По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Весь шум сосредоточен вокруг больших данных. И молодые, и опытные компании вовсю изучают новый подход к решению проблем с помощью «больших данных».
Но что такое эти большие данные? И как можно воспользоваться растущим спросом на знания и технологии, касающиеся больших данных?
Данные – это информация. Большие данные – это много информации. Ключевыми различиями между просто данными и большими данными заключается в объеме, скорости и многообразии. Как правило, большие данные – это более подробная информация с большим количеством отдельных компонентов, которые собираются за более короткий период времени. Источники больших данных часто являются новыми, но могут охватывать и более старые потоки данных.
В наше время мы создаем больше данных, чем когда-либо прежде. Эти данные содержат ценную информацию, которую мы можем использовать для улучшения различных систем и процессов. Специалисты по обработке данных, аналитики и инженеры собирают и анализируют данные для того, чтобы сделать обоснованные и полезные выводы.
Далее мы более подробно рассмотрим большие данные, а также технологии, которые лежат в их основе, проблемы их использования и многое другое.
Примеры больших данных
Как мы уже говорили ранее, большие данные содержат ценную информацию. Результаты анализа этих данных помогают компаниям лучше обслуживать своих клиентов и зарабатывать больше денег.
Именно из-за этого большие данные часто используют в маркетинге. Многие из наших действий в Интернете отслеживаются, от нашей активности в социальных сетях до наших покупательских привычек. Маркетологи используют эти данные для таргетированной рекламы, продвижения товаров и услуг, соответствующих вашим интересам.
Большие данные также используются в сфере здравоохранения. Вспомните хотя бы все эти устройства, которые мы сегодня используем, от Apple Watch до Fitbits. Эти устройства способны отслеживать частоту сердечных сокращений, дыхание, режим сна и многое другое – и даже предупреждать вас о любых изменениях, которые вас интересуют. Кроме того, врачи могут использовать данные с этих устройств для создания более полных профилей здоровья и для предоставления лучшего лечения для своих пациентов.
Примеры больших данных можно найти в транспортной и автомобильной отраслях. Беспилотные автомобили и грузовики используют данные о погоде и дорожных условиях, информацию о транспортных средствах и пешеходах и многое другое для повышения безопасности и эффективности.
Как вы можете видеть, большие данные обладают огромным потенциалом, способным улучшить наше общество. Но прежде чем использовать большие данные, их необходимо обработать.
Обработка больших данных
Так как большие данные очень обширны и детальны, их необходимо обработать, прежде чем анализировать для получения информации. Процесс обработки включает в себя сбор и сравнение данных их нескольких источников, их очистку от ошибок или дубликатов и многое другое.
После того, как большие данные будут обработаны, специалисты по обработке данных просматривают их в поисках любых значимых закономерностей. Очень часто этот процесс основан на машинном обучении. Затем используются методы визуализации данных, чтобы упростить понимание результатов анализа. Также немаловажную роль в анализе данных играет статистика, так как помогает понять взаимосвязь между данными и вероятными результатами.
Языки программирования больших данных
За инструментами, которые специалисты по обработке данных используют для сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных, стоит несколько языков программирования. Каждый из языков имеет свои собственные преимущества. Вот некоторые из наиболее популярных языков программирования, используемых для больших данных:
Python
Python - простой язык для изучения и один из самых популярных языков, используемых в науке о данных. Поэтому существует множество библиотек Python, которые предназначены для обработки, анализа и визуализации данных. Эти библиотеки существенно упрощают работу с большими данными.
Python также можно использовать для статистического анализа, и он широко используется в машинном обучении – это два важнейших компонента науки о данных.
Java
Java является не менее полезным языком для больших данных. Некоторые из популярных инструментов для работы с большими данными написаны именно на Java. Они являются свободными, гибкими и бесплатными, что делает Java очень привлекательным для всех, кто работает с большими данными.
JavaScript
JavaScript – это один из основных языков программирования для веб-разработки. Он позволяет делать веб-сайты интерактивными и динамичными, а не статичными.
Преимущества JavaScript делают его полезным для представления и визуализации данных в Интернете. JavaScript часто используется для обмена большими данными и упрощения их понимания.
