要素一：统一的数据管理平台
统一的数据管理平台构成了大数据分析系统的基石。这样的平台负责存储和查询企业数据。尽管这一点被普遍认知，并似乎已得到妥善解决，但在现实中，数据管理的统一性仍然是一个挑战，且未成为区分不同企业产品的关键因素。
要素二：支持多种数据类型
大数据分析平台利用了大数据平台的可扩展性，以及安全分析与SIEM工具的分析功能。这些平台能够收集不同粒度的安全事件数据，例如，网络包数据通常是细粒度的，而服务器管理员密码修改日志则属于粗颗粒数据。
要素三：可扩展的数据提取
服务器、终端、网络和其他基础设施的状态持续变化，其日志中的许多状态变化都是有益的信息，应被传输至大数据安全分析平台。在网络带宽允许的情况下，最大的风险可能是安全分析平台的数据提取组件无法处理日益增加的安全数据量。
要素四：安全分析工具
大数据平台如Hadoop和Spark是通用工具，它们有助于开发安全工具，但并非专为安全分析而设计。为了应对企业基础设施产生的数据规模，安全分析工具需要具备扩展性。因此，Hadoop和Spark等工具满足这一需求。
要素五：合规报告
合规报告不再是可选的要求。许多与合规报告相关的数据要素与安全最佳实践密切相关。即便对于不需要合规报告的企业，这些报告也有助于内部监控。对于需要合规报告的企业，应确保大数据报告平台具备相应的合规报告功能。
以上是关于大数据分析平台安全评估的五大要素的讨论。如果您对大数据工程感兴趣，希望这些信息能提供帮助。欲了解更多信息，您可以关注环球青藤，获取更多专业内容。
