上云过等保，数据库审计如何选购？

随着国家信息安全等级保护制度的全面实施，各行业在经营上云后都面临着等保合规的不同需求。所以，随着日渐火热的数据库安全领域，数据库审计作为等保合规性中必不可少的重要环节，也是应用最为广泛，用户接受度最高的产品。面对市面上各色各类的数据库审计企业该如何选购？本文将对目前数据库审计市场上的两类技术路线进行分析，从使用效果出发，浅析两者在各维度的审计效果上存在哪些差异，呈现产品真正能实现的功能和价值。希望能为广大用户在数据库审计产品的选型上提供参考依据。概括来讲，两类数据库审计的技术路线区别，根本来自于两者的部署方式、获取数据库访问记录的途径不同以及SQL解析方式不同，审计效果自然不同：从五个衡量维度看技术路线的差异审计结果全面性的表现旁路式：通过镜像流量或探针的方式进行全流量采集，基于全量数据库流量进行语句和会话分析，再通过对sql语句的协议解析，能够审计到客户端信息，返回结果集。这种采集方式首先对数据库类型不挑剔，均可支持，并且能够审计到普通用户和超级用户的访问行为。植入式：属于注册代理程序的“侵入式”审计，利用数据库的自审计插件（如Oracle的FGAC插件），读取数据库自审计日志，依赖的是数据库自身审计能力，这里有一个很大的问题，如果数据库自身不具备审计能力，那么这类数据库审计产品就无法支持对此类型数据库的审计；并且，数据库自审计功能一般只提供增、删、改、查语句和部分数据定义语句，无法提供全操作类型的审计，也无法完整审计结果集。不过从另一个角度来看，植入方式也有其亮点——本地操作的审计，这些不通过网络的流量，传统的流量镜像方式捕获不到，不过旁路式的审计，也可以通过增加rmagent，实现这项功能。审计结果准确性的表现前面提到，两者对数据库访问的采集方式不同，这决定了两者在审计结果准确性上的差异表现。旁路式：由于是基于全流量的审计，如果能配合sql语句的协议解析和特征捕获等技术，可以准确关联语句和会话，进行精确的审计结果查询分析能力；准确关联应用用户与SQL语句，这样可以实现对业务行为的审计。在此基础上形成的规则库，也能够更准确的识别风险访问及漏洞攻击行为。植入式：由于是基于正则表达式完成SQL语句规则，无法基于通讯协议解析命中语句规则，在实际工作中，会导致语句和会话无法关联，不能按照会话进行语句梳理汇总，那么会缺乏连贯分析能力；并且，由于不是基于流量和协议的SQL语句解析，对于目前用户普遍要求的应用关联审计，也无法实现。检索及入库速度的表现基于SQL语句的获取方式不同，两者在检索及入库速度方面也会存在差异表现。植入式：由于原始审计信息是记录在数据库中的，需要定期获取到审计设备上，这其中可能产生较大的延迟。另一方面，开启数据库自审计功能本身会占用大量内存，如果遇到高压力并发的情况，会拖慢数据处理能力，连累正常业务访问。旁路式：旁路镜像流量的方式对应用到数据库的访问完全透明，不会产生影响，这也是目前市面上大多数审计厂商如安华金和等，选择旁路镜像方式，配合精确SQL解析技术来实现审计高可用性的主要原因之一。关于存储空间的占用表现旁路式：由于是镜像方式获取流量，对于审计产品本身的存储优化能力有一定要求，但不会影响数据库服务器本身的存储空间，需要考量对比的是产品本身能否提供归一化技术和压缩存储技术，以节约存储空间。植入式：由于需要开启自审计功能，需要占用大量数据库本身的存储空间，如果同时缺乏SQL归一技术，那么在大数据处理情况下，数据库本身的硬盘空间就会非常紧张。产品易用性方面的表现两者在配置和操作的易用性方面也存在较大差异：植入式：数据库审计产品在注册实例的时候，需要手工输入IP端口数据库实例，还需要sys用户及口令，向数据库中注册用户及程序。另一方面，如果是基于正则式的规则配置，需要数据库管理人员具备一定的技术能力，深度参与规则和策略的配置定义。旁路式：由于是基于数据库流量的语句语法解析，可以自动识别并添加审计数据库；更专业的产品应能够基于解析结果，从风险、语句、会话三个维度进行深度解析，维度之间相互关联、多重钻取分析，这样用户可以对数据库的整体安全状态有更直观的判断。目前，市场上的数据库审计产品多以旁路镜像方式为主，但也出现了采用植入式技术路线的产品，从表面来看都能够实现数据库访问行为的审计，但在审计效果及用户体验上存在显著的差异，用户需要在产品选型时更多关注产品的核心技术路线。高防安全专家快快网络！快快网络客服小赖 Q537013907--------智能云安全管理服务商-----------------快快i9，就是最好i9！快快i9，才是真正i9！

售前小赖 2022-09-07 17:17:41

服务器集群怎么搭建?

