Đang tải... (xem toàn văn)
1 Giao tác là gì Một giao tác (transaction) là một hành động hay một chuỗi các hành động truy cập vào CSDL hoặc làm thay đổi nội dung CSDL, giao tác được đưa ra bởi một người sử dụng hay một chương tr[.]
1 Giao tác Một giao tác (transaction) hành động hay chuỗi hành động truy cập vào CSDL làm thay đổi nội dung CSDL, giao tác đưa người sử dụng hay chương trình ứng dụng Các tính chất giao tác • Tính ngun tố (Atomicity): tồn thao tác giao tác thực không thao tác chúng thực Một giao tác đơn vị cơng việc khơng thể phân chia • Tính qn (Consistency): giao tác phải chuyển CSDL từ trạng thái quán sang trạng thái quán khác • Tính lập (Isolation): Các giao tác phải thực cách độc lập với Nói cách khác tác động giao tác thấy giao tác khác, giao tác chưa thực xong hoàn tồn • Tính bền vững (Durability): thay đổi CSDL tác động giao tác thành công bền vững, không bị Hoạt động giao dịch phân tán Một giao dịch phân tán giao dịch sở liệu hai nhiều host mạng có liên quan Thơng thường, máy chủ cung cấp tài nguyên giao dịch , người quản lý giao dịch chịu trách nhiệm tạo quản lý giao dịch toàn cầu bao gồm tất hoạt động dựa tài nguyên Giao dịch phân tán, giống giao dịch khác , phải có tất bốn thuộc tính ACID (tính nguyên tử, tính quán, tính cách ly, độ bền) , tính ngun tử đảm bảo kết tất khơng có cho đơn vị cơng việc (gói hoạt động) Open Group, liên minh nhà cung cấp, đề xuất Mơ hình xử lý giao dịch phân tán mở (DTP) X / Mở (X / Open XA), trở thành tiêu chuẩn thực tế cho hành vi thành phần mơ hình giao dịch Cơ sở liệu tài nguyên giao dịch phổ biến thông thường, giao dịch trải dài vài sở liệu Trong trường hợp này, giao dịch phân tán coi giao dịch sở liệu phải đồng hóa (hoặc cung cấp thuộc tính ACID ) nhiều sở liệu tham gia phân phối vị trí thực tế khác Các cô lập tài sản (I ACID) đặt thách thức đặc biệt giao dịch sở liệu đa, kể từ (tồn cầu) serializability tài sản bị vi phạm, sở liệu cung cấp cho (xem thêm serializability tồn cầu ) Trong thực tế, hầu hết hệ thống sở liệu thương mại sử dụngkhóa hai pha nghiêm ngặt mạnh mẽ (SS2PL) để kiểm soát đồng thời , đảm bảo khả hóa tồn cầu, tất sở liệu tham gia sử dụng (xem thêm thứ tự cam kết cho đa sở) Một thuật tốn phổ biến để đảm bảo hồn thành giao dịch phân tán cam kết hai giai đoạn (2PC) Thuật toán thường áp dụng cho cập nhật cam kết khoảng thời gian ngắn, từ vài mili giây đến vài phút Ngồi cịn có giao dịch phân tán tồn lâu dài, ví dụ giao dịch đặt chuyến đi, bao gồm đặt vé máy bay, thuê ô tơ khách sạn Vì việc đặt chuyến bay đến ngày để nhận xác nhận, cam kết hai giai đoạn không áp dụng đây, khóa tài nguyên thời gian dài Trong trường hợp này, kỹ thuật phức tạp liên quan đến nhiều cấp độ hoàn tác sử dụng Cách bạn hồn tác đặt phịng khách sạn cách gọi đến bàn hủy đặt phòng, hệ thống thiết kế để hồn tác số thao tác định (trừ chúng hoàn tất thay đổi) Các giao dịch cần thiết không cần thiết Các giao dịch phân tán cần thiết bạn cần cập nhật nhanh chóng liệu liên quan trải rộng nhiều sở liệu Ví dụ: bạn có nhiều hệ thống theo dõi thông tin khách hàng bạn cần thực cập nhật chung (như cập nhật địa gửi thư) tất ghi, giao dịch phân tán đảm bảo tất ghi cập nhật Và xảy lỗi, liệu đặt lại trạng thái ban đầu việc gửi lại giao dịch tùy thuộc vào ứng