C/C++
С и С++ - невероятно полезные языки программирования. И хотя С был изобретен в начале 1970-х, а С++ - в середине 1980-х, программисты со знанием С и С++ по-прежнему пользуются большим спросом. И на это есть веская причина.
Когда речь идет о скорости, то С++ часто оказывается лучшим вариантом. Одно из ключевых преимуществ языков программирования С – это быстрая обработка больших объемов данных. Когда необходимо получать информацию быстро в некоторых случаях, то С++ может оказать лучшим выбором.
R
Неотъемлемой частью получения достоверных и полезных выводов является статистический анализ больших данных. R отлично справляется со статистическим анализом и визуализацией. R является предпочтительным вариантом для анализа данных, когда необходимо применить сложную статистику.
SQL
SQL используется для доступа к информации, которая хранится в базах данных. Язык был разработан для оперирования с большими базами данных со связями между различными переменными из разных наборов данных. Часто SQL используется для простого доступа к большим объемам хранимых данных.
Проблемы, связанные с большими данными
С большими данными приходят большие проблемы. Входящие данные, которые необходимо проанализировать, могут оказаться структурированными, неструктурированными или чем-то средним между тем и тем.
Структурированные данные четко определены, например, день рождения или количество проданных товаров в день. И их намного проще обрабатывать и интерпретировать.
Неструктурированные данные сложно понять, и они нуждаются в дополнительной интерпретации, чтобы стать полезными. Хорошим примером неструктурированных данных обычно является текст электронного письма или твита.
Одна из проблем больших данных заключается лишь в том, что просто необходимо осмыслить огромный объем доступной информации. Именно алгоритмы для понимания ключевого смысла текста являются основной частью извлечения информации из больших данных.
Также серьезными проблемами является конфиденциальность и безопасность. Часто кажется, что мы слышим о краже личной информации от тысяч людей еженедельно. Большие данные требуют новых инструментов и методов для обеспечения безопасности информации. Потеря контроля над информацией может нанести ущерб репутации компании, а также может привести к различным юридическим и финансовым последствиям.
Огромной проблемой также можно считать хранение и обработку данных. При наличии больших объемов данных, которые быстро меняются, требуется быстрый доступ и интерпретация. Часто для этой цели используют облачное хранилище, но оно может создавать дополнительные проблемы со скоростью, стоимостью и доступностью.
Узнайте больше о больших данных
Возможностей в области больших данных очень много, и спрос на специалистов по обработке данных, вероятно, будет только расти, так как онлайн-мир продолжает производить все больше информации.
Если вас заинтересовала работа с большими данными, то первый шаг – это научиться работать с некоторыми языками программирования из списка выше.
Технология Blockchain представляет собой цепочку блоков, используемую для отправки информации о транзакциях и их хранении. Информация, хранящаяся в ней, может фактически принимать любую форму и отображать информацию о времени, дате или конкретной транзакции. Каждый блок содержит информацию о конкретном количестве транзакций. Когда он заполнен, создается еще один. Блоки можно отличить друг от друга с помощью уникальных хеш-кодов. Наиболее важной особенностью, которую имеет блокчейн, является тот факт, что он основан на одноранговой сети. Это означает, что ни один сервер или компьютер не проверяет транзакцию. Благодаря сложным криптографическим операциям технология полностью безопасна.
Как работает блокчейн?
Цепочка состоит из множества блоков. Создание другого блока возможно только после того, как транзакция была выполнена, и она будет завершена. Блокчейн использует одноранговую сеть. Это означает, что данные не хранятся в одном месте, что значительно усложняет хакерские атаки. Пользователь является единственным владельцем данных, убедившись, что они надежно защищены. После проверки транзакции она становится общедоступной, имеет хеш-код и присоединяется к ранее созданным блокам, образующим цепочку.
Цифровые подписи в блокчейне
Цифровые подписи делают то, что подразумевает название. Каждая транзакция должна быть проверена, поэтому получение подписи обязательно. Они обеспечивают безопасность и целостность данных, сохраненных в блоке. Это стандартная часть протокола цепочки блоков и защиты транзакций и их блоков. Преимущество цифровых подписей заключается в том, что они защищают не только саму транзакцию, но и личность того, кто ее выполняет.
