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简要介绍大数据处理与大数据安全

更新时间:2018-07-28   

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计算机数据是一个增长速度最快、最发杂的大数据领域,却也是最具分析与挖掘价值的一部分。计算机大数据包含明确的交易、客户行为、传感器读数、计算机行为、安全威胁和欺诈活动等记录。
一个完整的大数据处理需要满足四个步骤:采集、导入与预处理、统计与分析、挖掘。当然,每一个步骤都有各自的特点。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,他们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千兆级别。统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大,其对系统资源会有极大的占用。数据挖掘的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂,并且计算涉及的数据量和计算量都很大,常用数据挖掘算法都以单线程为主。
大数据安全解决方案是每一个企业都需要的,能够适应高级威胁和不断变化的业务需求。对于传统安全事件的简单监控室远远不够的。安全从业人员需要从通过IT、业务和云中大范围生成的新数据源获得见解。时刻警惕外部攻击、恶意的内部人员和昂贵的欺诈则要求持续监控安全和合规性、快速响应事件以及能够检测和响应已知、未知和高级威胁。而一些大数据安全解决方案使组织能够检测、响应和阻止这些威胁,并通过提供宝贵的上下文和可视化见解帮您更快速地做出更明智的安全决策。

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