Hadoop vs MongoDB: Mana yang Lebih Aman untuk Big Data?

Pada tahun 2020, data global yang dihasilkan akan mencapai 44 Zettabytes . Karena jumlah data yang terus menumpuk, metode pemrosesan data tradisional tidak dapat mencukupi untuk memproses data dalam jumlah besar. Di sinilah teknologi dan kerangka kerja Big Data masuk – struktur ini dirancang untuk menangani, memproses, menganalisis, menafsirkan, dan menyimpan volume data yang sangat besar.

Meskipun ada banyak kerangka kerja Big Data, hari ini, kita akan fokus pada dua khususnya – Hadoop dan MongoDB.

Apa itu Hadoop?

Hadoop diciptakan oleh Doug Cutting. Ini adalah platform open-source berbasis Javed untuk memproses, memodifikasi, dan menyimpan Big Data. Hadoop terdiri dari empat komponen inti, masing-masing dirancang untuk melakukan tugas spesifik yang terkait dengan Big Data Analytics:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) – Ini adalah sistem file yang sangat skalabel dan toleran terhadap kesalahan yang memfasilitasi penyimpanan data tanpa batas, akses, dan berbagi di jaringan besar server yang terhubung.
• MapReduce – Ini adalah kerangka kerja pengembangan perangkat lunak yang digunakan untuk memproses kumpulan data besar secara paralel dengan melakukan dua fungsi penting: pemetaan dan pengurangan.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) – Ini adalah kerangka arsitektur Hadoop untuk penjadwalan dan manajemen sumber daya.
• Hadoop Common – Ini adalah kumpulan library dan fungsi yang mendukung tiga komponen Hadoop lainnya. YARN memungkinkan streaming simultan, interaktif, dan pemrosesan batch.

Apa itu MongoDB?

MongoDB adalah kerangka kerja manajemen basis data NoSQL sumber terbuka. Ini adalah sistem berorientasi dokumen yang sangat terukur dan fleksibel. Salah satu fitur utama MongoDB adalah ia dapat mengakomodasi kumpulan data terdistribusi dalam jumlah besar dan menyimpan data dalam koleksi (dalam kumpulan nilai kunci). MongoDB terdiri dari tiga komponen inti:

• mongod: Ini adalah proses daemon utama untuk MongoDB.
• mongos: Ini adalah pengontrol dan router kueri untuk sharded cluster.
• mongo: Ini adalah shell MongoDB interaktif.

Hadoop vs. MongoDB: Perbandingan

1. Sementara Hadoop adalah aplikasi perangkat lunak berbasis Java, MongoDB adalah database yang ditulis dalam C++. Hadoop adalah rangkaian/kumpulan produk, tetapi MongoDB adalah produk yang berdiri sendiri.
2. Hadoop bertindak sebagai pelengkap sistem RDBMS untuk pengarsipan data, sedangkan MongoDB dapat menggantikan RDBMS yang ada sepenuhnya.
3. Hadoop paling cocok untuk pemrosesan batch skala besar dan tugas ETL berdurasi panjang, sedangkan MongoDB sangat baik untuk penambangan dan pemrosesan data waktu nyata.
4. MongoDB sangat berguna dalam Analisis Geospasial karena dilengkapi dengan pengindeksan geospasial yang tidak ada di Hadoop.
5. Dalam hal format data, Hadoop cukup fleksibel. Namun, MongoDB hanya dapat mengimpor format data CSV dan JSON.

Mana yang lebih aman dan lebih baik untuk Big Data?

Baik Hadoop dan MongoDB dibuat untuk menangani dan mengelola Big Data, dan keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Hadoop paling cocok untuk pemrosesan batch, tetapi tidak dapat menangani data waktu nyata, meskipun Anda dapat menjalankan kueri SQL ad-hoc dengan Hive.

Sebaliknya, kekuatan terbesar MongoDB adalah fleksibilitas dan kemampuannya untuk menggantikan RDBMS yang ada. Ini juga sangat baik dalam menangani analitik data waktu nyata. Jadi, jika perusahaan Anda memiliki data waktu nyata dengan latensi rendah atau Anda perlu membuat sistem baru dengan mengganti RDBMS yang ada, MongoDB adalah cara yang tepat. Namun, jika Anda membutuhkan solusi batch skala besar, Hadoop adalah alat untuk Anda.

Meskipun Hadoop dan MongoDB sangat skalabel, fleksibel, toleran terhadap kesalahan, dan mampu menangani volume data yang besar. Tetapi ketika datang ke keamanan, keduanya memiliki banyak kelemahan.

Kekurangan Hadoop di bidang keamanan muncul dari satu titik sentral – kompleksitasnya. Karena Hadoop adalah penggabungan dari komponen yang saling terkait dan bekerja sama, menjadi sulit untuk mengonfigurasi dan mengelola platform. Juga, jika profesional yang kurang berpengalaman menanganinya, mereka dapat membiarkan vektor serangan terkena ancaman. Lebih penting lagi, ketika Hadoop dirancang, konsep "keamanan" ditinggalkan - awalnya, itu hanya terbatas pada cluster pribadi di lingkungan yang stabil. Dan meskipun sekarang Hadoop memiliki fitur keamanan yang diperlukan seperti otentikasi dan otorisasi, mereka dapat dimatikan sebagai opsi default.

Sampai sekarang, ada empat kerentanan Hadoop yang terdokumentasi dalam database CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), dan rata-rata skor CVSS (Common Vulnerability Scoring System) adalah 6,3. Oleh karena itu, ia termasuk dalam segmen risiko menengah.

Datang ke MongoDB, kekurangan keamanannya mungkin tidak dipublikasikan atau disorot seperti Hadoop, tetapi tetap memiliki banyak kerentanan penting. Karena Hadoop dan MongoDB berasal dari pusat data pribadi dan kemudian terintegrasi dengan platform cloud, mereka telah menghasilkan lautan vektor serangan. Sama seperti Hadoop, MongoDB tidak memiliki kontrol akses. MongoDB mencatat tujuh kerentanan yang terdokumentasi dalam database CVE dengan skor CVSS rata-rata 6. Dengan demikian, MongoDB juga termasuk dalam segmen risiko menengah.

Jadi, seperti yang Anda lihat, meskipun Hadoop dan MongoDB dapat secara efisien menangani kebutuhan Big Data organisasi Anda, keduanya tidak terlalu andal dari perspektif keamanan. Aplikasi web yang dibangun di atas kerangka kerja ini biasanya dikirimkan dengan fitur keamanan yang dimatikan secara default. Ini hanya menunjukkan praktik keamanan yang buruk, tidak hanya di pihak vendor tetapi juga di pihak pengembang. Kunci untuk mengatasi kelemahan keamanan ini adalah dengan mengintegrasikan platform Hadoop dan MongoDB dengan mekanisme kontrol yang tepat yang dapat segera mengidentifikasi dan memulihkan kerentanan dalam jalur pengiriman perangkat lunak, sehingga memfasilitasi pemantauan dan evaluasi keamanan untuk semua titik akhir dalam sistem.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang Big Data, lihat Diploma PG kami dalam Spesialisasi Pengembangan Perangkat Lunak dalam program Big Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menyediakan 7+ studi kasus & proyek, mencakup 14 bahasa & alat pemrograman, praktik langsung lokakarya, lebih dari 400 jam pembelajaran yang ketat & bantuan penempatan kerja dengan perusahaan-perusahaan top.

Pelajari Kursus Pengembangan Perangkat Lunak online dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.