲瓶頸的重要手段。雲存儲作為一種服務，在未來安防監控行業有著可觀的應用前景。

與傳統存儲設備不同，雲存儲不僅是一個硬體，而是一個由網路設備、存儲設備、伺服器、軟體、接入網路、用戶訪問介面以及客戶端程序等多個部分構成的復雜系統。該系統以存儲設備為核心，通過應用層軟體對外提供數據存儲和業務服務。

一般分為存儲層、基礎管理層、應用介面層以及訪問層。存儲層是雲存儲系統的基礎，由存儲設備(滿足FC協議、iSCSI協議、NAS協議等)構成。基礎管理層是雲存儲系統的核心，其擔負著存儲設備間協同工作，數據加密，分發以及容災備份等工作。應用介面層是系統中根據用戶需求來開發的部分，根據不同的業務類型，可以開發出不同的應用服務介面。訪問層指授權用戶通過應用介面來登錄、享受雲服務。其主要優勢在於：硬體冗餘、節能環保、系統升級不會影響存儲服務、海量並行擴容、強大的負載均衡功能、統一管理、統一向外提供服務，管理效率高，雲存儲系統從系統架構、文件結構、高速緩存等方面入手，針對監控應用進行了優化設計。數據傳輸可採用流方式，底層採用突破傳統文件系統限制的流媒體數據結構，大幅提高了系統性能。

高清監控存儲是一種大碼流多並發寫為主的存儲應用，對性能、並發性和穩定性等方面有很高的要求。該存儲解決方案採用獨特的大緩存順序化演算法，把多路隨機並發訪問變為順序訪問，解決了硬碟磁頭因頻繁尋道而導致的性能迅速下降和硬碟壽命縮短的問題。

針對系統中會產生PB級海量監控數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。傳統文件系統中，文件檢索採用的是「目錄-》子目錄-》文件-》定位」的檢索步驟，在海量數據的高清視頻監控，目錄和文件數量十分可觀，這種檢索模式的效率就會大打折扣。採用序號文件定位可以有效解決該問題。

雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷;若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。

對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。

雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。承建大型系統、構建雲存儲的商業模式也亟待創新。受限於寬頻網路、web2.0技術、應用存儲技術、文件系統、P2P、數據壓縮、CDN技術、虛擬化技術等的發展，未來雲存儲還有很長的路要走。

