Hadoop vs MongoDB: ไหนปลอดภัยกว่าสำหรับ Big Data?

ภายในปี 2020 ข้อมูลทั่วโลกที่สร้างขึ้นจะอยู่ที่ 44 เซตตะ ไบต์ เนื่องจากปริมาณข้อมูลยังคงเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ วิธีการประมวลผลข้อมูลแบบเดิมจึงไม่อาจเพียงพอสำหรับการประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาล นี่คือที่มาของเทคโนโลยีและกรอบงาน Big Data โครงสร้างเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อจัดการ ประมวลผล วิเคราะห์ ตีความ และจัดเก็บข้อมูลปริมาณมหาศาล

แม้ว่าจะมีเฟรมเวิร์ก Big Data จำนวนมาก แต่วันนี้ เราจะมุ่งเน้นไปที่สองเฟรมโดยเฉพาะ – Hadoop และ MongoDB

Hadoop คืออะไร?

Hadoop ถูกสร้างขึ้นโดย Doug Cutting เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ใช้ Javed สำหรับการประมวลผล แก้ไข และจัดเก็บข้อมูลบิ๊กดาต้า Hadoop ประกอบด้วยสี่องค์ประกอบหลัก ซึ่งแต่ละส่วนได้รับการออกแบบเพื่อทำงานเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับ Big Data Analytics:

• Hadoop Distributed File System (HDFS) – เป็นระบบไฟล์ที่สามารถปรับขนาดได้สูง ทนทานต่อข้อผิดพลาด ซึ่งอำนวยความสะดวกในการจัดเก็บ เข้าถึง และแชร์ข้อมูลบนเครือข่ายขนาดใหญ่ของเซิร์ฟเวอร์ที่เชื่อมต่อ
• MapReduce – เป็นเฟรมเวิร์กการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบคู่ขนานโดยทำหน้าที่สำคัญสองประการ: การทำแผนที่และการลดขนาด
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) – เป็นกรอบงานสถาปัตยกรรมของ Hadoop สำหรับการตั้งเวลาและการจัดการทรัพยากร
• Hadoop Common - เป็นไลบรารีและฟังก์ชันต่างๆ ที่สนับสนุนส่วนประกอบ Hadoop อีกสามองค์ประกอบ YARN ช่วยให้สามารถสตรีม การโต้ตอบ และการประมวลผลแบบแบตช์ได้พร้อมกัน

MongoDB คืออะไร?

MongoDB เป็นเฟรมเวิร์กการจัดการฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพนซอร์ส เป็นระบบเชิงเอกสารที่สามารถปรับขนาดและยืดหยุ่นได้สูง คุณลักษณะสำคัญอย่างหนึ่งของ MongoDB คือสามารถรองรับชุดข้อมูลแบบกระจายจำนวนมากและจัดเก็บข้อมูลในคอลเลกชั่น (ในชุดคีย์-ค่า) MongoDB ประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลัก:

• mongod: เป็นกระบวนการ daemon หลักสำหรับ MongoDB
• mongos: เป็นตัวควบคุมและเราเตอร์แบบสอบถามสำหรับคลัสเตอร์ที่แยกส่วน
• mongo: มันเป็นเชลล์ MongoDB แบบโต้ตอบ

Hadoop กับ MongoDB: การเปรียบเทียบ

1. แม้ว่า Hadoop เป็นแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ใช้ Java แต่ MongoDB เป็นฐานข้อมูลที่เขียนด้วย C ++ Hadoop เป็นชุด/คอลเลกชั่นผลิตภัณฑ์ แต่ MongoDB เป็นผลิตภัณฑ์แบบสแตนด์อโลนในตัวเอง
2. Hadoop ทำหน้าที่เป็นส่วนเสริมของระบบ RDBMS สำหรับการเก็บข้อมูลในขณะที่ MongoDB สามารถแทนที่ RDBMS ที่มีอยู่ได้อย่างสมบูรณ์
3. Hadoop เหมาะสมที่สุดสำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ขนาดใหญ่และงาน ETL ระยะยาว ในขณะที่ MongoDB นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการขุดและประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์
4. MongoDB มีประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่เพราะมันมาพร้อมกับการจัดทำดัชนีเชิงพื้นที่ซึ่งไม่มีอยู่ใน Hadoop
5. เมื่อพูดถึงรูปแบบข้อมูล Hadoop นั้นค่อนข้างยืดหยุ่น อย่างไรก็ตาม MongoDB สามารถนำเข้ารูปแบบข้อมูล CSV และ JSON เท่านั้น

อันไหนปลอดภัยและดีกว่าสำหรับ Big Data?

