Hadoop vs MongoDB: Qual é mais seguro para Big Data?

Em 2020, os dados globais gerados serão de 44 Zettabytes . À medida que a quantidade de dados continua a se acumular, os métodos tradicionais de processamento de dados não são suficientes para processar grandes volumes de dados. É aqui que entram as tecnologias e estruturas de Big Data – essas estruturas são projetadas para manipular, processar, analisar, interpretar e armazenar grandes volumes de dados.

Embora existam vários frameworks de Big Data, hoje vamos nos concentrar em dois em particular – Hadoop e MongoDB.

O que é Hadoop?

O Hadoop foi criado por Doug Cutting. É uma plataforma de código aberto baseada em Javed para processamento, modificação e armazenamento de Big Data. O Hadoop é composto por quatro componentes principais, cada um projetado para executar tarefas específicas associadas ao Big Data Analytics:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) – É um sistema de arquivos altamente escalável e tolerante a falhas que facilita o armazenamento, acesso e compartilhamento de dados contínuos em uma enorme rede de servidores conectados.
• MapReduce – É um framework de desenvolvimento de software usado para processar grandes conjuntos de dados em paralelo executando duas funções cruciais: mapeamento e redução.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) – É a estrutura de arquitetura do Hadoop para agendamento e gerenciamento de recursos.
• Hadoop Common – É uma variedade de bibliotecas e funções que suportam os outros três componentes do Hadoop. O YARN permite streaming simultâneo, processamento interativo e em lote.

O que é MongoDB?

MongoDB é uma estrutura de gerenciamento de banco de dados NoSQL de código aberto. É um sistema orientado a documentos que é altamente escalável e flexível. Um dos principais recursos do MongoDB é que ele pode acomodar grandes volumes de conjuntos de dados distribuídos e armazenar dados em coleções (em conjuntos de valores-chave). O MongoDB é composto por três componentes principais:

• mongod: É o processo de daemon primário para MongoDB.
• mongos: É um controlador e roteador de consulta para clusters fragmentados.
• mongo: É um shell interativo do MongoDB.

Hadoop vs. MongoDB: uma comparação

1. Enquanto o Hadoop é um aplicativo de software baseado em Java, o MongoDB é um banco de dados escrito em C++. O Hadoop é um conjunto/coleção de produtos, mas o MongoDB é um produto autônomo em si.
2. O Hadoop atua como um complemento ao sistema RDBMS para arquivamento de dados, enquanto o MongoDB pode substituir completamente o RDBMS existente.
3. O Hadoop é mais adequado para processamento em lote em larga escala e tarefas ETL de longa duração, enquanto o MongoDB é excelente para mineração e processamento de dados em tempo real.
4. O MongoDB é muito útil em Análise Geoespacial, pois vem com indexação geoespacial que está ausente no Hadoop.
5. Quando se trata do formato de dados, o Hadoop é bastante flexível. No entanto, o MongoDB só pode importar os formatos de dados CSV e JSON.

Qual é mais seguro e melhor para Big Data?

Tanto o Hadoop quanto o MongoDB são construídos para lidar e gerenciar Big Data, e ambos têm seu quinhão de vantagens e desvantagens. Como mencionamos anteriormente, o Hadoop é o mais adequado para processamento em lote, mas não pode lidar com dados em tempo real, embora você possa executar consultas SQL ad-hoc com o Hive.

Pelo contrário, a maior força do MongoDB é sua flexibilidade e capacidade de substituir o RDBMS existente. Também é excelente para lidar com análises de dados em tempo real. Portanto, se sua empresa possui dados em tempo real com baixa latência ou você precisa criar um novo sistema substituindo o RDBMS existente, o MongoDB é o caminho a seguir. No entanto, se você precisar de soluções em lote em grande escala, o Hadoop é a ferramenta para você.

Embora o Hadoop e o MongoDB sejam altamente escaláveis, flexíveis, tolerantes a falhas e capazes de lidar com grandes volumes de dados. Mas quando se trata de segurança, ambos têm inúmeras desvantagens.

As deficiências do Hadoop na frente de segurança surgem de um ponto central – sua complexidade. Como o Hadoop é uma amálgama de componentes inter-relacionados e cooperativos, torna-se difícil configurar e gerenciar a plataforma. Além disso, se profissionais menos experientes estiverem lidando com isso, podem deixar os vetores de ataque expostos a ameaças. Mais importante, quando o Hadoop foi projetado, o conceito de “segurança” foi deixado de fora – inicialmente, era restrito apenas a clusters privados em ambientes estáveis. E embora agora o Hadoop tenha os recursos de segurança necessários, como autenticação e autorização, eles podem ser desativados como uma opção padrão.

A partir de agora, existem quatro vulnerabilidades documentadas do Hadoop no banco de dados CVE (Common Vulnerabilities and Exposures), e sua pontuação média de CVSS (Common Vulnerability Scoring System) é 6,3. Por isso, enquadra-se no segmento de médio risco.

Chegando ao MongoDB, suas deficiências de segurança podem não ser tão divulgadas ou destacadas como o Hadoop, mas ainda assim tem muitas vulnerabilidades cruciais. Como o Hadoop e o MongoDB se originaram de data centers privados e depois se integraram a plataformas de nuvem, eles geraram um oceano de vetores de ataque. Assim como o Hadoop, o MongoDB não tem controle de acesso. O MongoDB registra sete vulnerabilidades documentadas no banco de dados CVE com pontuação CVSS média de 6. Assim, também se enquadra no segmento de médio risco.

Portanto, como você pode ver, embora o Hadoop e o MongoDB possam atender com eficiência às necessidades de Big Data de sua organização, eles não são muito confiáveis ​​do ponto de vista da segurança. Os aplicativos da Web criados nessas estruturas geralmente são fornecidos com os recursos de segurança desativados por padrão. Isso aponta apenas para más práticas de segurança, não apenas do fornecedor, mas também do desenvolvedor. A chave para superar essas desvantagens na segurança é integrar as plataformas Hadoop e MongoDB com os mecanismos de controle adequados que possam identificar e corrigir prontamente as vulnerabilidades no pipeline de entrega de software, facilitando o monitoramento e a avaliação de segurança para todos os endpoints do sistema.

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