Курс "HWSEC: Безопасность озера данных HortonWorks"

Аудитория: Системные администраторы, системные архитекторы, разработчики Hadoop желающие получить практические навыки по установке, конфигурированию, обслуживанию и управлению защищенной средой кластера Hadoop с использованием дистрибутива HortonWorks Hadoop Data Platform

Предварительный уровень подготовки:

• Начальный опыт работы в Unix
• Знания Hadoop в рамках курса «Администрирование кластера Hadoop»
• Понимание основ информационной безопасности

Продолжительность: 3 дня, 24 академических часов.

Курс построен на сквозных практических примерах развертывания и администрирования защищенной архитектуры кластера Hadoop вместе с протоколами безопасности  Kerberos, SSL; настройки интегрированной безопасности компонент экосистемы Hadoop для унифицированного входа с использованием Single-Sign-On, шлюза безопасности Apache Knox Gateway и политик разграничения доступа Apache Ranger. Практические занятия выполняются на локальных рабочих станциях и в  кластерной среде Amazone Web Services с использованием дистрибутива HortonWorks Hadoop Data Platform.

Соотношение теории к практике 30/70

Скачать программу можно на сайте www.bigdataschool.ru/bigdata/data-l... 

Программа курса 

1. Cybersecurity для больших данных в Hadoop
   • Особенности реализации информационной безопасности (далее ИБ) в озере данных Hadoop
   • Специфические угрозы ИБ существующие в озере данных
   • Организационные меры по ИБ для озера данных

2. Обзор подсистем безопасности озера данных
   • Автоматизация
   • Аутентификация и защита периметра
   • Авторизация
   • Аудит
   • Защита данных:
     • шифрование данных
     • антивирусная защита данных
     • snapshots
     • репликация данных
     • резервное копирование и восстановление данных
   • Hardening security для базовых компонент:
     • операционные системы
     • базы данных
     • веб сервисы

3. Построение безопасности озера данных на базе компонентов HortonWorks Hadoop Data Platform
   • Особенности дистрибутива HortonWorks HDP и базовая безопасность(по умолчанию)
   • Администрирование Apache Ambari для аутентификации с Kerberos
   • Настройка протокола Kerberos для аутентификации с Active Directory (FreeIPA)
   • Настройка безопасности периметра с Apache Knox Gateway
   • Настройка Apache Knoх Single–Sign–On
   • Best Practices для аутентификации данных и защиты периметра

4. Настройка авторизации в озере данных Hadoop
   • Установка Apache Ranger с помощью Apache Ambari
   • Настройка мапирования групп Ldap для Hadoop аутенитификации
   • Настройка Ranger плагинов для авторизации компонент экосистемы Hadoop с использованием протокола Kerberos
   • Настройка политик Rangers для разграниения полномочий доступа:
     • RBAC – ролевые политики для разграничения доступа
     • ResourceBAC – ресурсные политики разграничения доступа
     • Строковая фильтрация для разграничения доступа
     • Фильтр на колонки для разграничения доступа
     • Политки разграничения на основании меток (tags)
     • Best Practices для политик разграничения полномочий

5. Защита данных HDFS
   • Шифрование данных при передаче (Data @ Wire encryption):
     • SSL шифрование для подключения к Web UI компонент экосистемы Hadoop
     • Протокол SPNEGO
     • Best Practices для шифрования трафика
   • Шифрование данных на хранении (DARE):
     • Настройка Ranger KMS
     • HDFS шифрование
     • Best Practices для шифрования данных файловой системы
   • Управление доступом к HDFS
   • Posix и ACL для HDFS
   • Best Practices для управления списками доступа для файловой системы
   • Антивирусная защита в озере данных

6. Настройка политик аудита в Hadoop
   • Использование Apache Solr для аудита событий
   • Включение аудита для Ambari кластера
   • Использование аудита для управления в Ranger
   • Best Practices для политик аудита

7. Hardening Security для узлов кластера
   • Конфигурация узлов для non–root установки
   • Endpoint security подход
   • Best Practices для защиты конечных узлов

8. Организационные меры информационной безопасности данных в озере данных
   • Best Practices для построения защищенного озера данных
   • Рекомендации по использованию ПО верхнего уровня для защиты озера данных
   • Технологии Machine Learning для построения защищенного озера данных
   • Использование Apache Metron для создания защищенной инфраструктуры озера данных

Примерный список практических занятий:

Примечание: 
• Доступ к лабораторному стенду на Amazon Web Services предоставляется на время учебных курсов с 8:30 до 18:30(возможно продление времени по запросу)
• Практические занятия с меткой (опционально) выполняются по желанию и при наличии свободного времени у слушателей