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云环境下大数据存储的思考与建议

作者:佚名  来源:转载
导语:云环境下大数据存储属于云计算和大数据的基础支撑设施,发展空间巨大。云环境下的大数据存储作为基础设施需求迫切。随着云存储概念的不断普及与推广和技术的不断突破,国内外越来越多的研究单位和研究人员投入到云存储的研究与开发工作。
 
        但是,大数据安全存储系统目前还几乎没有成熟产品,存储效率低和安全性差是现阶段云环境下大数据存储的主要问题。在涉密信息系统内,存储系统由于保存了大量涉密信息,是保密的重要环节,如果存储系统不能保证安全性,会严重影响云环境的安全保密性。

       1、存储效率低,很难满足大数据的要求
  目前,存储服务器对数据多采用集中式存储。若对大数据进行集中式存储,需要集中存储系统的硬件支持,包括足够大的存储空间、高可扩展性的存储方案及非常高的I/O性能,而这些正是大数据存储发展的瓶颈。

  2、存储安全性差,不能满足军工保密单位的需要
  目前提供私有云产品的厂商只是提供了一个云计算的平台,采用的存储系统也是市场上主流的存储产品,并没有对存储上的数据进行合理的保护。特别是军工企业在生产、办公要符合国家保密局武器生产科研的保密资质、分级保护、等级保护需求,对存储系统的安全性有较高的要求。云平台能否在这些单位广泛应用,取决于云解决方案能否提供一个安全可靠并符合保密要求的环境,使建设在云平台之上的各种应用系统安全运行。
 
       关于云环境下大数据存储的建议
  1、制定存储性能及安全性标准,实现云环境下大数据存储的规范管理
  目前,市场上的存储产品没有统一的安全标准,存在着严重的安全问题。各大厂商的发展战略大多以支持大容量、高速率为目标,以适应云环境,但忽略了数据本身的安全性。而传统的信息安全厂商对于存储领域关注度不够,造成目前市场上成熟的大数据存储安全产品处于空白状态。用户管理与身份验证强度较弱,且缺少数据隔离、数据流向控制甚至行为审计等功能,无法适应高安全信息系统对数据安全的趋势要求。

  2、探索安全存储的新方式,使大数据的存储由集中式向分布式转变
  分布式存储是将数据分散存储在多个独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据,存储服务器成为存储性能的瓶颈。分布式存储采用可扩展的存储结构,利用多台服务器分担存储负荷,不但提高了系统的存取效率,同时易于扩展。

  采取分布式存储的方法,将数据分散存储在多个独立的设备上,一方面完善了数据库的性能,提高了数据的读取效率,这对大数据来说十分重要;另一方面增加了大数据的安全性和可靠性,当有存储设备故障发生时,只会影响局部数据的存取,而不会使整个数据库瘫痪;同时分布式存储也使大数据具有很强的横向扩展能力,可以任意添加服务器节点,并且可以继续提供数据服务。

【正-文-结-束】

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