Phương pháp nghiên cứu
Phân tích tài liệu và số liệu thu thập được về các vấn đề liên quan đến Dữ liệu lớn và ứng dụng giúp có cái nhìn tổng quan và đầy đủ về lĩnh vực này Đánh giá các tiến bộ của công nghệ trong xử lý Dữ liệu lớn là yếu tố quan trọng để hiểu rõ xu hướng phát triển và các giải pháp tối ưu Việc nắm bắt các số liệu thực tế hỗ trợ các nhà quản lý và nhà phát triển đưa ra quyết định chính xác, phù hợp với xu hướng công nghệ số hiện nay.
- Khảo sát số liệu và thông số của các tổ chức chuẩn hóa
Chúng tôi tập trung xây dựng các mô hình và ứng dụng phân tích dữ liệu trên nền tảng điện toán đám mây, nhằm tối ưu hóa khả năng xử lý và khai thác thông tin Các nghiên cứu này giúp nâng cao hiệu quả dữ liệu lớn và thúc đẩy sự phát triển của các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong môi trường đám mây Ngoài ra, các luận văn thạc sĩ liên quan cung cấp kiến thức chuyên sâu, hỗ trợ nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu trên nền tảng điện toán đám mây Để tải các luận văn mới nhất, vui lòng liên hệ qua email: luanvanfull@gmail.com.
TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY VÀ DỮ LIỆU LỚN 6
Điện toán đám mây
Điện toán đám mây đang mở ra cuộc cách mạng trong việc cung cấp thông tin và dịch vụ của các tổ chức Đây là giải pháp toàn diện cung cấp công nghệ thông tin như một dịch vụ dựa trên mạng web toàn cầu Các nguồn điện toán khổng lồ như phần mềm, dịch vụ và ứng dụng được lưu trữ trên các máy chủ ảo trong đám mây thay vì trong máy tính cá nhân hay văn phòng, giúp người dùng dễ dàng kết nối và truy cập mọi lúc mọi nơi khi cần thiết.
Các dịch vụ điện toán đám mây trên Internet giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí đầu tư vào phần cứng và phần mềm, chỉ tập trung vào hoạt động kinh doanh chính nhờ vào nhà cung cấp hạ tầng công nghệ thông tin Các hãng công nghệ như Google đặc biệt ủng hộ điện toán máy chủ ảo, vì hoạt động kinh doanh của họ dựa trên phân phối các máy chủ ảo (virtual server) Hệ thống đám mây cung cấp các dịch vụ phổ biến như email, album ảnh và bản đồ số, chia sẻ tài nguyên như dòng điện qua mạng lưới điện Các máy tính trong đám mây được cấu hình để làm việc cùng nhau, cho phép các ứng dụng sử dụng sức mạnh điện toán tập hợp như thể chúng chạy trên một hệ thống duy nhất, mang lại hiệu quả tối ưu và linh hoạt cho người dùng.
Điện toán đám mây mang lại tính linh hoạt trong phân phối tài nguyên theo yêu cầu, giúp tối ưu hóa việc sử dụng các tài nguyên của hệ thống mà không cần chỉ định phần cứng cố định cho từng nhiệm vụ Trước khi có điện toán đám mây, các trang thông tin toàn cầu và ứng dụng dựa trên máy chủ đều phải triển khai trên các hệ thống cụ thể, gây hạn chế về tính mở rộng và linh hoạt Nhờ vào điện toán đám mây, các tổ chức có thể dễ dàng mở rộng quy mô và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống một cách linh hoạt và hiệu quả hơn.
Với sự ra đời của điện toán đám mây, các tài nguyên như máy tính ảo được gộp lại, tạo ra một môi trường linh hoạt và tối ưu hóa hiệu quả sử dụng hạ tầng Cấu hình hợp nhất trong điện toán đám mây cho phép các ứng dụng hoạt động độc lập mà không phụ thuộc vào cấu hình phần cứng cụ thể, giúp tăng tính linh hoạt và dễ dàng mở rộng Điện toán đám mây có những đặc tính nổi bật như khả năng mở rộng linh hoạt, tối ưu hóa chi phí, tính linh hoạt cao trong quản lý tài nguyên và khả năng truy cập từ xa mọi lúc mọi nơi.
Sử dụng các tài nguyên tính toán động giúp doanh nghiệp nhận được nguồn lực phù hợp ngay lập tức theo nhu cầu Thay vì phải tự tính toán và đầu tư vào mở rộng hạ tầng, doanh nghiệp chỉ cần yêu cầu đám mây "cần thêm CPU 3.0 GHz và 128GB RAM", và đám mây sẽ tự tìm kiếm và cung cấp tài nguyên rỗng phù hợp Điều này giúp tối ưu hóa chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong quản lý nguồn lực công nghệ thông tin.
Giảm chi phí là lợi ích quan trọng giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mua bán, cài đặt và bảo trì tài nguyên Thay vì phải cử chuyên gia mua máy chủ, cài đặt và bảo trì, doanh nghiệp chỉ cần xác định chính xác nhu cầu tài nguyên và yêu cầu dịch vụ, giúp tối ưu hóa nguồn lực và giảm thiểu chi phí vận hành.
Giảm độ phức tạp trong cơ cấu của doanh nghiệp bằng cách ủy thác các dịch vụ IT cho bên ngoài giúp doanh nghiệp tập trung vào hoạt động chính là sản xuất hàng hóa Việc thuê ngoài các dịch vụ vận hành, bảo trì máy chủ giảm thiểu chi phí và tránh tình trạng doanh nghiệp phải thuê các chuyên gia IT riêng lẽ Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn lực, giảm thiểu sự phức tạp trong cơ cấu tổ chức và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Sử dụng dịch vụ đám mây giúp tăng khả năng tối ưu hóa nguồn tài nguyên tính toán của doanh nghiệp, bởi vì họ không còn phải lo lắng về tuổi thọ hay khấu hao của các thiết bị như máy chủ Điều này đảm bảo doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí đầu tư ban đầu mà còn giảm thiểu rủi ro lỗi thời về công nghệ, đồng thời tối đa hoá lợi nhuận từ các khoản đầu tư tài nguyên công nghệ thông tin.
Kiến trúc và đặc điểm của dịch vụ điện toán đám mây
Kiến trúc đám mây bao gồm năm thành phần riêng biệt phối hợp với nhau để cung cấp các dịch vụ theo yêu cầu
Hình 1 1 Kiến trúc điện toán đám mây
Hình 1.1 được lấy từ Kiến trúc tham chiếu điện toán đám mây của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ (NIST) [4] Kiến trúc điện toán đám mây gồm năm thành phần chinh: nhà cung cấp đám mây (Cloud Provider), người tiêu dùng đám mây (cloud consumer), nhà vận chuyển đám mây (cloud carrier), nhà môi giới đám mây (Cloud Broker) và kiểm toán viên đám mây (cloud auditor) a) Nhà cung cấp đám mây luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Nhà cung cấp đám mây là các tổ chức cung cấp dịch vụ điện toán đám mây, chịu trách nhiệm kiểm soát cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và xử lý các sự cố kỹ thuật theo kế hoạch hoặc không kế hoạch Họ cũng đảm bảo thực hiện các thỏa thuận cấp độ dịch vụ đã được cam kết, giúp khách hàng yên tâm về chất lượng và độ tin cậy của dịch vụ đám mây Người tiêu dùng đám mây là những tổ chức hoặc cá nhân sử dụng dịch vụ đám mây để phục vụ hoạt động kinh doanh, dữ liệu và ứng dụng của mình.
Người tiêu dùng đám mây là cá nhân hoặc tổ chức sử dụng dịch vụ đám mây và có thỏa thuận hợp tác với nhà cung cấp hoặc nhà môi giới đám mây Nhà vận chuyển đám mây đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải dữ liệu giữa các dịch vụ đám mây, đảm bảo khả năng kết nối liên tục và an toàn cho người dùng Việc hiểu rõ vai trò của nhà vận chuyển đám mây giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động trong môi trường đám mây, nâng cao trải nghiệm người dùng và đảm bảo bảo mật dữ liệu.
Các nhà mạng đám mây là các công ty mạng và viễn thông đảm bảo dịch vụ từ nhà cung cấp đám mây luôn sẵn sàng cho người dùng Nhà vận chuyển dịch vụ đám mây phối hợp chặt chẽ với các nhà cung cấp đám mây nhằm đáp ứng các thỏa thuận về chất lượng và độ tin cậy Ngoài ra, môi giới đám mây đóng vai trò trung gian giúp tối ưu hóa việc kết nối và quản lý dịch vụ đám mây cho khách hàng.
Các nhà môi giới đám mây là các công ty bên thứ ba hợp tác chặt chẽ với nhà cung cấp đám mây và người tiêu dùng trên đám mây, thường hoạt động như các công ty tư vấn để dễ dàng đưa ra và bán các giải pháp đám mây đa dạng cho khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng Trong quá trình này, kiểm toán viên đám mây đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá, giám sát và đảm bảo an toàn, tuân thủ các quy định liên quan đến vận hành và bảo mật dữ liệu trên nền tảng đám mây.
