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大数据安全分析“架构”

根据ESG研究公司表示,44%的大型企业(即拥有超过1000名员工的企业)认为其安全数据收集和分析是“大数据”应用,而另外44%认为其安全数据收集和分析将会在未来2年内成为“大数据”应用。此外,86%的企业正在收集比两年前“更多”或“略多”的安全数据。 这种增长趋势非常明显,大型企业正在收集、处理和保存越来越多的数据用于分析,他们使用来自IBM、Lancope、LogRhythm、Raytheon、RSA Security和Splunk等供应商的工具和服务从数据中获取可操作情报用于风险管理和事故预防/检测/响应。 最近,笔者与安全专家以及供应商围绕大数据安全分析进行了很多探讨,这些讨论往往专注于分析应用程序方面。有时候这些讨论会围绕于安全分析基础设施,例如Hadoop、HDFS、Pig和Mahout,有时候则围绕UI、可视化分析、应用程序整合等。 每个人都对大数据安全分析应用程序感兴趣,但几乎没有人会问大数据安全分析所需要的IT基础设施基础。其结果是,很多企业会受到打击,他们甚至无法收集他们想要分析的安全数据。 收集和处理千兆或兆兆字节的安全数据需要对大数据安全分析管道进行一些规划和部...

基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路

数加大数据直播系列课程,主要以基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路为主题,分享阿里巴巴的大数据是怎么演变以及怎样利用大数据技术构建企业级大数据平台。 本次分享嘉宾是来自阿里云大数据的技术专家祎休! 背景与总体思路 数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。其结构图如下所示: 随着大数据、云计算等技术的应用和普及,互联网环境下数据处理呈现出新的特征:业务变化快;数据来源多;系统耦合多;应用深度深。业务变化加快导致数据来源增多,以前的数据大多来自于应用系统数据库,基本为结构化数据,比如Oracle、MySQL等数据。现在的互联网环境下有了更多的数据,比如网站的点击日志、视频数据、语音数据,这些数据都需要通过统一的计算来反映企业的经营状况。在互联网环境下,系统耦合

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