A Netdata egy rendkívül sokoldalú és praktikus eszköz, amely képes különböző rendszerek és szolgáltatások monitorozására valós időben. Az ügynök adatokat gyűjt a rendszerek alapvető hardverérzékelőitől, valamint a különböző szolgáltatások, például MySQL és más célzott alkalmazások állapotát is figyelemmel kíséri. Az összegyűjtött adatokat a Netdata elemzi, és figyelmeztetéseket küldhet, ha valamilyen rendellenességet észlel, például ha egy ventilátor meghibásodik egy szerveren, vagy ha megnövekszik a hőmérséklet a rendszerben. Az ilyen típusú figyelmeztetések különösen hasznosak lehetnek, ha a rendszer stabilitása és biztonsága kritikus szempont.

A Netdata előnye, hogy nemcsak a klasszikus IT-infrastruktúrák monitorozására képes, hanem széles körben támogatja az IoT eszközöket is. Az eszközök adatainak gyűjtése mellett képes közvetlenül kommunikálni az IoT rendszerekkel, így ha például okosotthon rendszerben hőmérséklet-érzékelőket telepítesz, akkor a Netdata segítségével figyelemmel kísérheted azok állapotát is. Ezen kívül az olyan API kulcsok, mint a Philips Hue vagy a Netatmo eszközök, szintén támogatottak, így lehetőséged nyílik az adatgyűjtés és figyelés kiterjesztésére a háztartási eszközök irányába.

A Kubernetes környezetek monitorozása különösen hasznos lehet a Netdata számára, mivel a rendszer kifejezetten támogatja a konténerek és a virtualizált alkalmazások nyújtotta előnyöket. A Netdata képes közvetlenül integrálódni a Kubernetes API-val, így lehetőséget biztosít arra, hogy a futó konténerekről és alkalmazásokról részletes adatokat kapjunk. Az olyan megoldások, mint a Cilium, amely szoftveres alapú hálózatkezelőként szolgál a Kubernetes környezetekben, szintén támogatottak, így a Netdata képes monitorozni a hálózati forgalmat és a konténerek közötti kommunikációt, még a hálózati anomáliák észlelése esetén is. Az eBPF támogatásával a Netdata egy lépéssel tovább megy, és mesterséges intelligenciával támogatott anomáliadetektálásra is képes.

A Netdata egyik nagy előnye, hogy a felhasználók számára különböző felhőszolgáltatásokat is képes monitorozni. Az AWS, az Azure és a Google Cloud Platform (GCP) integrációi lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy könnyen nyomon kövessék a felhőben futó alkalmazásaikat és rendszereiket. A Netdata képes kezelni az Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), Elastic Container Service (ECS), és Simple Storage Service (S3) szolgáltatásokat, valamint az Azure alapvető erőforrásait is. A felhőszolgáltatók integrálásával a Netdata egyszerűsíti a különböző alkalmazások és infrastruktúrák figyelését, és segít a skálázódás és a rendszerek zökkenőmentes működésének biztosításában.

A Netdata az integrált analitikájával különféle időszakos adatbázisokkal, például Prometheus, InfluxDB, M3, vagy Cortex segítségével is képes dolgozni, ezáltal lehetővé teszi az adatok hosszú távú tárolását és elemzését is. A Prometheus alapú megoldásokkal való együttműködés különösen hasznos lehet, ha egy vállalat számára kritikus fontosságú az adatgyűjtés és az adatok valós idejű elemzése. A Netdata képes összekapcsolni a különböző időszakos adatbázisokat a felhőszolgáltatásokkal, így egy integrált megoldás jön létre, amely optimalizálja a monitorozást.

A Netdata egyik különösen figyelemre méltó aspektusa a rendszerek különböző rétegeinek és erőforrásainak részletes monitorozása. Az alkalmazások teljesítménye, a processzorok, memóriahasználat, diszkek és hálózati forgalom mind rögzítésre kerülnek, így a rendszer üzemeltetői valós időben láthatják az összes fontos mutatót. A klasszikus rendszerek mellett, mint a Linux vagy FreeBSD, a Netdata képes a macOS eszközökön is futtatni az ügynökét, így minden típusú infrastruktúra figyelésére alkalmas.

A Netdata teljesítményét figyelembe véve, különösen fontos megérteni, hogy nem csupán a hagyományos IT infrastruktúrák, hanem az új generációs IoT eszközök és a konténer alapú alkalmazások figyelése is hatékonyan integrálható ebbe a környezetbe. A platform rugalmassága és skálázhatósága biztosítja, hogy a rendszergazdák könnyedén felügyelhetik a legkülönbözőbb szolgáltatásokat és rendszereket, legyen szó akár a háztartási okos eszközökről, akár a felhő alapú alkalmazásokról.

Miért fontos az intelligens megfigyelés és az AI-alapú behatolás-ellenőrzés?