Kiểm toán viên đám mây là các bên thứ ba độc lập chuyên đánh giá dịch vụ đám mây do các nhà cung cấp đám mây cung cấp, nhằm đảm bảo tính minh bạch và tuân thủ tiêu chuẩn Họ thực hiện kiểm tra trên nhiều lĩnh vực quan trọng như bảo mật, quyền riêng tư, hiệu suất, cấp phép, và hoạt động để phát hiện các lỗ hổng bảo mật và nâng cao an toàn dữ liệu Việc kiểm toán đám mây giúp các doanh nghiệp đảm bảo hệ thống của mình đáp ứng các yêu cầu về bảo mật, giảm thiểu rủi ro và tuân thủ các quy định pháp luật hiện hành.
1.2.2 Đặc điểm của dịch vụ điện toán đám mây
Điện toán đám mây cho phép khách hàng tự phục vụ theo nhu cầu bằng cách thiết lập các yêu cầu nguồn lực như thời gian sử dụng máy chủ và dung lượng lưu trữ để đáp ứng các yêu cầu của hệ thống Hệ thống cung cấp khả năng truy cập diện rộng qua môi trường mạng toàn cầu (Internet), giúp khách hàng chỉ cần kết nối internet để sử dụng dịch vụ mà không cần cấu hình thiết bị phức tạp Ngoài ra, điện toán đám mây còn cho phép sử dụng chung tài nguyên và hoạt động độc lập với vị trí địa lý của người dùng, mang lại sự linh hoạt và tiện lợi trong quản lý và sử dụng dịch vụ.
Mô hình “multi-tenant” cho phép tài nguyên của nhà cung cấp dịch vụ được chia sẻ và dùng chung cho nhiều người dùng Các tài nguyên phần cứng và ảo hoá sẽ được cấp phát động dựa trên nhu cầu thực tế của người dùng, giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng Khi nhu cầu của người dùng giảm hoặc tăng, hệ thống tự điều chỉnh phân bổ tài nguyên phù hợp để đảm bảo hiệu quả hoạt động và tiết kiệm chi phí.
Người dùng không cần phải quan tâm đến việc điều khiển hoặc xác định chính xác vị trí của các tài nguyên được cung cấp, như lưu trữ, xử lý, bộ nhớ, băng thông mạng và máy ảo Hệ thống có khả năng co giãn nhanh chóng, giúp đảm bảo tỷ lệ phục vụ tối ưu và linh hoạt trong việc mở rộng hay thu hẹp tài nguyên theo nhu cầu thực tế Những ưu điểm này giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của dịch vụ, giảm thiểu tối đa thời gian và công sức quản lý tài nguyên cho người dùng.
Khả năng tự động mở rộng và thu nhỏ hệ thống giúp phù hợp nhanh chóng với nhu cầu người dùng Khi nhu cầu tăng cao, hệ thống tự động mở rộng bằng cách thêm tài nguyên mới để duy trì hiệu suất Ngược lại, khi mức độ sử dụng giảm, hệ thống sẽ tự động giảm bớt tài nguyên nhằm tối ưu hóa chi phí và hiệu quả hoạt động.
Khả năng co giãn giúp nhà cung cấp sử dụng tài nguyên hiệu quả và tận dụng triệt để các nguồn lực dư thừa để phục vụ nhiều khách hàng hơn Đối với người dùng dịch vụ, khả năng này giúp giảm chi phí bằng cách chỉ trả phí cho những tài nguyên thực sự sử dụng Chính vì vậy, phương pháp chi trả theo thực dùng là ưu điểm nổi bật của mô hình này, mang lại lợi ích tối đa cho cả nhà cung cấp và khách hàng.
Nhiều dịch vụ điện toán đám mây áp dụng mô hình dựa trên nhu cầu, tương tự như cách sử dụng các tiện ích truyền thống như điện, giúp người dùng linh hoạt trong việc tiêu thụ tài nguyên Một số dịch vụ khác lại hướng tới mô hình thanh toán trước, cung cấp khả năng tối ưu hóa chi phí cho doanh nghiệp Điện toán đám mây cho phép giới hạn dung lượng lưu trữ, băng thông, tài nguyên máy tính và số lượng người dùng hoạt động mỗi tháng, mang lại khả năng quản lý và mở rộng linh hoạt phù hợp với nhu cầu thực tế.
Điện toán đám mây cung cấp tính năng đáng tin cậy nhờ vào hệ thống mạng có khả năng dự phòng cao, đảm bảo liên tục trong kinh doanh và khả năng phục hồi sau sự cố Tuy nhiên, dịch vụ điện toán đám mây cũng có thể gặp phải những hạn chế, đòi hỏi quản trị viên kinh doanh và công nghệ thông tin phải liên tục tối ưu để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo hoạt động ổn định.
Hiệu suất hoạt động là yếu tố quan trọng trong các hệ thống dịch vụ, được đánh giá thông qua khả năng hoạt động ổn định và hiệu quả Các kiến trúc hệ thống nhất quán và kết nối lỏng lẽo đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa hiệu suất, đặc biệt trong các trang dịch vụ như hệ thống giao tiếp, giúp đảm bảo truyền tải dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy.
Khả năng chịu đựng của hệ thống được nâng cao nhờ vào việc tối ưu hóa tài nguyên và cải thiện các hệ thống hoạt động hiệu quả hơn Tuy nhiên, các máy tính và cơ sở hạ tầng tích hợp vẫn là những yếu tố tiêu thụ năng lượng chính, ảnh hưởng đến khả năng bền vững của công nghệ.
Mô hình và hoạt động điện toán đám mây
Theo định nghĩa chính thức của Viện tiêu chuẩn và công nghệ quốc gia NIST, các mô hình kiến trúc dịch vụ của điện toán đám mây gồm có ba loại chính: Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS), Nền tảng như một dịch vụ (PaaS), và Phần mềm như một dịch vụ (SaaS) Các mô hình này cung cấp các mức độ linh hoạt và quản lý khác nhau để đáp ứng nhu cầu của người dùng và doanh nghiệp trong việc triển khai và vận hành hệ thống công nghệ thông tin IaaS cho phép người dùng thuê hạ tầng phần cứng và mạng, PaaS cung cấp nền tảng phát triển ứng dụng, trong khi SaaS cung cấp các phần mềm hoàn chỉnh qua internet.
Hình 1 2 Mô hình 3 lớp dịch vụ điện toán đám mây
1.3.1 Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS)
Cơ sở hạ tầng như một dịch vụ (IaaS) là tầng dịch vụ thấp nhất trong mô hình điện toán đám mây, tạo nền tảng để xây dựng các mô hình dịch vụ lớp cao hơn IaaS cung cấp các tài nguyên máy tính ảo như máy chủ ảo, hệ thống mạng, lưu trữ và nhiều chức năng khác, cho phép người dùng cuối triển khai và vận hành phần mềm, hệ điều hành và ứng dụng theo ý muốn Người dùng không cần quan tâm đến hạ tầng vật lý như máy chủ, mà chỉ quản lý phần trên của hạ tầng, bao gồm hệ điều hành và dữ liệu IaaS phổ biến và cung cấp hạ tầng tính toán dưới dạng dịch vụ trực tuyến, mang lại trải nghiệm giống như sử dụng máy chủ vật lý truyền thống Công nghệ ảo hóa, như hypervisor Xen, KVM, VMware, đóng vai trò nền tảng tạo ra các máy chủ ảo, giúp ảo hóa RAM, CPU, đĩa cứng thành các tài nguyên ảo Ngoài ra, các công nghệ như Linux namespace, Cgroup, Linux Bridge, OpenVSwitch cung cấp các nguồn tài nguyên đa dạng như đĩa cài hệ điều hành, tường lửa, cân bằng tải và VLAN, giúp mở rộng chức năng của đám mây IaaS.
Các tài nguyên máy tính ảo mà IaaS cung cấp đến người dùng cuối là
Dịch vụ điện toán đám mây "không giới hạn" được xây dựng từ một tập hợp tài nguyên vật lý vô cùng lớn, phân bố tại các trung tâm dữ liệu khác nhau nhưng liên kết chặt chẽ nhờ các công nghệ mạng chia sẻ tài nguyên Nhờ đó, hệ thống có khả năng mở rộng linh hoạt theo nhu cầu, cung cấp một khối tài nguyên khổng lồ cho người dùng Các máy chủ vật lý phân tán giúp hệ thống có tính sẵn sàng cao, khả năng chịu lỗi vượt trội và thời gian chết gần như bằng không Giải pháp IaaS mang lại nhiều lợi ích như mở rộng hoặc thu hẹp hạ tầng nhanh chóng, giảm rủi ro trong hoàn vốn đầu tư (ROI), tiết kiệm chi phí nhân lực và phần cứng, đồng thời tự động mở rộng sức mạnh tính toán, tối ưu hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
1.3.2Nền tảng như một dịch vụ (Paas)
Nền tảng như một dịch vụ (PaaS) cung cấp một môi trường để các nhà phát triển và khách hàng tạo ra các ứng dụng và phần mềm mới qua Internet dựa trên hạ tầng điện toán đám mây, sử dụng các ngôn ngữ lập trình phù hợp Các thư viện, dịch vụ và công cụ hỗ trợ của nhà cung cấp PaaS giúp người dùng tùy chỉnh và mở rộng dịch vụ dễ dàng, bao gồm thuê máy chủ ảo và mở rộng các dịch vụ đính kèm theo yêu cầu Người dùng không cần quan tâm đến quản lý hạ tầng đám mây như mạng, máy chủ ảo, hệ điều hành hay lưu trữ, mà chỉ tập trung vào triển khai và kiểm soát các ứng dụng, phần mềm của mình trên nền tảng đã sẵn có.
