关于大数据安全的架构，先需要回答如下几个问题：
1、采用什么大数据工具或大数据生态圈来支撑整个结构
2、我们需要收集什么样的数据来分析相关安全问题
3、需要采用什么样的AI算法来支撑无特征威胁的分析
4、采用什么样的分类、形式来展示相关安全问题
5、怎么样对安全问题进行响应以形成相关闭环，进而提升解决安全问题的能力
对于上述问题我是这么理解的（仅就个人观点而言）：
1、推荐采用基于Spark的大数据生态圈来实施（ELK结构当然也可以，但ElasticSearch本身并没有类似MapReduce能力；Logstash的单机性能实在堪忧）；即使用Flume或自我开发的LogParser作为日志标准化工具对日志进行元数据分解，应用Kafka作为日志传递工具，使用Spark RDD进行相关分析，SparkR或MLlib作为机器学习工具，Mesos作为资源调度器，Zookeeper作为HA工具（如果需要的话），HDFS作为最终的处理存储工具；
2、需要收集PCAP、经分析的网络元数据（主要为网络会话信息，包括应用协议信息，如DNS、HTTP/HTTPS、SMTP/IMAP/POP3、SSH、SSL/TLS、Telnet等，特别对于可能存在反弹连接的情况）、IDS/IPS、防火墙（其实已经不太必要）、操作系统自身运行（含端口、进程信息）、服务器数据库/NoSQL、中间件、防毒网关/软件（含沙箱执行结果）、其它应用（主要是用户使用或自研的系统）等等；需建立用户和终端的对应关系；至于各类系统的漏洞到底是否需要采集，这个可能不一定，因为现在多数都是使用0day进行***，即使扫出了漏洞也未必管用；
3、在Spark中，AI算法主要包含四类：回归、分类、聚类（无监督）、协同过滤，我认为可能安全问题主要聚焦在分类和聚类上，特别对于聚类而言（不能指望用户懂的太多，所以无监督的最好），我们只需要知道好和不好的就可以了；举例而言，可以对于某个终端的行为进行画像，即对其网络行为（连入/连出）、系统行为（端口、服务信息）、应用行为（登录的应用系统及其动作，这个需要采集相关应用系统日志；邮件收发情况等）；
4、至于采用什么形式来展现安全问题，这个就太多了，具体可参考Splunk相关样例，但需要注意的是不要让用户干的太多，但对于每个问题还是可以追溯、导出其原始内容，以方便取证（Forensics）；
5、当然对于一般安全问题的处理可以使用工单/短信/邮件等形式进行通知、流转、处理，但在紧急情况下可以直接通过应用网关进行阻断（确认确实是100%安全问题，为什么不使用防火墙阻断，读者可以想想）。
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