dụng gốc Trong số môi trường, giao dịch phân tán không cần thiết thay vào đó, hoạt động kiểm tra bổ sung thực để đảm bảo tính tồn vẹn liệu tốc độ giao dịch vấn đề Việc chuyển tiền qua ngân hàng ví dụ điển hình Mỗi ngân hàng tham gia chuyển tiền theo dõi trạng thái giao dịch, phát lỗi, trạng thái phần sửa chữa Quá trình hoạt động tốt mà khơng có giao dịch phân tán q trình chuyển khơng phải diễn (gần) thời gian thực Các giao dịch phân tán thường quan trọng tình mà việc cập nhật hồn chỉnh phải thực II Nhân thống hệ thống lý tạo - Tăng hiệu xuất - Tăng độ tin cậy Nhất quán liệu - Bảo đảm tất liệu giống site thời điểm - Tất giao dịch thực site Có loại : Nhất quán (Immediate Transactional Consistency hay Tight Consistency): Ở kiểu này, tất site bảo đảm thấy giá trị liệu thời điểm Cách để đạt quán giao dịch (transactional consistency) môi trường cập nhật phân tán (distributed update environment) sử dụng 2-phase commit protocol tất site tham gia (participating site) Mỗi site phải commit đồng thời thay đổi không site commit thay đổi Giải pháp rõ ràng không khả thi số lượng site lớn Nhất quán ngầm (Latent Transactional Consistency hay Loose Consistency) : Có quán ngầm site tham gia có trì hỗn việc phản ánh giá trị liệu đến site tham gia vào lúc site khơng bảo đảm có giá trị liệu Việc sửa đổi giá trị liệu bị trì hỗn đủ lâu để tất site cập nhật, sau tất site có giá trị liệu Ngoài giá trị liệu phải giống với giá trị đạt thực công việc site.Sự khác nhất quán giao dịch quán giao dịch ngầm liệu có quán lúc hay khơng Các mơ hình lưu hướng liệu ● ● ● ● ● ● ● Đây kiểu mơ hình lưu sử dụng rộng rãi Trong kiểu mơ hình này, người sử dụng truy cập vào kho liệu nhìn thấy thao tác xếp theo mơ hình Điều trái ngược với mơ hình lưu hướng client (mình nói sau) nơi client u cầu mơ hình lưu cụ thể client khác nhìn thấy thao tác theo trật tự khác Kho liệu đọc hay ghi tiến trình hệ phân tán Tuy nhiên liệu ghi vào cục phải đảm bảo truyền tới tất xa Vì nguyên nhân mà mơ hình thống đời, mục đích để giúp ta hiểu rõ chế khác sử dụng để thực phần việc Một mơ hình thống coi hợp đồng kho liệu hệ phân tán với các tiến trình Nếu tiến trình đồng ý với điều khoản hợp đồng kho liệu hoạt động tiến trình mong muốn 2.1 Mơ hình thống liên tục Mơ hình hoạt động dựa việc xác định xem việc ko thống chấp nhận dựa vào việc xác định thông tin sau: ● ● ● Độ lệch số Độ lệch theo trạng thái Độ lệch thứ tự lần cập nhật Như hệ thống quy định độ lệch Nếu phiên cập nhật mà độ lệch chưa đạt tới giá trị quy định khác coi thống ko phải thực cập nhật Độ lệch số sao: o o o Thường sử dụng với chương trình có liệu số Có dạng độ lệch là: độ lệch tương đối độ lệch tuyệt đối Có thể xác định số số lượng cập nhật cho Độ lệch trạng thái sao: o o o Liên quan đến thời gian cuối cập nhật Với số ứng dụng chấp nhận liệu cũ , miễn ko cũ Ví dụ: dự báo thời tiết , máy chủ liên tục nhận thông tin thời tiết đồng 30’/lần … Độ lệch thứ tự cập nhật: o o o o Thứ tự cập nhật phép khác khác khác giới hạn Khi nhận yêu cầu cập nhật tạm thời cập nhật chờ đồng ý khác trình cập nhật Như cần có thêm phụ để không nhận đồng ý cập nhật khác quay lại cũ Có thể sau nhiều lần cập nhật tạm thời cập nhật lâu dài => Tóm lại , sử dụng khác nằm giới hạn chấp thuận Nói cách khác cập