Анализ сетевого трафика является важной задачей, решение которой требуется различным специалистам. Так, специалистам по информационной безопасности необходимо анализировать трафик на наличие подозрительных пакетов, вирусного трафика, сканирования портов, перебора паролей и т. п. Также безопасникам может потребоваться анализировать исходящий трафик на наличие конфиденциальных данных, например, в случае, если в организации используется режим коммерческой тайны. Ну а кроме этого, трафик в автоматическом режиме анализируют системы обнаружения/предотвращения вторжений.

Сетевикам необходимо анализировать трафик для выявления различных аномалий: полуоткрытых соединений, ретрансмитов, потерь пакетов.

В конце прошлого года мы писали о сложном переезде нашего собственного сервиса в новый дата-центр в Детройте. Среди прочих задач мы переносили Clickhouse. Напомню, что речь идет о нагруженном сервисе, который обслуживает десятки серверов, принимающих сотни тысяч запросов с низкой latency в секунду.

В этой статье рассказываем, как мы переносили данные, не имея возможности отключить сервис или воспользоваться автоматической репликацией. 

Объем данных для Clickhouse у нас не такой уж и большой - процесс получился не столько объемный, сколько ресурсоемкий. Но в открытых источниках информации по использованным механизмам минимум, поэтому считайте это руководством к clickhouse-copier утилите (https://github.com/ClickHouse/copier) на конкретном примере со скриптами и командами для запуска.

Ранее мы рассказывали о том, как в Carbonio организовано подключение глобальной адресной книги - списка пользователей всего домена, чтобы пользователи могли эффективно переписываться друг с другом, находя нужные контакты по различным параметрам и не запоминая длинные адреса электронных почт. Но что если перед администратором встает задача расширить список доступных пользователям контактов, добавив в него пользователей из других доменов? В данной инструкции мы разберем, как это делается в Carbonio.

Сейчас в связи с санкциями публичный Terraform репозиторий https://registry.terraform.io блокирует доступ из подсанкционных регионов.

Как я пришёл к тому, что сделал опенсорс зеркало.

Небольшая предыстория зачем все это может быть нужно. Недавно столкнулся с ситуацией, когда заказчику было необходимо реанимировать заблокированный старый проект, добавить фичи и снова разместить в PlayMarket. Ключ который генерирует Google извлечь нельзя, генерируемые билды отличались подписью и не принимались. В итоге было принято решение зарегистрировать новый проект, но чтобы не зависеть в будущем от такой ситуации сделать собственный ключ.

Итак, пройдемся по всему процессу. Перед добавление версии сборки приложения в самом начале этого процесса консоль предложит выбрать ключ подписи.

Это первая статья из цикла, в котором расскажем о практических способах обеспечить безопасность сервера. В качестве примера — операционная система Linux Debian с панелью управления ispmanager 6 и сайт на WordPress.

В этой статье опишу:
▪️ Безопасность в процессе установки Debian
▪️ Защита загрузчика
▪️ Безопасность SSH
▪️ Настройка ядра Linux
▪️ Стратегия усиления безопасности аутентификации
▪️ Шифрование канала
▪️ Удаление ненужного ПО
▪️ Отключение ненужных сервисов
▪️ Настройка Firewall iptables
▪️ Конфигурация Fail2ban
▪️ Профилирование AppArmor

Я привожу базовые рекомендации. Они не исчерпывают всех возможных способов усилить информационную безопасность, но пригодятся как отправная точка.

Shodan — это инструмент для поиска подключенных к интернету устройств.
Для работы ему не нужны записи DNS. Вместо этого он самостоятельно отправляет запросы на различные сетевые узлы, проверяя каждый порт в разных диапазонах IP-адресов.

Благодаря этому Shodan позволяет узнать, какие устройства и операционные системы наиболее распространены, а также оценить уровень проникновения интернета в разные регионы мира.

В основе работы Shodan лежит специальный алгоритм, который собирает информацию о каждом узле, ответившем хотя бы на один запрос, аналогичные алгоритмы используют поисковые системы Google и Yandex.

Рассмотрим с вами два вопроса:

Предприятия имеют разнообразные зависимости от данных — внутренние микросервисы со специализированными доменами данных, устаревшие системы с собственными форматами данных, а также сторонние API и приложения SaaS со своими уникальными моделями данных и конечными точками.

TL;DR: разные (и часто устаревшие) технологии, которые нужно как-то объединить.

Federated GraphQL выделился как главное решение для такого объединения в сфере предприятий, и Router (или Gateway) в Federation действует как ключевой элемент, который связывает все эти разрозненные источники данных вместе, делая их доступными через единственный, согласованный API, сохраняя при этом адаптивность. Это, на самом деле, ключ к тому, как Federated GraphQL позволяет создавать масштабируемые и модульные архитектуры.

Сегодня мы рассмотрим высокопроизводительный, открытый, совместимый с Federation V1/V2 Router от WunderGraph Cosmo. Мы расскажем, что он делает, почему он так важен для стека Cosmo, как вы можете разместить его самостоятельно, а также настроить и расширить его с помощью своего собственного кода на Go.

Как всем известно, люди делятся на две категории:

1. Те, кто любит отправлять голосовые сообщения

2. Те, кто кто надеются, что для первых приготовлен отдельный котел

Но мы здесь не для того чтобы осуждать какую-то из этих категорий. Читать сообщения я люблю больше, чем слушать и здесь я расскажу, как я попробовал решить для себя эту проблему.

Эта секция написана уже после статьи, чтобы читатель посмотрел, а надо ли ему что-то отсюда или нет, но это забавное приключение, как всегда.

Что будет ниже:

• Поиск open source решения для общения голосом, шаринга экрана, включения видео и чатов в режиме peer-to-peer, без лишних бекендов
• Запуск этого решения в открытую в github pages
• Заворачивание этого решения на приватный сервер
• Простенькое закрытие доступа туды через basic http auth
• Заключение с описанием некоторых замечаний и потенцевальных возможностей

Введение

В самом начале своей карьеры я имел честь в одно лицо разрабатывать проект, предназначенный для массового пользователя. Надо сказать, что почти все основополагающие принципы того, как провалить проект, были соблюдены, однако, он до сих пор жив. Проект был предназначен для принудительного использования определенной категорией работников бюджетной сферы. Технического задания, аналитики, дизайн-документов, макетов в Фигме, лавандового смузи, и прочих этих ваших модных слов, без которых N лет назад строили БАМ и Траннсиб не было от слова совсем. Зато, были процессы “в бумаге”, которые требовалось оцифровать. Поэтому то, что можно было принять за ТЗ, выглядело как “Эти (работники) заполняют вот это (бумаги) потом несут тем (проверяющим) а дальше все это хранится, сделай чтобы они с компьютера могли загрузить и отправить, у нас тут целый этаж бумагами занят, пожар начнется - всему хана”. Используя весь свой багаж знаний и опыта в построении высоконагруженных систем (на этом месте я отошел от написания статьи сначала проржаться а потом поплакать), я приступил к реализации.

Hellow my name is Dmitry. Once I bought "Orange PI i96", but unfortunately producer not update it firmvere very long. Last firmwere kernel version is 3.10.62 but kernel current at time this article writing (russian version) is 6.5.1. And so I decide build my own firmware from scratch, and do it from sourse completely.

Привет, я Паша, разработчик в Yandex Infrastructure, и я катаю гусей. С 2019 года я развиваю S3-хранилище как для внутренних пользователей Яндекса, так и для клиентов Yandex Cloud. А «гусём» называется наш бэкенд S3 API: он написан на Go, а из словосочетания Go + S3 получился goose. Возможно, вы также слышали про GeeseFS — это наш высокопроизводительный FUSE-клиент для S3. C его помощью вы можете на своём ноутбуке или виртуалке подмонтировать папку, которая будет работать с бакетом S3. 

Для чего нам «гуси» и прочая орнитология? Яндексовая инсталляция хранилища S3 хранит миллиарды файлов. Это огромные объёмы данных, а также метаданных. Для хранения метаданных мы научились использовать умное шардирование, и теперь сами управляем распределением занятого места и нагрузкой между шардами баз.

Так что сегодня я расскажу, как сделать так, чтобы ни один клиент, даже с самым неудобным паттерном нагрузки, не положил сервис.

Всем привет. На этот раз хотел бы поделиться материалом, связанным непосредственно с devops работой. Недавно возникла потребность раскатить kafka кластер в kubernetes. В ходе развертывания возникло очень много сложностей, встречено множество подводных камней, и, естественно, в большинстве случаев рецепта в интернете найдено не было, поэтому приходилось искать решения самостоятельно методом проб и ошибок. Все, что здесь будет описано это сугубо личный опыт на одном из проектов. Сегодня я расскажу как с нуля раскатить dev контур bitnami/kafka кластера с помощью helm чартов, как обезопасить ваш кластер kafka и какие сложности могут вам встретиться.