Các nhà cung cấp PaaS cung cấp môi trường phát triển ứng dụng tích hợp, bao gồm hệ điều hành, các công cụ và chuẩn phát triển, giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng và triển khai phần mềm trên nền tảng đám mây Mô hình dịch vụ PaaS cho phép người dùng phát triển, chạy và quản lý các ứng dụng mà không cần lo lắng về việc mua sắm, cài đặt hoặc bảo trì phần cứng và hệ điều hành Nền tảng đám mây trong PaaS còn tích hợp các dịch vụ như cơ sở dữ liệu, máy chủ và các ngôn ngữ lập trình, giúp tối ưu hóa quá trình phát triển và tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp.
Mô hình PaaS nổi bật với khả năng linh hoạt trong việc tăng giảm tài nguyên theo nhu cầu thực tế của ứng dụng, giúp tối ưu hóa hiệu suất hệ thống Bảo mật là trách nhiệm chung giữa nhà cung cấp dịch vụ đám mây và người dùng, đảm bảo an toàn dữ liệu trong quá trình vận hành Các nhà cung cấp PaaS lớn như Microsoft Azure và Google App Engine hỗ trợ mở rộng tự động hệ thống tài nguyên máy tính và lưu trữ, giúp phù hợp với yêu cầu phát triển của các ứng dụng mà không cần nâng cấp thủ công.
1.3.3 Phần mềm như một dịch vụ (SaaS)
Phần mềm như một dịch vụ (SaaS) là mô hình cung cấp các ứng dụng của nhà cung cấp xây dựng trên hạ tầng điện toán đám mây, cho phép người dùng truy cập qua nhiều thiết bị khác nhau như web, điện thoại, laptop Đây là lớp dịch vụ cao nhất trong điện toán đám mây, nơi người dùng không cần quản lý mạng, máy chủ ảo, hệ điều hành hay lưu trữ, mà chỉ cần biết mình cần sử dụng ứng dụng gì SaaS giúp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng và giảm thiểu công tác quản trị hạ tầng công nghệ.
Trong mô hình SaaS, người dùng có thể truy cập vào các phần mềm và cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng, trong khi nhà cung cấp đám mây quản lý toàn bộ hạ tầng và nền tảng để vận hành các ứng dụng đó SaaS còn được gọi là mô hình “phần mềm theo nhu cầu”, cho phép cung cấp các dịch vụ như email, desktop ảo và các phần mềm ứng dụng khác dưới dạng dịch vụ dựa trên nền tảng điện toán đám mây Các phần mềm này được xây dựng và cài đặt trên hạ tầng đám mây, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý và vận hành hệ thống công nghệ thông tin.
Mô hình SaaS mang lại lợi thế về chi phí cấp phép thấp hơn nhờ nguyên tắc từ một đến nhiều, giúp cùng một ứng dụng phục vụ nhiều khách hàng trong khi vẫn đảm bảo sự cô lập của từng người dùng Ngoài ra, các ưu điểm về chi phí vận hành và bảo trì thấp cũng là lợi ích lớn, khi cơ sở hạ tầng được nhà cung cấp SaaS kiểm soát và quản lý chặt chẽ.
Ví dụ về các loại dịch vụ SaaS này là Salesforce, Google Apps, Workday,
Concur, Citrix GoToMeeting, Cisco WebEx, Microsoft Office 365, v.v
Điện toán đám mây đã cung cấp các dịch vụ toàn diện đáp ứng mọi nhu cầu của người dùng, thay đổi căn bản cách con người sử dụng công nghệ số Nhờ đó, các dịch vụ đám mây giúp giảm chi phí, nâng cao tính tiện lợi và an toàn, đồng thời giải phóng người dùng khỏi việc đầu tư và bảo trì hệ thống độc lập Chỉ cần một thiết bị cơ bản như điện thoại hoặc máy tính kết nối mạng, người dùng có thể thực hiện các công việc phức tạp, đòi hỏi nhiều tài nguyên, với chi phí hợp lý và dễ dàng truy cập.
Mô hình triển khai điển toán đám mây
Đám mây công cộng là các dịch vụ được cung cấp bởi bên thứ ba, hoạt động ngoài tường lửa của công ty và được quản lý bởi nhà cung cấp đám mây Mô hình này nhằm phục vụ mục đích sử dụng công cộng, trong đó người dùng đăng ký và trả phí dựa trên chính sách giá của nhà cung cấp Đám mây công cộng là hình thức triển khai phổ biến nhất hiện nay, mang lại hiệu quả cao và tiện lợi cho các tổ chức, doanh nghiệp.
- Đối tượng sử dụng: Bao gồm người dùng bên ngoài internet Đối tượng quản lý là nhà cung cấp dịch vụ
+ Phục vụ được nhiều người dùng hơn, không bị giới hạn bởi không gian và thời gian
+ Tiết kiệm hệ thống máy chủ, điện năng và nhân công cho doanh nghiệp
+ Các doanh nghiệp phụ thuộc vào nhà cung cấp không có toàn quyền quản lý
+ Gặp khó khăn trong việc lưu trữ các văn bản, thông tin nội bộ.
Mô hình điện toán đám mây gây lo ngại về mất kiểm soát dữ liệu và vấn đề an toàn thông tin, vì mọi dữ liệu đều được lưu trữ và quản lý bởi nhà cung cấp dịch vụ đám mây Điều này khiến các doanh nghiệp lớn cảm thấy không an tâm về việc bảo vệ dữ liệu quan trọng của họ khi sử dụng dịch vụ đám mây.
Hình 1 3 Mô hình triển khai điện toán đám mây
1.4.2 Đám mây doanh nghiệp (Private Cloud) Đám mây doanh nghiệp - Private cloud là các dịch vụ điện toán đám mây được cung cấp trong các doanh nghiệp Những “đám mây” này tồn tại bên trong tường lửa của công ty và được các doanh nghiệp trực tiếp quản lý Đây là xu hướng tất yếu cho các doanh nghiệp nhằm tối ưu hóa hạ tầng công nghệ thông tin
- Đối tượng sử dụng: Nội bộ doanh nghiệp sử dụng và quản lý
- Ưu điểm: Chủ động sử dụng, nâng cấp, quản lý, giảm chi phí, bảo mật tốt,…
Việc triển khai hệ thống gặp phải nhiều khó khăn về công nghệ, đồng thời chi phí xây dựng và duy trì cũng đáng kể Ngoài ra, hệ thống còn hạn chế trong việc sử dụng nội bộ doanh nghiệp, khi người dùng bên ngoài không thể truy cập hoặc sử dụng, làm giảm tính linh hoạt và khả năng mở rộng của giải pháp.
1.4.3 Đám mây lai (Hybrid Cloud)
A hybrid cloud combines the benefits of public cloud services with private cloud infrastructure, enabling organizations to optimize their IT resources, improve scalability, and enhance data security This integrated approach allows businesses to leverage the flexibility of the public cloud while maintaining control over sensitive data through private cloud solutions By adopting a hybrid cloud strategy, companies can achieve a balanced, cost-effective, and secure cloud environment, tailored to their specific needs.
Doanh nghiệp có thể lựa chọn triển khai các ứng dụng trên đám mây công cộng, đám mây doanh nghiệp hoặc đám mây lai phù hợp với nhu cầu của mình, mỗi mô hình đều có ưu điểm và hạn chế riêng Việc cân nhắc lựa chọn mô hình phù hợp giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và chi phí Ngoài ra, doanh nghiệp còn có thể kết hợp nhiều mô hình đám mây khác nhau để giải quyết các yêu cầu đa dạng, từ các ứng dụng tạm thời đến các ứng dụng yêu cầu cao về chất lượng dịch vụ hoặc vị trí dữ liệu Các ứng dụng tạm thời thường phù hợp với đám mây công cộng để giảm thiểu chi phí đầu tư và linh hoạt mở rộng Trong khi đó, các ứng dụng yêu cầu về độ bền vững dữ liệu và chất lượng dịch vụ cao hơn nên được triển khai trên đám mây doanh nghiệp hoặc đám mây lai để đảm bảo an toàn và hiệu suất.
1.4.4 Đám mây cộng đồng (Community Cloud)
Trong lĩnh vực điện toán đám mây, các đám mây cộng đồng là các nền tảng chia sẻ giữa nhiều tổ chức có chung mục tiêu và yêu cầu bảo mật, giúp tăng cường hiệu quả và tối ưu hóa chi phí Những đám mây này thường hỗ trợ cộng đồng cùng có sứ mệnh, chính sách và yêu cầu an ninh tương tự, giúp các tổ chức hợp tác một cách an toàn và hiệu quả hơn Chúng có thể được quản lý bởi các tổ chức sở tại hoặc các bên thứ ba, đảm bảo tính linh hoạt và phù hợp với các tiêu chuẩn quốc tế về bảo mật và vận hành.
