A modern adatkezelés és biztonság szempontjából a logadatok helyes kezelése és a kommunikációs csatornák védelme kiemelkedő jelentőséggel bír. Az adatok gyűjtése, feldolgozása és tárolása nemcsak a biztonság szempontjából alapvető, hanem azért is, hogy a különböző rendszerek és eszközök hatékonyan együtt tudjanak működni. Ebben a fejezetben a titkosítás, a szabványosítás és a hálózati biztonság alapvető kérdései kerülnek bemutatásra.

A különböző eszközökből érkező adatok egységesítése kulcsfontosságú lépés a hatékony adatfeldolgozásban. Például, ha több különböző adatforrást használunk, és mindegyik más mezőneveket alkalmaz ugyanazon adat típusához, az adatkezelés bonyolulttá válhat. Az adatok szabványosítása lehetővé teszi, hogy az elemzők egyetlen közös mezőnevet használjanak a különböző rendszerek között, így elkerülhetik a zűrzavart és az elavult adatokat. Az adatok megfelelően szabványosított elnevezése gyorsítja a feldolgozást, és biztosítja, hogy az adatok mindig a kívánt formátumban legyenek.

A rendszeres adatmentés és snapshot készítése alapvető az adatkezelési folyamatok során. Ha a rendszer vagy a konfiguráció során bármi hibát észlelünk, könnyen visszaállíthatjuk az adatokat a korábbi, működő állapotba. A virtuális gépek beállítása során fontos, hogy a különböző eszközök, például a Windows és Linux operációs rendszerek közötti adatátvitel egyszerű legyen. Ehhez olyan eszközökre lesz szükség, mint a WinSCP vagy a PuTTY, amelyek lehetővé teszik a fájlok könnyű átmozgását és a parancssori hozzáférést.

A hálózati titkosítás elengedhetetlen az adatbiztonság megőrzésében, különösen az érzékeny információk védelmében. Az adatok átvitelénél a Transport Layer Security (TLS) protokoll alkalmazása biztosítja, hogy az adatforgalom titkosítva történjen, megelőzve ezzel az adatlopást vagy manipulációt. Az információk titkosítása nemcsak külső támadások, hanem belső veszélyek, például az alkalmazottak vagy támadók hozzáférése esetén is megvédheti az adatokat.

A TLS kapcsolatban az egyik fél hitelesíti magát, majd mindkét fél titkosítja az adatokat, hogy azok biztonságban legyenek az átviteli folyamat során. A titkosítás két fő összetevőből áll: a nyilvános és a titkos kulcsokból, amelyek az adatokat titkosítják és visszafejtik. A titkos kulcsok az aszimmetrikus titkosítás alapját képezik, amely lehetővé teszi, hogy a kommunikáló felek biztonságos módon cseréljenek adatokat anélkül, hogy egy harmadik fél hozzáférhetne az információkhoz.

A titkosítás és az adatbiztonság nem csupán technikai kérdés, hanem alapvetően a vállalatok adatkezelési politikájának részét képezi. A megfelelő titkosítással és biztonsági protokollokkal a cégek biztosíthatják az érzékeny adatok védelmét, valamint megfelelhetnek a szabályozási előírásoknak is. Emellett a titkosított kommunikáció segít minimalizálni a hálózati támadások és az adatszivárgás kockázatát, biztosítva ezzel az üzleti titkok és ügyfélinformációk védelmét.

A következő lépés a titkosítási folyamat beállítása, amely magában foglalja a tanúsítványhatóságok (CA), a nyilvános és titkos kulcsok, valamint a tanúsítvány aláírási kérelmek generálását. A CA egy olyan megbízható harmadik fél, amely aláírja a tanúsítványokat, biztosítva azok érvényességét. A tanúsítványok és kulcsok kezelésének alapvető fontosságú szerepe van abban, hogy minden adatforgalom biztonságosan és titkosítva történjen.

Mindezek mellett a fejlesztőknek és adatkezelőknek szükséges olyan eszközöket és környezeteket kialakítaniuk, amelyek lehetővé teszik az adatok hatékony kezelését és titkosítását. A különböző operációs rendszerek és virtualizált környezetek, mint például az Ubuntu és a Red Hat, mind biztosítják a szükséges eszközöket, amelyek a titkosított adatátvitelt és a biztonságos adatkezelést támogatják. A hálózati konfigurációk, mint például a NAT (Network Address Translation), segítenek biztosítani, hogy a virtuális gépek közötti kommunikáció biztonságos és hatékony legyen.

A biztonságos adatátvitel és tárolás megvalósítása nem csupán egy technikai feladat, hanem stratégiai döntés is, amely meghatározza a vállalat adatkezelési gyakorlatát és megfelelőségét a szabályozásoknak. A titkosítási és adatbiztonsági intézkedések folyamatos frissítése és karbantartása biztosítja, hogy a cégek hosszú távon védelmet nyújtsanak a számítógépes fenyegetések és az adatszivárgás ellen.

