4.14 安全增强 华为 FusionInsight HD 作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。主要从以 下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。  网络隔离 整个系统网络划分为 2 个平面，即业务平面和管理平面。两个平面采用物理隔离的 方式进行部署，保证业务、管理各自网络的安全性。 − 业务平面通过业务网络接入，主要为用户和上层用户提供业务通道，对外提供 数据存取、任务提交及计算的能力。 − 管理平面通过运维网络接入，提供系统管理和维护功能，主要用于集群的管理， 对外提供集群监控、配置、审计、用户管理等服务。  主机安全 用户可以根据自己业务的需要部署第三方的防病毒软件。针对操作系统和端口部分， 华为提供如下安全措施。 − 操作系统内核安全加固 − 更新操作系统最新补丁 − 操作系统权限控制 − 操作系统端口管理 − 操作系统协议与端口防攻击  应用安全 通过如下措施保证大数据业务正常运行： − 身份鉴别和认证 − Web 应用安全 − 访问控制 − 审计安全 − 密码安全  数据安全 针对海量用户数据，提供如下措施保障客户数据的机密性、完整性和可用性。 − 容灾：FusionInsight HD 通过配置主、备集群关系和需要同步的数据表，提供 异地实时容灾功能。当主集群数据遭到破坏（例如，洪水、地震等），备集群 可以立即接管业务。 − 备份：FusionInsight HD 支持针对 OMS、HBase、HDFS、LDAP 数据的备份。  数据完整性 通过数据校验，保证数据在存储、传输过程中的数据完整性。 − 软件安装时支持对软件包的 sha256 校验，防止软件包或者程序被篡改。 − 用户数据保存在 HDFS 上，HDFS 默认采用 CRC32C 校验数据的正确性。 − HDFS 的 DataNode 节点负责存储校验数据，如果发现客户端传递过来的数据 有异常（不完整）就上报异常给客户端，让客户端重新写入数据。 − 客户端从 DataNode 读数据的时候同会检查数据是否完整，如果发现数据不完 整，尝试从其他的 DataNode 节点上读取数据。

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  P2P简介 对等网络P2P（peer-to-peer）技术是一种用于不同计算机用户之间，不经过中继设备直接交换数据或服务的技术，其网络通信方式如下图所示： P2P技术打破了传统的Client/Server模式，在对等网络中，每个节点的地位都是相同的，具备客户端和服务器双重特性，可以同时作为服务使用者和服务提供者。 P2P技术有着广阔的应用领域，目前主要的应用有文件交换、分布式计算、协同工作、分布式搜索和电子商务等。 2.      主要的P2P模式       P2P模式的变化经历了集中式、分布式、和混合式3个阶段。P2P技术起源于文件交换技术，在发展过程中，文件交换技术的演变最具代表性，下面介绍P2P模式的几种形式： （1）      集中式对等网络。集中式P2P模式由一个中心服务器来负责记录共享信息以及反馈对这些信息的查询。每一个对等实体要对它所需共享的信息以及进行的通信负责，根据需要下载它所需要的其他对等实体上的信息。这种形式具有中心化的特点，但是它不同于传统意义于上的Cleint/Server模式。因为传统意义上的Client/Server模式采用的是一种垄断的手段，所有资料都存放在服务器上，客户机只能被动的从服务器上读取信息，并且客户机之间不具有交互能力；而集中式

