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浅谈大数据平台安全风险与建设

大数据平台安全伴随着大数据平台而生。随着互联网和大数据应用的普及,新闻头条上发布的数据泄露、滥用、诈骗层出不穷,引发了一系列发人深思的社会事件和问题。 本文主要分三个部分: 大数据发现面临的安全挑战 大厂大数据安全实践 总结 本文以大数据发展面临的安全挑战开篇。 一、大数据发现面临的安全挑战 (1)传统安全保护手段失效:大数据应用使用开放的分布式计算和存储框架来提供海量数据分布式存储和计算服务。新技术、新架构、新型攻击手段带来新的挑战,使得传统的安全保护手段暴露出严重的不足。 (2)大数据平台安全机制缺陷:Hadoop生态架构在设计初期对用户身份鉴别、访问控制、密钥管理、安全审计等方面考虑较少,并且大数据应用中多采用第三方开源组件,对这些组件缺乏严格的测试管理和安全认证。 (3)数据应用访问控制难度大:有在大厂工作经验的人都知道,数据应用有报表类、运营类、取数类等等,各类数据应用通常要为不同身份和目的的用户提供服务,在身份鉴别、访问控制、审计溯源上都带来了巨大的挑战。 (4)数据量大、潜在价值高,极易成为攻击目标:大数据平台处理环节多,需要针对数据采集、传输、存储、处理、交换和销毁等生...

Python和Go都很火,我要怎么选?

「人生苦短,我用 Python」是当下非常流行的一句口头禅。但你有没有想过,Python 就那么好吗?在某些方面,其他语言真的不香吗?本文作者对比了 Go 和 Python 的特点及测试结果,认为开发者应基于项目的属性和规模以及所需技能组合,合理地选择编程语言,而不是一味地将 Python 用在所有任务中。 互联网上有大量优秀的代码,它们构成了多种基础架构的基石。甚至本文所在网站的创建初衷也是创建优秀代码。虽然普通用户并没有注意到这一点,但优秀的开发者总是致力于优化其应用(以及代码)。 编写优秀代码的基础在于开发者的技能以及他/她所选择的编程语言。这必然导致开发者之间出现历史性的冲突,这冲突不仅存在于技能层面,主要还在于开发者所选择的语言。如果你把两种编程语言(如 Golang (Go) 和 Python)放在一起对比,大概率会得到这样的结果。 但是,我们退后一步,放下个人偏见和喜好,从优点和功能的角度来评价两种语言。然后设置公平的竞争环境和技能水准。 现在,我们只有两个选择:Go vs Python。那么问题来了:哪种语言更适合你? 关于 Python 询问一些开发者后,你会发现 P...

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