大数据中心五大要素

要素一：统一数据管理平台

统一数据管理平台是大数据分析系统的基础。数据管理平台存储和查询企业数据。这似乎是一个已知的、已解决的问题，不会使公司的产品脱颖而出，但事实是它仍然是一个问题。

要素2：支持多种数据类型

大数据分析平台受益于大数据可扩展性属性数据平台，以及安全分析和SIEM工具的分析功能。收集安全事件数据会有不同的细节。例如，网络数据包通常是较低级别的细粒度数据，而服务器管理员密码更改日志是粗粒度数据。

第3项：可扩展的数据挖掘

服务器、终端、网络和其他基础设施的状态持续变化改变。许多状态变化记录都是有用的信息，应该转移到大数据安全分析平台。假设有足够的网络带宽，最大的风险是安全分析平台的数据挖掘组件无法支持连续的安全数据流。

要素4：安全分析工具

Hadoop、Spark等大数据平台是通用工具。它们可以帮助开发安全工具，但它们本身并不是安全分析工具。安全攻击可以扩展以匹配组织基础设施生成的数据量。因此，Hadoop和Spark等工具就满足这个标准。

要素5：合规报告

合规报告不再是可选要求。用于合规性报告目的的许多数据元素都与安全最佳实践相关。即使对于不需要合规报告的公司，这些报告仍然可以用于内部监控。需要合规性报告的组织需要检查其大数据报告平台是否包含合规性报告功能，以确保满足组织的需求。

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