Hadoop vs MongoDB: quale è più sicuro per i big data?

Entro il 2020, i dati globali generati saranno pari a 44 Zettabyte . Poiché la quantità di dati continua ad accumularsi, i metodi tradizionali di elaborazione dei dati non possono essere sufficienti per elaborare grandi volumi di dati. È qui che entrano in gioco le tecnologie e i framework dei Big Data: queste strutture sono progettate per gestire, elaborare, analizzare, interpretare e archiviare enormi volumi di dati.

Sebbene ci siano numerosi framework di Big Data, oggi ci concentreremo su due in particolare: Hadoop e MongoDB.

Cos'è Hadoop?

Hadoop è stato creato da Doug Cutting. È una piattaforma open source basata su Javed per l'elaborazione, la modifica e l'archiviazione di Big Data. Hadoop comprende quattro componenti principali, ciascuno progettato per eseguire attività specifiche associate a Big Data Analytics:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) – È un file system altamente scalabile e tollerante ai guasti che facilita l'archiviazione, l'accesso e la condivisione dei dati senza interruzioni su un'ampia rete di server connessi.
• MapReduce – È un framework di sviluppo software utilizzato per elaborare grandi set di dati in parallelo eseguendo due funzioni cruciali: mappatura e riduzione.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) – È la struttura architettonica di Hadoop per la pianificazione e la gestione delle risorse.
• Hadoop Common – È un assortimento di librerie e funzioni che supportano gli altri tre componenti di Hadoop. YARN consente lo streaming simultaneo, l'elaborazione interattiva e batch.

Cos'è MongoDB?

MongoDB è un framework di gestione di database NoSQL open source. È un sistema orientato ai documenti altamente scalabile e flessibile. Una delle caratteristiche chiave di MongoDB è che può ospitare volumi elevati di set di dati distribuiti e archiviare i dati in raccolte (in set di valori-chiave). MongoDB comprende tre componenti principali:

• mongod: è il processo demone principale per MongoDB.
• mongos: è un controller e un router di query per cluster partizionati.
• mongo: è una shell MongoDB interattiva.

Hadoop vs MongoDB: un confronto

1. Mentre Hadoop è un'applicazione software basata su Java, MongoDB è un database scritto in C++. Hadoop è una suite/raccolta di prodotti, ma MongoDB è di per sé un prodotto autonomo.
2. Hadoop funge da supplemento al sistema RDBMS per l'archiviazione dei dati, mentre MongoDB può sostituire completamente l'RDBMS esistente.
3. Hadoop è più adatto per l'elaborazione batch su larga scala e attività ETL di lunga durata, mentre MongoDB è eccellente per il data mining e l'elaborazione in tempo reale.
4. MongoDB è molto utile nell'analisi geospaziale poiché viene fornito con l'indicizzazione geospaziale che è assente in Hadoop.
5. Quando si tratta del formato dei dati, Hadoop è piuttosto flessibile. Tuttavia, MongoDB può importare solo formati di dati CSV e JSON.

Qual è più sicuro e migliore per i Big Data?

Sia Hadoop che MongoDB sono progettati per la gestione e la gestione di Big Data, ed entrambi hanno la loro giusta quota di vantaggi e svantaggi. Come accennato in precedenza, Hadoop è la soluzione migliore per l'elaborazione batch, ma non può gestire dati in tempo reale, sebbene sia possibile eseguire query SQL ad hoc con Hive.

Al contrario, il più grande punto di forza di MongoDB è la sua flessibilità e capacità di sostituire l'RDBMS esistente. È anche eccellente nella gestione dell'analisi dei dati in tempo reale. Quindi, se la tua azienda dispone di dati in tempo reale con bassa latenza o devi creare un nuovo sistema sostituendo l'RDBMS esistente, MongoDB è la strada da percorrere. Tuttavia, se hai bisogno di soluzioni batch su larga scala, Hadoop è lo strumento che fa per te.

Sebbene sia Hadoop che MongoDB siano altamente scalabili, flessibili, tolleranti ai guasti e in grado di gestire grandi volumi di dati. Ma quando si tratta di sicurezza, entrambi presentano numerosi inconvenienti.

Le carenze di Hadoop sul fronte della sicurezza emergono da un punto centrale: la sua complessità. Poiché Hadoop è una fusione di componenti correlati e cooperanti, diventa difficile configurare e gestire la piattaforma. Inoltre, se i professionisti meno esperti lo gestiscono, possono lasciare i vettori di attacco esposti a minacce. Ancora più importante, quando è stato progettato Hadoop, il concetto di "sicurezza" è stato tralasciato: inizialmente era limitato solo ai cluster privati ​​in ambienti stabili. E sebbene ora Hadoop abbia le funzionalità di sicurezza necessarie come l'autenticazione e l'autorizzazione, possono essere disattivate come opzione predefinita.

A partire da ora, ci sono quattro vulnerabilità documentate di Hadoop nel database CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) e il suo punteggio medio CVSS (Common Vulnerability Scoring System) è 6,3. Rientra quindi nel segmento a rischio medio.

Venendo a MongoDB, le sue carenze di sicurezza potrebbero non essere così pubblicizzate o evidenziate come Hadoop, ma presenta comunque molte vulnerabilità cruciali. Poiché sia ​​Hadoop che MongoDB hanno avuto origine da data center privati ​​e poi si sono integrati con piattaforme cloud, hanno generato un oceano di vettori di attacco. Proprio come Hadoop, MongoDB non ha controllo di accesso. MongoDB registra sette vulnerabilità documentate nel database CVE con un punteggio CVSS medio di 6. Pertanto, rientra anche nel segmento a rischio medio.

Quindi, come puoi vedere, mentre sia Hadoop che MongoDB possono occuparsi in modo efficiente delle esigenze di Big Data della tua organizzazione, non sono molto affidabili dal punto di vista della sicurezza. Le applicazioni Web basate su questi framework vengono generalmente fornite con le funzionalità di sicurezza disattivate per impostazione predefinita. Questo indica solo cattive pratiche di sicurezza, non solo da parte del fornitore ma anche da parte dello sviluppatore. La chiave per superare questi inconvenienti nella sicurezza è integrare le piattaforme Hadoop e MongoDB con i meccanismi di controllo adeguati in grado di identificare e correggere tempestivamente le vulnerabilità all'interno della pipeline di distribuzione del software, facilitando così il monitoraggio e la valutazione della sicurezza per tutti gli endpoint del sistema.

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