应对大数据审计，假如一味延用传统式的关联型数据库审计则会发生“水土不服情况”的难题。在一系列对于大数据审计的项目建设全过程中，安华金和小结发觉：

1.以实际操作种类为角度的统计分析在许多情景不会再好用，如HDFS下的数据库语句事实上是对系统文件的系统命令ls、cp等；

2.因为大数据储存连接点诸多，故数据信息浏览端口范围的可变性也接踵而来，传统式数据库审计对“IP 端口号”的数据库系统已不会再可用——大数据审计一般都选用动态性的端口范围，并且范畴很大，如某新项目当场的Hive端口号总数30 ；

3.句子模版无法用SQL方法汉语翻译，在关联型数据库审计中，句子模版体制可以非常大水平上降低句子的纪录量，业务流程审计选用模版方法也进一步提高了统计分析和剖析的使用价值；但在大数据运用下，一样的方法将无法再次此类业务流程展现；

4.业务流程化语言表达没法配对，关联型数据库查询的业务流程化文字翻译不会再适用大数据时期。

上文所提及的“大数据审计”，现有双层含意：

第一层：对应用大数据储存业务流程数据信息的“数据库查询”的审计；

第二层：对很多业务流程造成的审计数据信息，以大数据方法储存。

前面一种的实质取决于数据库查询的审计，后面一种的关键取决于审计数据信息結果的解决。

在大数据应用更加普及化的销售市场情况下，所述2个层面经常另外发生：一方面，随着大数据形状的持续拓展与业务流程的慢慢完善，大数据审计变成刚性需求；另一方面，大量的审计数据信息結果必须更巨大的储存空间及事后数据分析，而这恰好是大数据的优点所属，因此演化变成“用一个大数据运用来审计业务管理系统的大数据”的新局势。

在进行对大数据审计的协议书分析后，又该怎样展现更有效的审计結果和数据分析？安华金和的构思是：根据目前数据库审计“句子、对话、风险性”三大角度基本架构，再融合大数据形状，有目的性地完成审计数据信息結果的展现与风险性对策报警的能力。除此之外，被审计数据库查询连接点的提高及其审计結果信息量的快速升高，促使审计系统软件自身也踏入了大数据化。

（大数据框架图）

针对大数据的审计适用能力，安华金和商品在中国具有领跑优点，现阶段适用的大数据形状包含：Hive、HBase、Sentry、HDFS、Impala、ElasticSearch，及其MangoDB、Redis等非关联型数据库查询。

以某省部级通信运营商新项目为例子，安华金和对要求的响应时间及迅速交货能力获得顾客的高宽比认同。营运商此前曾规定某同行得出其所出示软件系统的ElasticSearch大数据库审计，而同行意见反馈不具有审计能力，并表明中国未有商品能够保证。殊不知当营运商展转寻找安华金和后，技术工程师仅用时三周便完成了对同行这套软件系统的大数据审计兼容，并且摆脱了同行“网络空间常见故障”、“转换加密算法”等附加艰难，一切以业务场景必须和客户满意为服务宗旨。

做为网络信息安全行业的领先者，安华金和坚持不懈深耕细作，持续发掘商品新的使用价值点，恰好是凭着这类要敢技术性行动、要敢超越自我的精神实质，才可以打磨抛光出具备领跑性和创新性的完善商品，让大数据审计日趋健全，让大数据应用更安全性。

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