Hadoop 대 MongoDB: 빅 데이터에 더 안전한 것은?

2020년까지 생성되는 글로벌 데이터는 44제타바이트 에 이를 것 입니다. 데이터의 양이 계속해서 쌓여감에 따라 기존의 데이터 처리 방식으로는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 없습니다. 여기서 빅 데이터 기술과 프레임워크가 등장합니다. 이러한 구조는 방대한 양의 데이터를 처리, 처리, 분석, 해석 및 저장하도록 설계되었습니다.

수많은 빅 데이터 프레임워크가 있지만 오늘은 특히 Hadoop과 MongoDB 두 가지에 중점을 둘 것입니다.

하둡이란?

Hadoop은 Doug Cutting이 만들었습니다. Big Data의 처리, 수정, 저장을 위한 Javed 기반의 오픈 소스 플랫폼입니다. Hadoop은 각각 빅 데이터 분석과 관련된 특정 작업을 수행하도록 설계된 4가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

• HDFS(Hadoop Distributed File System) – 연결된 서버의 거대한 네트워크에서 원활한 데이터 저장, 액세스 및 공유를 용이하게 하는 확장성이 뛰어난 내결함성 파일 시스템입니다.
• MapReduce – 매핑과 축소라는 두 가지 중요한 기능을 수행하여 대규모 데이터 세트를 병렬로 처리하는 데 사용되는 소프트웨어 개발 프레임워크입니다.
• YARN(Yet Another Resource Negotiator) – 스케줄링 및 리소스 관리를 위한 Hadoop의 아키텍처 프레임워크입니다.
• Hadoop Common – 다른 세 가지 Hadoop 구성 요소를 지원하는 라이브러리 및 기능 모음입니다. YARN은 동시 스트리밍, 대화형 및 일괄 처리를 허용합니다.

몽고DB란?

MongoDB는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 관리 프레임워크입니다. 확장성과 유연성이 뛰어난 문서 중심 시스템입니다. MongoDB의 주요 기능 중 하나는 대량의 분산 데이터 세트를 수용하고 데이터를 컬렉션(키-값 세트)에 저장할 수 있다는 것입니다. MongoDB는 세 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

• mongod: MongoDB의 기본 데몬 프로세스입니다.
• mongos: 샤드 클러스터용 컨트롤러 및 쿼리 라우터입니다.
• mongo: 대화형 MongoDB 셸입니다.

Hadoop 대 MongoDB: 비교

1. Hadoop이 Java 기반 소프트웨어 애플리케이션이라면 MongoDB는 C++로 작성된 데이터베이스입니다. Hadoop은 제품군/제품 모음이지만 MongoDB는 그 자체로 독립형 제품입니다.
2. Hadoop은 데이터 보관을 위해 RDBMS 시스템을 보완하는 역할을 하지만 MongoDB는 기존 RDBMS를 완전히 대체할 수 있습니다.
3. Hadoop은 대규모 일괄 처리 및 장기 ETL 작업에 가장 적합하지만 MongoDB는 실시간 데이터 마이닝 및 처리에 탁월합니다.
4. MongoDB는 Hadoop에 없는 지리 공간 인덱싱과 함께 제공되므로 지리 ​​공간 분석에서 매우 유용합니다.
5. 데이터 형식과 관련하여 Hadoop은 매우 유연합니다. 그러나 MongoDB는 CSV 및 JSON 데이터 형식만 가져올 수 있습니다.

빅 데이터에 더 안전하고 더 나은 것은 무엇입니까?

Hadoop과 MongoDB는 모두 빅 데이터를 처리하고 관리하기 위해 구축되었으며 둘 다 장단점이 있습니다. 이전에 언급했듯이 Hadoop은 일괄 처리에 가장 적합하지만 Hive에서 임시 SQL 쿼리를 실행할 수 있지만 실시간 데이터를 처리할 수는 없습니다.

그에 반해 MongoDB의 가장 큰 장점은 기존 RDBMS를 대체할 수 있는 유연성과 능력이다. 실시간 데이터 분석 처리에도 탁월하다. 따라서 회사에 대기 시간이 짧은 실시간 데이터가 있거나 기존 RDBMS를 교체하여 새 시스템을 만들어야 하는 경우 MongoDB가 적합합니다. 그러나 대규모 배치 솔루션이 필요한 경우 Hadoop이 적합한 도구입니다.

Hadoop과 MongoDB는 모두 확장성이 뛰어나고 유연하며 내결함성이 있으며 대용량 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나 보안과 관련하여 두 가지 모두 많은 단점이 있습니다.

보안 측면에서 Hadoop의 단점은 하나의 중심점인 복잡성에서 나타납니다. Hadoop은 상호 연관되고 협력하는 구성 요소의 융합이기 때문에 플랫폼을 구성하고 관리하기가 어려워집니다. 또한 경험이 적은 전문가가 이를 처리하는 경우 공격 벡터가 위협에 노출될 수 있습니다. 더 중요한 것은 Hadoop이 설계될 때 "보안"이라는 개념이 생략되었다는 것입니다. 처음에는 안정적인 환경의 프라이빗 클러스터에만 국한되었습니다. 이제 Hadoop에는 인증 및 권한 부여와 같은 필수 보안 기능이 있지만 기본 옵션으로 끌 수 있습니다.

현재 CVE (Common Vulnerabilities and Exposures) 데이터베이스 에 문서화 된 Hadoop 취약점은 4개이며 평균 CVSS(Common Vulnerability Scoring System) 점수는 6.3입니다. 따라서 중간 위험 세그먼트에 속합니다.

MongoDB에 올 때 보안 결점은 Hadoop만큼 널리 알려지거나 강조되지 않을 수 있지만 그럼에도 불구하고 많은 중요한 취약점이 있습니다. Hadoop과 MongoDB는 모두 사설 데이터 센터에서 시작하여 클라우드 플랫폼과 통합되었기 때문에 공격 벡터의 바다를 생성했습니다. Hadoop과 마찬가지로 MongoDB에는 액세스 제어가 없습니다. MongoDB 는 CVE 데이터베이스에 7개의 문서화된 취약점 을 기록하고 평균 CVSS 점수는 6입니다. 따라서 이 취약점도 중간 위험 세그먼트에 속합니다.

따라서 보시다시피 Hadoop과 MongoDB는 모두 조직의 빅 데이터 요구 사항을 효율적으로 처리할 수 있지만 보안 관점에서는 그다지 안정적이지 않습니다. 이러한 프레임워크를 기반으로 구축된 웹 응용 프로그램은 일반적으로 기본적으로 보안 기능이 해제된 상태로 제공됩니다. 이는 공급업체 측뿐 아니라 개발자 측에서도 나쁜 보안 관행을 나타냅니다. 보안의 이러한 단점을 극복하는 열쇠는 Hadoop 및 MongoDB 플랫폼을 소프트웨어 제공 파이프라인 내에서 취약성을 즉시 식별하고 수정할 수 있는 적절한 제어 메커니즘과 통합하여 시스템의 모든 엔드포인트에 대한 보안 모니터링 및 평가를 용이하게 하는 것입니다.

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