　　集群服务器是一种通过将多个独立的计算机互联来共同完成一项任务的方式。服务器集群怎么搭建呢？对于企业来说它可以提高计算机的处理能力和工作效率，被广泛应用于大规模数据处理和高性能计算等领域。 　　1. Beowulf集群：是一个以Linux为基础的高性能计算平台，它将若干台独立的计算机通过网络连接在一起形成一个集群，并且使用MPI（Message Passing Interface）标准进行通信和协调。 　　2. Hadoop集群：是一个用于大数据处理的分布式计算系统，它通过将数据划分成多个块进行分布式计算，以提高数据处理速度。Hadoop集群可以在多台服务器上搭建，支持非常大规模的数据存储和处理。 　　3. Docker集群：是通过Docker容器技术实现的集群服务器，它能够快速高效地创建和销毁容器实例，并且能够自动负载均衡和容器调度等功能。 　　4. Kubernetes集群：是一个用于管理容器化应用程序的自动化部署和扩展平台，可以在多台服务器上搭建，支持高可用、自动扩展、故障自动恢复等功能。 　　高扩展性 　　服务器集群具有很强的扩展性。随着需求和负载的增加，可以将更多的服务器添加到集群系统中。在这样的设置中，可以有多个服务器执行相同的应用程序和数据库操作。 　　高可用性 　　无需操作员干预即可避免系统故障或自动从故障中恢复的能力。通过将故障服务器上的应用软件迁移到备份数据服务器上，集群系统可以将正常运行时间提高到99.9%以上，大大减少了服务器和应用软件的宕机时间。 　　高可管理性 　　站点管理员可以远程访问一个集群，甚至一组集群，就像在一个独立的系统软件中一样。总体而言，不同的集群服务器搭建方式适用于不同的领域和业务需求，需要根据具体情况进行选择。 　　服务器集群怎么搭建，以上就是常用的集群服务器搭建方式。服务器集群是将多台服务器在逻辑上组合成一台更大的服务器来处理任务，从而达到提高系统处理能力、扩展系统容量、提高系统可靠性、提高用户访问速度和增强系统灵活性等目的的技术手段。

大客户经理 2023-08-03 11:04:00

对象存储适合什么业务类型？

对象存储，作为一种高效、灵活且可扩展的数据存储解决方案，对象存储特别适用于非结构化数据（如图片、视频、文档等）的管理。以下是对象存储最适合的几种业务类型，以及为何它们能够从中受益：‌互联网和媒体业务‌：对于依赖大量多媒体内容的在线平台，如视频网站、社交媒体和新闻门户，对象存储能够确保用户无论何时何地都能快速访问到所需内容。其高并发访问支持和内容分发网络（CDN）集成，使得多媒体内容的传输更加迅速和可靠。‌大数据与机器学习‌：在大数据领域，对象存储为海量非结构化数据提供了经济的存储方案。同时，其高可扩展性使得在数据不断增长的情况下仍能维持性能。对于机器学习应用，对象存储可以简化数据预处理流程，加速模型训练和部署。‌数据备份与归档‌：对象存储具有强大的数据持久性和版本控制能力，非常适合用于数据备份和归档。企业可以利用对象存储来长期保存重要数据，并确保在需要时能够迅速恢复。此外，对象存储还支持灵活的访问控制和生命周期管理策略，以满足不同备份和归档需求。‌物联网（IoT）应用‌：随着物联网设备的广泛部署，产生的数据量呈现爆炸式增长。对象存储的分布式架构和高度可扩展性使其能够轻松应对这种大规模的数据存储需求。同时，对象存储还提供了灵活的数据处理和分析能力，帮助企业从海量数据中提取有价值的信息。‌云服务和应用开发‌：对于云服务提供商和应用开发者来说，对象存储是一个理想的存储解决方案。它提供了弹性的存储空间、简化的数据管理功能和强大的可扩展性，使得开发者能够专注于应用的创新和优化工作，而无需担心底层存储的复杂性和维护成本。如果您的业务涉及上述任何一个领域或需要高效管理非结构化数据，那么选择对象存储将是一个明智的决策。

售前糖糖 2024-09-22 16:04:04