企业安全性分析

　　大数据平台安全是由系统类、功能类、数据类、资源类四个层面组成的。企业安全性分析一般情况下，系统类、功能类、数据类安全是业务相关的，企业安全性需要具体问题具体处理。企业安全性而资源类相对来说比较独立，在服务端体现为ETL、算法及服务器的运行权限，在客户端则体现为数据模型的使用权限。

　　企业安全性如何将权限分配给用户，企业安全性不同的大数据集群拥有不同的授权模型，企业安全性授权模型和组织机构模型有很大的关联性。考虑到企业大数据的共有特性，在整个规划中，我们需要从下面四个层次来了解大数据平台的系统安全：

　　（1）系统类在客户端，系统类安全涉及访问IP段的限制、登录时间段的限制、连接数的限制、企业安全性特定时间段内登录次数的限制等，为用户提供和其权限相关的用户界面，仅出现和其权限相符的菜单、操作按钮；在服务端，则对URL程序资源和业务服务类方法的调用进行访问控制，是大数据平台的第一道防护大门。

　　（2）功能类功能类安全会对程序流程产生影响，例如用户在操作业务记录时，是否需要审核，上传数据文件不能超过指定大小，操作按钮可控制的功能范围等。这些安全限制已经不是对入口的限制，而是对大数据平台操作流程的限制，这在一定程度上会影响平台的运行。

　　（3）数据类数据安全包括两个层次，企业安全性其一是字段级数据安全，即用户可以访问大数据平台的哪些库、表、字段；其二是行级数据安全，即用户可以访问字段下的哪条数据。一般以用户所在角色或组为条件进行权限分配。　　　　

　　（4）企业安全性资源类从硬件和软件上对大数据平台的执行任务进行控制，用户通过客户端提交数据执行任务时，大数据平台根据用户的级别、任务分析的重要程度，自动为任务排序并分配CPU、内存等计算资源，企业安全性以便更好地利用有限的平台计算资源发挥更大的作用，集群的容量大小直接影响到任务运行的效率。以上四个层次的安全，按粒度从粗到细的排序是：系统类、功能类、数据类和资源类安全。

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