nhật chờ để xác nhận trước cập nhật lên tất khác => thứ tự cập nhật rắc rối Cách làm cần lưu trữ thêm để quay lại cập nhật khơng chấp thuận 2.2 Mơ hình thống theo thứ tự thao tác ● ● ● ● Truy cập tương tranh đến tài nguyên chia sẻ Tài nguyên chia sẻ liệu lưu Mạnh mơ hình liên tục Khi thực cập nhật, thứ tự cập nhật thống bảo 2.2.1 Thống chặt Là mơ hình thỏa mãn điều kiện sau: ● ● ● ● Thao tác đọc mục liệu x trả giá trị tương ứng với kết thao tác ghi gần x Sử dụng khái niệm thời gian tuyệt đối Thời gian tuyệt đối tổng thể cho hệ thống để xác định khái niệm "gần nhất" => Điều khó khả thi với hệ phân tán Các kí hiệu: o o o Wi(x)a: thao tác ghi thực tiến trình P(i) lên mục liệu x với giá trị a Ri(x)b: thao tác đọc thực tiến trình P(i) lên mục liệu x cho kết b Giá trị khởi tạo liệu NIL (x = null) Do việc lan truyền cục P1 chưa tới P2 nên P2 đọc liệu x giá trị null ban đầu => Mơ hình khơng khả thi 2.2.2.Thống ● ● ● Là mơ hình lỏng lẻo hơn, yếu mơ hình thống chặt Các tiến trình có chuỗi thao tác cục Nó thỏa mãn yêu cầu sau: o o Kết thực thao tác đọc ghi tiến trình thực kho liệu cách thao tác tiến trình xuất chuỗi thao tác chương trình Khi tiến trình chạy đồng thời máy khác cho phép đan xen thao tác tất tiến trình phải nhận biết đan xen thao tác ● Tất tiến trình nhìn thấy thứ tự thao tác ghi ● (a) Mơ hình qn ● (b) Khơng mơ hình qn 2.2.3 Thống tuyến tính ● ● Là mơ hình yếu mơ hình thống chặt mạnh mơ hình thống Mơ hình thỏa mãn điều kiện sau: o Kết thực thao tác (đọc ghi) tất tiến trình lên liệu thực môt cách thao tác tiến trình xuất chuỗi thao tác phải theo thứ tự chương trình 2.2.4 Thống nhân ● ● ● ● Đây mô hình lỏng lẻo mơ hình thống Mơ hình phân biệt kiện có quan hệ nhân kiện khơng có quan hệ nhân Nếu kiện b gây bị tác động kiện a xảy sớm tính nhân địi hỏi thực thể khác phải "nhìn" thấy a trước thấy b sau Các thao tác ghi đồng thời nhận biết theo thứ tự khác máy khác ● ● Hai thao tác ghi coi có quan hệ nhân qủa với việc thực thao tác có khả gây ảnh hưởng đến liệu ghi thao tác Mơ hình thống nhân thỏa mãn điều kiện sau: o o ● ● Một thao tác đọc có quan hệ nhân với thao tác ghi cung cấp liệu cho Một thao tác ghi có quan hệ nhân với thao tác đọc xảy trước tiến trình Nếu thao tác khơng có quan hệ nhân với chúng coi xảy đồng thời Các thao tác đọc đồng thời thực theo trật tự miễn chúng tuân theo trình tự chương trình 2.2.5 Thống FIFO ● ● ● Thống FIFO gọi qn PRAM Đây mơ hình yếu mơ hình bỏ qua giới hạn trật tự thao tác đồng thời Mơ hình thỏa mãn điều kiện: o o Các thao tác ghi tiến trình đơn phải tất tiến trình khác nhìn thấy theo trật tự mà chúng đề Nhưng thao tác ghi nhiều tiến trình khác thấy theo trật tự khác tiến trình khác 2.2.6 Thống yếu ● ● Mơ hình không tập trung vào thao tác liệu mà chúng quan tâm đến trật tự nhóm lệnh việc sử dụng biến đồng Mơ hình có ba đặc tính sau: o o o ● ● Việc truy cập đến biến đồng hóa kết hợp với kho liệu thống Khơng có thao tác lên biến đồng hóa phép thực tất thao tác ghi trước hồn thành nơi Khơng có thao tác đọc hay ghi liệu lên mục liệu phép thực tất thao tác trước lên biến đồng hóa thực (a) Mơ hình qn yếu (b) Khơng mơ hình qn yếu 2.2.7 Thống (Release consistency) ● Sử dụng thêm hai lệnh: o o ● ● ● Lệnh acquired: để báo muốn vào vùng tới hạn (critial