1. 대용량 데이터의 규모, 실시간 및 분산 처리의 본질적 특성 (대용량 데이터 솔루션이 이전 데이터 관리 시스템의 데이터 관리 및 처리 요구 사항 (예: 용량, 실시간, 분산 아키텍처 및 병렬 처리) 을 능가하여 이러한 시스템의 보안을 보장하기가 더 어려워집니다. 대형 데이터 클러스터는 개방성과 자체 조직성을 갖추고 있어 사용자가 여러 데이터 노드와 동시에 통신할 수 있도록 지원합니다.
둘째, 임베디드 보안: 대규모 데이터와 관련된 광적인 경쟁에서 대부분의 개발 리소스는 대용량 데이터의 확장성, 가용성 및 분석 기능을 향상시키는 데 사용됩니다. 몇 가지 기능만 보안 기능을 추가하는 데 사용됩니다. -응? 그러나 큰 데이터 플랫폼에 보안 기능을 포함시키려고 합니다. 개발자가 설계 및 배포 단계에서 필요한 기능을 지원하기를 원합니다. 대규모 데이터 클러스터와 마찬가지로 확장성, 성능 및 자체 구성 기능을 갖춘 보안 기능을 원합니다.
문제는 오픈 소스 시스템이나 대부분의 상용 시스템에는 일반적으로 보안 제품이 포함되어 있지 않다는 것입니다. 그리고 많은 보안 제품은 Hadoop 또는 기타 비관계형 데이터베이스에 내장할 수 없습니다. 대부분의 시스템은 최소한의 보안 기능을 제공하지만 모든 일반적인 위협을 다루기에는 충분하지 않습니다. 대부분의 경우 자체 보안 정책을 구축해야 합니다. -응?
셋째, 어플리케이션: 대규모 데이터 클러스터의 대부분의 어플리케이션은 웹 기반 기술과 무상태형 REST 기반 API 를 활용하는 웹 어플리케이션입니다. 웹 기반 어플리케이션 및 API 는 이러한 대규모 데이터 클러스터에 가장 큰 위협 중 하나입니다. 공격 또는 파괴 후 대형 데이터 클러스터에 저장된 데이터에 대한 무제한 액세스를 제공합니다. 보안, 사용자 액세스 관리 및 권한 부여 제어를 적용하는 것이 중요하며, 대규모 데이터 클러스터의 보안을 보장하는 데 중점을 둔 보안 조치만큼이나 중요합니다.