安全增强

MRS作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。MRS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

  整个系统部署在云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。

• 资源隔离

  MRS服务支持资源专属区内部署，专属区内物理资源隔离，用户可以在专属区内灵活地组合计算存储资源，包括专属计算资源+共享存储资源、共享计算资源+专属存储资源、专属计算资源+专属存储资源。

• 主机安全

  MRS支持与安全服务集成，支持漏洞扫描、安全防护、应用防火墙、堡垒机、网页防篡改等。针对操作系统和端口部分，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：MRS支持将数据备份到OBS（对象存储服务）中，支持跨区域的高可靠性。
  • 备份：MRS支持针对DBService、NameNode、LDAP的元数据备份和对HDFS、HBase的业务数据备份。
• 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。

  • 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读数据的时候会同步检查数据是否完整，如果发现数据不完整，尝试从其它的DataNode节点上读取数据。
• 数据保密性

  MRS分布式文件系统在Apache Hadoop版本基础上，提供对文件内容的加密存储功能，避免敏感数据明文存储，提升数据安全性。业务应用只需对指定的敏感数据进行加密，加解密过程业务完全不感知。在文件系统数据加密基础上，Hive实现表级加密，HBase实现列族级加密，在创建表时指定采用的加密算法，即可实现对敏感数据的加密存储。

  从数据的存储加密、访问控制来保障用户数据的保密性。

  • HBase支持将业务数据存储到HDFS前进行压缩处理，且用户可以配置AES和SMS4算法加密存储。
  • 各组件支持本地数据目录访问权限设置，无权限用户禁止访问数据。
  • 所有集群内部用户信息提供密文存储。
• 安全认证
  • 基于用户和角色的认证统一体系，遵从账户/角色RBAC（Role-Based Access Control）模型，实现通过角色进行权限管理，对用户进行批量授权管理。
  • 支持安全协议Kerberos，MRS使用LDAP作为账户管理系统，并通过Kerberos对账户信息进行安全认证。
  • 提供单点登录，统一了MRS系统用户和组件用户的管理及认证。
  • 对登录Manager的用户进行审计。