Đối tượng sử dụng đám mây cộng đồng là các tổ chức có yêu cầu tương tự nhau, muốn thiết lập một nền tảng chung để chia sẻ cơ sở hạ tầng Việc này giúp các tổ chức tận dụng lợi ích của điện toán đám mây một cách hiệu quả hơn, giảm chi phí và tăng tính linh hoạt trong hoạt động Đám mây cộng đồng phù hợp cho các nhóm tổ chức nhằm tăng cường cộng tác, chia sẻ tài nguyên và đảm bảo an toàn dữ liệu trong quá trình vận hành.
- Ưu điểm: Có thể đáp ứng về sự riêng tư, an ninh hoặc tuân thủ các chính sách tốt hơn
Tổng quan Dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn đề cập đến việc xử lý các tập hợp dữ liệu cực kỳ lớn và phức tạp mà các phương pháp truyền thống không thể xử lý hiệu quả Các thách thức của dữ liệu lớn bao gồm phân tích, thu thập, giám sát, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan hóa, truy vấn và đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu Thuật ngữ này thường liên quan đến việc sử dụng các phương pháp phân tích dự báo, phân tích hành vi người dùng và các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến để trích xuất giá trị từ dữ liệu Tuy nhiên, ít khi đề cập đến kích thước của bộ dữ liệu là đặc trưng chính của hệ sinh thái dữ liệu mới này, mặc dù hiện nay lượng dữ liệu sẵn có ngày càng lớn.
Phân tích dữ liệu lớn giúp phát hiện các mối tương quan mới về xu hướng kinh doanh, phòng chống dịch bệnh, đặc thù người dùng và chống tội phạm Các chuyên gia, nhà điều hành doanh nghiệp, y bác sĩ, marketer và chính phủ thường gặp khó khăn trong việc xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, đặc biệt trong các lĩnh vực như tìm kiếm thông tin trên mạng xã hội và dữ liệu tài chính doanh nghiệp Các nhà khoa học đối mặt với giới hạn do yêu cầu tính toán khối lượng lớn trong các lĩnh vực như khí tượng học, gen, mạng thần kinh nhân tạo, mô phỏng vật lý phức tạp, sinh học và nghiên cứu môi trường.
Dữ liệu lớn ngày càng tăng nhanh nhờ vào số lượng ngày càng nhiều và ngày càng rẻ của các thiết bị Internet vạn vật như điện thoại di động, anten, nhật ký phần mềm, thiết bị thu hình, thu thanh, đầu đọc RFID và mạng cảm biến không dây Khả năng lưu trữ dữ liệu trên toàn cầu đã tăng gấp đôi mỗi 40 tháng kể từ những năm 1980, và riêng năm 2012, thế giới tạo ra tới 2.5 exabytes dữ liệu mỗi ngày Các doanh nghiệp lớn cần xác định rõ ai nên sở hữu các sáng kiến dữ liệu lớn để ảnh hưởng tích cực đến toàn bộ tổ chức.
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ, máy bàn và các gói ảo hóa thường gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn Công việc này đòi hỏi sức mạnh xử lý từ hàng chục đến hàng nghìn máy chủ để quản lý lượng dữ liệu khổng lồ Khái niệm về Dữ liệu lớn phụ thuộc vào khả năng của người dùng và công cụ họ sử dụng, và khả năng mở rộng của hệ thống khiến Dữ liệu lớn luôn thay đổi liên tục Ban đầu, các tổ chức thường đối mặt với hàng trăm gigabyte dữ liệu, dẫn đến nhu cầu xem xét lại các tùy chọn quản trị dữ liệu phù hợp Tuy nhiên, kích thước dữ liệu có thể mở rộng lên đến hàng chục hoặc trăm terabyte trước khi trở thành vấn đề quan trọng trong quản lý dữ liệu.
Hình 1 4 Sự tăng trưởng và lưu trữ thông tin dữ liệu lớn trên toàn cầu
Dữ liệu lớn (Big Data) bao gồm tập hợp dữ liệu với quy mô vượt quá khả năng xử lý của các công cụ phần mềm thông thường trong thời gian hợp lý Kích thước dữ liệu lớn liên tục thay đổi, từ vài trăm terabyte đến hàng petabyte vào năm 2012, đòi hỏi các kỹ thuật và công nghệ mới để khai thác giá trị từ dữ liệu đa dạng, phức tạp và lớn về quy mô.
Trong báo cáo nghiên cứu năm 2001 và các diễn giả liên quan, nhà phân tích Doug Laney của META Group (nay là Gartner) đã định nghĩa thách thức và cơ hội của dữ liệu lớn qua mô hình 3V: Volume (khối lượng lớn), Velocity (tốc độ xử lý cao), và Variety (đa dạng kiểu dữ liệu) Đến năm 2012, Gartner cập nhật định nghĩa này thành "Dữ liệu lớn là khối lượng lớn, tốc độ cao và/hoặc loại hình thông tin đa dạng đòi hỏi phương pháp xử lý mới để nâng cao quyết định và khám phá nội dung" Mô hình 3V vẫn được sử dụng rộng rãi trong ngành, phản ánh đặc điểm của dữ liệu lớn cần các công nghệ phân tích riêng biệt để biến dữ liệu thành giá trị Ngoài ra, một số tổ chức đã bổ sung thêm yếu tố Veracity (tính xác thực) để mô tả tính xác thực của dữ liệu lớn, mở rộng đặc tính của 3V.
Dữ liệu lớn được mô tả bởi những đặc trưng sau:
Hình 1 5 Mô hình “5Vs” của Big Data – Nguồn Internet Dung lượng (Volume)
Kích thước của dữ liệu cung cấp định nghĩa về giá trị và tiềm năng của dữ liệu đó, đồng thời ảnh hưởng đến khả năng coi nó là dữ liệu lớn hay không Số lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ ngày càng tăng, mở ra những cơ hội mới nhưng cũng đòi hỏi các giải pháp xử lý phù hợp để khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu lớn.
Hàng ngày, hơn 10 tỷ tin nhắn được gửi trên Facebook, đặt ra thách thức lớn về xử lý và lưu trữ dữ liệu quy mô khổng lồ Quản lý dữ liệu này với hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống thường không khả thi do giới hạn về khả năng mở rộng Dữ liệu lớn chính là giải pháp để đối phó với các khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, bằng cách phân phối dữ liệu theo chiều ngang qua nhiều máy tính kết nối mạng song song Các thuật toán mới nhất giúp xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn, nâng cao khả năng lưu trữ và phân tích thông tin trong thời đại số.
Sự đa dạng đề cập đến việc lưu trữ các nguồn dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc trong các bảng hàng và cột như dữ liệu tài chính, chuỗi cung ứng và hệ thống ERP, đến các loại dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và video nhờ công nghệ Dữ liệu lớn Công nghệ này cho phép tải và xử lý các loại dữ liệu đa dạng với nhiều cấu trúc khác nhau, mở rộng khả năng phân tích và ứng dụng của dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau.
Tốc độ phân tích dữ liệu nhanh chóng giúp các công ty nâng cao trải nghiệm người dùng Sự phát triển của các kỹ thuật, công cụ và ứng dụng lưu trữ đã làm nguồn dữ liệu liên tục tăng với tốc độ vượt bậc, với tốc độ tăng trưởng hàng năm đạt 40% theo ước tính của McKinsey Global và dự kiến sẽ tăng gấp 44 lần từ năm 2009 đến 2020 Facebook tính đến tháng 3 năm 2018 có khoảng 250 tỉ hình ảnh, với hơn 900 triệu ảnh được tải lên hàng ngày, thể hiện quy mô dữ liệu khổng lồ Độ chính xác của dữ liệu (Veracity) liên quan đến tính xác thực và độ tin cậy của dữ liệu, ảnh hưởng lớn đến chất lượng phân tích Tuy nhiên, công nghệ Dữ liệu lớn cho phép xử lý mọi loại dữ liệu với độ chính xác cao nhất, nâng cao khả năng phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác.
Ví dụ điển hình về các nhà máy và hệ thống không thực-ảo là việc áp dụng hệ thống 6C, giúp tối ưu hóa quá trình vận hành và nâng cao hiệu quả sản xuất Hệ thống này bao gồm các yếu tố quan trọng như kết nối, dữ liệu, khả năng tự động hóa, khả năng thích ứng, an toàn và bền vững, góp phần nâng cao năng suất và giảm thiểu rủi ro cho doanh nghiệp Sử dụng hệ thống 6C trong công nghiệp giúp các nhà máy trở nên thông minh hơn, đảm bảo hoạt động liên tục và tối ưu hoá chi phí vận hành.
• Kết nối (cảm biến và mạng)
• Đám mây (tính toán và dữ liệu theo yêu cầu)
• Nội dung ảo (mẫu và bộ nhớ)
• Nội dung / ngữ cảnh (ý nghĩa và tương quan)
• Cộng đồng (chia sẻ và cộng tác)
• Tuỳ chỉnh (cá nhân hoá và giá trị)
Dữ liệu cần được xử lý bằng các công cụ phân tích và thuật toán tiên tiến để tạo ra thông tin có ý nghĩa Trong quản lý nhà máy, việc xem xét cả yếu tố hữu hình và vô hình với các thành phần khác nhau là rất quan trọng Các thuật toán phân tích giúp phát hiện và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn như sự xuống cấp của máy móc và mài mòn linh kiện mà mắt thường không nhìn thấy, từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu rủi ro.
