HadoopとMongoDB：ビッグデータに対してどちらがより安全ですか？
公開: 2019-09-302020年までに、生成されるグローバルデータは44ゼタバイトになります。 データ量が増え続ける中、膨大な量のデータを処理するには、従来のデータ処理方法では不十分です。 ここでビッグデータテクノロジーとフレームワークが登場します。これらの構造は、膨大な量のデータを処理、処理、分析、解釈、および保存するように設計されています。
ビッグデータフレームワークは数多くありますが、今日は特にHadoopとMongoDBの2つに焦点を当てます。
Hadoopとは何ですか？
HadoopはDougCuttingによって作成されました。 これは、ビッグデータを処理、変更、および保存するためのJavedベースのオープンソースプラットフォームです。 Hadoopは4つのコアコンポーネントで構成されており、それぞれがビッグデータ分析に関連する特定のタスクを実行するように設計されています。
- Hadoop分散ファイルシステム（HDFS）–これは、接続されたサーバーの巨大なネットワーク全体でシームレスなデータストレージ、アクセス、および共有を容易にする、拡張性が高くフォールトトレラントなファイルシステムです。
- MapReduce –マッピングとリダクションという2つの重要な機能を実行することにより、大規模なデータセットを並行して処理するために使用されるソフトウェア開発フレームワークです。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）–これはHadoopのスケジューリングとリソース管理のためのアーキテクチャーフレームワークです。
- Hadoop Common –他の3つのHadoopコンポーネントをサポートするライブラリと関数の品揃えです。 YARNは、同時ストリーミング、インタラクティブ、およびバッチ処理を可能にします。
MongoDBとは何ですか？
MongoDBは、オープンソースのNoSQLデータベース管理フレームワークです。 これは、拡張性と柔軟性に優れたドキュメント指向のシステムです。 MongoDBの重要な機能の1つは、大量の分散データセットに対応し、データをコレクション（キーと値のセット）に格納できることです。 MongoDBは、次の3つのコアコンポーネントで構成されています。
- mongod：これはMongoDBの主要なデーモンプロセスです。
- mongos：シャードクラスターのコントローラーおよびクエリルーターです。
- mongo：インタラクティブなMongoDBシェルです。
HadoopとMongoDB：比較
- HadoopはJavaベースのソフトウェアアプリケーションですが、MongoDBはC++で記述されたデータベースです。 Hadoopは製品のスイート/コレクションですが、MongoDBはそれ自体がスタンドアロン製品です。
- HadoopはデータをアーカイブするためのRDBMSシステムの補足として機能しますが、MongoDBは既存のRDBMSを完全に置き換えることができます。
- Hadoopは、大規模なバッチ処理と長時間のETLタスクに最適ですが、MongoDBは、リアルタイムのデータマイニングと処理に最適です。
- MongoDBは、Hadoopにはない地理空間インデックスが付属しているため、地理空間分析で非常に役立ちます。
- データ形式に関しては、Hadoopは非常に柔軟です。 ただし、MongoDBはCSVおよびJSONデータ形式のみをインポートできます。
ビッグデータにとってより安全で優れているのはどれですか？
HadoopとMongoDBはどちらもビッグデータを処理および管理するために構築されており、どちらにも長所と短所がかなりあります。 前述したように、Hadoopはバッチ処理に最適ですが、Hiveを使用してアドホックSQLクエリを実行することはできますが、リアルタイムデータを処理することはできません。
それどころか、MongoDBの最大の強みは、既存のRDBMSを置き換える柔軟性と機能です。 また、リアルタイムのデータ分析の処理にも優れています。 したがって、会社に低レイテンシのリアルタイムデータがある場合、または既存のRDBMSを置き換えて新しいシステムを作成する必要がある場合は、MongoDBが最適です。 ただし、大規模なバッチソリューションが必要な場合は、Hadoopが最適なツールです。
HadoopとMongoDBはどちらも拡張性が高く、柔軟性があり、フォールトトレラントであり、大量のデータを処理できます。 しかし、セキュリティに関しては、どちらにも多くの欠点があります。
セキュリティ面でのHadoopの欠点は、その複雑さという1つの中心的なポイントから生じます。 Hadoopは相互に関連し、連携するコンポーネントの融合であるため、プラットフォームの構成と管理が困難になります。 また、経験の浅い専門家がそれを処理している場合、攻撃ベクトルを脅威にさらしたままにする可能性があります。 さらに重要なことに、Hadoopが設計されたとき、「セキュリティ」の概念は省略されていました。当初は、安定した環境のプライベートクラスターのみに制限されていました。 また、Hadoopには認証や承認などの必要なセキュリティ機能がありますが、デフォルトのオプションとしてオフにすることができます。
現在、 CVE （Common Vulnerabilities and Exposures）データベースにはHadoopの4つの脆弱性が文書化されており、その平均CVSS（Common Vulnerability Scoring System）スコアは6.3です。 したがって、中リスクセグメントに分類されます。
MongoDBに関して言えば、そのセキュリティの欠点は、Hadoopほど広く公表されたり強調されたりすることはないかもしれませんが、それでも多くの重大な脆弱性があります。 HadoopとMongoDBはどちらもプライベートデータセンターから発信され、クラウドプラットフォームと統合されているため、攻撃ベクトルの海を生み出しています。 Hadoopと同様に、MongoDBにはアクセス制御がありません。 MongoDBは、CVEデータベースに7つの文書化された脆弱性を記録し、平均CVSSスコアは6です。したがって、中リスクセグメントにも分類されます。
したがって、ご覧のとおり、HadoopとMongoDBはどちらも組織のビッグデータのニーズを効率的に処理できますが、セキュリティの観点からはあまり信頼できません。 これらのフレームワーク上に構築されたWebアプリケーションは、通常、デフォルトでセキュリティ機能がオフになっている状態で出荷されます。 これは、ベンダー側だけでなく開発者側でも、セキュリティ慣行が悪いことを示しているだけです。 セキュリティにおけるこれらの欠点を克服するための鍵は、HadoopおよびMongoDBプラットフォームを、ソフトウェア配信パイプライン内の脆弱性を迅速に識別して修正できる適切な制御メカニズムと統合することです。これにより、システム内のすべてのエンドポイントのセキュリティ監視と評価が容易になります。
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