Это для предотвращения хакерских атак. Подпись невозможно подделать, она является результатом очень сложной математической записи.
Блокчейн и безопасность
Безопасность блокчейна состоит из многих факторов, включая ранее упомянутую цифровую подпись и существование сетей P2P. Но не только они актуальны. Одним из ключевых элементов, отвечающих за безопасность, является консенсус сети. Консенсус означает, что все узлы в сети синхронизированы друг с другом. Узлы согласовываются с состоянием блокчейна, которое является своего рода самоконтролем. Они также позволяют обновлять цепочку блоков. Каждая криптовалюта должна иметь защиту от внешних атак. В свою очередь, немодифицируемость - это невозможность изменить транзакции, которые уже были подтверждены и выполнены.
Блокчейн построен таким образом, что не дает хакерам его атаковать. Редактирование блока влечет за собой изменение хеш-кода. Это определяется математической функцией. Если в нем изменятся какие-либо элементы, код также будет изменен. За ним больше блоков, что требует огромных вычислительных мощностей и это просто невозможно.
Блокчейн в бизнесе - приложение
Технология используется не только в криптовалютах. Многие бизнес-сектора используют эту технологию для улучшения своей деятельности. Повышается не только безопасность, но и упрощается процесс, что снижает затраты.
Блокчейн в цепочке поставок - использование этой технологии позволяет решить проблемы путем создания истории продукта. Поставщики и получатели могут получить представление о процессе производства товаров. Это также может обеспечить проверку источника товара, что важно для медицинской промышленности. Блокчейн также гарантирует, что лекарственные препараты хранятся в соответствующих условиях.
Блокчейн в банковском деле - позволяет пользоваться услугами банка независимо от дня и времени. Банки работают только пять дней в неделю, но каждый хочет пользоваться банковскими услугами в выходные дни. Блокчейн также помогает здесь проверить подлинность документов, и ускорить обмен средств.
Блокчейн в здравоохранении - позволяет хранить записи пациентов. Это также позволяет быстрее идентифицировать и повышает безопасность и конфиденциальность документации.
Блокчейн в криптовалютах - данная технология основой существования криптовалюты. Важно отметить, что сборы за транзакции не требуются из-за отсутствия центрального органа.
Блокчейн в системах голосования - подсчет голосов с их полной историей, которая предотвращает их фальсификацию.
Блокчейн в энергетике - учет транспорта энергии и внедрение счетчиков энергии в блокчейн.
Блокчейн в азартных играх - обеспечивает анонимность данных победителя, переводы выигрышей и создание собственных валют в компьютерных играх.
Блокчейн в государственных услугах - регистры персональных данных, налоги и регистры земли и ипотеки.
Это лишь некоторые из множества отраслей, в которых используется блокчейн. Технология оптимизирует многие процессы, которые кажутся естественными, и это ее заслуга.
Блокчейн - плюсы и минусы
Как и любая система и технология, блокчейн также имеет свои плюсы и минусы.
К преимуществам технологии блокчейн следует отнести:
децентрализация - хранение информации не основано на одном месте. Благодаря этому данные не так легко изменить или манипулировать ими;
снижение затрат - нет необходимости привлекать третьих лиц, необходимых для проверки определенных данных. Это снижает стоимость кампании, необходимой для выполнения ее процесса с точностью и безопасностью;
точность - блокчейн лишен человеческих ошибок;
безопасность - наличие технологии P2P, цифровых подписей и вышеупомянутых модификаций, и консенсуса делает процесс безопасным. За это отвечает наличие хеш-кода, который уникален для каждого отдельного блока, и его изменение, по возможности, практически невозможно.
Из недостатков блокчейна можно указать:
возможны хакерские атаки - как и в любой области, где есть технологии на базе компьютеров, есть вероятность атаки. Хоть это практически невозможно, но нельзя полностью исключить это;
генерация затрат - улучшения, которые приносит блокчейн, огромны, но для их достижения необходимо много вычислительной мощности и, следовательно, необходимость инвестировать в дорогостоящее оборудование;
ограниченное количество транзакций - как в случае с биткоинами, где подтверждение работы занимает около десяти минут, чтобы добавить новый блок в цепочку. То же самое относится к различным отраслям, где используется блокчейн.