Giá trị của thông tin (Value)
Giá trị thông tin là yếu tố quan trọng hàng đầu trong xu hướng phát triển của công nghệ Dữ liệu lớn Doanh nghiệp cần xác định rõ các giá trị thông tin cần thiết và hữu ích để phục vụ các vấn đề, bài toán hoặc mô hình hoạt động kinh doanh của mình Việc xác định “giá trị thông tin – Value” đóng vai trò then chốt, là bước nền tảng để bắt đầu ứng dụng công nghệ Dữ liệu lớn một cách hiệu quả.
Trong phân tích Dữ liệu lớn, bốn đặc trưng quan trọng gồm Dung lượng, Vận tốc, Độ đa dạng và Độ chính xác đóng vai trò quyết định trong việc cung cấp thông tin chính xác và hiểu biết sâu sắc để hỗ trợ quá trình ra quyết định Những yếu tố này giúp xác định “Giá trị thông tin – Value”, tức là giá trị mà dự án phân tích dữ liệu lớn mang lại Do đó, việc xác định rõ “Giá trị” mà dự án hướng tới là điều quan trọng để tối ưu hóa hiệu quả của các dự án phân tích Dữ liệu lớn.
Nguồn tạo ra dữ liệu lớn và các dạng dữ liệu
Năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group, nay là Gartner, đã nhận định rằng các thách thức và cơ hội trong lĩnh vực này ngày càng trở nên rõ nét Ông nhấn mạnh rằng việc hiểu rõ các yếu tố này là quan trọng để doanh nghiệp thích nghi và phát triển bền vững trong thị trường cạnh tranh khốc liệt Nhận định này vẫn giữ nguyên giá trị và được cập nhật phù hợp với xu hướng phát triển công nghệ và dữ liệu hiện nay.
Dữ liệu lớn (Big Data) được định nghĩa dựa trên mô hình “3V”: volume (khối lượng dữ liệu), velocity (tốc độ tăng trưởng dữ liệu) và variety (đa dạng loại dữ liệu) Gartner cùng nhiều công ty và tổ chức công nghệ thông tin đã tiếp tục sử dụng mô hình này để mô tả và đánh giá các tính chất của dữ liệu lớn, phản ánh sự phát triển vượt bậc về quy mô, tốc độ xử lý và sự đa dạng của dữ liệu trong thời kỳ hiện nay.
2012, Gartner bổ sung thêm rằng Dữ liệu lớn ngoài ba tính chất trên thì còn phải
Cần phát triển các dạng xử lý mới nhằm hỗ trợ trong quá trình ra quyết định, khám phá sâu hơn về các sự vật và sự việc, từ đó tối ưu hóa các quy trình làm việc một cách hiệu quả.
Các thí nghiệm của Máy gia tốc hạt lớn (LHC) ở Châu Âu là ví dụ điển hình cho dữ liệu lớn, với hơn 150 triệu cảm biến ghi nhận dữ liệu, truyền tải khoảng 40 triệu lần mỗi giây Khi tất cả dữ liệu từ các cảm biến này được xử lý, luồng dữ liệu sẽ vượt ngưỡng khổng lồ, lên tới 150 triệu petabyte mỗi năm hoặc 500 exabyte mỗi ngày Điều này cao hơn 200 lần so với tổng dữ liệu của tất cả các nguồn khác trên thế giới, minh chứng rõ ràng cho tính chất phức tạp và quy mô của dữ liệu lớn trong khoa học hiện đại.
Trong mỗi giây, có tới khoảng 600 triệu vụ va chạm giữa các hạt vật chất diễn ra, nhưng chỉ khoảng 100 vụ được các nhà khoa học quan tâm sau khi loại bỏ 99,999% dữ liệu không quan trọng Điều này đặt ra yêu cầu cần thiết về những phương pháp quản lý và xử lý dữ liệu hiệu quả từ cơ quan chủ quản LHC để nắm bắt những thông tin quan trọng trong hàng tỷ luồng dữ liệu khổng lồ mỗi giây.
Theo tài liệu của Intel công bố vào tháng 9/2013, hiện nay thế giới đang sản xuất khoảng 1 petabyte dữ liệu mỗi 11 giây, tương đương với một đoạn video chất lượng HD dài Điều này phản ánh tốc độ tăng trưởng chóng mặt của dữ liệu số và tầm quan trọng của công nghệ lưu trữ, xử lý dữ liệu trong kỷ nguyên số.
Các công ty, doanh nghiệp hiện sở hữu dữ liệu lớn (Big Data) riêng để nâng cao hiệu quả kinh doanh Ví dụ, eBay sử dụng hai trung tâm dữ liệu có tổng dung lượng lên đến 40 petabyte nhằm xử lý các truy vấn, tìm kiếm và đề xuất khách hàng một cách chính xác và nhanh chóng Dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng và tối ưu hóa quản lý hàng hóa, từ đó thúc đẩy tăng trưởng doanh thu hiệu quả.
Amazon.com là nhà bán lẻ trực tuyến hàng đầu, xử lý hàng triệu hoạt động mỗi ngày cùng với hàng trăm nghìn yêu cầu từ đối tác bán hàng Hệ thống của Amazon dựa trên nền tảng Linux mạnh mẽ, từng sở hữu ba cơ sở dữ liệu Linux lớn nhất thế giới vào năm 2005, có dung lượng lần lượt là 7,8TB, 18,5TB và 24,7TB.
Hình 1 6 Hoạt động của người dùng Wikipedia được mô hình hóa và với kích thước hàng Terabyte, đây cũng là một dạng Dữ liệu lớn
Facebook phải quản lý hơn 50 tỷ bức ảnh người dùng tải lên, trong khi YouTube và Google lưu trữ tất cả các lượt truy vấn, video và nhiều loại thông tin liên quan khác Quản lý dữ liệu lớn của các nền tảng mạng xã hội và tìm kiếm này đòi hỏi hệ thống lưu trữ và bảo mật tiên tiến để đảm bảo an toàn thông tin người dùng.
According to the SAS Corporation, there are several interesting statistics about Big Data, highlighting its growing significance across various industries.
Hệ thống RFID, với khả năng kết nối tầm gần giống như NFC nhưng có phạm vi hoạt động xa hơn, được ứng dụng rộng rãi trong các thẻ mở cửa khách sạn Công nghệ này tạo ra lượng dữ liệu lớn hơn gấp hơn 1.000 lần so với mã vạch truyền thống, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý thông tin và tối ưu hoá quy trình phục vụ.
Chỉ trong vòng 4 giờ của ngày “Black Friday” năm 2012, cửa hàng Walmart đã phải xử lí hơn 10 triệu giao dịch tiền mặt, tức là khoản 5.000 giao diện mỗi giây
Dịch vụ chuyển phát UPS nhận khoảng 39,5 triệu yêu cầu từ khách hàng của mình mỗi ngày
Dịch vụ thẻ VISA xử lí hơn 172.800.000 giao dịch thẻ chỉ trong vòng một ngày mà thôi
Mỗi ngày, Twitter ghi nhận tới 500 triệu dòng tweet mới, còn Facebook có hơn 1,15 tỷ thành viên hoạt động tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ gồm hình ảnh, video, tập tin và văn bản Đây là minh chứng rõ nét cho sự bùng nổ của dữ liệu số trong thời đại công nghệ số hiện nay Sự gia tăng nhanh chóng của các dữ liệu này đòi hỏi các giải pháp lưu trữ, phân tích và quản lý dữ liệu ngày càng hiệu quả hơn để phục vụ các hoạt động kinh doanh và truyền thông số.
Dữ liệu có thể được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, ví dụ như mạng xã hội, cảm biến, web, khách hàng
email, nguồn cấp dữ liệu twitter âm thanh / video, báo cáo chi tiết cuộc gọi, dữ liệu mạng, máy quay video và cảm biến thiết bị
Trang web mạng xã hội và mua sắm trực tuyến thu thập thông tin khách hàng để hiểu hành vi của khách hàng
Các tập đoàn lớn như Amazon, Twitter, Facebook, Google và LinkedIn đều sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu để phân tích và nghiên cứu hành vi người dùng, qua đó nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa lợi nhuận Việc khai thác dữ liệu này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, từ đó cung cấp các trải nghiệm cá nhân hóa và tăng cường sự cạnh tranh trên thị trường Công nghệ thu thập dữ liệu đang trở thành yếu tố then chốt trong chiến lược phát triển của các nền tảng số hiện đại, góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh.
Chương này trình bày tổng quan về điện toán đám mây và Dữ liệu lớn, bao gồm định nghĩa, đặc trưng và các giai đoạn phát triển của chúng Điện toán đám mây và Dữ liệu lớn đang ngày càng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, thể hiện tiềm năng lớn trong cuộc sống hiện đại Việc khai thác Dữ liệu lớn mang lại giá trị vô cùng to lớn, giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả trong nhiều ngành nghề Tuy nhiên, các kỹ thuật và phương pháp xử lý Dữ liệu lớn đối mặt nhiều thách thức, đòi hỏi sự đổi mới và nghiên cứu liên tục để vượt qua.