A mai technológiai környezetben, különösen az olyan dinamikusan skálázódó rendszerekben, mint a felhőalapú vagy konténerizált infrastruktúrák, az operációs rendszerek és alkalmazások megfigyelése sosem volt ennyire fontos. Az adatok biztonsága és az esetleges támadások gyors felismerése kulcsfontosságú, hogy megőrizzük az alkalmazások integritását és védelmét. Az eBPF (extended Berkeley Packet Filter) technológia és az AI alapú behatolás-megelőző rendszerek, mint például a Coroot, új megoldásokat kínálnak a megfigyelési problémákra, amelyek a hagyományos rendszerekhez képest sokkal hatékonyabban képesek kezelni a modern fenyegetéseket.

A hagyományos megoldások, mint a vírusirtók vagy a tűzfalak, sok esetben csak ismert mintákat keresnek, és ha a támadás nem tartozik egy előre meghatározott kategóriába, akkor nem tudják megfelelően kezelni azt. Ezzel szemben az AI-alapú rendszerek folyamatosan tanulnak a korábbi eseményekből, és képesek előre jelezni a potenciális veszélyeket a szokatlan vagy szokatlan minták alapján. A Coroot ezen a területen egy új szintre emeli a megfigyelést és a fenyegetésdetektálást azáltal, hogy nemcsak az adatok rögzítésére, hanem azok intelligens elemzésére is képes.

A Coroot megoldása az eBPF technológia segítségével képes rögzíteni és elemezni az alkalmazások, konténerek és rendszerek közötti forgalmat. Az eBPF egy rendkívül erőteljes eszköztár, amely lehetővé teszi, hogy a hálózati forgalom és az alkalmazások viselkedése az operációs rendszer szintjén legyen megfigyelhető és kezelhető. A rendszer bármilyen alkalmazásba beépíthető, amely konténerizált környezetben fut, és képes olyan adatokat gyűjteni, amelyek azonosítják a potenciálisan káros viselkedéseket, vagy amelyeket később a rendszer tanulmányozhat.

Az AI-alapú megoldások, mint a Coroot, különösen azok számára lehetnek vonzóak, akik a felhőalapú rendszerek és Kubernetes alapú konténerizált alkalmazások üzemeltetésével foglalkoznak. Az AI segítségével a rendszer képes önállóan azonosítani a szokatlan tevékenységeket, mint például egy DDoS (elosztott szolgáltatásmegtagadás) támadást, és azonnal riasztást küldeni, vagy akár automatikusan blokkolni a támadást a hálózati szinten. Ez a fajta automatikus detektálás és reakció különösen fontos a kiszolgáló- és vállalati környezetekben, ahol a gyors reagálás kulcsfontosságú a rendszerek védelmében.

A Coroot, mint eszköz, nemcsak az adatok gyűjtésére és elemzésére szolgál, hanem az AI-t is integrálja a valós idejű fenyegetés-érzékelésbe. A hagyományos behatolás-ellenőrző rendszerek (IDS) és behatolás-megelőző rendszerek (IPS) gyakran nem képesek felismerni az ismeretlen, még nem előre definiált támadásokat. Az AI-alapú megoldások ezzel szemben képesek folyamatosan frissíteni a tanulási modelleiket, hogy figyeljenek a rendszerben megjelenő új mintákra és anomáliákra, és reagáljanak rájuk.

A fejlettebb AI-alapú rendszerek, mint a Coroot, az eBPF-nek köszönhetően képesek figyelni a rendszer szintjén áramló adatokat, és pontosan azonosítani azokat az eseményeket, amelyek a legnagyobb kockázatot jelenthetik. Az ilyen típusú megfigyelési rendszerek lehetővé teszik az adminisztrátorok számára, hogy ne csak az alkalmazásokat és hálózatokat figyeljék, hanem a rendszer egészét, és azonosítsák a lehetséges fenyegetéseket anélkül, hogy folyamatosan kézi beavatkozásra lenne szükség.

A Coroot saját adatkezelési rendszere az OpenTelemetry eszközkészletet és a ClickHouse adatbázist használja az adatok tárolására és feldolgozására. Az OpenTelemetry SDK segítségével a rendszer képes mélyebb integrációra az alkalmazások API szintjén, így lehetővé téve az adatok pontos rögzítését. Az AI használata itt is jól látható, mivel a rendszer nemcsak az adatokat gyűjti, hanem automatikusan elemzi és észleli a szokatlan aktivitásokat, így az adminisztrátorok azonnal reagálhatnak, ha valami rendellenességet észlelnek.

Fontos megjegyezni, hogy az eBPF és az AI kombinációja lehetővé teszi a rendkívül részletes megfigyelést, mégis egy olyan megoldás, amely nem igényel komplex beállításokat vagy mély műszaki tudást. Ez különösen előnyös azok számára, akik nem rendelkeznek a hagyományos rendszergazdai vagy biztonsági szakértelemmel, de mégis szeretnék kihasználni az AI adta előnyöket a saját rendszereik védelme érdekében.

Miért fontos, hogy az akadémiai írásban a közönségre is figyeljünk?
Hogyan töltsünk nyaralást a Bahamákon?
Miért döntött úgy Rachel, hogy otthagyja a férjét és csatlakozik a háborús erőfeszítéshez?