Die Fülle des Angebots im Bereich Managed Security Services (MSS) ist Chance und Problem zugleich. Denn es gibt fast so viele unterschiedliche Interpretationen des Begriffs wie Offerten. Unternehmen, die sich für MSS entscheiden, sollten deshalb Kompetenzen und Referenzen der Anbieter genau prüfen. Ist der Dienstleister wirklich ein breit aufgestellter Risikomanagement-Spezialist, der die Risikominimierung ganzheitlich, das heißt mit unterschiedlichen Maßnahmen (onsite und über die Cloud) und aus unterschiedlichen Blickwinkeln (lokal und global), angeht? Oder ist er einer von den vielen Security-Anbietern, die gerade einmal ein paar Firewall-Einstellungen, einen VPN-Router und ein paar Security-Software-Pakete einspielen und verwalten können? Und last but not least: Liegt das Rechenzentrum des Dienstleisters in Deutschland, in der Schweiz oder sogar in einem anderen Land?
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Managed Security Services als neue Banken für Daten
Wenn wir über Risikomanagement sprechen, sprechen wir über Datenmanagement beziehungsweise Datenschutz. Daten werden heute immer mehr zum dominierenden, branchenübergreifenden Erfolgsfaktor. Der Schutz sensibler und geschäftskritischer Informationen sollte deshalb beim Risikomanagement der Unternehmen höchste Priorität erhalten. Adäquate Schutzmaßnahmen sind komplex und erfordern großes Fachwissen in mehreren Disziplinen: in der IT-Security, bei den Prozess-Spezifika der jeweiligen Branche sowie in Bezug auf die regulativen Rahmenbedingungen. Nicht zuletzt benötigt ein effizienter Schutz von Unternehmensdaten selbst eine umfangreiche und topaktuelle Sammlung von Risikodaten, die Aufschluss über potenzielle Angriffsarten und häufig benutzte sowie sich dynamisch verändernde Angriffsvektoren geben.
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Für immer weniger Unternehmen rechnet es sich deshalb die notwendigen Ressourcen und Kapazitäten zu unterhalten - beispielsweise ein eigenes Security-Monitoring- und Incident-Response-Team für adäquates Risikomanagement. Versierte Fachkräfte in diesem Bereich sind rar und das Geld für entsprechende Investitionen wird vermehrt in das Kerngeschäft investiert - und das ist in der Regel nicht die IT-Sicherheit. Wird ein Unternehmen gezielt angegriffen, hören Kriminelle nicht einfach auf, sobald sie die gewünschten Primärziele erreicht, also die gewünschten Informationen erbeutet haben. Im Gegenteil: Sie setzen ihre Angriffe fort, um weitere Daten zu erhalten und schrecken auch nicht vor Kollateralschäden zurück. Immer mehr Unternehmen erkennen die Vorteile von Managed Security Services und verlagern daher ihr Risikomanagement.
- Big Data
Unternehmen sollten sich im Klaren sein, welche Daten sie erfassen und welche Ergebnisse sie erzielen wollen. Für Big Data sollten möglichst viele bis alle Daten erfasst werden können. Im Gegensatz zu BI-Lösungen sollten sich Verantwortliche nicht in Nebensächlichkeiten verstricken, sondern immer das große Ganze sehen. - Big Data
Der Branchenverband BITKOM bietet eine kostenlose PDF-Datei, die als Leitfaden für Big Data-Projekte verwendet werden kann. - Big Data
Mit Hadoop und HDInsight in Microsoft Azure können Sie Big Data auch in der Microsoft Cloud betreiben. - Big Data
Um sich mit Hadoop und Big Data zu beschäftigen, ist HDInsight der schnellste Weg. Microsoft stellt für Entwickler eine Offline-Testumgebung für HDInsight zur Verfügung. - Big Data
Um Big Data-Lösungen zu nutzen, benötigen Sie in den meisten Fällen eine NoSQL-Datenbank, zusätzlich zu vorhandenen Datenbanken, beispielsweise MongoDB. - Big Data
Wer sich etwas mit Big Data bereits auseinandergesetzt hat und Lösungen in diesem Bereich einsetzt, kann die Umgebung mit weiteren Möglichkeiten erweitern. Auch hier steht eine Vielzahl an Opensource-Pridukten zur Verfügung, zum Beispiel Apache Giraph. - Big Data
Microsoft noch das kostenlose ebook „Introducing Microsoft Azure HDInsight“ zur Verfügung. Diese bietet einen idealen Einstieg in die Möglichkeiten von Big Data, HDInsight und Hadoop, auch für andere Plattformen. - Big Data
HBase kann als Datenbank für Big Data-Lösungen genutzt werden. Diese Technologie baut auf Google Big Table auf und kann sehr große Datenmengen speichern. - Big Data
Die meisten Unternehmen nutzen für die Verarbeitung von Big Data vor allem Hadoop-Distributionen oder Cloud-Lösungen. Die meisten Tools und Distributionen gehören zum Apache Projekt. Apache Mahout erlaubt eine bessere Verwaltung der Daten in Hadoop. - Big Data
Cloudlösungen bei Microsoft Azure, Google Cloud Platform oder Amazon Web Services, werden oft nach Datenvolumen berechnet und Berechnungsdauer. Entwickler sollten in die Abfragen und die Big Data-Anwendungen daher auch das Herunterfahren und Ausschalten von Big Data-Umgebungen einbeziehen.