⑺ 大數據時代的信息安全和未來展望

大數據時代的信息安全和未來展望
隨著高級可持續性攻擊的出現以及惡意軟體的復雜性與日俱增，企業急需一種突破傳統信息安全保障模式的、靈活的技術和方案來應對未來不斷變化的安全威脅。大數據徹底的改變了信息安全行業，基於大數據分析的智能驅動型安全戰略將幫助信息安全從業人員重獲警惕性和時間的優勢，以使他們更好地檢測和防禦高級網路威脅。
大數據時代信息安全面臨挑戰
在大數據時代，無處不在的智能終端、隨時在線的網路傳輸、互動頻繁的社交網路使得互聯網時時刻刻都在產生著海量的數據。隨著產生、存儲、分析的數據量越來越大，在這些海量數據背後隱藏著大量的經濟與政治利益。大數據如同一把雙刃劍，在我們享受大數據分析帶來的精準信息的同時，其所帶來的安全問題也開始成為企業的隱患。
1、黑客更顯著的攻擊目標：在網路空間里，大數據是更容易被「發現」的大目標。一方面，大數據意味著海量的數據，也意味著更復雜、更敏感的數據，這些數據會吸引更多的潛在攻擊者。另一方面，數據的大量匯集，使得黑客成功攻擊一次就能獲得更多數據，無形中降低了黑客的攻擊成本，增加了其「收益率」。
2、隱私泄露風險增加：大量數據的匯集不可避免地加大了用戶隱私泄露的風險。一方面，數據集中存儲增加了泄露風險，而這些數據不被濫用，也成為人身安全的一部分。另一方面，一些敏感數據的所有權和使用權並沒有明確界定，很多基於大數據的分析都未考慮到其中涉及的個體隱私問題。
3、威脅現有的存儲和防護措施：大數據存儲帶來新的安全問題。數據大集中的後果是復雜多樣的數據存儲在一起，很可能會出現將某些生產數據放在經營數據存儲位置的情況，致使企業安全管理不合規。大數據的大小也影響到安全控制措施能否正確運行。安全防護手段的更新升級速度無法跟上數據量非線性增長的步伐，就會暴露大數據安全防護的漏洞。
4、大數據技術成為黑客的攻擊手段：在企業用數據挖掘和數據分析等大數據技術獲取商業價值的同時，黑客也在利用這些大數據技術向企業發起攻擊。黑客會最大限度地收集更多有用信息，比如社交網路、郵件、微博、電子商務、電話和家庭住址等信息，大數據分析使黑客的攻擊更加精準。此外，大數據也為黑客發起攻擊提供了更多機會。黑客利用大數據發起僵屍網路攻擊，可能會同時控制上百萬台傀儡機並發起攻擊。
5、成為高級可持續攻擊的載體：傳統的檢測是基於單個時間點進行的基於威脅特徵的實時匹配檢測，而高級可持續攻擊（APT）是一個實施過程，無法被實時檢測。此外，由於大數據的價值低密度特性，使得安全分析工具很難聚焦在價值點上，黑客可以將攻擊隱藏在大數據中，給安全服務提供商的分析製造很大困難。黑客設置的任何一個會誤導安全廠商目標信息提取和檢索的攻擊，都會導致安全監測偏離應有方向。
6、信息安全產業面臨變革：大數據的到來也為信息安全產業的發展帶來了新的契機，還沒有意識到這場變革的安全廠商將在這場變革大潮中被拋棄。大數據正在為安全分析提供新的可能性，在未來的安全架構體系中，通過大數據智能分析有效的將原來分割的安全產品更好的融合起來，成為不同的安全智能節點，這將是在大數據時代安全產業需要研究突破的重點。
大數據安全未來趨勢展望
據MacDonald預測，到2016年，40%的企業（銀行、保險、醫葯和國防行業為主）將積極地對至少10TB數據進行分析，以找出潛在危險的活動。然而，供應商的產品格局卻無法在短期內進行轉變。現在，企業通常依賴於SIEM系統來關聯和分析安全相關的數據，MacDonald表示目前的SIEM產品無法處理這么大的工作量，大多數SIEM產品提供接近實時數據，但只能處理規范化數據，還有些SIEM產品能夠處理大量原始交易數據，但無法提供實時情報信息。
Gartner公司分析師表示，使用「大數據」來提高企業信息安全不完全是炒作，這在未來幾年內這將成為現實。大數據將為安全團隊帶來新的工作方式，通過了解大數據的優勢、制定切合實際的目標以及利用現有安全技術的優勢，安全管理人員將會發現他們在大數據進行的投資是值得的。
RSA大中國區總經理胡軍表示，「大數據將帶動安全行業方向性的改變，安全與數據互相影響，未來共同促進發展。現今的安全需要更全面和廣泛的可視性，敏捷的分析，可採取行動的情報和可擴展的基礎設施。」
我們可以看到，大數據安全已經成為不可阻擋的趨勢。在未來，不論是從商業需求角度，還是產業技術角度，大數據安全都將成為業界關注的熱點。而在這場大數據安全的盛宴中，也必然會出現新老更替、推陳出新，這一切就讓我們拭目以待吧！

⑻ 大數據系統架構包含內容涉及哪些

【導語】大數據的應用開發過於偏向底層，具有學習難度大，涉及技術面廣的問題，這制約了大數據的普及。大數據架構是大數據技術應用的一個非常常見的形式，那麼大數據系統架構包含內容涉及哪些?下面我們就來具體了解一下。

1、數據源

所有大數據架構都從源代碼開始。這可以包含來源於資料庫的數據、來自實時源(如物聯網設備)的數據，及其從應用程序(如Windows日誌)生成的靜態文件。

2、實時消息接收

假如有實時源，則需要在架構中構建一種機制來攝入數據。

3、數據存儲

公司需要存儲將通過大數據架構處理的數據。一般而言，數據將存儲在數據湖中，這是一個可以輕松擴展的大型非結構化資料庫。

4、批處理和實時處理的組合

公司需要同時處理實時數據和靜態數據，因而應在大數據架構中內置批量和實時處理的組合。這是由於能夠應用批處理有效地處理大批量數據，而實時數據需要立刻處理才能夠帶來價值。批處理涉及到長期運轉的作業，用於篩選、聚合和准備數據開展分析。

5、分析數據存儲

准備好要分析的數據後，需要將它們放到一個位置，便於對整個數據集開展分析。分析數據儲存的必要性在於，公司的全部數據都聚集在一個位置，因而其分析將是全面的，而且針對分析而非事務進行了優化。這可能採用基於雲計算的數據倉庫或關系資料庫的形式，具體取決於公司的需求。

6、分析或報告工具

在攝入和處理各類數據源之後，公司需要包含一個分析數據的工具。一般而言，公司將使用BI(商業智能)工具來完成這項工作，而且或者需要數據科學家來探索數據。

關於大數據系統架構包含內容涉及哪些，就給大家分享到這里了，希望對大家能有所幫助，作為新時代大學生，我們只有不算提升自我技能，充實自我，才是最為正確的選擇。