Пайплайн CI/CD – это основа разработки программного обеспечения и один из основных компонентов конвейера DevOps. Процесс непрерывной интеграции/доставки (или развертывания) определяет ряд шагов, которые специалисты по программному обеспечению должны выполнить для создания новых программ.
Несмотря на то, что CI/CD повышает эффективность производства, этот процесс пренебрегает безопасностью. Базы данных, проприетарный код, учетные данные, ключи, учетные цифровые идентификационные данные и пароли, используемые в производственных и тестовых средах, также являются угрозой для безопасности.
Данная статья рассказывает о безопасности CI/CD, проблемах и рекомендациях по обеспечению безопасности производственного конвейера программного обеспечения.
Что такое безопасность CI/CD?
Безопасность CI/CD – это определенные шаги по защите конвейера автоматизированного производства программного обеспечения. И хотя общая безопасность производства программного обеспечения важна, линия доставки обновлений и устранений ошибок в программном обеспечении также должна быть надежной.
Пайплайн (или конвейер) CI/CD – это поток автоматической интеграции и доставки (или развертывания) приложений. Метод реализует обновления и исправления ошибок в соответствии с потребностями клиентов. Как итог, основное внимание уделяется полной автоматизации доставки программного обеспечения для непрерывного производства.
Однако в конвейере CI/CD упускается из виду его безопасность. Путем использования автоматизации тестирования и постоянного мониторинга администраторы безопасности должны проводить оценку уязвимостей на различных этапах разработки программного обеспечения.
Общие проблемы безопасности в конвейере CI/CD
Существует множество проблем безопасности, которые следует учитывать при защите конвейера CI/CD:
Серьезной проблемой является соблюдение требований к данным в непроизводственной среде. Чем больше людей работает над одним проектом, тем больше появляется возможных точек нарушения безопасности.
Необходимо выработать четко определенные правила контроля доступа и политики паролей для всех пользователей. В случае компрометации должен существовать заранее подготовленный план реагирования на различные инциденты.
Автоматизация и оркестровка занимают немалую часть программного обеспечения и для них требуются множество единичных фрагментов программного кода.
Быстро меняющаяся среда с постоянными обновлениями оставляет большой простор для различного рода инцидентов и непреднамеренных компрометаций. Лучшей политикой безопасности здесь будет встраивание безопасности непосредственно в конвейер.
Рекомендации по обеспечению безопасности конвейера CI/CD
Наилучшие методы обеспечения безопасности CI/CD зависят от инфраструктуры DevOps. Ниже приведены десять основных руководств по защите конвейера при работе в среде CI/CD.
1. Моделирование угроз безопасности
Проведите исследование в области потенциальных угроз безопасности. Определите точки, где необходимо обеспечить дополнительные уровни безопасности, попробуйте смоделировать эти угрозы и разработайте упражнения для повышения уровня информированности о потенциальных проблемах безопасности.
Большинство угроз безопасности находятся в точках стыковки. Все, что подключается к конвейеру, должно регулярно исправляться и обновляться. Блокируйте любые устройства, не соответствующие требованиям безопасности.
2. Проверка безопасности до фиксации
Проводите проверки безопасности до фиксации кода в системе контроля версий. Большинство IDE предоставляют подключаемые модули безопасности и предупреждают об уязвимостях кода по мере его ввода.
Проводите независимую оценку работ неопытных разработчиков перед отправкой кода в Git. Используйте небольшие фрагменты программного кода и список контрольных вопросов, чтобы убедиться в том, что код соответствует всем протоколам и стандартам безопасности. Помимо этого, избегайте копирования и публикации ключей API, токенов и других конфиденциальных данных.
3. Проверяйте зафиксированный код
После фиксации кода проверьте его еще раз, чтобы убедиться в том, что все в порядке. Используйте инструменты статистического анализа кода, чтобы получить отчет об ошибках. Инструменты анализа не требуют, чтобы приложение было запущено, а многие их них вместе с отчетом предоставляют полезные советы.