region) Lệnh release: để báo giải phóng vùng tới hạn Hai lệnh có hai cách thực thi khác như: biến lệnh đặc biệt Hai thao tác thực với liệu dùng chung không áp dụng cho tất liệu Điều kiện thỏa mãn: o o Trước thực thao tác đọc hay ghi lên liệu chia sẻ tất thao tác acquire tiến trình thực trước phải hồn tất Trước thao tác release phép thực tất thao tác đọc ghi tiến trình thực trước phải hồn tất o Truy cập vào biến đồng hóa quán FIFO (Không yêu cầu quán tuần tự) 2.2.7 Thống vào (Entry consistency) ● ● ● ● ● ● ● Giống mơ hình thống ra, mơ hình thống vào sử dụng hai lệnh acquired release muốn sử dụng vào vùng tới hạn Tuy nhiên lệnh thao tác mục liệu vùng liệu chia sẻ Tiến trình muốn sử dụng mục liệu phải đợi cho tất tiến trình khác giải phóng mục liệu Để ghi lên mục liệu, client phải có biến đồng hố mục chế độ dành riêng Điều có nghĩa khơng client khác sử dụng biến Khi client cập nhật xong mục liệu, giải phóng biến Khi client muốn đọc mục liệu đó, phải có biến đồng hóa kết hợp chế độ khơng dành riêng Nhiều client giữ biến đồng hóa chế độ khơng dành riêng Khi thực thao tác acquire, client lấy phiên mục liệu từ tiến trình cuối thực thao tác acquire biến Điều kiện sau: o o o Một thao tác acquire để truy cập vào biến đồng hóa khơng phép thực tiến trình tất cập nhật lên mục liệu tiến trình thực Trước truy cập chế độ dành riêng tiến trình tới biến đồng hóa phép thực khơng tiến trình khác cịn giữ biến đồng hóa, chế độ khơng dành riêng khơng cần u cầu Sau truy cập chế độ dành riêng lên biến đồng hóa thực truy cập tiến trình khác chế độ khơng dành riêng lên biến không thực chủ nhân biến đồng thực xong việc truy cập III Các dịch vụ hệ thống Hadoop gì? Hadoop Apache framework mã nguồn mở cho phép phát triển ứng dụng phân tán (distributed processing) để lưu trữ quản lý tập liệu lớn Hadoop thực mơ hình MapReduce, mơ hình mà ứng dụng chia nhỏ thành nhiều phân đoạn khác chạy song song nhiều node khác Hadoop viết Java nhiên hỗ trợ C++, Python, Perl chế streaming Hadoop giải vấn đề gì? ● Xử lý làm việc khối lượng liệu khổng lồ tính Petabyte ● Xử lý môi trường phân tán, liệu lưu trữ nhiều phần cứng khác nhau, yêu cầu xử lý đồng ● Các lỗi xuất thường xuyên ● Băng thông phần cứng vật lý chứa liệu phân tán có giới hạn Kiến trúc Hadoop gì? Một cụm Hadoop nhỏ gồm master node nhiều worker/slave node Toàn cụm chứa lớp, lớp MapReduce Layer lớp HDFS Layer Mỗi lớp có thành phần liên quan riêng Master node gồm JobTracker, TaskTracker, NameNode, DataNode Slave/worker node gồm DataNode, TaskTracker Cũng slave/worker node liệu node để tính tốn 2.Hadoop Distributed File System (HDFS) Đây hệ thống file phân tán cung cấp truy cập thông lượng cao cho ứng dụng khai thác liệu Hadoop Distributed File System (HDFS) hệ thống tập tin ảo Khi di chuyển tập tin HDFS, tự động chia thành nhiều mảnh nhỏ Các đoạn nhỏ tập tin nhân rộng lưu trữ nhiều máy chủ khác để tăng sức chịu lỗi tính sẵn sàng cao HDFS sử dụng kiến trúc master/slave, master gồm NameNode để quản lý hệ thống file metadata hay nhiều slave DataNodes để lưu trữ liệu thực Một tập tin với định dạng HDFS chia thành nhiều khối khối lưu trữ tập DataNodes NameNode định nghĩa ánh xạ từ khối đến DataNode Các DataNode điều hành tác vụ đọc ghi liệu lên hệ thống file Chúng quản lý