Hogyan működik az ingest pipeline és a testreszabott adatfeldolgozás az Elastic Agent rendszerében?

Az Elastic Agent különböző eszközök egyesített platformja, amely az adatokat képes gyűjteni és feldolgozni, mielőtt azokat az Elasticsearch adatbázisba tárolná. Az adatgyűjtés és -feldolgozás egyik fontos aspektusa az ingest pipeline, amelynek célja, hogy az adatokat előkészítse és átalakítsa a tárolás előtt. Az ingest pipeline egy sor adatfeldolgozási lépést tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a logikus és testreszabott adatalapú munkafolyamatok létrehozását.

Az ingest pipeline-ok nem feltétlenül működnek egymás után, mint egy hagyományos folyamatban. Inkább egy központi, elágazó modellt alkotnak, ahol a központi pipeline (a "hub") képes más, úgynevezett "szóló" pipeline-okat (a "spoke") hívni, amelyek nem küldenek vissza adatokat az eredeti pipeline-ba. A szóló pipeline-ok inkább olyan beágyazott adattranszformációs lépéseket tartalmaznak, amelyeket a központi pipeline hajt végre.

Fontos megjegyezni, hogy az Elastic Agent és a Beats által biztosított ingest pipeline-ok közvetlen módosítása nem ajánlott. A rendszer frissítései során ugyanis bármely egyedi módosítás elvész, ha a pipeline-ok nem megfelelően vannak kezelve. Ehelyett az Elastic Agent olyan hivatkozásokat használ, amelyek nem létező "@custom" pipeline-okra mutatnak. Ezeket a pipeline-okat a felhasználóknak kell létrehozniuk a saját adattranszformációikhoz. A testreszabott pipeline-ok nem kerülnek törlésre vagy módosításra a rendszer frissítésekor, így hosszú távon biztosított a stabil működésük.

A testreszabott ingest pipeline-ok létrehozása egyszerűen elvégezhető a Kibana GUI-ján keresztül. Például, ha DNS lekérdezéseket szeretnénk feldolgozni, létrehozhatunk egy egyedi pipeline-ot, amely minden domain nevet nagybetűs formában tárol el. A Kibana felületen a pipeline-t egyszerűen konfigurálhatjuk, például az "Uppercase" processzor hozzáadásával, amely a DNS kérdések nevére alkalmazza a nagybetűsítés szabályát. Az ilyen típusú adatfeldolgozást a rendszer rugalmasan kezeli, lehetővé téve a finomhangolást és az egyedi igényekhez való alkalmazkodást.

Miután létrehoztuk a pipeline-ot, tesztelhetjük annak működését például egy egyszerű curl parancs segítségével, amely elér egy kívánt domaint. Az eredmények ellenőrzéséhez a Kibana Discover felületén vizsgálhatjuk meg a feldolgozott adatokat, és meggyőződhetünk arról, hogy az adat a kívánt módon változott meg.

El kell mondani, hogy a kibővített rendszerekben, mint például nagyvállalati környezetekben, ahol jelentős mennyiségű adatot dolgoznak fel, szükség lehet dedikált ingest szerepet ellátó node-ok alkalmazására, mivel a feldolgozás nagy terhelésűvé válhat. Ilyen esetekben a Logstash használata ajánlott, amely lehetőséget ad arra, hogy adatokat alakítsunk át és irányítsunk át Elasticsearch-be vagy más adatbázisokba.

A Logstash különösen akkor hasznos, ha az Elasticsearch nem az egyetlen célplatformunk. Például, ha adatokat szeretnénk biztonsági célokra azonosítani, vagy ha más célokból, például felhőbe történő biztonsági mentést vagy belső fenyegetéskezelést szeretnénk végezni, a Logstash rugalmas adatfeldolgozási képességei kulcsfontosságúak.

Egy fontos szempont, amit érdemes megérteni, hogy a Kibana és az Elastic Agent által használt testreszabott pipeline-ok kezelésének megfelelő módja alapvetően befolyásolja a rendszer hosszú távú stabilitását és a frissítések során felmerülő esetleges problémákat. A testreszabás során mindig ügyelni kell arra, hogy azokat a pipeline-okat, amelyek nem kerülnek közvetlenül az Agent vagy Beats rendszerébe, hanem a felhasználó által hozott konfigurációk, nem töröljük vagy módosítjuk a rendszer frissítései során.

Miként befolyásolja a replikációs faktor a Kafka teljesítményét és hatékonyságát?

