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Extended use of SOA and Cloud Computing Security Gateway Protocol for Big Data analytic sessions

Mohammad Atif Farid. (2015). Extended use of SOA and Cloud Computing Security Gateway Protocol for Big Data analytic sessions. Thèse de doctorat, Université du Québec à Chicoutimi.

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Résumé

The advent of Cloud computing and Big Data has introduced a paradigm shift in the area of Information Technology. The Cloud security is lagging behind the evolution of Cloud computing; this lag requires further research. The adaptation of Cloud by the businesses results in the use of VPN and SANs. In this new paradigm the computing is conducted in the Cloud rather onsite. This needs a security protocol, since the processing of Big Data is simultaneously massive and vulnerable. The utilization of Cloud and Big Data has introduced gaps in terms of standard business processes as well as data security, while the data is being processed using the concept of MapReduce. The lag of open source security is the problem area which is dealt with in this doctoral thesis to provide a security gateway protocol for any organization or entity to tailor according to their environmental constraints. All of the major software solution providers, such as Microsoft, Oracle, SAP etc., have their own closed source security protocols available for the organizations to use. There are several versions of the open source Kerberos also available to be used in providing security for Big Data processing within Cloud using commodity hardware. Another famous open source security gateway is the Apache Knox Gateway. However it only provides a single access point for all REST interactions with Hadoop clusters. There has been a need of an open source security protocol that organizations can customize according to their needs, which is not bound of using only REST interactions. The research presented in this thesis provides such an Open source solution for the industry. The provided security gateway utilizes an extended use of SOA by adapting Achievable Service Oriented Architecture (ASOA). Since the use of Information Technology has been significantly altered after the emergence of the Cloud, there is also a need for the organization using legacy technology to transition from current business processing to processing of the Big Data within the Cloud in a secured way. This thesis builds security gateway protocol upon the SOA using ASOA as the base methodology. It also introduces a Master Observer Service (MOS), which uses Messaging Secured Service (MSS) as an added capability to strengthen the idea of secured data availability for MapReduce processing to deal with Big Data. The thesis presents an actual implementation using Business Process Engineering (BPR). The tailored implementation of the Security Gateway Protocol has been implemented in one of the fortune one hundred financial institutions using Master Observer Service. This allows the institution to process their Big Data using MapReduce in secured sessions using Cloud.

L'avènement du Cloud Computing et du Big Data a introduit un changement de paradigme dans le domaine des technologies de l'information. La sécurité Cloud est à la traîne de l'évolution du Cloud Computing (CC); ce décalage nécessite de plus amples recherches. L'adaptation du Cloud par les entreprises se traduit par l'utilisation de réseaux privés virtuels (VPN) et des réseaux de stockage VPN. Dans ce nouveau paradigme du CC, des calculs sont effectués dans le Cloud plutôt que sur place. Ceci nécessite d'un protocole de sécurité, puisque le traitement de Big Data est simultanément massif et vulnérable. L'utilisation de Cloud et Big Data a introduit des lacunes en termes de processus d'affaires standard, ainsi que de la sécurité des données, tandis que les données sont traitées en utilisant le concept de MapReduce. Le décalage de la sécurité open source est la zone à problème qui est traité dans cette thèse de doctorat en proposant un protocole de sécurité de passerelle du CC pour toute organisation ou entité en fonction de leurs contraintes environnementales. Tous les principaux fournisseurs de solutions de logiciels, tels que Microsoft, Oracle, SAP, etc., ont leurs propres protocoles de sécurité, disponibles pour les organisations à utiliser sans code source. Il existe également plusieurs versions de l'open source Kerberos disponibles à être utilisées afin d’assurer la sécurité pour le traitement des Big Data. Une autre passerelle de sécurité open source est celle de l’Apache Knox. Toutefois, il ne fournit qu'un point d'accès unique pour toutes les interactions REST avec des clusters Hadoop. Il y a eu une nécessité d'un protocole de sécurité open source que les organisations peuvent personnaliser selon leurs besoins. Ce protocole n’est pas lié seulement aux interactions REST. La recherche présentée dans cette thèse propose une telle solution open source pour l'industrie. La passerelle de sécurité fournie utilise une extension de l’architecture orientée service SOA en adaptant notre modèle de cette architecture : Achievable Service Oriented Architecture (ASOA). Après l'émergence du Cloud, l'utilisation des technologies de l'information a été modifiée de façon significative, il y a aussi une nécessité des organisations utilisant des technologies légataires pour faire la transition de traitement des affaires en cours vers le traitement des Big Data dans le Cloud de manière sécurisée. Cette thèse conçoit et valide un protocole de passerelle de sécurité en utilisant ASOA. Il introduit également un service d'observation maître (Master Observer Service MOS), qui à son tour utilise le service de messagerie sécurisé (MSS) comme étant une capacité supplémentaire pour renforcer l'idée de la disponibilité de données sécurisée pour le traitement de MapReduce afin de faire face aux Big Data. La thèse présente une mise en oeuvre réelle en utilisant Business Process Engineering (BPR). La mise en oeuvre adaptée du Protocole Security Gateway a été implémentée dans plusieurs institutions financières utilisant Master Observer Service. Cela permet à l'institution de traiter leurs Big Data en utilisant MapReduce dans les sessions sécurisées en Cloud Computing.

Type de document:Thèse ou mémoire de l'UQAC (Thèse de doctorat)
Date:Décembre 2015
Lieu de publication:Chicoutimi
Programme d'étude:Doctorat en sciences et technologies de l'information
Nombre de pages:159
ISBN:Non spécifié
Sujets:Sciences sociales et humaines > Sciences de la gestion > Informatique de gestion
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département d'informatique et de mathématique > Programmes d'études de cycles supérieurs en informatique (doctorat)
Directeur(s), Co-directeur(s) et responsable(s):Mcheick, Hamid
Grant, Emanuel
Mots-clés:analytic sessions, Big Data, Cloud Computing, Role Based Access Control, security, SOA
Déposé le:26 mai 2016 14:58
Dernière modification:31 mai 2016 18:07
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