việc tạo, huỷ, nhân rộng khối thông qua thị từ NameNode Hadoop MapReduce Đây hệ thống dựa YARN dùng để xử lý song song tập liệu lớn Là cách chia vấn đề liệu lớn thành đoạn nhỏ phân tán nhiều máy chủ Mỗi máy chủ có tập tài nguyên riêng máy chủ xử lý liệu cục Khi máy chủ xử lý xong liệu, chúng gởi trở máy chủ MapReduce gồm single master (máy chủ) JobTracker slave (máy trạm) TaskTracker cluster-node Master có nhiệm vụ quản lý tài nguyên, theo dõi trình tiêu thụ tài nguyên lập lịch quản lý tác vụ máy trạm, theo dõi chúng thực thi lại tác vụ bị lỗi Những máy slave TaskTracker thực thi tác vụ master định cung cấp thông tin trạng thái tác vụ (task-status) để master theo dõi JobTracker điểm yếu Hadoop Mapreduce Nếu JobTracker bị lỗi công việc liên quan bị ngắt quãng Google công ty phát minh MapReduce phổ biến framework đến business bắt đầu buzzword BigData Hadoop Do việc hiểu kiến trúc Hadoop YARN điều thiếu với người làm BigData Ta cịn gọi phương pháp Phân tán liệu tách hết tập hợp liệu ban đầu thành liệu nhỏ xếp lại chúng để dễ dàng tìm kiếm truy xuất hơn, đặc biệt việc truy xuất liệu tương đồng Hiện có nhiều ứng dụng BigData port chạy YARN, có số ứng dụng tiếng Spark Các phiên Hadoop MapReduce MapReduce (Hadoop đời đầu) Hadoop đời chia làm modules: ▪ ▪ HDFS JobTracker / TaskTracker (Map Reduce 1) MapReduce2 (NextGen, YARN Yet-Another-ResourceNegotiator) Kiến trúc chia chức JobTracker – quản lý tài nguyên quản lý job thành components riêng biệt: ▪ ▪ Resource Manager (RM): quản lý toàn tài nguyên tính tốn cluster Application Master (AM): đơn vị ứng dụng quản lý vòng đời Job Do YARN, MapReduce ứng dụng chạy YARN, sử dụng tài nguyên RM cấp phát Các node tính tốn cluster chạy NodeManager quản lý tiến trình chạy máy Resource Manager Node Manager trở thành xương sống tính tốn phân tán YARN Việc ứng dụng tách riêng cho phép process chạy lâu (long running process) khởi động YARN ApplicationMaster ứng dụng thư viện cho phép yêu càu tài nguyên từ Resource Manager giao tiếp với Node Manager để chạy thực thi tasks Trong YARN, MapReduce2 thay linh hồn hadoop hadoop ứng dụng Application Master cho phép xây dựng ứng dụng khác MR chạy YARN Kiến trúc Map Reduce MapReduce bao gồm 02 pha map reduce ▪ ▪ Hàm map: quét qua toàn liệu phân tán chúng thành liệu Các xử lý cặp (key, value) để sinh cặp (key, value) – key value trung gian Dữ liệu input vào hàm Reduce Hàm Reduce: thu thập liệu lại xếp lại chúng Tiếp nhận (key, value) trộn cặp (key, value) trung gian , lấy valueI có key 4 Hadoop Common Đây thư viện tiện ích cần thiết Java để module khác sử dụng Những thư viện cung cấp hệ thống file lớp OS trừu tượng, đồng thời chứa mã lệnh Java để khởi động Hadoop Hadoop YARN ARN (Yet-Another-Resource-Negotiator) framework hỗ trợ phát triển ứng dụng phân tán YARN cung cấp daemons APIs cần thiết cho việc phát triển ứng dụng phân tán, đồng thời xử lý lập lịch sử dụng tài ngun tính tốn (CPU hay memory) giám sát trình thực thi ứng dụng Bên YARN, có hai trình quản lý ResourceManager NodeManage ● ● ResourceManager: Quản lý tồn tài ngun tính tốn cluster NodeManger: Giám sát việc sử dụng tài nguyên container báo cáo với ResourceManger Các tài nguyên CPU, memory, disk, network, Quá trình ứng dụng chạy YARN mô tả sơ đồ qua bước sau: ● ● ● ● Client giao task cho Resource Manager Resource Manager tính tốn tài nguyên cần thiết theo yêu cầu ứng dụng tạo App Master (App Mstr) Application Master chuyển đến chạy node tính tốn Application Master liên lạc với NodeManager node khác để yêu cầu công việc cho node Node Manager nhận yêu cầu chạy task container Các thơng tin trạng thái thay gửi đến JobTracker gửi đến App Master ResourceManger có hai thành phần quan trọng Scheduler ApplicationManager Scheduler có trách nhiệm phân bổ tài nguyên cho ứng dụng khác Đây Scheduler túy khơng thực theo dõi trạng thái cho ứng dụng Nó không xếp lại tác vụ bị lỗi lỗi phần cứng phần mềm Bộ lập lịch phân bổ tài nguyên dựa yêu cầu ứng dụng ApplicationManager có chức sau: ● Chấp nhận nộp công việc ● ● Đàm phán container để thực thi ApplicationMaster Một nơi chứa kết hợp yếu tố CPU, nhớ, đĩa mạng Khởi động lại container ApplicationMaster không thành công Chúng ta mở rộng YARN ngồi vài nghìn node thơng qua tính YARN Federation Tính cho phép buộc nhiều cụm YARN thành cụm lớn Điều cho phép sử dụng cụm độc lập, ghép lại với cho job lớn 6.Apache Spark Apache Spark framework mã nguồn mở tính tốn cụm, phát triển sơ khởi vào năm 2009 AMPLab Sau này, Spark trao cho Apache Software Foundation vào năm 2013 phát triển Apache Spark gồm có thành phần : Spark Core, Spark Streaming, Spark SQL, MLlib GraphX, đó: Spark Core tảng cho thành phần lại thành phần muốn khởi chạy phải thơng qua Spark Core Spark Core đảm nhận vai trò thực cơng việc tính tốn xử lý nhớ (Inmemory computing) đồng thời tham chiếu liệu lưu trữ hệ thống lưu trữ bên Spark SQL cung cấp kiểu data abstraction (SchemaRDD) nhằm hỗ trợ cho kiểu liệu có cấu trúc (structured data) liệu nửa cấu trúc (semi-structured data – thường liệu liệu có cấu trúc khơng đồng cấu trúc liệu phụ thuộc vào nội dung liệu ấy) Spark SQL hỗ trợ DSL (Domain-specific language) để thực thao tác DataFrames ngôn ngữ Scala, Java Python hỗ trợ ngôn ngữ SQL với giao diện command-line ODBC/JDBC server Spark Streaming sử dụng để thực việc phân tích stream việc coi stream mini-batches thực hiệc kỹ thuật RDD transformation liệu mini-batches Qua cho phép đoạn code viết cho xử lý batch tận dụng lại vào việc xử lý stream, làm cho việc phát triển lambda architecture dễ dàng Tuy nhiên điều lại tạo độ trễ xử lý liệu (độ trễ mini-batch duration) nhiều chuyên gia cho Spark Streaming không thực công cụ xử lý streaming giống Storm Flink MLlib (Machine Learning Library): MLlib tảng học máy phân tán bên Spark kiến trúc phân tán dựa nhớ Theo so sánh benchmark Spark MLlib nhanh lần so với phiên chạy Hadoop (Apache Mahout) GrapX: Grapx tảng xử lý đồ thị dựa Spark Nó cung cấp Api để diễn tảcác tính toán đồ thị cách sử dụng Pregel Api Bảo mật thông tin - Bảo mật thông tin là: Bảo mật thơng tin hoạt động trì tính bảo mật, tính tồn vẹn tính sẵn sàng cho tồn thơng tin Ba yếu tố ln tách rời ● ● ● Tính bảo mật: Đảm bảo thơng tin quan trọng khơng bị rị rỉ hay đánh cắp Thơng tin phép truy cập người cấp phép Tính tồn vẹn: Đảm bảo thơng tin khơng bị thay đổi phép chỉnh sửa người có thẩm quyền Ngồi ra, tính tồn vẹn cịn đảm bảo thơng tin cịn xác lưu trữ hay truyền Tính sẵn sàng: Đảm bảo thơng tin truy xuất người có quyền họ muốn - Lý bảo mật