Угроза исчерпания вычислительных ресурсов хранилища больших данных

Угроза заключается в возможности временного возникновения состояния типа «отказ в обслуживании» у хранилища больших данных.
Данная угроза обусловлена постоянным трудно контролируемым заполнением занятого дискового пространства за счёт данных, непрерывно поступающих из различных информационных источников, и слабостями технологий доступа и хранения информации в хранилищах больших данных. 

Реализация данной угрозы возможна при условии мгновенного (текущего) превышения скорости передачи данных над скоростью их сохранения (в силу недостаточности пропускной способности канала связи или скорости выделения свободного пространства и сохранения на него поступающих данных) или при условии временного отсутствия свободного места в хранилище (в силу некорректного управления хранилищем или в результате осуществления нарушителем деструктивного программного воздействия на механизм контроля за заполнением хранилища путём изменения параметров или логики его работы).

• Внутренний нарушитель с низким потенциалом

• Нарушение доступности

Угроза исчерпания вычислительных ресурсов хранилища больших данных является серьезной проблемой, которая может привести к снижению производительности, увеличению времени обработки запросов, блокировке доступа к данным, простою системы и даже к финансовым потерям. Злоумышленники могут использовать различные методы для исчерпания ресурсов, например:

• DoS-атаки (Denial-of-Service): Направлять большое количество запросов к хранилищу данных для перегрузки ресурсов.
• Неоптимизированные запросы: Выполнять сложные или неоптимизированные запросы, которые потребляют много ресурсов.
• Утечки ресурсов: Ошибки в коде, приводящие к утечкам памяти или других ресурсов.
• Злонамеренный код: Исполнять злонамеренный код, который использует ресурсы хранилища данных для майнинга криптовалюты или других вредоносных целей.
• Аномалии в данных: Вставка больших объемов данных или данных с аномалиями, которые требуют больших вычислительных затрат на обработку.

Для минимизации этой угрозы необходимо принять комплексные меры, охватывающие различные аспекты системы, от проектирования и реализации до мониторинга и управления.

1. Проектирование и архитектура:

• Масштабируемая архитектура: Разработать масштабируемую архитектуру хранилища данных, которая может обрабатывать растущие объемы данных и нагрузки.
• Горизонтальное масштабирование: Использовать горизонтальное масштабирование (добавление большего количества серверов) для увеличения вычислительной мощности и емкости хранилища.
• Вертикальное масштабирование: В некоторых случаях использовать вертикальное масштабирование (увеличение ресурсов отдельных серверов).
• Выбор правильной технологии: Выбрать подходящую технологию хранилища больших данных, которая соответствует требованиям к производительности, масштабируемости и стоимости. Например, Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL базы данных (MongoDB, Cassandra).
• Разделение ресурсов: Разделить вычислительные ресурсы, такие как CPU, память, дисковое пространство и сетевой трафик, между различными компонентами системы.
• Резервирование ресурсов: Резервировать ресурсы для обеспечения высокой доступности и отказоустойчивости.

2. Оптимизация запросов и обработки данных:

• Оптимизация запросов: Оптимизировать запросы к хранилищу данных для повышения производительности.
  • Индексирование: Использовать индексы для ускорения поиска данных.
  • Фильтрация данных: Фильтровать данные как можно раньше в запросе, чтобы уменьшить объем обрабатываемых данных.
  • *Избегать “SELECT ”: Выбирать только необходимые столбцы данных, а не все столбцы (*).
  • Оптимизировать JOIN-ы: Оптимизировать операции JOIN между таблицами.
  • Использовать кеширование: Использовать кеширование результатов запросов для уменьшения нагрузки на хранилище данных.
• Оптимизация обработки данных: Оптимизировать процесс обработки данных для повышения производительности.
  • Пакетная обработка: Обрабатывать данные пакетами, а не по одному.
  • Распараллеливание: Использовать распараллеливание для обработки данных на нескольких узлах.
  • Использовать эффективные алгоритмы: Выбирать эффективные алгоритмы для обработки данных.
  • Уменьшить объем пересылаемых данных: Использовать сжатие данных при передаче.
• Ограничение сложных запросов: Ограничить количество и сложность запросов, которые могут быть выполнены пользователями.
• Анализ производительности запросов: Использовать инструменты для анализа производительности запросов и выявления узких мест.

3. Управление ресурсами:

• Квоты на использование ресурсов: Установить квоты на использование ресурсов (CPU, память, дисковое пространство, сетевой трафик) для пользователей и приложений.
• Ограничение скорости запросов (Rate Limiting): Ограничить скорость отправки запросов к хранилищу данных для предотвращения DoS-атак.
• Автоматическое масштабирование: Использовать автоматическое масштабирование для динамического увеличения или уменьшения вычислительных ресурсов в зависимости от нагрузки.
• Управление памятью: Настроить управление памятью для предотвращения утечек памяти и эффективного использования памяти.
• Мониторинг потребления ресурсов: Мониторить потребление ресурсов, таких как CPU, память, дисковое пространство и сетевой трафик, чтобы выявлять аномалии и проблемы.

