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Die nächste Hadoop-Generation
Sicherheit, Governance und Betrieb

Cloud Whitepaper: Bessere Sicherheit & Daten-Governance mit Apache Hadoop

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Die Integration von Apache Atlas und Apache Ranger ermöglicht klassifikationsbasierte Sicherheitsrichtlinien

Für Unternehmen, die mithilfe von Hadoop mehr aus ihren Daten herausholen möchten, stellen Daten-Governance und Sicherheitsanforderungen häufig eine wichtige Herausforderung dar. Aus diesem Grund hat Hortonworks seine Daten-Governance-Initiative ins Leben gerufen, um Unternehmen Open-Source-Governance-Lösungen für Klassifizierung, Verknüpfung, Sicherheit und Lebenszyklus-Management von Daten zur Verfügung zu stellen.


Effizientes Daten-Management kann nicht passiv oder ausschließlich forensisch erfolgen. Eine zentralisierte Zugriffskontrolle auf Basis einer einheitlichen Datenklassifizierung ist die Voraussetzung für dynamische Sicherheit und eine grundlegende Anforderung für Open Enterprise Hadoop. Vor diesem Hintergrund freuen wir uns, die Veröffentlichung einer Reihe neuer öffentlicher Vorschau-Funktionen im Rahmen von Apache Atlas und Apache Ranger bekannt geben zu können, die Datenklassifizierung mit Sicherheitsmaßnahmen kombinieren.


Mit Apache Atlas– entstanden im Rahmen unserer Daten-Governance-Initiative – können Unternehmen Daten über ihr gesamtes Ökosystem hinweg einheitlich klassifizieren. Apache Ranger bietet ein zentralisiertes Sicherheitsmanagement für Hadoop. Durch die Integration von Atlas mit Ranger können Unternehmen Hortonworks nutzen, um während der Laufzeit dynamische Zugangsrichtlinien zu implementieren und so Verstöße aktiv zu verhindern.


Die Atlas/Ranger-Integration setzt neue Maßstäbe in Sachen Big-Data-Governance und -Sicherheit. Durch die Integration von Atlas mit Ranger können Unternehmen dynamische Sicherheitsrichtlinien auf Basis von Klassifikationen sowie rollenbasierte Sicherheitslösungen einführen. Die zentralisierte Plattform von Ranger ermöglicht es Daten-Admins, Sicherheitsrichtlinien auf Basis von Meta-Tags oder Attributen aus Atlas zu erstellen und diese Richtlinien in Echtzeit auf die gesamte Hierarchie von Datenbeständen wie etwa auf Datenbanken, Tabellen oder Spalten anzuwenden.


Mit Hortonworks können Daten-Manager die Transparenz, Reproduzierbarkeit, Prüfbarkeit und Einheitlichkeit ihres Data Lakes und der entsprechenden Datenbestände gewährleisten. Mit Apache Atlas können komponentenübergreifende Verknüpfungennun visuell dargestellt werden. Dies ermöglicht umfassende Einblicke in Datenbewegungen über mehrere Analytics-Plattformen wie etwa Apache Storm, Kafka, Falcon und Hive hinweg. Dateneigner, Betriebs- und Compliance-Personal können Verknüpfungen innerhalb eines Datensatzes visuell darstellen und anschließend betriebliche Anliegen und Fragen zu Sicherheit und Herkunft der Daten im Detail analysieren. Das Daten-Tracking erfolgt direkt über die Plattform, wobei sämtliche Anwendungen auf Basis mehrerer Engines nativ getrackt werden. Dies ermöglicht umfassende Einblicke auch über die Grenzen einzelner Anwendungen hinweg.