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大数据安全有没有较好的解决方案或者案例?

2019-08-21 21:38

  及时告警:供给了多种体例来主动进行告警,能够按照告警级别,及时发送短信、邮件、SNMP等体例给有关担任人,便利变乱实时处置。

  海量数据统计阐发报表:昂楷BAAS针对大数据平台漫衍式文件体系(如HDFS)下存储的海量数据,在数据交互历程中进行及时阐发并天生各种统计报表,如:会话举动:登录顺利失败报表、用户拜候环境报表等;SQL举动:拜候失败报表、表对象拜候环境报表等;政策性报表:品级庇护报表等;还可针对客户需求自在定制报表。

  及时海量检索:对所有存储的海量消息进行索引,按照肆意环节字检索到所有有关消息,高效处置威力;专业级测试仪、机关模仿现场报文进行压力、机能测试,保障大数据下的机能要求。

  可选中1个或多个下面的环节词,搜刮有关材料。也可间接点“搜刮材料”搜刮整个问题。

  片面支撑第三方东西对大数据库举动的监控:因为大数据的布局区别于保守的数据库(如ORACLE,SQL等),若是要做到真正的平安管控,就要支撑对Hive、Pig、Mahout等东西的利用进行平安监控。产物对付第三方的东西或体系通过NO SQL言语拜候数据库的举动进行监控。

  动态及时可视化监测:将数据的各个属性值以多维数据的情势暗示,能够从分歧的维度察看数据,从而对数据进行更深切的察看和阐发及定位。

  实现对非关系型数据库的监控:大数据的数据来历庞大,数据格局繁多,不只有保守的布局性数据(Oracle,SQLServer等),另有非布局型数据(Hbase,MongoDB,Caché等),BAAS片面支撑非布局化数据库NOSQL的审计,实现大数据库片面的监控与审计。

  监测非常举动:对大量的汗青日记与平安消息进行机械进修与算法阐发来侦测出非常举动模式和躲藏的要挟,无论是外部APT攻击,仍是内部职员泄密

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