如何架构大数据系统 hadoop

“大数据时代，在充分挖掘和发挥大数据价值同时，解决好数据安全与个人信息保护等问题刻不容缓。”中国互联网协会副秘书长石现升在贵阳参会时指出。
员工监守自盗数亿条用户信息
今年初，公安部破获了一起特大窃取贩卖公民个人信息案。
被窃取的用户信息主要涉及交通、物流、医疗、社交和银行等领域数亿条，随后这些用户个人信息被通过各种方式在网络黑市进行贩卖。警方发现，幕后主要犯罪嫌疑人是发生信息泄漏的这家公司员工。
业内数据安全专家评价称，这起案件泄露数亿条公民个人信息，其中主要问题，就在于内部数据安全管理缺陷。
国外情况也不容乐观。2016年9月22日，全球互联网巨头雅虎证实，在2014年至少有5亿用户的账户信息被人窃取。窃取的内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登陆密码。
企业数据信息泄露后，很容易被不法分子用于网络黑灰产运作牟利，内中危害轻则窃财重则取命，去年8月，山东高考生徐玉玉被电信诈骗9900元学费致死案等数据安全事件，就可见一斑。
去年7月，微软Window10也因未遵守欧盟“安全港”法规，过度搜集用户数据而遭到法国数据保护监管机构CNIL的发函警告。
上海社会科学院互联网研究中心发布的《报告》指出，随着数据资源商业价值凸显，针对数据的攻击、窃取、滥用和劫持等活动持续泛滥，并呈现出产业化、高科技化和跨国化等特性，对国家和数据生态治理水平，以及组织的数据安全能力都提出了全新挑战。
当前，重要商业网站海量用户数据是企业核心资产，也是民间黑客甚至国家级攻击的重要对象，重点企业数据安全管理更是面临严峻压力。
企业、组织机构等如何提升自身数据安全能力？
企业机构亟待提升数据安全管理能力
“大数据安全威胁渗透在数据生产、流通和消费等大数据产业的各个环节，包括数据源、大数据加工平台和大数据分析服务等环节的各类主体都是威胁源。”上海社科院信息所主任惠志斌向记者分析称，大数据安全事件风险成因复杂交织，既有外部攻击，也有内部泄密，既有技术漏洞，也有管理缺陷，既有新技术新模式触发的新风险，也有传统安全问题的持续触发。
5月27日，中国互联网协会副秘书长石现升称，互联网日益成为经济社会运行基础，网络数据安全意识、能力和保护手段正面临新挑战。
今年6月1日即将施行的《网络安全法》针对企业机构泄露数据的相关问题，重点做了强调。法案要求各类组织应切实承担保障数据安全的责任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障个人对其个人信息的安全可控。
石现升介绍，实际早在2015年国务院就发布过《促进大数据发展行动纲要》，就明确要“健全大数据安全保障体系”、“强化安全支撑，提升基础设施关键设备安全可靠水平”。
“目前，很多企业和机构还并不知道该如何提升自己的数据安全管理能力，也不知道依据什么标准作为衡量。”一位业内人士分析称，问题的症结在于国内数据安全管理尚处起步阶段，很多企业机构都没有设立数据安全评估体系，或者没有完整的评估参考标准。
“大数据安全能力成熟度模型”已提国标申请
数博会期间，记者从“大数据安全产业实践高峰论坛”上了解到，为解决此问题，全国信息安全标准化技术委员会等职能部门与数据安全领域的标准化专家学者和产业代表企业协同，着手制定一套用于组织机构数据安全能力的评估标准——《大数据安全能力成熟度模型》，该标准是基于阿里巴巴提出的数据安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）进行制订。
阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍DSMM。
作为此标准项目的牵头起草方，阿里巴巴集团安全部总监郑斌介绍说，该标准是阿里巴巴基于自身数据安全管理实践经验成果DSMM拟定初稿，旨在与同行业分享阿里经验，提升行业整体安全能力。
“互联网用户的信息安全从来都不是某一家公司企业的事。”郑斌称，《大数据安全能力成熟度模型》的制订还由中国电子技术标准化研究院、国家信息安全工程技术研究中心、中国信息安全测评中心、公安三所、清华大学和阿里云计算有限公司等业内权威数据安全机构、学术单位企业等共同合作提出意见。

一、设备监控
像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。公路施工— 拌合站生产质量监控，可以远程监控生产数据，实时生产质量监控
这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。
二、机器和基础设施维护
传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如公路施工，摊铺机和压路机上安装，实现物联网数字化施工，能够实时监测施工质量，减少施工成本。例如：ENH 公路施工质量监测系统，智能压实系统、铁路连续压实系统等等，都属于物联网在基础设施建设中的实例。
三、物流和追踪
运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置（以及车辆应该在的位置）。
四、集装箱环境
同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救——即使这些货物是在全球各地的运输途中。
五、机器管理库存
向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。
六、网络数据用于营销
企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。
七、识别危险网站
商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。
八、无人驾驶卡车
在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。
九、WAN监控
企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。
十、GPS数据聚合
GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链（Blockchain），是比特币的一个重要概念，