Splunk是一种高扩充性且通用的数据引擎。它可以帮助企业收集、编入索引并智能化地分析由网络、应用程序以及移动设备等产生的机器数据，并最终帮助企业决策者做出准确的判断。本书集合了各种实用方法，目的是给读者提供指导和实用知识，以便读者掌握Splunk Enterprise 6的各种功能，从数据中提取出强大而有价值的运维智能。 《Splunk智能运维实战》共10章，第1章介绍将数据导入Splunk的基本方法；第2章介绍使用Splunk搜索数据的基本方法；第3章介绍如何创建仪表盘和数据的可视化图表；第4章介绍如何创建并修改Splunk应用程序；第5章介绍如何使用Splunk的数据模型和透视功能；第6章介绍Splunk中的一些高级搜索命令，将学习如何创建事务、编写次级搜索、理解并发性、利用字段关联等；第7章介绍如何增加和丰富Splunk中的数据，详细讲解Splunk查找和工作流程功能的使用；第8章介绍Splunk的警报功能；第9章介绍Splunk中的更多数据汇总方法：汇总索引和报表加速；第10章介绍如何自定义Splunk应用程序并使用Splunk SDK和API的高级特性来处理Splunk内的数据。 目录 译者序 前言 第1章 游戏时间——导入数据 1 1.1 简介 1 1.2 索引文件和目录 2 1.3 从网络端口获取数据 7 1.4 使用脚本输入 10 1.5 使用模块输入 12 1.6 使用通用转发器收集数据 16 1.7 为本书加载样本数据 19 1.8 定义字段提取内容 22 1.9 定义事件类型和标签 24 1.10 小结 26 第2章 深入数据——搜索和报表 27 2.1 简介 27 2.2 使原始事件数据具备可读性 30 2.3 找出最常访问的网页 32 2.4 找出最常使用的Web浏览器 34 2.5 找出浏览量来源最多的网站 37 2.6 制作网页响应代码的图表 38 2.7 显示网页响应时间的统计数据 40 2.8 列出浏览次数最多的产品 43 2.9 制作应用程序使用性能的图表 45 2.10 制作应用程序内存使用情况的图表 47 2.11 计算数据库连接的总数 48 2.12 小结 50 第3章 仪表盘和可视化——让数据闪光 51 3.1 简介 51 3.2 创建智能运维仪表盘 53 3.3 使用饼图展示最常访问的网页 55 3.4 显示唯一访客数量 59 3.5 使用计量器显示错误的数量 63 3.6 制作每一主机不同请求方法数量的图表 66 3.7 制作请求方法、浏览量和响应时间的时间图 67 3.8 使用散点图根据大小和响应时间标识离散的请求 70 3.9 制作面积图显示应用程序的性能统计数据 73 3.10 使用条形图按类别显示平均花销 75 3.11 制作折线图显示项目浏览量和购买量随时间的变化 77 3.12 小结 78 第4章 创建智能运维应用程序 80 4.1 简介 80 4.2 创建智能运维应用程序 81 4.3 添加仪表盘和报表 84 4.4 更高效地组织仪表盘 89 4.5 动态钻取活动报表 92 4.6 创建表单搜索Web活动 97 4.7 将网页活动报表链接至表单 101 4.8 显示访客地理分布图 105 4.9 计划仪表盘的PDF交付 109 4.10 小结 112 第5章 智能拓展——数据模型和透视 113 5.1?简介 113 5.2?为Web访问日志创建数据模型 115 5.3?为应用程序日志创建数据模型 121 5.4 加速数据模型 126 5.5 透视总交易量 129 5.6 根据地理位置透视购买量 134 5.7 透视响应最慢的网页 139 5.8 用透视图显示最多的错误代码 144 5.9 小结 145 第6章 深入挖掘——高级搜索 146 6.1 简介 146 6.2 计算网站平均会话时间 147 6.3 计算多层Web请求的平均执行时间 152 6.4 显示最大并发结账 157 6.5 分析Web请求之间的关系 161 6.6 预测网站流量大小 164 6.7 寻找数量反常的Web请求 168 6.8 识别潜在的会话欺骗 172 6.9 小结 175 第7章 丰富数据——查找和工作流程 176 7.1 简介 176 7.2 查询产品编码描述 177 7.3 标记可疑IP地址 183 7.4 创建会话状态表 187 7.5 在IP地址中添加主机名 190 7.6 为给定的IP地址搜索ARIN 192 7.7 为给定错误触发谷歌搜索 196 7.8 为应用程序错误创建凭证 200 7.9 从外部数据库查询库存 204 7.10 小结 211 第8章 抢先一步——创建警报 212 8.1 简介 212 8.2 警告异常网页响应时间 214 8.3 警告实时结账过程中的错误 218 8.4 警告异常用户行为 225 8.5 警告失败并触发脚本响应 229 8.6 警告预计销售量超出库存量 232 8.7 小结 238 第9章 加速智能数据汇总 239 9.1 简介 239 9.2 计算每小时会话及完成交易的数量 241 9.3 按城市回填购买数量 247 9.4 按时间顺序显示并发会话最大数量 254 9.5 小结 259 第10章 更进一步——自定义、Web框架、REST API和SDK 260 10.1 简介 260 10.2 自定义应用程序的导航 261 10.3 添加网络点击量的力导向图 265 10.4 添加产品购买量的日历热图 273 10.5 远程查询Splunk的REST API以获取唯一页面浏览量 278 10.6 创建Python应用程序返回唯一IP地址 280 10.7 创建自定义搜索命令来格式化产品名称 284 10.8 小结 288

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