CÁC NỀN TẢNG CÔNG NGHỆ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ VẤN ĐỀ BẢO MẬT
Công nghệ tiền xử lý dữ liệu lớn
Dữ liệu thu thập từ nhiều nguồn khác nhau thường có thể là dư thừa, phức tạp và không nhất quán về cấu trúc, gây trở ngại cho quá trình phân tích Vì vậy, trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu, dữ liệu được làm sạch và tối ưu để nâng cao chất lượng, đảm bảo tính chính xác và tin cậy của phân tích Quá trình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của các kết quả mà còn giảm thiểu chi phí lưu trữ dữ liệu không cần thiết Các bước xử lý dữ liệu trước như làm sạch, chuẩn hóa và loại bỏ dữ liệu dư thừa đóng vai trò quan trọng để chuẩn bị dữ liệu tốt cho các hoạt động phân tích sau này.
Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được hợp nhất thành một khối đồng bộ và thống nhất, nhằm tối ưu hóa quản lý và phân tích dữ liệu Quá trình tích hợp dữ liệu bao gồm thu thập, trích xuất, chuyển đổi và nhập dữ liệu vào hệ thống lưu trữ, giúp đảm bảo dữ liệu đạt chuẩn và nhất quán Trong quá trình trích xuất, dữ liệu được lựa chọn và xử lý để phù hợp với mục tiêu phân tích, còn quá trình chuyển đổi giúp chuẩn hóa định dạng dữ liệu theo tiêu chuẩn chung Để tạo dữ liệu tích hợp động, các hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu ảo nhằm tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách linh hoạt và hiệu quả Việc tích hợp dữ liệu không chỉ giúp đơn giản hóa quản lý dữ liệu lớn mà còn nâng cao khả năng phân tích, dự đoán xu hướng dựa trên các nguồn dữ liệu đa dạng.
Dữ liệu được kiểm tra tính chính xác, đầy đủ và nhất quán để đảm bảo chất lượng Trong quá trình này, dữ liệu có thể bị xóa và sửa đổi nhằm cải thiện độ tin cậy và độ chính xác Các bước làm sạch dữ liệu bao gồm loại bỏ lỗi, xác định lỗi từ dữ liệu, sửa lỗi, ghi lại các loại lỗi cùng ví dụ cụ thể, và điều chỉnh quy trình nhập dữ liệu để phòng tránh lỗi trong tương lai (Maletic và Marcus, 2000).
2.1.3 Loại bỏ dữ liệu dư thừa
Dữ liệu dư thừa hoặc trùng lặp gọi là dự phòng dữ liệu, gây tăng chi phí lưu trữ và làm giảm chất lượng dữ liệu Để giải quyết vấn đề này, các kỹ thuật giảm dữ liệu như lọc và nén được áp dụng nhằm loại bỏ dữ liệu thừa and tối ưu hóa dung lượng lưu trữ Tuy nhiên, các phương pháp giảm dữ liệu này có thể làm tăng chi phí tính toán, do đó, cần thực hiện phân tích lợi ích - chi phí trước khi áp dụng để đảm bảo hiệu quả nhất.
Hệ thống lưu trữ dữ liệu lớn cung cấp không gian lưu trữ đáng tin cậy và truy cập dữ liệu mạnh mẽ, đặc biệt là trong các hệ thống phân tán Để đảm bảo hiệu quả, các hệ thống này cần xem xét các yếu tố như tính nhất quán, tính khả dụng và dung sai phân vùng Theo lý thuyết CAP của Brewer, các hệ thống lưu trữ phân tán chỉ có thể đáp ứng song song hai trong ba yêu cầu này, như tính nhất quán, khả dụng hoặc dung sai phân vùng Nghiên cứu về cơ chế lưu trữ dữ liệu lớn vẫn còn đang diễn ra, với những tiến bộ như Hệ thống tệp của Google (GFS), BigTable, Cassandra, CouchDB và Dryad đã góp phần nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống lưu trữ dữ liệu phân tán.
2.2 Phân tích dữ liệu lớn
Sau khi dữ liệu được thu thập, chuyển đổi và lưu trữ, quá trình phân tích dữ liệu bắt đầu với việc xác định số liệu phù hợp cho từng vấn đề cụ thể, như xác định khách hàng tiềm năng dựa trên các liên lạc của họ (Miller và Mork, 2013) Tiếp theo, lựa chọn kiến trúc phù hợp dựa trên loại phân tích, trong đó phân tích thời gian thực thích hợp cho các dữ liệu liên tục cần phản hồi nhanh như gian lận bán lẻ và viễn thông, còn phân tích ngoại tuyến phù hợp cho dữ liệu ít thay đổi và trích xuất muộn hơn, thường sử dụng nền tảng Hadoop Việc chọn các thuật toán và công cụ phân tích phù hợp là bước quan trọng, trong đó kỹ thuật phân tích như phân tích cụm, hồi quy và khai thác dữ liệu giúp trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn; các phần mềm nguồn mở như R, Weka, Pentaho, RapidMiner được sử dụng rộng rãi trong quá trình này Cuối cùng, trực quan hóa dữ liệu đóng vai trò thiết yếu trong việc kiểm tra chi tiết và xác định các mẫu trong dữ liệu lớn qua các giao diện trực quan tương tác, giúp phân tích thống kê và hiểu rõ các xu hướng dữ liệu theo thời gian (Fisher và cộng sự, 2012; Thomas và Cook, 2005).
2.3 Một số bộ công cụ phân tích dữ liệu lớn
Hiện nay, nhiều công cụ xử lý dữ liệu lớn đang được nghiên cứu và phát triển bởi các viện nghiên cứu hàng đầu trên thế giới, nhằm đáp ứng nhu cầu xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng và hiệu quả Những công cụ này giúp người dùng truy xuất thông tin cần thiết trong thời gian thực, đặc biệt khi kỷ nguyên của exabytes đang đến gần Việc sử dụng các công cụ này không chỉ tối ưu hóa khả năng phân tích dữ liệu mà còn thúc đẩy các doanh nghiệp và tổ chức đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu lớn.
Apache Hadoop là một khung làm việc mạnh mẽ dùng để chạy các ứng dụng trên hệ thống máy tính lớn, tận dụng phần cứng thông thường Hadoop hiện thực hóa mô hình lập trình Map/Reduce, cho phép các ứng dụng được chia thành nhiều phân đoạn độc lập để xử lý song song trên nhiều nút khác nhau, từ đó tối ưu hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống.
Hình 2 1: Hệ sinh thái của Apache Hadoop v1.x
Thành phần của Apache Hadoop:
- HDFS: hệ thống tập tin phân tán HDFS (viết tắt từ Hadoop Distributed File
System) giúp cho việc lưu trữ dữ liệu lớn được thuận lợi hơn
MapReduce là mô hình lập trình cốt lõi của Hadoop, bao gồm hai giai đoạn chính là Map và Reduce Quá trình này thực hiện shuffle-sort, sắp xếp và chuyển dữ liệu từ kết quả của bộ ánh xạ tới các bộ rút gọn, nhằm xử lý dữ liệu hiệu quả Hàm Map đọc và xử lý dữ liệu đầu vào, trong khi hàm Reduce tiến hành sắp xếp, trộn, tổng hợp các kết quả trung gian để tạo ra kết quả cuối cùng.
Hình 2 2: Hệ sinh thái của Apache Hadoop v2.x
- Hadoop Streaming: Một tiện ích để tạo nên mã MapReduce bằng bất kỳ ngôn ngữ nào: C, Perl, Python, C++, Bash,
Hive chuyển đổi các lệnh SQL thành các tác vụ MapReduce để xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả Trong khi đó, Hue cung cấp giao diện đồ họa dựa trên trình duyệt, giúp dễ dàng quản lý và thực thi các công việc Hive mà không cần viết mã phức tạp Sự kết hợp giữa Hive và Hue tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình xử lý và trực quan hóa dữ liệu lớn một cách tối ưu.
- Pig Latin: Một môi trường lập trình mức cao hơn để viết mã MapReduce
Sqoop là công cụ giúp truyền dữ liệu hai chiều giữa Hadoop và các cơ sở dữ liệu quan hệ, tối ưu hóa quá trình chuyển đổi dữ liệu Oozie là hệ thống quản lý luồng công việc Hadoop, cung cấp khả năng điều khiển và phân nhánh công việc với các cấu trúc if-then-else, giúp tối ưu hóa quy trình dữ liệu trên nền tảng Hadoop Tuy Oozie không thay thế các trình lập lịch biểu hay công cụ BPM truyền thống, nhưng nó rất hiệu quả trong việc điều phối các tác vụ Hadoop phức tạp, đảm bảo luồng công việc luôn chạy ổn định và linh hoạt.
HBase là một kho lưu trữ key-value có khả năng mở rộng quy mô rất lớn, giúp xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả HBase hoạt động giống như một hash-map để lưu trữ dữ liệu lâu dài, đảm bảo tính bền vững trong quá trình quản lý dữ liệu Tuy nhiên, HBase không phải là một cơ sở dữ liệu quan hệ, phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu khả năng mở rộng cao và xử lý dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.
FlumeNG là trình nạp thời gian thực giúp tạo luồng dữ liệu vào Hadoop một cách hiệu quả Nó lưu trữ dữ liệu trực tiếp trong HDFS và HBase, phù hợp cho các hệ thống xử lý dữ liệu lớn Với cấu hình đơn giản, FlumeNG cho phép triển khai nhanh chóng, giúp chuyển dữ liệu liên tục và ổn định trong môi trường Hadoop.
