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Le Big Data en toute sécurité

Data - Par Stephan Hadinger - Publié le 20 octobre 2014
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L’idée nouvelle du Big Data est de rassembler la totalité des données d'usages historiques disponibles (logs, données patrimoniales, réseaux sociaux...) sans pré-formatage ou pré-filtrage, puis de traiter ces données a posteriori sur des historiques de plusieurs mois voire plusieurs années.

Le Big Data en toute sécurité

Se lancer dans un projet de Big Data dans le cloud apporte une valeur unique par rapport à des infrastructures sur site, notamment dans les étapes de stockage et d’analyse :

•    Stockage élastique : le principe est d’avoir une capacité illimitée dans laquelle les clients ne paient que pour le stockage réellement utilisé, sans engagement dans le temps.

•    Capacité serveurs à la demande : les clients ont accès – à la demande et en quelques minutes – à des serveurs virtualisés pour effectuer des traitements sans limite de taille. La facturation des ressources est à l’heure d’utilisation.

Ainsi, c’est dans ce domaine que les technologies élastiques proposées par le cloud computing prennent tout leur sens. L’architecture informatique élastique (stockage, serveurs…), notamment proposée par Amazon Web Services, s’adapte aux projets Big Data ponctuels ou récurrents des entreprises de toutes tailles.

Cet article propose donc un éclairage sur les fonctionnalités de sécurité natives du cloud qui permettent aux clients de garder un haut niveau de sécurité pour leurs projets Big Data.

Pourquoi sécuriser le Big Data ?

Avant de voir dans le détail les dispositifs de sécurité, regardons les enjeux et les risques contre lesquels il est important de se protéger.

Dans un projet Big Data on trouvera typiquement deux types de données :

•    Une copie de données patrimoniales, comme un fichier client, un catalogue de produits… On se gardera bien évidemment de copier des données très sensibles comme des mots de passe ou des numéros de cartes de crédit ;
•    Des données d’usages d’utilisateurs (privées ou publiques). Dans certains cas il est conseillé d’« anonymiser » les données afin de réduire l’exposition aux risques.

Afin de maintenir la sécurité au sein des projets Big Data, il est recommandé d’apporter une attention particulière aux domaines suivants : contrôle d’accès, isolation réseau, chiffrement des données en transit et au repos.

À noter que pour chaque type de données, il est souhaitable de faire une évaluation de sa sensibilité pour mettre en œuvre un niveau de sécurisation adéquat.

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Data - Par Stephan Hadinger - Publié le 20 octobre 2014