"ຂໍ້ມູນໃຫຍ່" ໃນຕົວຈິງແມ່ນປະກອບດ້ວຍຈໍານວນ huge ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກ່ຽວກັບທຸກຄົນໃນທົ່ວໂລກແລະສະພາບແວດລ້ອມຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນໄດ້ຖືກເກັບກໍາໂດຍອົງການຈັດຕັ້ງຕ່າງໆ, ບໍລິສັດແລະລັດຖະບານໄດ້ເຊັ່ນດຽວກັນ. ຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງເປັນ huge ທີ່ສຸດແລະມັນຄາດວ່າຈະເຖິງແມ່ນວ່າສອງທຸກໆສອງປີ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຖ້າຫາກວ່າຂໍ້ມູນທັງຫມົດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ 2012 ແມ່ນ 2500 exabytes, ຫຼັງຈາກນັ້ນຂໍ້ມູນທັງຫມົດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນ 2020 ຈະມີປະມານ 40,000 exabytes! ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຖືກນໍາໃຊ້ໃນວິທີການຕ່າງໆສໍາລັບການປັບປຸງການບໍລິການການດູແລລູກຄ້າ. ແຕ່, ຈໍານວນ huge ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີບັນຫາໃຫມ່ຈໍານວນຫຼາຍສໍາລັບການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວກັບ.
So, ພັນທະມິດຄວາມປອດໄພ Cloud, ອົງການຈັດຕັ້ງບໍ່ຫວັງຜົນກໍາທີ່ສົ່ງເສີມການປະຕິບັດຄອມພິວເຕີ້ຟັງມີຄວາມປອດໄພ, ເບິ່ງປະມານເພື່ອຊອກຫາຄວາມປອດໄພແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ປະເຊີນຫນ້າຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ວິທີການເຮັດແນວໃດບັນຫາເຫລົ່ານີ້ເກີດຂຶ້ນ?
ພຽງແຕ່ຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງບໍ່ແມ່ນສາເຫດຂອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພບັນຫາ. ນ້ໍາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຂໍ້ມູນ, ຂະຫນາດໃຫຍ່ cloud-based ວິທີການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ, ການເຄື່ອນຍ້າຍຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຈາກການເກັບຮັກສາຟັງເປັນຫນຶ່ງກັບຄົນອື່ນ, ປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຮູບແບບຂໍ້ມູນແລະປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທັງຫມົດທີ່ມີຊ່ອງຫວ່າງຂອງຕົນເອງຂອງເຂົາເຈົ້າແລະບັນຫາ.
ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ໃຫມ່ທີ່ສຸດ, ຍ້ອນວ່າມັນໄດ້ຮັບການເກັບກໍາສໍາລັບຫຼາຍທົດສະວັດ. However, ຄວາມແຕກຕ່າງກັນທີ່ສໍາຄັນແມ່ນວ່າກ່ອນຫນ້ານີ້, ພຽງແຕ່ອົງການຈັດຕັ້ງຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນອັນເນື່ອງມາຈາກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ huge ລວມ, ແຕ່ໃນປັດຈຸບັນເກືອບທຸກອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍແລະນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ລາຄາ cloud-based ໃຫມ່ເຕັກນິກການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຄຽງຄູ່ກັບການມີອໍານາດກອບປຸງແຕ່ງຊອບແວຂໍ້ມູນເຊັ່ນ Hadoop, ກໍາລັງເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ແລະຂະບວນການຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ເປັນຜົນມາຈາກ, ຈໍານວນຫຼາຍສິ່ງທ້າທາຍທີ່ປະນີປະນອມຄວາມປອດໄພໄດ້ເຂົ້າມາກັບການເຊື່ອມໂຍງຂະຫນາດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະ cloud-based ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ.
ໃນປະຈຸບັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຄວາມປອດໄພວັນຖືກອອກແບບມາສໍາລັບການຄວາມປອດໄພຂະຫນາດນ້ອຍກັບຈໍານວນເງິນຂະຫນາດກາງຂອງຂໍ້ມູນ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງ, ພວກເຂົາເຈົ້າບໍ່ສາມາດປົກປັກຮັກສາປະລິມານ huge ດັ່ງກ່າວຂອງຂໍ້ມູນ. Also, ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກອອກແບບມາອີງຕາມຂໍ້ມູນ static, ດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າຈະບໍ່ສາມາດຈັດການຂໍ້ມູນແບບເຄື່ອນໄຫວບໍ່ວ່າຈະ. ການຄົ້ນຫາການຊອກຄົ້ນຫາຄວາມຜິດມາດຕະຖານຈະບໍ່ສາມາດເພື່ອໃຫ້ກວມເອົາຂໍ້ມູນທັງຫມົດປະສິດທິຜົນ. Also, ຂໍ້ມູນນ້ໍາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຄວາມຕ້ອງການຄວາມປອດໄພທັງຫມົດທີ່ໃຊ້ເວລາໃນຂະນະທີ່ນ້ໍາ.
ສິບທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສິ່ງທ້າທາຍ
ເພື່ອເຮັດໃຫ້ບັນຊີລາຍການຂອງທາງເທີງສິບໃຫຍ່ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສິ່ງທ້າທາຍ, ການ CSA (ພັນທະມິດຄວາມປອດໄພ Cloud) ກຸ່ມການເຮັດວຽກຄົ້ນຄ້ວາຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ພົບເຫັນກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້.
ຄວາມປອດໄພຂໍ້ມູນບັນທຶກການແລະຂໍ້ມູນ
ປົກກະຕິແລ້ວ, ຂໍ້ມູນບັນທຶກການແລະຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນດັ່ງກ່າວອື່ນໆຍັງເກັບຮັກສາໄວ້ໃນຂະຫນາດກາງການເກັບຮັກສາມີຂັ້ນຫລາຍ. ແຕ່ນີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ບໍລິສັດຍັງໄດ້ມີການປົກປັກຮັກສາການເກັບຮັກສາເຫຼົ່ານີ້ຕໍ່ຕ້ານການເຂົ້າເຖິງຮັບອະນຸຍາດແລະຍັງຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນມີຢູ່ໃນທຸກເວລາ.
ຄວາມປອດໄພການຄິດໄລ່ແລະຂະບວນການອື່ນໆເຮັດໄດ້ໃນຂອບແຈກຢາຍ
ນີ້ໃນຕົວຈິງແມ່ນຫມາຍເຖິງຄວາມປອດໄພຂອງຄອມພິວເຕີແລະການປຸງແຕ່ງອົງປະກອບຂອງການກະຈາຍຄືການທໍາງານຂອງ MapReduce ຂອງ Hadoop ການ. ສອງບັນຫາຕົ້ນຕໍແມ່ນຄວາມປອດໄພຂອງ "Mapper" breaking ຂໍ້ມູນລົງແລະຄວາມສາມາດຂໍ້ມູນສຸຂາພິບານ.
ການກວດສອບແລະການກັ່ນຕອງຂອງການນໍາທີ່ສຸດທີ່ຈຸດ
ປາຍທາງເປັນສ່ວນທີ່ສໍາຄັນຂອງການເກັບກໍາຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງການປ້ອນຂໍ້ມູນສໍາລັບການເກັບຮັກສາ, ການປຸງແຕ່ງແລະວຽກງານອື່ນໆທີ່ສໍາຄັນ. So, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າມີພຽງແຕ່ປາຍທາງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຢູ່ໃນການນໍາໃຊ້. ເຄືອຂ່າຍທຸກຄວນຈະເປັນຈາກປາຍທາງເປັນອັນຕະລາຍ.
ໃຫ້ຄວາມປອດໄພແລະການຕິດຕາມຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ
ມັນເປັນທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ທັງຫມົດການກວດສອບຄວາມປອດໄພແລະການຕິດຕາມຄວນຈະເກີດຂຶ້ນໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ຫຼືຢ່າງຫນ້ອຍໃນທີ່ໃຊ້ເວລາເກືອບທີ່ແທ້ຈິງ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ທີ່ສຸດຂອງເວທີພື້ນເມືອງບໍ່ສາມາດເຮັດສິ່ງນີ້ອັນເນື່ອງມາຈາກປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດ.
