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大数据正以难以想象的发展速度带来新一?#20013;?#24687;化革命,它给我们带来新的思维变革、商业变革和管理变革,因?#33487;攵源?#25968;据的审计,也必将面临其带来?#24149;?#36935;与挑战。

大数据有四个显著的特点:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等都是我们需要分析的数据类型。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快,1秒定律。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。其中最后这点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同和提高。

大数据时代来临首先由数据丰富度决定的。社交网络兴起,大量的UGC(User Generated Content,即用户生成内容的意思)内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。美国互联网数据中心指出,互联网?#31995;?#25968;据每年将增长50%,每两年便将翻一番,而目前世界上90%以?#31995;?#25968;据是最近几年才产生的。

此外,数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息,伴随着各种随身设备、物联网和云计算、云存储等技术的发展,人和物的所有轨迹都可以被记录。全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器,随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃?#37327;?#27668;中化学物质的变化,这也产生了海量的数据信息。

与过去我们接触与收集到的结构化数据有所不同,这些数据中存在大量非结构化和半结构化数据,把这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费大量时间和金钱。

正基于这样的海量数据背景,对数据审计提出了新的要求。我公司开发的大数据审计产品,以HBase?#25945;?#20026;基础。HBase是专门设计用来快速随机读写大规模数据,其运行在普通商用服务器上,可?#20113;交?#25193;展,目前已成功应用于互联网领域?#26696;?#20256;统行?#26723;?#20247;多在线式数据分析处理系统中。伴随着HBase的广泛应用,如何便捷、有效、安全地管控HBase显得尤为重要,大数据?#25945;?#20135;品系统即为服务于此类用户而量身定制的。

与我们传统的审?#21697;?#26512;和处理数据相似,“大数据”时代的数据处理也要经过采集、导入及预处理、统计及分析、挖掘几个方面来实现。但由于其数据量巨大,同时又存在大量的非结构化数据,因此在每一个处理过程中又与审计数据处理有所不同。

1.采集。在采集过程中,除了可以使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,还可以利用Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库用于数据的采集。在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。而审计部门一般不需要采取实时的数据,因此?#28304;?#25968;据的采集基本上以采集备份数据和热备数据为主,不需要过多的考虑并发的问题。

2.导入及预处理。在大数据环?#35802;攏?#34429;然采集端本身已经有很多数据库,但是如果要对这些海量数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集?#28023;?#24182;且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。这些与目前审计部门的数据导入及建立审计中间表的过程非常类似,所不同的是导入的数据量非常大,每秒钟的导入量经常会达到百兆,甚至千?#20934;?#21035;。

3.统计及分析。统计与分析主要利用分布式数据库,或者分布式计算集群来?#28304;?#20648;于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等,以满足大多数常见的分析需求。而审计部门也需要对业务数据进行相关的统计与分析。由于数据量的差别,大数据环?#35802;攏?#23545;系统资源,特别是I/O会有极大的占用。

4.挖掘。与前面统计及分析过程不同的是,大数据环?#35802;?#30340;数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题,主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算,从而起到预测的效果,并进一步实现一些高级别数据分析的需求。而由于审计时间的限制,审计部门对数据的挖掘一般情况是有着明显的主题,或是法律法规以及相关政委的许可,或是审计人员的主观经验,或是已成型的审?#21697;?#26512;模型等等。

大数据?#25945;?#31995;统主要功能如下:

1.状态监控:监控集群各运行指标,对数据管理?#25945;?#30340;性能指标一目了然;

2.数据管理:包含数据源管理、数据集管理两部分功能,分别实现来源数据,和数据集?#31995;?#19981;同应用场景;

3.安全?#29616;ぃ?/strong>为避免无授权人员的随意访问,造成潜在的风险,启用基于kerberos的安全?#29616;ぃ?/p>

4.数据管控:通过匹配策略机制,实现对操作人员的数据操作进行管控;

5.日志审计:详细记录用户在大数据库?#25945;?#30340;操作信息,并提供查询界面针对日志信息进行审计。

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