大数据应用安全策略包括哪些

大数据应用安全策略包括：

1、规模、实时性和分布式处理：大数据的本质特征（使大数据解决超过以前数据管理系统的数据管理和处理需求，例如，在容量、实时性、分布式架构和并行处理等方面）使得保障这些系统的安全更为困难。大数据集群具有开放性和自我**性，并可以使用户与多个数据节点同时通信。验证哪些数据节点和哪些客户应当访问信息是很困难的。别忘了，大数据的本质属性意味着新节点自动连接到集群中，共享数据和查询结果，解决客户任务。

2、嵌入式安全：在涉及大数据的疯狂竞赛中，大部分的开发资源都用于改善大数据的可升级、易用性和分析功能上。只有很少的功能用于增加安全功能。但是，你希望得到嵌入到大数据*台中的安全功能。你希望开发人员在设计和部署阶段能够**所需要的功能。你希望安全功能就像大数据集群一样可升级、高性能、自**。问题是，开源系统或多数商业系**般都不包括安全产品。而且许多安全产品无法嵌入到Hadoop或其它的非关系型数据库中。多数系统提供最少的安全功能，但不足以包括所有的常见威胁。在很大程度上，你需要自己构建安全策略。

最深的温暖，总能望穿流年，最美的回眸，总能将时光惊艳。学会感恩，用一颗真挚的心，记录下生命的每一次感动的瞬间，剪一段春光静美，珍藏这点点滴滴的芳菲。百丈红尘，于千万人中遇到了你要遇到的那个人，何尝不是一种前世修来的缘分？

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