thông tin: Mọi thông tin doanh nghiệp cần bảo mật kỹ Bởi liệu khách hàng, thơng tin đối tác hay bí mật kinh doanh tài sản quan trọng Chúng có khả định sống cịn doanh nghiệp Đây lý tin tặc nhăm nhe đe dọa thông tin doanh nghiệp Nếu đánh cắp khối liệu này, chúng kiếm khoản tiền khổng lồ Nguy hiểm rình rập nên doanh nghiệp cần trọng vào cơng tác bảo vệ thơng tin - Mục đích bảo mật thông tin: Doanh nghiệp cần bảo vệ thông tin liệu để: ● ● ● Phòng tránh tình trạng tin tặc đánh cắp liệu Đảm bảo hoạt động trao đổi thông tin, giao dịch online an tồn Tránh hậu dính tới pháp luật - Có loại bảo mật bảo mật vật lý bảo mật kỹ thuật - Các nguyên tắc: + Nguyên tắc CIA: Là nguyên tắc đảm bảo đủ tính chất việc bảo vệ thơng tin tính bảo mật (Confidentiality); tính sẵn sàng (Availability); tính nguyên vẹn tính khơng thể từ chối (Integrity and non – repudiation) + Nguyên tắc 3A (Authentication, Authorization, Accounting): cho phép chuyên viên bảo mật biết biết thơng tin quan trọng tình mức độ an tồn mạng, đồng thời xác thực – phân quyền – tính cước người dùng; + Nguyên tắc giá trị thông tin: Trong hệ thống, bạn khơng thể đảm bảo bảo mật tuyệt đối tất thông tin Bởi thế, bạn cần phân chia cấp độ thông tin dựa mức độ quan trọng để có kế hoạch xây dựng hệ thống bảo mật phù hợp + Nguyên tắc đặc quyền tối thiểu: Nguyên tắc quy định chủ thể nên có đặc quyền cần thiết để thực nhiệm vụ mà khơng nên cấp quyền bổ sung không cần thiết Việc giúp hạn chế rị rỉ thơng tin khơng cần thiết - Rủi ro không bảo mật thông tin: + Đối với cá nhân: Việc rò rỉ hay bị đánh cắp thông tin làm ảnh hưởng vô nghiêm trọng đến tài chính, uy tín, mối quan hệ cá nhân Đặc biệt hành vi đánh cắp liệu, tung lên mạng nhằm mục đích bơi xấu cá nhân hack hệ thống tài khoản ngân hàng gây thiệt hại lớn + Đối với doanh nghiệp: Nếu chẳng may bị tin tặc công, doanh nghiệp phải đối mặt với nguy liệu, thất tài chính, gián đoạn hoạt động cơng ty, thiệt hại điện tử vật lý Đó cịn chưa kể đến việc hình ảnh thương hiệu bị ảnh hưởng - Các giải pháp: + Thiết lập phần mềm diệt virus, update phần mềm thường xuyên; + Thực phân quyền giới hạn quyền hệ thống với cá nhân; + Không tiết lộ thơng tin liên quan tới danh tính bí mật riêng tư ngồi, khơng lưu trữ thiết bị không chắn khả bảo mật; + Sử dụng phần mềm lưu trữ chuyên nghiệp đặt bảo mật lớp cho ứng dụng chứa thông tin quan trọng; + Cẩn thận tải phần mềm ấn vào nguồn link khơng đảm bảo, mã hố tồn thơng tin quan trọng trước chia sẻ; + Kiểm tra thiết bị đầu vào đầu nhằm bảo mật thông tin doanh nghiệp tốt + Bên cạnh đó, đội ngũ bảo mật thông tin cần liên tục cập nhật công nghệ để loại bỏ lỗ hổng bảo mật tồn hệ thống mạng ... thư) tất ghi, giao dịch phân tán đảm bảo tất ghi cập nhật Và xảy lỗi, liệu đặt lại trạng thái ban đầu việc gửi lại giao dịch tùy thuộc vào ứng dụng gốc Trong số môi trường, giao dịch phân tán không... thực thao tác có khả gây ảnh hưởng đến liệu ghi thao tác Mơ hình thống nhân thỏa mãn điều kiện sau: o o ● ● Một thao tác đọc có quan hệ nhân với thao tác ghi cung cấp liệu cho Một thao tác ghi... chuỗi thao tác phải theo thứ tự chương trình 2.2.4 Thống nhân ● ● ● ● Đây mơ hình lỏng lẻo mơ hình thống Mơ hình phân biệt kiện có quan hệ nhân kiện khơng có quan hệ nhân Nếu kiện b gây bị tác động