В эпоху больших данных и цифровизации эффективное управление информацией становится ключевым аспектом для успешной работы любой организации. Современные системы хранения данных часто сталкиваются с необходимостью хранения избыточной или вычисляемой информации. Однако далеко не всегда полезно сохранять данные, которые могут быть вычислены через другие. Эта статья раскроет риски, которые связаны с хранением таких данных, и объяснит, почему этот подход может быть не только неэффективным, но и опасным для вашего бизнеса.
Риск № 1: Конфиденциальность данных
Одним из наиболее очевидных рисков при хранении вычисляемых данных является угроза компрометации конфиденциальности. В большинстве случаев данные, которые могут быть получены или вычислены на основе других данных, не должны храниться, чтобы минимизировать возможность утечки чувствительной информации.
Пример угрозы
Предположим, что вы храните производные данные, такие как хеши паролей или токены авторизации. Эти данные могут быть скомпрометированы, если хакеры получат доступ к базе данных. Если же ваши системы используют так называемые “вычисляемые” данные (например, хеши, которые можно восстановить или легко пересчитать), это создает дополнительные точки уязвимости.
Хотя хеширование паролей является стандартной практикой, если при этом хранятся промежуточные данные, такие как ключи или криптографические соли, это увеличивает риски. Даже если сам пароль не сохранен, вычисленные данные могут быть восстановлены с помощью атак “грубой силы” или других уязвимостей.
Решение
Для защиты конфиденциальности данных важно минимизировать хранение вычисляемых или производных данных. Вместо этого следует использовать стратегии, которые сводят к минимуму необходимость хранения конфиденциальной информации. Например, использование одноразовых токенов или динамических вычислений на основе сессионных данных помогает снизить вероятность утечки.
Вместо того, чтобы хранить чувствительные данные в явном виде, вы можете их вычислять по запросу с использованием защищенных алгоритмов. Это не только повышает уровень безопасности, но и делает систему более гибкой и устойчивой к атакам.
Риск № 2: Доступность сервиса
Дублирование данных и их хранение в избыточных вариантах может привести к значительному снижению производительности и доступности сервиса. Когда система требует синхронизации вычисленных данных с базой данных, это создает дополнительную нагрузку на инфраструктуру и увеличивает вероятность возникновения сбоев.
Пример угрозы
Предположим, что ваша система хранит не только базовые данные, но и их производные значения — например, статистику, аналитические отчеты или сложные вычисления. Каждый раз, когда в систему поступают новые данные, она должна пересчитывать и обновлять эти производные данные, что требует значительных вычислительных ресурсов и времени. В результате, нагрузка на серверы увеличивается, что может замедлить работу всей системы.
Доступность и скорость работы с данными критичны для бизнес-процессов, особенно в сферах, где скорость принятия решений и оперативность обслуживания клиентов играют ключевую роль.
Решение
Чтобы избежать снижения производительности и доступности системы, стоит отказаться от хранения лишних вычисляемых данных. Вместо этого данные можно генерировать по запросу, что поможет снизить нагрузку на систему. Например, если данные могут быть получены через математические или статистические вычисления, то они могут быть вычислены в реальном времени, а не храниться в базе данных.
Такой подход не только улучшает доступность сервиса, но и помогает увеличить скорость отклика системы, что напрямую влияет на удовлетворенность пользователей.
Риск № 3: Избыточная стоимость
Хранение избыточных данных, которые могут быть вычислены через другие, значительно увеличивает затраты на инфраструктуру и обслуживание системы. Каждый дополнительный килобайт или мегабайт данных требует своего места в хранилище, а также затрат на защиту, резервное копирование, администрирование и поддержку.
Пример угрозы
Возьмем пример с аналитическими отчетами. Если ваша система генерирует такие отчеты и сохраняет их на сервере, это требует дополнительных вычислительных мощностей для их генерации, а также места в хранилище для хранения. А если данные можно легко пересчитать или сформировать заново, то хранение этих отчетов становится нецелесообразным, так как они занимают полезное место в хранилище и требуют дополнительных затрат на обновление и синхронизацию.
Неэффективное управление данными влечет за собой дополнительные расходы, которые могут быть значительными, особенно в крупных компаниях с большими объемами информации.
Решение
Чтобы снизить избыточные затраты на хранение данных, необходимо отказаться от практики хранения данных, которые можно легко вычислить на основе других. Вместо этого лучше хранить только ключевые исходные данные, а производные данные генерировать по мере необходимости. Такой подход позволяет существенно сократить расходы на хранение и обслуживание данных, а также снизить затраты на резервное копирование и безопасность.
Кроме того, уменьшив объем хранимых данных, можно снизить нагрузку на систему и уменьшить расходы на вычислительные ресурсы.
Риск № 4: Несанкционированное изменение ПО
Хранение вычисляемых данных также увеличивает количество уязвимостей в системе. Каждый раз, когда данные хранятся в виде производных результатов, они становятся мишенью для атакующих, которые могут манипулировать данными, изменяя их на промежуточных этапах.
Пример угрозы
Представьте, что ваше приложение обрабатывает вычисляемые данные, такие как отчеты о продажах, финансовые данные или статистику. Если к базе данных с такими данными подключены пользователи с несанкционированным доступом или если есть уязвимости в программном обеспечении, атакующие могут попытаться изменить данные, чтобы манипулировать отчетностью или другим важным контентом.
Кроме того, уязвимости в программном обеспечении могут привести к изменениям в данных без ведома владельцев системы, что повысит риск ошибок и снизит доверие к системе.
Решение
Один из эффективных способов минимизировать риски, связанные с несанкционированным изменением данных, — это отказаться от хранения данных, которые могут быть вычислены на основе других. Таким образом, вы уменьшаете количество точек вмешательства и упрощаете систему защиты. Если данные не хранятся в явном виде, то и несанкционированное изменение их становится гораздо более сложным.
Системы, которые не хранят вычисляемые данные, легче защищать от внешних и внутренних атак, что значительно повышает уровень безопасности и стабильности.
Почему не нужно хранить данные, которые могут быть вычислены через другие данные?
Постоянное хранение данных, которые могут быть вычислены из других данных, несет с собой множество рисков. Это не только увеличивает угрозы для конфиденциальности данных, но и снижает производительность системы, увеличивает ее стоимость и увеличивает количество уязвимостей. Эффективное управление данными требует отказа от избыточного хранения и перехода к моделям, которые предполагают вычисление данных в реальном времени или по запросу.
Для достижения наилучших результатов в области безопасности, производительности и стоимости, важно хранить только необходимые данные и генерировать вычисляемые значения по мере необходимости. Такой подход снижает риски и помогает строить более безопасные, быстрые и экономичные системы.