ทั้ง Hadoop และ MongoDB สร้างขึ้นเพื่อการจัดการและจัดการ Big Data และทั้งสองต่างก็มีข้อดีและข้อเสียที่ยุติธรรม ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Hadoop เหมาะสมที่สุดสำหรับการประมวลผลแบบกลุ่ม แต่ไม่สามารถจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้ แม้ว่าคุณจะสามารถเรียกใช้การสืบค้น SQL เฉพาะกิจด้วย Hive ได้

ในทางตรงกันข้าม จุดแข็งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของ MongoDB คือความยืดหยุ่นและความสามารถในการแทนที่ RDBMS ที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังเป็นเลิศในการจัดการการวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลาจริง ดังนั้น หากบริษัทของคุณมีข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีเวลาแฝงต่ำ หรือคุณต้องการสร้างระบบใหม่โดยแทนที่ RDBMS ที่มีอยู่ MongoDB ก็เป็นทางเลือกที่ดี อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการโซลูชันชุดใหญ่ Hadoop เป็นเครื่องมือสำหรับคุณ

แม้ว่าทั้ง Hadoop และ MongoDB จะสามารถปรับขนาดได้สูง ยืดหยุ่น ทนต่อข้อผิดพลาด และสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมากได้ แต่เมื่อพูดถึงเรื่องความปลอดภัย ทั้งสองมีข้อเสียมากมาย

ข้อบกพร่องของ Hadoop ในด้านระบบรักษาความปลอดภัยนั้นมาจากจุดศูนย์กลางจุดหนึ่ง นั่นคือความซับซ้อน เนื่องจาก Hadoop เป็นการควบรวมของส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องกันและทำงานร่วมกัน การกำหนดค่าและจัดการแพลตฟอร์มจึงเป็นเรื่องยาก นอกจากนี้ หากผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์น้อยกว่าจัดการกับมัน พวกเขาอาจปล่อยให้เวกเตอร์โจมตีถูกคุกคาม ที่สำคัญกว่านั้น เมื่อ Hadoop ได้รับการออกแบบ แนวคิดของ "ความปลอดภัย" ถูกละทิ้ง - ในขั้นต้น มันถูกจำกัดเฉพาะคลัสเตอร์ส่วนตัวในสภาพแวดล้อมที่เสถียร และแม้ว่าตอนนี้ Hadoop จะมีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยที่จำเป็น เช่น การตรวจสอบสิทธิ์และการอนุญาต แต่ก็สามารถปิดเป็นตัวเลือกเริ่มต้นได้

ณ ตอนนี้ Hadoop มีช่องโหว่ที่บันทึกไว้สี่ รายการในฐานข้อมูล CVE (ช่องโหว่ทั่วไปและการเปิดเผย) และคะแนน CVSS เฉลี่ย (Common Vulnerability Scoring System) คือ 6.3 ดังนั้นจึงจัดอยู่ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงปานกลาง

เมื่อมาถึง MongoDB ข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยอาจไม่ได้รับการเผยแพร่หรือเน้นย้ำอย่าง Hadoop แต่ก็มีช่องโหว่ที่สำคัญมากมาย เนื่องจากทั้ง Hadoop และ MongoDB มาจากศูนย์ข้อมูลส่วนตัวและรวมเข้ากับแพลตฟอร์มคลาวด์ พวกเขาจึงสร้างมหาสมุทรของเวกเตอร์การโจมตี เช่นเดียวกับ Hadoop MongoDB ไม่มีการควบคุมการเข้าถึง MongoDB บันทึก ช่องโหว่ที่บันทึกไว้เจ็ด รายการ ในฐานข้อมูล CVE ด้วยคะแนน CVSS เฉลี่ย 6 ดังนั้นจึงตกอยู่ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงปานกลาง

ดังที่คุณเห็น แม้ว่าทั้ง Hadoop และ MongoDB สามารถดูแลความต้องการ Big Data ขององค์กรของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ก็ไม่น่าเชื่อถือมากนักจากมุมมองด้านความปลอดภัย เว็บแอปพลิเคชันที่สร้างจากเฟรมเวิร์กเหล่านี้มักจะมาพร้อมกับฟีเจอร์ความปลอดภัยที่ปิดไว้ตามค่าเริ่มต้น สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ไม่ดีเท่านั้น ไม่เพียงแต่ที่จุดสิ้นสุดของผู้ขาย แต่ยังรวมถึงของนักพัฒนาด้วย กุญแจสำคัญในการเอาชนะข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยเหล่านี้คือการผสานรวมแพลตฟอร์ม Hadoop และ MongoDB เข้ากับกลไกการควบคุมที่เหมาะสม ซึ่งสามารถระบุและแก้ไขจุดอ่อนภายในไปป์ไลน์การนำส่งซอฟต์แวร์ได้ในทันที ซึ่งจะช่วยอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบและประเมินความปลอดภัยสำหรับอุปกรณ์ปลายทางทั้งหมดในระบบ

หากคุณสนใจที่จะทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data โปรดดูที่ PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data program ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 กรณี ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ เวิร์กช็อป ความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และจัดหางานอย่างเข้มงวดมากกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ

เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว