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大数据安全系统

产品简介中安威士大数据安全平台(VS-BDSG)专注于为大数据环境的数据资产提供一系列的审计、访问控制、加密、脱敏等保护措施及管控,对数据的收集、加工、存储、应用等全生命周期的每个环节进行自动监测和实时处理。提供数据在事前、事中、事后的安全应对方案和处理机制,形成事前能预测,事中有方法,事后可追踪的安全闭环。 产品功能 大数据安全审计 本系统支持大数据HDFS、HIVE、HBASE等组件的数据安全单向、双向审计功能,提供可视化、向导式、多层次的策略配置管理。丰富和灵活的规则体系,能够适应不同场景需求。允许用户量身定制审计维度和范围。细粒度的审计和智能的风险告警,更精准的剖析了企业数据资产的微观运动,任何风险异常一目了然。 大数据访问控制(防火墙) 以白名单、黑名单、灰名单为主单元,逻辑视图清晰,配置灵活简单。可基于角色、组、用户等不同层级进行授权管理,自动同步数据环境中已经存在的权限信息并实现转换兼容。可以精细化控制到HDFS的路径权限,HBASE的表、列簇、列权限以及实现HIVE的数据库、表、列权限等的控制。 大数据加密 性能优异,可支持PB级的数据批量加密和解密,能极大满足上游应用...

解密 云HBase时序引擎OpenTSDB 优化技术

逝者如斯夫,不舍昼夜。 —— 孔子 时间如流水,一去不复返。自古不乏对时间流逝的感慨,而现代已经有很多技术记录流逝的过去。我们可以拍照,可以录像,当然还可以用时序数据库! 时序数据库是专门存放随着时间推移而不断变化的数据。近些年,随着IoT等概念的流行,时序数据库成为数据库一个相对独立的领域逐渐受到重视,广泛应用于物联网、监控系统、金融、医疗和零售等多种场景。 过去12个月时序数据库(Time Series DBMS)热度不断增长 那么云上的用户如何构建一个存储海量数据的时序数据库呢?笔者这里推荐使用 云HBase + OpenTSDB 方案。云HBase是使用阿里多年优化过的HBase内核版本,本文不作过多介绍,详情请看 产品主页。 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一款基于HBase构建的时序数据库,它的数据存储完全交给HBase,本身没有任何数据存储。所有节点是对等的,所以部署起来其实是非常方便的。因为基于HBase,所以本身就具备了横向扩展,存储海量数据的能力。常见的部署模式有2种,一种分离部署,一种混合部署。 独立部署,即与多个业务共享一个HBase。适合时序业务较小,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。