В облаке Амвера микросервисы и базы данных пользователей крутятся в кластере Kuberneres. Для доступа к приложениям обычно достаточно использовать nginx ngress controller который чудесно работает с HTTP(S) трафиком и позволяет получить доступ к сотням сервисов с использованием только одного внешнего IP адреса. Но, что если пользователь хочет получить доступ к развернутой СУБД не только изнутри кластера, но и извне? Конечно, мы могли бы выдавать каждой СУБД свой белый IP и создать ClusterIP, но это привело бы к дополнительным затратам на аренду адресов. В этой статье я бы хотел поделиться элегантным методом проксирования TCP трафика на основе SNI сообщений, который позволяет использовать один белый IP на сотни СУБД.

Разработчики часто воспринимают трассировку как нечто загадочное, и OpenTelemetry — не исключение. Она может казаться еще более сложной из‑за множества новых концепций, с которыми сталкиваешься в базовых примерах.

Ситуация усугубляется тем, что по мере создания стабильной и надежной библиотеки для трассировки сам код усложняется, чтобы учитывать редкие случаи, поддерживать работу в разных окружениях и оптимизировать производительность, минимизируя влияние на приложения. Это особенно заметно при использовании автоматической инструментации, которая может «волшебным образом» оборачивать или изменять код, который изначально для этого не предназначен.

Неудивительно, что многие разработчики воспринимают библиотеки трассировки как «черные ящики». Мы добавляем их в приложения, надеемся на лучшее и полагаемся на них в критические моменты, например, во время инцидентов ночью.

На самом деле, трассировка гораздо проще, чем кажется.

В эпоху цифровых технологий безопасность играет ключевую роль в защите ваших данных и систем. Особенно это актуально для серверов и систем, доступ к которым осуществляется через SSH. Даже если вы используете сложные пароли и надежные методы шифрования, одной аутентификации может быть недостаточно для полноценной защиты вашего сервера от несанкционированного доступа.

Двухфакторная аутентификация (2FA) – это мощный инструмент, который значительно повышает уровень безопасности, требуя подтверждения вашей личности с помощью второго фактора. В этом контексте, двухфакторная аутентификация через Telegram представляет собой эффективное решение, которое можно легко интегрировать в процесс SSH-подключения.

Почему стоит задуматься о внедрении двухфакторной авторизации через Telegram для SSH? Во-первых, это значительно усложняет жизнь потенциальным злоумышленникам. Даже если пароль окажется скомпрометирован, доступ к вашему серверу будет возможен только после подтверждения входа через Telegram, что практически исключает риск несанкционированного доступа. Во-вторых, Telegram предоставляет удобный интерфейс и высокий уровень безопасности для отправки уведомлений и запросов на подтверждение, что делает процесс аутентификации простым и доступным.

В этой статье мы шаг за шагом рассмотрим, как настроить двухфакторную авторизацию для SSH с использованием Telegram-бота. Мы разберем все необходимые шаги – от создания бота до интеграции с вашим сервером, чтобы вы могли обеспечить дополнительный уровень безопасности для вашего окружения.

Ядро Linux предоставляет широкий спектр параметров конфигурации, которые могут повлиять на производительность. Главное — выбрать правильную конфигурацию для вашего приложения и рабочей нагрузки. Как и любой другой базе данных, PostgreSQL необходима оптимальная настройка ядра Linux. Неправильные настройки могут привести к снижению производительности. Важно проводить сравнительный анализ производительности базы данных после каждого сеанса настройки. В одном из своих предыдущих постов под названием "Tune Linux Kernel Parameters For PostgreSQL Optimization" я описал некоторые из наиболее полезных параметров ядра Linux и то, как они помогают повысить производительность базы данных. Теперь я поделюсь результатами сравнительного тестирования после настройки HugePages в Linux под различными нагрузками PostgreSQL. Я провел полный набор тестов под множеством различных нагрузок PostgreSQL с различным числом параллельных клиентов.

На связи техредакция RuStore. В прошлой статье мы рассказали о миграции документации RuStore. Мы продолжаем исследовать возможности Docusaurus и знакомить вас с ними. Сегодня расскажем о способах настройки навигационного меню и о том, почему мы выбрали автоматический режим.

Привет! Меня зовут Аркадий. Последние пару лет я в основном занимаюсь развитием поиска по тексту в команде TQM (Tinkoff Quality Management) в банке Тинькофф. Наш продукт — это речевая аналитика по звонкам, чатам и другим активностям, контроль качества, анализ и прочее. Более подробно о продукте можно прочитать на странице бизнес-решений. Примерный объем нашего индекса в проде — 16 Тб, около 450 млрд сущностей.

Каждый раз, когда встает вопрос о полнотекстовом поиске, команда оказывается перед выбором: а надо ли? Уже есть полнотекстовый поиск в Postgres, а тут придется заказывать серверы, строить кластер. Но чем чаще пользователю требуется что-то найти, тем чаще приходится смотреть в сторону специализированных поисковых движков.

Как пишут сами разработчики Elasticsearch, он нужен именно «для поиска, вы же знаете» (you know, for search) и не сможет заменить полноценное хранилище данных. Зато достаточно быстрый, очень надежный и хорошо горизонтально масштабируется (при наших объемах). 

Мы в TQM используем Elastic потому, что он гибкий, широко известный, имеет удобный и простой синтаксис, множество библиотек для работы как на Python, так и на C# (NEST). Хорошо скейлится под наши объемы (1—30 Тб). Kibana также очень удобна, мы используем ее для мониторинга, консоль Kibana применяем для запросов. А еще по сравнению с тем же Sphinx, Elastic удобно масштабировать (просто добавляем шарды, ноды, и он сам распределяет данные по ним). В случае с тем же Sphinx нам пришлось бы писать этот распределенный поиск самим, и не факт, что у нас получилось бы хорошо с первого раза. 

Привет! Я Максим Рязанцев, DevOps-инженер в AGIMA. Мы разрабатываем большие проекты для больших компаний — поэтому много внимания уделяем безопасности. Новости о новых утечках данных или взломах прилетают чуть ли не каждую неделю. Работать зачастую приходится с облачными технологиями. И всё это увеличивает паранойю: не хочется профакапиться. Бороться с паранойей помогает модель Zero Trust. Как мы с ней работает, подробно опишу в этой статье.

Приветствую всех! Меня зовут Катя Фролова, я работаю техническим писателем в RuStore.

В прошлом году документация RuStore переехала на новый движок.

Расскажу, почему мы отказались от хорошего решения ради более хорошего и чего нам это стоило.

Нам приходится выслушивать и давать обратную связь на работе и в личной жизни.
Мы сталкиваемся с ней ежедневно, но почему так и не научились эффективно пользоваться этим инструментом? На какие грабли наступаем снова и снова?
И причём здесь манипуляции и пассивная агрессия?

Сначала давайте разберёмся, зачем вообще давать обратную связь? (далее – ОС)

Основная цель ОС – нанести пользу. Она всегда даётся ради чего-то: например, чтобы изменить, улучшить, закрепить результат или паттерн поведения. Правильная ОС помогает людям расти.

Умение давать ОС – это skill. И, к сожалению, не врождённый. Мы набиваем шишки и учимся на собственных ошибках. А на каких именно, давайте разбираться.

CTF «захватить флаг» - секретный код, который в реальной жизни мог бы хранить ценные данные. Побеждает тот, кто быстрее и эффективнее решит задачи, демонстрируя свои навыки.

Wireshark - это хорошо известный инструмент для захвата пакетов, анализа и устранения неполадок. Он может перехватывать текущий сетевой трафик и анализировать его в режиме реального времени на микроскопическом уровне, а также считывать и обрабатывать сохраненные файлы захвата. Wireshark может анализировать и отображать множество различных протоколов и обладает мощной системой фильтрации для сужения интересующего трафика.

Тема SIEM решений с открытым исходным кодом постоянно проявляется на просторах сети. Одних интересуют SIEM системы как таковые, и хочется разобраться в решениях данного класса, но при этом не хочется связываться с тяжелыми и запредельно дорогими коммерческими SIEM. Другие не уверены, что им вообще нужен SIEM. Третьи хотят уйти с иностранных, не поддерживаемых официально в России решений. И наконец, множество организаций не располагают достаточным бюджетом для того, чтобы закупить коммерческий SIEM (не забываем, что помимо лицензий на SIEM нам потребуется еще потратиться на лицензии на поддержку и существенно вложиться в железо).   

О системе с открытым кодом Wazuh в русскоязычном интернете написано не так много статей и в большинстве своем они носят общий, описательный характер и не погружаются в технические особенности развертывания и эксплуатации данного решения.

Этой статьей мы начинаем цикл посвященный работе с Wazuh. Сегодня мы рассмотрим различные варианты развертывания Wazuh, а в последующих статьях поговорим о подключении источников под управлением Linux и Windows, о работе с правилами корреляции и другими основными моментами, связанными с использованием данного решения в качестве SIEM.

Вероятно, вы слышали о планировщике Go раньше, но насколько хорошо мы знает о том как он работает? Как он связывает горутины с потоками?

Разберем по очереди операции, которые выполняет планировщик.

Привет всем бинарщикам и людям, которые хотят попрактиковаться с эксплуатацией уязвимости переполнения буфера. Мы для своего киберполигона придумываем различные сценарии атак и насыщаем его различными мисконфигурациями и многочисленным уязвимым ПО для тренировок «синих» и «красных». И рассматриваемое ПО в данной статье, как раз одно из таких. В этой статье мы разберем весь процесс от идентификации уязвимости до получения обратной оболочки со скомпрометированного хоста.

Специально для этого примера я скомпилировал уязвимый TCP‑сервер, который принимает подключения через порт 3301 (Цикада?).

Шарился я тут в по Интернету в поисках видео событий 15-летний давности и нашел что-то вроде искомого, но никак не смог посмотреть - требовался Adobe Flash. Погуглил я как мне открыть это видео, но рабочих вариантов не нашел. "Ладно" - подумал я: "Challenge accepted". А нам с читателем лишняя возможность потренироваться в создании Docker-контейнеров.

Дисклеймер: использование устаревших версий браузера и самого Flash-плагина несёт потенциальную угрозу безопасности. Используйте этот метод на свой страх и риск.

Итак, начнём с того, что поддержка Flash-плагина была выпилена в Chromium начиная с версии 89. То есть нам нужно что-то где есть более ранняя версия. Это что-то - это Ubuntu 18.04 - там 65я версия, если без апдейтов,а с апдейтами 112-я. В какой-то момент должна была быть и 88-ая, но не нашел где её добыть - если читатель подскажет, буду безмерно благодарен. И так, поехали - создаём Dockerfile

Недавно я провела в Mastodon опрос о том, насколько мои читатели уверены в том, что они хорошо понимают работу HEAD в Git. Результаты (на основании примерно 1700 голосов) меня немного удивили:

10% — 100%

36% — достаточно сильно уверен

39% — уверен в некоторой степени

15% — представления не имею

Меня удивило, что люди не уверены в своём понимании: я-то считала, что HEAD — это довольно простая тема.

Обычно, когда остальные, в отличие от меня, считают какую-то тему запутанной, причина заключается в какой-то скрытой сложности, которую я не учитываю. И в дальнейших обсуждениях выяснилось, что HEAD действительно чуть сложнее, чем я считала!

Привет, Хабр!

Pgpool-II позволяет юзерам PostgreSQL управлять пулами соединений БД, реализовывать репликацию данных между серверами БД. Pgpool-II работает как прокси-сервер между клиентскими приложениями и серверами PostgreSQL, перехватывая запросы от клиентов и направляя их к соответствующим серверам БД согласно настроенным правилам и политикам.

Pgpool-II также поддерживает множественные режимы репликации, включая репликацию на уровне строки и репликацию на уровне транзакций. Репликация на уровне строки позволяет синхронизировать изменения данных между серверами в реальном времени, в то время как репликация на уровне транзакций сосредотачивается на синхронизации транзакций целиком.

Анализ сторонних компонентов ПО становится всё более актуальным в свете увеличения числа уязвимостей в открытом исходном коде. Популярные репозитории содержат более 20 тысяч потенциально опасных пакетов. Сегодня мы поговорим о спецификации SBOM (Software Bill of Material), обсудим, в каких сферах она используется, какими форматами представлена и какое применение находит в информационной безопасности, в частности, в рамках SCA-анализа.

Эта статья будет интересна как специалистам ИБ, так и разработчикам, желающим сделать свой продукт безопаснее.

Patroni – опенсоурсный инструмент, с которым можно подключить аварийное управление для кластеров Постгресе. Т.е можно автоматически преключать работу на резервный сервер в случае сбоя основного.

Patroni может интегрироваться с различными системами распределенной конфигурации, включая etcd, ZooKeeper, Consul и Kubernetes.

Привет, Хабр!

Supabase – это крутой open-source аналог Firebase, с его помощью можно организовать крутые штуки вроде ограничения скорости запросов.

Supabase – это инструмент, который дает возможность создавать масштабируемые серверные решения, используя PostgreSQL. С его помощью можно легко управлять базами данных, аутентификацией, хранением данных и реальным временем, но без всяких vendor lock-ins.

Rate Limiting контролирует поток запросов, чтобы ваш сервер не ушел в нокаут от перегрузки. Это спасает сервера от DDOS-атакти помогает обеспечить более равномерное распределение ресурсов среди пользователей.