它本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

扩展资料

大多区块链公链受到了扩展性的限制。区块链技术最大的特征就是去中心化，这就要求网络中的所有账本都需要处理记账流程。分布式记账的安全性高，误 *** 作率低，还具有政治中立性和正确性。

但是区块链技术在拥抱了这些特性的同时，牺牲掉了扩展性，无法满足个性化监管，在保护数据隐私方面略显不足。而且，随着的账本数量的增长，交互延迟会呈指数式增长，也就是说区块链网络中的账本越多延迟就会越高。

参考资料来源：百度百科-区块链 （数据结构）

数字化是通过“连接”实现各种技术创新、各种方式组合的；是利用人工智能、移动技术、通讯技术、社交、物联网、大数据、云计算等等，把现实世界在虚拟世界中重建。从这个视角去理解，数字化是指现实世界与虚拟世界并存且融合的新世界。
本质特征一：连接——连接大于拥有。
凯文•凯利（Kevin Kelly）在《失控：全人类的最终命运和结局》 中表达了一个思想，他认为互联网的特性就是所有东西都可以复制，这就会带来如他在诠释智能手机为代表的移动技术两个特性——随身而动和随时在线——那样，人们需要的是即时性连接体验。这个思想观点，帮助我们理解数字化“连接”的本质特征。
今天，人们已经习惯于在线连接去获取一切，如**、音乐、出行等等，人们不再为拥有这些东西去付出，相反更希望可以通过连接去获得，选择后者是因为更为便捷、成本更低、价值感受更高。数字化以“连接”带来的时效、成本、价值明显超出“拥有”带来的这一切，亨利•福特“让每个人都能买得起汽车”的理想在今天完全可以演化为“让每个人都能使用汽车”，“连接”汽车远大于“拥有”汽车。
本质特征二：共生——现实世界与数字世界融合。
数字化是通过连接和运用各种技术，将现实世界重构为数字世界，数字世界与现实世界融合是第二个本质特征。
我们引用“数字孪生（Digital Twin）”概念来诠释这个特征。2011 年，迈克尔•格里夫斯(Michael Grieves)教授《智能制造之虚拟完美模型：驱动创新与精益产品》 中引用了其合作者约翰•维克斯描述该概念模型的名词，也就是数字孪生体，并一直沿用至今，“数字孪生是指充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。”
格里夫斯在产品全生命周期管理课程上提出了“与物理产品等价的虚拟数字化表达”的概念：一个或一组特定装置的数字复制品，能够抽象表达真实装置并可以此为基础进行真实条件或模拟条件下的测试。该概念源于对装置的信息和数据进行更清晰地表达的期望，希望能够将所有的信息放在一起进行更高层次的分析。
简单来说，数字孪生就是对真实物理系统的一个虚拟复制，复制品和真实品之间通过数据交换建立联系，借助于这种联系可以观测和感知虚体，由此动态体察到实体的变化，所以数字孪生中虚体与实体是融为一体的。
就如“数字孪生”般，数字化正是将现实世界重构为数字世界，同时，重构不是单存的复制，更包含数字世界对现实世界的再创造，还意味着数字世界通过数字技术与现实世界相连接、深度互动与学习、融合为一体，共生创造出全新的价值。
本质特征三：当下——过去与未来压缩在现在。
数字化技术是关于连接选择的问题，与谁连接，何时连接，所以，一些人认为，数字化路径更接近于电脑游戏而不是历史叙事，不再是从过去到现在，再到未来，用洛西科夫(Douglas Rushkoff)的观点，“数字化时间轴不是一个时刻过渡到另一个时间，而是从一个选择跳到另一个选择，停留在每一个命令行里，就像数字时钟上的数字一样，直到做出下一个选择，新的现实就会出现在眼前。”
受洛西科夫的启发，我们确定数字化的第三个本质特征是“当下”。在他有关数字化影响的研究中，可以了解到数字技术带来的冲击，已经不再是变化带来的冲击，而是由变化的速度带来冲击，正如他所言：“我们不再测量从一种状态到另外一种状态的变化，而是测量变化的速度以及速度变化的速度，以此类推。时间不再是从过去到未来，而是体现在衍生物上，从地点到速度再到加速度。”
这也是为什么我们会觉得在数字化时代，变化与迭代动荡剧烈，更迭与颠覆频繁多变，“黑天鹅”满天飞，让人应接不暇。因为数字化本身，过去与未来都压缩在当下，更多维度，更大复杂性交织在一起，不仅仅是变化，变化本身的属性也发生了改变。
工业时代，机器革命的出现，使得人们不再度量自然存在状态，而是机器带来的效率与速度，其核心价值就是，如何以更高的效率获得更大的产出。所以，在工业时代，用最少的时间产出最多，获得的规模最大，成为衡量人们是否成功的准则。大规模生产成为核心标志，最重要的就是效率。人们常说“时间就是金钱”，“效率就是金钱”。

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