- Mahout: Máy học dành cho Hadoop Được sử dụng cho các phân tích dự báo và phân tích nâng cao khác
Fuse giúp hệ thống HDFS hoạt động như một hệ thống tệp thông thường, cho phép người dùng dễ dàng truy cập và quản lý dữ liệu bằng các lệnh như ls, cd, rm, và các lệnh khác một cách thuận tiện và hiệu quả.
- Zookeeper: Được sử dụng để quản lý đồng bộ cho hệ thống a) Hệ thống tập tin phân tán Hadoop
Khi kích thước của tập dữ liệu vượt quá khả năng lưu trữ của một máy tính, cần phải phân chia dữ liệu trên nhiều máy tính để đảm bảo quản lý hiệu quả Các hệ thống tập tin phân tán giúp lưu trữ dữ liệu trên mạng nhiều máy tính, phù hợp với nhu cầu mở rộng về lưu trữ dữ liệu lớn Do hoạt động trong môi trường mạng liên tục, hệ thống tập tin phân tán phức tạp hơn nhiều so với hệ thống tập tin cục bộ, đòi hỏi các giải pháp quản lý dữ liệu linh hoạt và tối ưu hơn.
Ứng dụng điện toán đám mây phân tích dữ liệu lớn
Điện toán đám mây cung cấp một mô hình chi phí thấp cho các phân tích Dữ liệu lớn, khi công nghệ ngày càng phát triển, nhiều công ty ứng dụng đám mây để phân tích dữ liệu lớn hiệu quả hơn Kết hợp giữa Dữ liệu lớn và công nghệ đám mây tạo ra các giải pháp tối ưu trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu trên đám mây điện toán Thuộc tính đàn hồi của đám mây giúp các doanh nghiệp dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp quy mô phân tích dữ liệu lớn dựa trên yêu cầu, từ đó xác định các mẫu và ra quyết định kinh doanh chính xác hơn Các kiến trúc đám mây tiêu chuẩn được ứng dụng để phục vụ các phân tích dữ liệu lớn, trong đó Hadoop là một công nghệ quan trọng, giúp phân phối khối lượng công việc lớn vượt quá khả năng của mạng truyền thông Các công ty như Yahoo, Spotify và TrueCar đã tận dụng Hadoop để khai thác giá trị từ dữ liệu, đồng thời cung cấp các ứng dụng phân tích mới nhất giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược chính xác hơn.
2.4.1Trình điều khiển doanh nghiệp:
Các doanh nghiệp đang tận dụng phân tích dữ liệu lớn để xác định xu hướng kinh doanh và khai thác thông tin giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ Đám mây điện toán cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và chuyên môn để truy cập và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí, bảo mật và kiểm soát nguồn dữ liệu của mình Phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích như thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh, tiết kiệm chi phí, gia tăng doanh thu và nâng cao chiến lược tiếp thị Các giải pháp phân tích dữ liệu lớn của Microsoft hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng quy mô và nâng cao khả năng cạnh tranh trong thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt.
Hadoop có thể được triển khai trên đám mây hoặc chạy trực tiếp trên hệ điều hành Windows, mang lại sự linh hoạt trong quản lý dữ liệu Người dùng và doanh nghiệp có thể sử dụng Hadoop để xử lý và vận hành dữ liệu hiệu quả, kết hợp với các công cụ phổ biến như Excel hoặc Office để phân tích và quản lý dữ liệu dễ dàng hơn Việc tích hợp Hadoop với các công cụ văn phòng giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu lớn.
Microsoft 365 tích hợp với cơ sở dữ liệu cốt lõi để phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, đồng thời tạo ra các hình ảnh trực quan 3D tinh vi Giải pháp của Tập đoàn Microsoft cho phép người dùng phân tích dữ liệu Hadoop trực tiếp trong Excel, mang lại nhiều chức năng mới cho các gói phần mềm, nâng cao khả năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu doanh nghiệp.
Hình 2 17- Dữ liệu lớn và đám mây xen kẽ
Mô hình đám mây khi xen kẽ với Dữ liệu lớn mang lại lợi ích sau:
Các đám mây riêng giúp tăng tốc và linh hoạt trong quản lý dữ liệu lớn, bằng cách cung cấp phương pháp hiệu quả để tích hợp phân tích và mở rộng tài nguyên nội bộ qua các nền tảng đám mây công cộng Nhờ khả năng nhanh nhạy của đám mây, người dùng có thể dễ dàng mở rộng hạ tầng khi khối lượng dữ liệu thay đổi liên tục, đảm bảo đáp ứng kịp thời các yêu cầu phân tích và xử lý dữ liệu nhanh chóng.
Doanh nghiệp hiện tập trung vào việc trích xuất giá trị từ dữ liệu lớn thông qua các dịch vụ phân tích dữ liệu dưới dạng dịch vụ (AaaS), được xây dựng trên nền tảng của cả ba mô hình đám mây: công cộng, riêng tư và lai Các doanh nghiệp đầu tư ngân sách đáng kể vào các giải pháp phân tích dữ liệu để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và khai thác thông tin quý giá từ dữ liệu lớn Việc kết hợp các mô hình đám mây này giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong quản lý dữ liệu, nâng cao khả năng phân tích và đưa ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu thực tế.
Phân tích dựa trên đám mây và dữ liệu lớn giúp giảm chi tiêu đáng kể cho doanh nghiệp bằng cách tối ưu hóa lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu Nhờ các giải pháp này, các công ty có thể tiết kiệm chi phí và thúc đẩy hoạt động kinh doanh linh hoạt, thích nghi nhanh chóng với thay đổi thị trường.
Kỹ năng ra quyết định tốt hơn nhờ vào khả năng phân tích bộ nhớ và đánh giá dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau giúp đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên phân tích dữ liệu toàn diện Việc kết hợp các yếu tố này hỗ trợ quá trình xử lý thông tin hiệu quả hơn, nâng cao chất lượng quyết định trong các tình huống thực tế.
Phân tích dữ liệu lớn giúp các doanh nghiệp phát triển nhiều sản phẩm và dịch vụ mới phù hợp với nhu cầu và mong muốn của khách hàng Nhờ việc phân tích yêu cầu, hành vi khách hàng, doanh nghiệp có thể tùy biến sản phẩm nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng Nhờ đó, các công ty tận dụng dữ liệu lớn để thúc đẩy đổi mới sáng tạo và cạnh tranh hiệu quả trên thị trường.
Dữ liệu ngày càng trở nên có giá trị và các doanh nghiệp cần áp dụng các phương pháp tiên tiến để xử lý, quản lý và phân tích dữ liệu cả có cấu trúc lẫn không cấu trúc Việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau giúp khám phá các mô hình và mối quan hệ tiềm năng chưa được khám phá, từ đó tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Bảo mật đám mây là yếu tố hàng đầu cần được chú trọng, đặc biệt đối với các tổ chức trong ngành công nghiệp có tiêu chuẩn cao Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hiện nay đã tích hợp các biện pháp bảo mật đa lớp để đảm bảo an toàn tối đa cho dữ liệu và hệ thống của khách hàng.
Đổi mới trong lĩnh vực công nghệ bắt nguồn từ sự hội tụ giữa phân tích dữ liệu và dịch vụ điện toán đám mây, mang lại các giải pháp sáng tạo và tối ưu hóa hoạt động Việc tích hợp này giúp giảm thiểu chi phí vận hành, tăng tốc độ xử lý dữ liệu, nâng cao tính nhanh nhẹn trong doanh nghiệp đồng thời đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin Các dịch vụ đám mây đang trở thành yếu tố then chốt thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nâng cao hiệu quả kinh doanh một cách toàn diện.
2.4.2 Phân tích dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ (Daaas)
Phân tích Dữ liệu lớn là quá trình khám phá các mô hình ẩn, mối tương quan chưa biết, xu hướng thị trường, sở thích khách hàng và thông tin hữu ích từ khối lượng dữ liệu khổng lồ Dịch vụ Phân tích Dữ liệu lớn (DAaaS) dựa trên nền tảng đám mây, cung cấp các công cụ phân tích linh hoạt và dễ cấu hình để xử lý hiệu quả dữ liệu không đồng nhất Việc kết hợp Dữ liệu lớn và điện toán đám mây giúp nâng cao khả năng phân tích các nguồn dữ liệu đa dạng mà doanh nghiệp không thể xử lý bằng phương pháp truyền thống.
Các công ty hiện nay chủ yếu hưởng lợi từ giá trị của dữ liệu lớn, khi dữ liệu chính là nguồn sức mạnh giúp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh Giá trị xuất phát từ chính dữ liệu chứ không chỉ từ chuyên môn phân tích, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc khai thác dữ liệu hiệu quả Để duy trì và phát triển, các doanh nghiệp cần truy cập các dịch vụ phân tích dữ liệu lớn chất lượng cao nhằm chuẩn bị cho tương lai đầy cạnh tranh.
Hình 2 18 Phân tích Dữ liệu lớn dưới dạng dịch vụ là sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu lớn và đám mây
Để thúc đẩy phân tích đo thuộc tính co giãn hiệu quả, việc phát triển cơ sở hạ tầng tốt và đầu tư vốn liên quan là rất cần thiết Trong đó, đám mây điện toán đóng vai trò là nguồn lực quan trọng giúp các kỹ sư dễ dàng truy cập và xử lý dữ liệu Việc sử dụng công nghệ đám mây không chỉ nâng cao hiệu suất làm việc mà còn tối ưu hóa quá trình phân tích, góp phần thúc đẩy sự phát triển bền vững trong lĩnh vực này.
