大数据安全，AWS大数据平台实践

大数据安全，AWS大数据平台实践

大数据安全涉及用于保护大型数据集和数据分析过程的实践和工具。大数据通常采用财务日志、医疗保健数据、数据湖、档案和商业智能数据集的形式。在大数据领域，有三种主要情况需要保护：入站数据传输、出站数据传输和静态数据。

大数据安全旨在防止意外和故意泄露、泄漏、丢失和大量数据泄露。让我们回顾一下流行的大数据服务，看看保护它们的主要策略。

1、AWS大数据安全

AWS为大数据实施提供分析解决方案。AWS提供各种服务来自动化数据分析、操纵数据集和获取见解，包括Amazon Simple Storage Service（S3）、Amazon Kinesis、Amazon Elastic Map/Reduce（EMR）和Amazon Glue。

AWS大数据安全最佳实践包括：

1）访问策略选项--使用访问策略选项管理对S3资源的访问。
2）数据加密策略——使用Amazon S3和AWS KMS进行加密管理。
3）使用对象标记管理数据——使用标记对S3数据资产进行分类和管理，并应用指示需要特殊安全措施的敏感数据的标记。

2、Azure大数据安全

Microsoft Azure云提供大数据和分析服务，可以处理大量结构化和非结构化数据。该平台使用Azure存储服务、实时分析、数据库服务以及机器学习和数据工程解决方案提供弹性存储。

Azure大数据安全最佳实践包括：

1）监控尽可能多的进程。
2）利用Azure Monitor和日志分析来了解数据流。
3）定义并执行安全和隐私政策。
4）利用Azure服务进行备份、恢复和灾难恢复。

3、谷歌云大数据安全

谷歌云平台提供多种支持大数据存储和分析的服务。BigQuery是一个高性能的SQL兼容引擎，可以在几秒钟内对大量数据进行分析。其他服务包括Dataflow、Dataproc和数据融合。

Google Cloud大数据安全最佳实践包括：

1）根据最小权限原则定义BigQuery访问控制。
2）使用策略标签或基于类型的分类来识别敏感数据。
3）利用列级安全性检查用户是否有权在查询时查看特定数据。

4、Snowflake安全

Snowflake是一个面向企业的云数据仓库，专为高性能大数据分析而构建。Snowflake的架构在物理上将计算和存储分离，同时在逻辑上将它们集成在一起。Snowflake提供完整的关系数据库支持，可以处理结构化和半结构化数据。

Snowflake安全最佳实践包括：

1）通过IP允许/阻止列表定义网络和站点访问。
2）使用SCIM管理用户身份和组。
3）利用密钥对身份验证和轮换来提高客户端身份验证的安全性。
4）启用多因素身份验证。

5、Elasticsearch安全

Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎，允许实时搜索和分析大数据。它为具有复杂搜索要求的应用程序提供支持。Elasticsearch在Lucene StandardAnalyzer之上提供了一个分布式系统，用于索引和自动类型预测，并利用基于JSON的REST API实现Lucene功能。

Elasticsearch安全最佳实践包括：

1）使用强密码保护对搜索群集的访问
2）使用SSL/TLS加密所有通信
3）利用基于角色的访问控制（RBAC）
4）使用IP过滤进行客户端访问
5）定期启用审核和监控日志

6、Splunk安全

Splunk是一个软件平台，它对机器数据进行索引，使其可搜索，并将其转化为可操作的情报。它从应用程序、服务器、移动设备和网站中提取日志文件，聚合它们，并提供丰富的分析功能。

Splunk安全最佳实践包括：

1）通过定义RBAC、数据加密和混淆凭据来防止未经授权的访问。
2）使用SSL/TLS加密进行数据摄取和内部Splunk通信。
3）通过确保Splunk实例在物理上是安全的，并且不以明文形式存储机密，来强化Splunk的实例。
4）使用审计事件跟踪Splunk系统配置的任何更改。