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BI / 보안 / 빅데이터 | 애널리틱스

기고 | 보안에서 빅데이터 분석을 유용하게 활용하는 방법

2016.01.27 Ron Bennatan  |  Network World


테스트 3: 보안 애널리틱스 시스템에 폐쇄형 피드백 루프가 있나? 애널리틱스는 보고서가 아니다. 애널리틱스는 의사결정을 돕는 도구다. 보안 애널리틱스는 ‘사후의 무엇이 있었는지’를 파악하는 게 아니라 앞으로 일어날 것들에 대한 예측 정확도를 높이기 위해 과거 정보를 활용하는 것이다. 예를 들어 실시간 모니터링을 수정하고 무엇을 제외할지 이야기하며 무엇보다도 경보만 보내는 게 아니라 어디에 초점을 맞출지 알려주는 애널리틱스를 찾아야 한다. 인텔리전스 보안 애널리틱스에서 적절한 알고리즘을 가진 데이터 량이 증가하면 애널리틱스와 의사결정 그리고 시스템의 유용성이 크게 향상된다.

테스트 4: 점점 더 큰 클러스터로 끌려가고 있지는 않나? 빅데이터 세계는 이상한 면이 있다. 아주 작은 일을 위해 (그리고 막대한 복잡성을 더해) 거대 클러스터를 구축하는 게 그렇다. 오늘 돈을 벌 수 있다고 해서 내일도 돈을 벌 수 있는 것은 아니다. 빅데이터 분석의 목표가 가능한 긴 시간 동안 많은 소스로부터 데이터를 취합해 통계를 내는 것이기 때문에 그 비용이 데이터량에 비례해 증가하지 않도록 할 필요가 있다. 결국 효율적으로 확장할 수 있는 플랫폼을 찾아야 한다는 의미다. NoSQL 접근방식, 칼럼이나 데이터 필드, 인메모리 분산형 병렬 프로세싱 아키텍처를 활용하는 시스템을 찾아라. 효율적인 시스템은 수 테라바이트 데이터에 한 개 노드만 필요로 해서는 안되며, 훨씬 더 다양하고 많은 데이터가 있어야 한다. 

테스트 5: 데이터 관리 프레임워크가 데이터 다양성을 감당할 만큼 유연한가? 빅데이터에는 많은 레이어와 많은 옵션들이 있는데 이 가운데 일부는 도움이 되고 또 일부는 복잡성 때문에 방해만 될 수 있다. 빅데이터는 데이터 유형의 다양성을 지원해 정보의 풍부함을 제공한다. 빅데이터는 수많은 세대를 아주 신속하게 훑기에 단순성도 강조한다. 때문에 빅데이터를 JSON(JavaScript Object Notation)과 유연한 데이터포맷으로 통합하는 것 같은 현대적 데이터 접근방식을 찾는 게 중요하다. 

빅데이터를 이해하고 활용하는 것이 보안 애널리틱스의 핵심이지만 빅데이터에도 거품이 존재하며 진위 분간이 어려운 이야기들이 많다. 여기 소개된 5가지 간단한 테스트가 잡음을 걸러내고 당신이 필요로 하는 보안 애널리틱스를 제공할 수 있는 솔루션 선택에 도움이 되기 바란다.

*j소나(jSonar)는 빅데이터 애널리틱스 웨어하우스를 개발하는 업체며, Ron Bennatan은 j소나의 공동 창업자다. ciokr@idg.co.kr
 

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