Hadoop vs MongoDB : lequel est le plus sécurisé pour le Big Data ?

D'ici 2020, les données mondiales générées s'élèveront à 44 zettaoctets . Alors que la quantité de données continue de s'accumuler, les méthodes traditionnelles de traitement des données ne peuvent suffire à traiter de vastes volumes de données. C'est là qu'interviennent les technologies et les cadres Big Data - ces structures sont conçues pour gérer, traiter, analyser, interpréter et stocker de vastes volumes de données.

S'il existe de nombreux frameworks Big Data, nous allons aujourd'hui nous concentrer sur deux en particulier : Hadoop et MongoDB.

Qu'est-ce qu'Hadoop ?

Hadoop a été créé par Doug Cutting. Il s'agit d'une plate-forme open source basée sur Javed pour le traitement, la modification et le stockage de Big Data. Hadoop comprend quatre composants principaux, chacun conçu pour effectuer des tâches spécifiques associées à Big Data Analytics :

• Hadoop Distributed File System (HDFS) - Il s'agit d'un système de fichiers hautement évolutif et tolérant aux pannes qui facilite le stockage, l'accès et le partage de données transparents sur un vaste réseau de serveurs connectés.
• MapReduce - Il s'agit d'un cadre de développement logiciel utilisé pour traiter de grands ensembles de données en parallèle en exécutant deux fonctions cruciales : la cartographie et la réduction.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) - Il s'agit du cadre architectural de Hadoop pour la planification et la gestion des ressources.
• Hadoop Common - Il s'agit d'un assortiment de bibliothèques et de fonctions qui prennent en charge les trois autres composants Hadoop. YARN permet le traitement simultané en continu, interactif et par lots.

Qu'est-ce que MongoDB ?

MongoDB est un framework de gestion de base de données NoSQL open-source. Il s'agit d'un système orienté document hautement évolutif et flexible. L'une des principales caractéristiques de MongoDB est qu'il peut accueillir de gros volumes d'ensembles de données distribués et stocker des données dans des collections (dans des ensembles clé-valeur). MongoDB comprend trois composants principaux :

• mongod : il s'agit du principal processus démon pour MongoDB.
• mongos : il s'agit d'un contrôleur et d'un routeur de requêtes pour les clusters partitionnés.
• mongo : il s'agit d'un shell MongoDB interactif.

Hadoop vs MongoDB : une comparaison

1. Alors que Hadoop est une application logicielle basée sur Java, MongoDB est une base de données écrite en C++. Hadoop est une suite/collection de produits, mais MongoDB est un produit autonome en soi.
2. Hadoop agit comme un complément au système RDBMS pour l'archivage des données, tandis que MongoDB peut remplacer complètement le RDBMS existant.
3. Hadoop est le mieux adapté au traitement par lots à grande échelle et aux tâches ETL de longue durée, tandis que MongoDB est excellent pour l'exploration et le traitement de données en temps réel.
4. MongoDB est très utile dans l'analyse géospatiale car il est livré avec une indexation géospatiale qui est absente de Hadoop.
5. En ce qui concerne le format des données, Hadoop est assez flexible. Cependant, MongoDB ne peut importer que les formats de données CSV et JSON.

Qu'est-ce qui est le plus sûr et le meilleur pour le Big Data ?

Hadoop et MongoDB sont tous deux conçus pour gérer et gérer le Big Data, et les deux ont leur juste part d'avantages et d'inconvénients. Comme nous l'avons mentionné précédemment, Hadoop est la meilleure solution pour le traitement par lots, mais il ne peut pas gérer les données en temps réel, bien que vous puissiez exécuter des requêtes SQL ad hoc avec Hive.

Au contraire, la plus grande force de MongoDB est sa flexibilité et sa capacité à remplacer le SGBDR existant. Il est également excellent pour gérer l'analyse de données en temps réel. Ainsi, si votre entreprise dispose de données en temps réel avec une faible latence ou si vous devez créer un nouveau système en remplaçant le SGBDR existant, MongoDB est la solution. Cependant, si vous avez besoin de solutions par lots à grande échelle, Hadoop est l'outil qu'il vous faut.

Bien que Hadoop et MongoDB soient hautement évolutifs, flexibles, tolérants aux pannes et capables de gérer de gros volumes de données. Mais en matière de sécurité, les deux présentent de nombreux inconvénients.

Les lacunes d'Hadoop sur le front de la sécurité émergent d'un point central : sa complexité. Étant donné que Hadoop est un amalgame de composants interdépendants et coopérants, il devient difficile de configurer et de gérer la plate-forme. De plus, si des professionnels moins expérimentés s'en occupent, ils peuvent laisser les vecteurs d'attaque exposés aux menaces. Plus important encore, lorsque Hadoop a été conçu, le concept de « sécurité » a été laissé de côté - initialement, il était limité aux clusters privés dans des environnements stables. Et bien que maintenant Hadoop dispose des fonctionnalités de sécurité nécessaires telles que l'authentification et l'autorisation, elles peuvent être désactivées par défaut.

À l'heure actuelle, il existe quatre vulnérabilités documentées de Hadoop dans la base de données CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), et son score CVSS (Common Vulnerability Scoring System) moyen est de 6,3. Il appartient donc au segment à risque moyen.

En ce qui concerne MongoDB, ses lacunes en matière de sécurité ne sont peut-être pas aussi médiatisées ou mises en évidence que Hadoop, mais elles présentent néanmoins de nombreuses vulnérabilités cruciales. Étant donné que Hadoop et MongoDB sont tous deux issus de centres de données privés, puis intégrés à des plates-formes cloud, ils ont généré un océan de vecteurs d'attaque. Tout comme Hadoop, MongoDB n'a pas de contrôle d'accès. MongoDB enregistre sept vulnérabilités documentées dans la base de données CVE avec un score CVSS moyen de 6. Ainsi, il appartient également au segment à risque moyen.

Ainsi, comme vous pouvez le constater, bien que Hadoop et MongoDB puissent répondre efficacement aux besoins en Big Data de votre organisation, ils ne sont pas très fiables du point de vue de la sécurité. Les applications Web construites sur ces frameworks sont généralement livrées avec les fonctionnalités de sécurité désactivées par défaut. Cela ne fait que signaler de mauvaises pratiques de sécurité, non seulement du côté du fournisseur, mais aussi du côté du développeur. La clé pour surmonter ces inconvénients en matière de sécurité est d'intégrer les plates-formes Hadoop et MongoDB avec les mécanismes de contrôle appropriés qui peuvent identifier et corriger rapidement les vulnérabilités dans le pipeline de livraison de logiciels, facilitant ainsi la surveillance et l'évaluation de la sécurité pour tous les terminaux du système.

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