Vấn đề bảo mật
Bảo mật dữ liệu lớn là quá trình xử lý các quy trình bảo vệ dữ liệu và phân tích, áp dụng cả trên nền tảng đám mây và tại cơ sở, nhằm đảm bảo an toàn thông tin trước các yếu tố có thể gây ảnh hưởng đến tính bảo mật.
Bảo mật dữ liệu lớn là vấn đề cấp thiết do việc triển khai dữ liệu lớn dễ trở thành mục tiêu của các cuộc tấn công mạng Một cuộc tấn công ransomware có thể khiến hệ thống của bạn yêu cầu tiền chuộc hoặc bị truy cập trái phép để rút tiền và bán thông tin quan trọng, gây ra hậu quả nghiêm trọng Những mất mát có thể gồm việc lộ IP, bị phạt và uy tín bị tổn hại nặng nề Do đó, việc đảm bảo an toàn dữ liệu lớn là vô cùng quan trọng để bảo vệ tài sản và danh tiếng của tổ chức.
Bảo mật các nền tảng Dữ liệu lớn đòi hỏi sự kết hợp giữa công cụ bảo mật truyền thống, bộ công cụ mới phát triển và quy trình thông minh để giám sát hiệu quả Việc này giúp đảm bảo an toàn dữ liệu xuyên suốt vòng đời của nền tảng, giảm thiểu rủi ro và nâng cao khả năng phòng ngừa các mối đe dọa bảo mật Các giải pháp toàn diện này không chỉ tăng cường bảo vệ dữ liệu mà còn hỗ trợ doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn an ninh mạng ngày càng khắt khe.
Trong Giai đoạn 1, nguồn dữ liệu lớn đến từ nhiều nguồn khác nhau, gồm dữ liệu do người dùng tạo như CRM, ERM, dữ liệu giao dịch, cơ sở dữ liệu, cùng với lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như email và bài đăng trên mạng xã hội Ngoài ra, dữ liệu máy móc từ nhật ký và cảm biến cũng đóng vai trò quan trọng Việc bảo vệ bảo mật dữ liệu trong quá trình chuyển từ các nguồn này sang nền tảng là vô cùng cần thiết để đảm bảo an toàn thông tin.
Trong giai đoạn 2, lưu trữ dữ liệu đòi hỏi các công cụ bảo mật hoàn chỉnh như mã hóa dữ liệu khi nghỉ ngơi, xác thực người dùng mạnh mẽ và kế hoạch phòng chống xâm nhập để đảm bảo an toàn thông tin Việc vận hành các công cụ bảo mật trên nền tảng cụm phân tán với nhiều máy chủ và nút giúp tăng khả năng chống tấn công và đảm bảo tính liên tục của hệ thống Ngoài ra, bảo vệ các tệp nhật ký và công cụ phân tích trong quá trình hoạt động là yếu tố không thể bỏ qua để giữ an toàn tối đa cho dữ liệu lưu trữ.
Giai đoạn 3: Dữ liệu đầu ra là phần quan trọng của nền tảng Dữ liệu lớn, cho phép thực hiện các phân tích có ý nghĩa trên khối lượng dữ liệu lớn đa dạng Các kết quả phân tích này được sử dụng để xây dựng ứng dụng, báo cáo và bảng điều khiển, tạo ra giá trị trí tuệ vô cùng quý báu Đồng thời, việc mã hóa và bảo mật đầu ra là yếu tố không thể thiếu để đảm bảo an toàn và tuân thủ quy định, đồng thời giúp ngăn chặn xâm nhập trái phép vào dữ liệu quan trọng.
Những thách thức về bảo mật dữ liệu lớn luan van tot nghiep download luanvanfull moi nhat z z @gmail.com Luan van thac si
Bảo mật dữ liệu lớn đối mặt với nhiều thách thức có thể ảnh hưởng đến an toàn thông tin Những thách thức này không chỉ giới hạn trong các nền tảng dữ liệu lớn tại chỗ mà còn liên quan đến việc lưu trữ trên đám mây Khi sử dụng dịch vụ đám mây để lưu trữ dữ liệu lớn, việc hợp tác chặt chẽ với nhà cung cấp là cực kỳ quan trọng để đảm bảo các thỏa thuận cấp độ dịch vụ bảo mật mạnh mẽ, giúp vượt qua các rủi ro về an ninh thông tin.
Những thách thức điển hình để bảo mật dữ liệu lớn:
Các công cụ phân tích nâng cao cho dữ liệu lớn không có cấu trúc và cơ sở dữ liệu không liên quan (NoQuery) đang trở thành xu hướng phát triển tích cực trong lĩnh vực công nghệ Tuy nhiên, việc bảo vệ các bộ công cụ mới này vẫn là thách thức lớn do phần mềm và quy trình bảo mật hiện tại có thể khó đảm bảo an toàn cho dữ liệu quan trọng khi sử dụng các công nghệ tiên tiến này.
Công cụ bảo mật trưởng thành giúp bảo vệ hiệu quả khỏi các vụ xâm nhập và đảm bảo an toàn cho việc lưu trữ dữ liệu Tuy nhiên, các công cụ này có thể không ảnh hưởng đồng đều đến kết quả phân tích dữ liệu khi áp dụng tại nhiều vị trí khác nhau hoặc qua nhiều công cụ phân tích khác nhau.
Quản trị viên dữ liệu lớn có khả năng khai thác dữ liệu mà không cần sự cho phép hoặc thông báo, gây ra rủi ro về an toàn thông tin Dù động cơ là tò mò hay lợi nhuận hình sự, các công cụ bảo mật của bạn cần liên tục theo dõi và cảnh báo về các quyền truy cập đáng ngờ, đảm bảo an ninh dữ liệu Việc kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập giúp giới hạn các hành vi xâm phạm và tăng cường bảo vệ dữ liệu quan trọng Chính sách bảo mật rõ ràng và các hệ thống giám sát mạnh mẽ là yếu tố then chốt để phát hiện sớm các hoạt động bất thường của quản trị viên dữ liệu lớn.
Kích thước dữ liệu lớn, từ terabyte đến petabyte, vượt quá phạm vi kiểm toán bảo mật truyền thống Hầu hết các nền tảng dữ liệu lớn đều dựa trên kiến trúc cụm, gây ra nhiều lỗ hổng bảo mật tại các nút và máy chủ khác nhau, làm tăng rủi ro an ninh mạng.
Nếu chủ sở hữu Dữ liệu lớn không thường xuyên cập nhật bảo mật cho môi trường, họ có nguy cơ bị mất dữ liệu và bị lộ
Công nghệ bảo mật dữ liệu lớn
Các công cụ bảo mật Dữ liệu lớn không phải là công nghệ mới, mà điều làm nên sự khác biệt là khả năng mở rộng và bảo vệ nhiều loại dữ liệu trong các giai đoạn khác nhau của quá trình xử lý Điều này giúp các tổ chức nâng cao tính an toàn và hiệu quả trong quản lý dữ liệu lớn, đồng thời thích nghi tốt với sự phát triển nhanh chóng của các nguồn dữ liệu đa dạng.
Các công cụ mã hóa cần đảm bảo bảo mật dữ liệu truyền và dữ liệu nghỉ ngơi, phù hợp với khối lượng dữ liệu lớn Chúng phải hoạt động trên nhiều loại dữ liệu khác nhau do người dùng và hệ thống tạo ra, đồng thời tương thích với các bộ công cụ phân tích và dữ liệu đầu ra đa dạng Ngoài ra, các công cụ mã hóa cần tích hợp tốt với các định dạng lưu trữ phổ biến như hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), cơ sở dữ liệu NoSQL như NoQuery, và hệ thống tệp phân tán Hadoop (HDFS), để đảm bảo an toàn dữ liệu toàn diện trong môi trường lưu trữ dữ liệu lớn.
Quản lý khóa tập trung là phương pháp bảo mật tối ưu đã được ứng dụng trong nhiều năm, đặc biệt hiệu quả trong các môi trường Dữ liệu lớn có phân bố địa lý rộng Thực tiễn tốt nhất trong quản lý khóa tập trung bao gồm tự động hóa theo chính sách, ghi nhật ký hoạt động, phân phối khóa theo yêu cầu và quản lý khóa một cách trừu tượng để đảm bảo an toàn và hiệu quả trong việc sử dụng khóa bảo mật.
Kiểm soát truy cập người dùng là công cụ bảo mật mạng cơ bản nhất, nhưng nhiều công ty thực hành kiểm soát tối thiểu do chi phí quản lý cao, gây nguy hiểm ở cấp độ mạng và có thể dẫn đến thảm họa cho nền tảng Dữ liệu lớn Để đảm bảo an ninh, cần áp dụng các chính sách truy cập tự động dựa trên vai trò và cài đặt người dùng, giúp tự điều chỉnh kiểm soát người dùng phức tạp Việc tự động hóa quản lý chính sách kiểm soát truy cập giúp bảo vệ nền tảng Dữ liệu lớn khỏi các cuộc tấn công bên trong và gia tăng an ninh mạng tổng thể.