Отправьте отчеты о сканировании кода в службу безопасности, чтобы узнать, требуется ли какая-либо доработка. Используйте системы отслеживания ошибок и регистрируйте результаты, чтобы вы могли убедиться, что все ошибки исправлены. Кроме того, проанализируйте историю Git на предмет подозрительных действий.
4. Защитите свой Git
Git – это приоритетная цель для хакеров. Убедитесь в том, что разработчики осведомлены о том, как использовать Git, и постоянно информируются о действиях компании.
Используйте файл .gitignore, чтобы исключить случайную фиксацию стандартных и сгенерированных кэшированных файлов. Имейте локально сохраненную и защищенную резервную копию
5. Проверяйте наличие уязвимостей в библиотеках с открытым исходным кодом
Библиотеки с открытым исходным кодом – это важный компонент при создании приложений. Однако программное обеспечение сторонних разработчиков может быть подвержено изменениям кода, что может косвенно повлиять на безопасность вашего приложения.
Обязательно анализируйте и сканируйте пакеты с открытым исходным кодом на наличие известных проблем безопасности. Используйте инструменты анализа композиции программного обеспечения для анализа стороннего программного обеспечения, компонентов или файлов.
И в конце пометьте все выявленные проблемы, чтобы сохранить качество кода на максимальном уровне.
6. Автоматизируйте обеспечение безопасности с помощью IaC
Инфраструктура, представленная как код (IaC) обеспечивает согласованные условия разработки и тестирования. В отличие от ручной настройки среды инструменты IaC, такие как Ansible, Terraform или Puppet, помогают автоматически обеспечивать безопасность инфраструктуры.
Дополнительное преимущество заключается в том, что IaC безупречно работает в цепочке инструментов DevOps. Постоянное тестирование конфигураций многократного применения и обеспечение исполнения установленных процедур гарантируют отличные производственные результаты и высокое качество программного обеспечения.
7. Мониторинг приложения после развертывания
После развертывания приложения постоянно сканируйте его и контролируйте с целью предотвратить любые угрозы. Мониторинг помогает отслеживать и устранять подозрительную активность на основе предоставляемых данных.
Используйте такие инструменты, как Grafana или Kibana, для создания интерактивных визуальных информационных панелей, чтобы получать уведомления о любых подозрительных действиях.
8. Распределите задачи и создайте ролевую модель доступа
Наделение пользователей правами доступа может замедлить и даже помешать процессу тестирования. Тем не менее, установление и применение ролевой модели доступа для выполнения только основных задач имеет решающее значение с точки зрения безопасности.
Когда дело доходит до Git, определите роли доступа для каждого репозитория и установите двухфакторную аутентификацию для каждого зафиксированного участка кода. Попробуйте применить систему разделения задач, чтобы обеспечить безопасность конвейера, сохраняя при этом непрерывную доставку.
9. Храните персональные данные в безопасности
Защитите все персональные данные, которые обеспечивают доступ к программному обеспечению и службам, такие как токены API, пароли, ключи SSH, ключи шифрования и т.д. Ненадежная защита персональных данных может дать возможность хакерам «нанести удар», что может привести к утечке данных и краже интеллектуальной собственности.
Поэтому используйте платформу управления ключами защиты для безопасного и автоматизированного доступа к ключам. Программное обеспечение обеспечивает использование учетных цифровых идентификационных данных только при явном запросе. Для управления несколькими сложными паролями используйте соответствующее программное обеспечение для управления паролями.
10. Наводите порядок
В среде CI/CD все процессы и задачи протекают быстро и без надлежащей очистки. Обязательно закрывайте все временные ресурсы, такие как виртуальные машины, контейнеры или процессы. Помимо этого, обеспечьте надлежащую безопасность в целом и удалите лишние утилиты и инструменты.
Заключение
Безопасность конвейера CI/CD – это процесс, который меняется от системы к системе. В данной статье была представлена процедура обеспечения безопасности конвейера CI/CD.