4. Безопасность и контроль доступа:

• Аутентификация и авторизация: Использовать надежные механизмы аутентификации и авторизации для контроля доступа к данным и ресурсам.
• Принцип наименьших привилегий: Предоставлять пользователям и приложениям только те права доступа, которые необходимы для выполнения их задач.
• Ограничение доступа к данным: Ограничить доступ к конфиденциальным данным только авторизованным пользователям.
• Шифрование данных: Шифровать конфиденциальные данные, хранящиеся в хранилище данных.
• Мониторинг доступа к данным: Мониторить доступ к данным и выявлять подозрительную активность.
• Защита от SQL-инъекций и других атак: Защитить хранилище данных от SQL-инъекций и других атак, которые могут привести к исчерпанию ресурсов.
• Firewall/Web Application Firewall (WAF): Использовать firewall или WAF для защиты хранилища данных от несанкционированного доступа и атак.

5. Мониторинг и оповещения:

• Мониторинг производительности: Мониторить производительность хранилища данных, включая время отклика, пропускную способность и загрузку ресурсов.
• Мониторинг потребления ресурсов: Мониторить потребление ресурсов, таких как CPU, память, дисковое пространство и сетевой трафик, чтобы выявлять аномалии и проблемы.
• Логирование: Вести подробные журналы событий, включая информацию о запросах, ошибках и предупреждениях.
• Системы обнаружения аномалий: Использовать системы обнаружения аномалий для выявления необычного поведения, которое может указывать на атаки или проблемы с производительностью.
• Оповещения: Настроить оповещения, которые будут отправляться при обнаружении проблем с производительностью или потреблением ресурсов.

6. Обнаружение и устранение DoS-атак:

• Анализ трафика: Анализировать сетевой трафик для выявления DoS-атак.
• Фильтрация трафика: Использовать фильтрацию трафика для блокировки вредоносного трафика.
• Rate Limiting: Ограничить скорость отправки запросов для предотвращения перегрузки системы.
• CDN (Content Delivery Network): Использовать CDN для защиты от DoS-атак.

7. Обучение и осведомленность:

• Обучение персонала: Обучить персонал правилам безопасной работы с хранилищем больших данных.
• Обучение пользователей: Обучить пользователей правилам написания эффективных запросов и ограничениям на использование ресурсов.

8. Регулярное тестирование и аудит:

• Тестирование производительности: Регулярно проводить тестирование производительности, чтобы убедиться, что хранилище данных может обрабатывать ожидаемые нагрузки.
• Тестирование безопасности: Регулярно проводить тестирование безопасности, чтобы выявить уязвимости, которые могут быть использованы для исчерпания ресурсов.
• Аудит безопасности: Регулярно проводить аудит безопасности, чтобы убедиться, что принятые меры безопасности эффективны.

9. Контроль качества данных:

• Валидация данных: Проверять данные на соответствие заданным правилам и ограничениям.
• Удаление дубликатов: Удалять дубликаты данных, чтобы уменьшить объем хранимых данных.
• Очистка данных: Очищать данные от неверных или неактуальных данных.

10. Управление жизненным циклом данных:

• Архивирование данных: Архивировать старые данные, которые редко используются.
• Удаление данных: Удалять данные, которые больше не нужны.

Примеры конкретных мер для Apache Hadoop:

• Hadoop YARN: Использовать YARN (Yet Another Resource Negotiator) для управления ресурсами кластера Hadoop.
• Fair Scheduler: Использовать Fair Scheduler для обеспечения справедливого распределения ресурсов между задачами.
• Capacity Scheduler: Использовать Capacity Scheduler для ограничения использования ресурсов отдельными пользователями или группами.
• Kerberos: Использовать Kerberos для аутентификации и авторизации.
• HDFS Encryption: Использовать HDFS Encryption для шифрования данных, хранящихся в HDFS.

Ключевые моменты:

• Комплексный подход: Требуется комплексный подход, охватывающий все аспекты системы, от проектирования до эксплуатации.
• Автоматизация: Использовать автоматизацию для управления ресурсами и мониторинга.
• Мониторинг: Постоянный мониторинг производительности и потребления ресурсов.
• Оптимизация: Регулярная оптимизация запросов и обработки данных.
• Регулярное тестирование: Регулярное тестирование на проникновение и тестирование производительности.

Внедрение этих мер позволит значительно снизить риск исчерпания вычислительных ресурсов хранилища больших данных и обеспечить его бесперебойную работу.