ຄວາມປອດໄພການສື່ສານແລະການເຂົ້າລະຫັດຂອງວິທີການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ
ເປັນວິທີການງ່າຍທີ່ຈະຮັບປະກັນຂໍ້ມູນແມ່ນເພື່ອຮັບປະກັນໃນເວທີການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່. However, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຮັບປະກັນເວທີການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ຈະມີຄວາມສ່ຽງ pretty ດ້ວຍຕົນເອງ. So, ວິທີການເຂົ້າເຖິງຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການເຂົ້າລະຫັດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ການພິສູດຂອງຂໍ້ມູນ
ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ສຸດແມ່ນວ່າມັນອະນຸຍາດໃຫ້ການຈັດປະເພດຂໍ້ມູນ. ຕົ້ນກໍາເນີດສາມາດພົບເຫັນໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງໂດຍການກວດສອບທີ່ເຫມາະສົມ, ການກວດສອບແລະອະນຸຍາດໃຫ້ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ.
ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງເມັດ
A ວິທີການກວດສອບມີອໍານາດແລະການບັງຄັບຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຄວາມຕ້ອງການຕົ້ນຕໍສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງເມັດພືດຂອງການເກັບຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍຖານຂໍ້ມູນ NoSQL ຫຼື Hadoop ການແຜ່ກະຈາຍລະບົບ File.
ການກວດສອບລະອຽດ
ການກວດສອບປົກກະຕິແມ່ນຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນຫຼາຍຄຽງຄູ່ກັບການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຂໍ້ມູນ. ການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງປະເພດຕ່າງໆຂອງຂໍ້ມູນບັນທຶກການສ້າງຕັ້ງສາມາດເປັນປະໂຫຍດຫຼາຍແລະຂໍ້ມູນຂ່າວສານນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດສອບທັງຫມົດປະເພດຂອງການໂຈມຕີແລະ spying.
scalability ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດເປັນບັນຫາຫຼາຍໃນຄວາມຮູ້ສຶກວ່າການຮົ່ວຂໍ້ມູນຂະຫນາດນ້ອຍຫຼືເວທີຊ່ອງຫວ່າງສາມາດສົ່ງຜົນໃນການສູນເສຍຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ.
ຄວາມປອດໄພປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ແມ່ນ, ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
NoSQL ແລະປະເພດດັ່ງກ່າວຂອງການເກັບຂໍ້ມູນມີຊ່ອງຫວ່າງຫຼາຍທີ່ສ້າງບັນຫາຄວາມປອດໄພຈໍານວນຫຼາຍ. ຊ່ອງຫວ່າງເຫຼົ່ານີ້ລວມມີການຂາດຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ມັນຈະຖືກສະຕີມຫຼືເກັບຮັກສາໄວ້, ໃນລະຫວ່າງການ tagging ຫຼືການຕັດໄມ້ຂອງຂໍ້ມູນຫຼືໃນລະຫວ່າງການຈັດປະເພດເຂົ້າໄປໃນກຸ່ມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ສະຫຼຸບ
ເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ທັນສະໄຫມທຸກມີຊ່ອງຫວ່າງບາງ. ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຍັງມີໃນຮູບແບບຂອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພບັນຫາ. ຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ສາມາດໄດ້ຮັບການປະກັນໂດຍມີພຽງແຕ່ຄວາມປອດໄພທັງຫມົດຂອງອົງປະກອບຂອງມັນ. ໃນຖານະເປັນຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນຂະຫນາດ, ວິທີແກ້ໄຂທີ່ມີອໍານາດຈໍານວນຫລາຍຕ້ອງໄດ້ຮັບການນໍາສະເຫນີຢູ່ໃນຄໍາສັ່ງເພື່ອຮັບປະກັນທຸກສ່ວນຫນຶ່ງຂອງພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການ secured ສໍາລັບການຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີການຮົ່ວໄຫລໃນມັນ. Also, ປົກປັກຮັກສາທີ່ແທ້ຈິງທີ່ໃຊ້ເວລາຕ້ອງໄດ້ຮັບການເປີດໃຫ້ໃຊ້ງານໃນໄລຍະການເກັບກໍາໃນເບື້ອງຕົ້ນຂອງຂໍ້ມູນ. ທັງຫມົດນີ້ຈະຮັບປະກັນວ່າຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ຊົມໃຊ້ແມ່ນເກັບຮັກສາໄວ້.