A Kafka rendszerében a replikációs faktor közvetlen hatással van arra, hogyan gyorsan jutnak el az adatok a fogyasztókhoz. Ha egy témának öt írható partíciója és három replikációs faktora van, akkor a klaszter összesen 15 olvasható partíciót generál és tart fenn, amelyekhez a fogyasztók hozzáférhetnek. A replikációval kapcsolatos döntéseknél fontos figyelembe venni, hogy ez a folyamat tárolókapacitást igényel, így ha nagy klaszterek esetén a felhasználók az írási és olvasási sebességeket egyensúlyba szeretnék hozni, akkor megfelelő tervezés szükséges. Érdekes módon, ha a replikációs faktor túl magasra emelkedik, az valójában csökkentheti a teljesítményt, mivel a hálózaton belüli adatmásolás, az olvasásra szánt partíciókhoz való elérés, valamint a fájlkezelők megnyitása, illetve a metainformációk koordinálása miatti késleltetések rontják a throughput-ot.

Fontos, hogy a Kafka kliensek, legyenek azok kiadók vagy előfizetők, nem azonnal kezdik el adatokat küldeni vagy fogadni az adott csomóponttal, amellyel kapcsolódnak. A Kafka először metainformációkat küld vissza, amelyek tartalmazzák a csomópont kapcsolódási adatokat, beleértve a partíciókat is, amelyekből az adatokat olvasni fogják. A dedikált bootstrap hosztok gyakran képesek kezelni az érkező hálózati kapcsolatokat, majd irányítják a klienst a megfelelő csomópontra. A Kafka által használt „listener”-ek egyszerűen olyan aljzatok, amelyeket a Kafka hoz létre a bejövő kapcsolatok fogadására. A listener-ek gyakran csak az internálisan elérhető hálózati nevekkel rendelkező hosztnevekre vannak hozzárendelve, de alapértelmezés szerint 0.0.0.0-t használnak, amely minden elérhető interfészt képvisel. Ha a kliensek nem férnek hozzá az internálisan feloldható neveken keresztül, külső hirdetett listener-ekre lesz szükség, amelyekhez a kliensek csatlakozhatnak. Fontos megjegyezni, hogy bár a listener-ek használata kötelező, a hirdetett listener-ek nem szükségesek, mivel ha nincsenek definiálva, a Kafka alapértelmezés szerint azokat az értékeket használja minden hálózati kommunikációhoz.

A Kafka streamek lehetővé teszik a közvetlen interakciót a Kafka üzeneteivel, amelyeket egy témában találunk. A streamek segítségével Java vagy Scala programokat írhatunk, amelyek saját algoritmusokat futtatnak az adatáramláson. Mivel a Kafka nem adatbázis, az adatok folyamatosan mozognak benne, így a feldolgozás hasonló a folyóban úszó halak számolásához. A streamek segítségével akár valós idejű figyelmeztetéseket is generálhatunk kritikus üzleti adatokról, még mielőtt azok megjelennek egy SIEM-ben.

A Kafka egyes rendszerekhez és szolgáltatásokhoz kapcsolódóan connector-öket is kínál, hogy olyan adatokat küldhessenek el vagy vegyenek vissza, amelyek nem támogatják natively a Kafka rendszert. Az előző fejezetekben már használtunk eszközöket, mint például a Rsyslog vagy a Logstash, amelyeket ebben a kontextusban connector-ökként használhatunk.

A Kafka klaszter létrehozása érdekében két Ubuntu virtuális gépet fogunk használni. Bár a Kafka fejlesztők és szakértők azt javasolják, hogy páratlan számú szervereket alkalmazzunk, hogy megkönnyítsük a vezetők megválasztását és egyéb feladatokat, mi most két gépre építjük fel a bemutatót. A klaszter kialakítása érdekében az alapvető hálózati beállítások elvégzése után fontos figyelmet fordítani a tűzfal szabályok megfelelő beállítására, hogy biztosítani tudjuk a szükséges TCP portok (22, 9093, 9094) elérését a Kafka node-ok között.

A Kafka telepítése előtt fontos egy dedikált felhasználó létrehozása, aki futtatja a Kafka-t. A felhasználó és a szükséges könyvtárak megfelelő beállítása után telepíthetjük a szükséges Java fejlesztői környezetet (OpenJDK), amely lehetővé teszi a Kafka működését. A Kafka minden adatot a lemezen tárol, és az adatok, például a partíciók és replikációk a /data/kafka könyvtárban tárolódnak. A termelési környezetekben javasolt a gyors, megbízható SSD vagy nem volatilis memória használata az ilyen típusú tárolóhelyekhez.

Bár a telepítés és a konfigurálás technikai aspektusai bonyolultnak tűnhetnek, a Kafka klaszterek megfelelő felépítése elengedhetetlen ahhoz, hogy az adatok gyorsan és hatékonyan áramoljanak a rendszerben. Az egész rendszert úgy kell kialakítani, hogy az megfeleljen a legmagasabb teljesítményi és biztonsági elvárásoknak, miközben a késleltetéseket és a rendelkezésre állást is figyelembe kell venni.

Hogyan befolyásolják a Kerr-metrikus geodézist a Hamilton-formalizmusok és a geodézist egyenletek
Hogyan vált a gyilkosság öngyilkosságnak látszó bűncselekménnyé?
Miért fontos a sebészeti tudás a "Jack, a Ripper" rejtélyében?