Hvordan sikres data i ulike tilstander i SQL Server og Azure SQL?

Data eksisterer i tre distinkte tilstander, hver med sine egne sikkerhetsutfordringer: data i ro, data under overføring og data i bruk. Data i ro refererer til informasjon som er lagret og ikke aktivt i bevegelse, ofte plassert på interne eller eksterne lagringsenheter. Data under overføring betegner data som beveger seg mellom to lokasjoner, enten via private nettverk eller internett. Data i bruk er informasjon som er lastet inn i systemets minne, som RAM eller CPU-cache, og dermed aktivt tilgjengelig for prosessering.

Sikring av data innebærer som regel kryptering, men metodene må tilpasses datatilstanden for å være effektive. SQL Server og Azure SQL tilbyr flere ulike mekanismer for å beskytte sensitiv informasjon i de forskjellige tilstandene.

Selv om TDE effektivt beskytter data i ro, dekrypteres informasjonen når den lastes inn i minnet for bruk. Dette innebærer at data som er i bruk eller under overføring, fortsatt kan være sårbare dersom det ikke benyttes ytterligere beskyttelsestiltak. Derfor introduserer SQL Server og Azure SQL Always Encrypted, som gir objekt-nivå kryptering. Denne funksjonen sikrer at spesifikke kolonner i databasen forblir kryptert også under behandling og overføring. Kryptert data er dermed utilgjengelig for databaseadministratorer eller andre med høy tilgang til databasen, og dekrypteres kun i applikasjonen som innehar de nødvendige nøklene. På denne måten opprettholdes konfidensialitet selv i tilfeller der innsidepersonell har administrativ tilgang.

For å beskytte data i transit, altså under overføring, er det avgjørende å bruke sikre protokoller som Transport Layer Security (TLS). Dette sikrer at data som sendes over nettverk ikke kan avlyttes eller manipuleres.

SQL-servere og Azure SQL-databaser har også egne brannmurer som filtrerer tilkoblinger basert på IPv4-adresser, både på server- og databasenivå. Disse brannmurene fungerer som en viktig første linje i å forhindre uautorisert tilgang ved å begrense hvilke IP-adresser som kan etablere forbindelse. Serverbrannmurer tillater tilgang til alle databaser på serveren for en angitt IP-adresse, mens databasebrannmurer kan tillate adgang kun til enkelte databaser. Konfigurasjon av disse reglene gjøres enten via Azure-portalen eller T-SQL-kommandoer.

Det er viktig å forstå at sikkerhet i databaser ikke bare handler om å aktivere kryptering, men om å forstå hver datatilstands særegenheter og anvende passende tiltak for å sikre informasjonen helhetlig. Kryptering av data i ro beskytter mot fysisk tyveri av lagringsmedier, men dekryptert data i minne krever at andre metoder som Always Encrypted benyttes for å beskytte sensitiv informasjon under bruk og overføring. I tillegg må brannmurregler og nettverkssikkerhet implementeres nøye for å forhindre uautorisert tilgang, spesielt i skybaserte miljøer.

Sikkerhetsansvaret kan også differensieres ved at noen nøkler forvaltes av tjenesteleverandøren, mens andre håndteres internt av kunden, noe som gir mulighet for strengere kontroll, men også krever mer administrativ oppmerksomhet. Uten korrekt nøkkelhåndtering kan tilgang til kryptert data opphøre, noe som understreker viktigheten av nøye planlegging og kontinuerlig overvåkning.

Hvordan implementere og administrere endringssporing og datamaskering i Azure SQL

Endringssporing i databaser er en kritisk funksjon for å kunne følge med på hvordan data oppdateres og endres over tid. Ulike applikasjoner har varierende behov for hvilken type informasjon om endringer de trenger. Noen krever full historikk over alle endringer, mens andre trenger å vite kun når eller hvor en endring har skjedd. SQL Server og Azure SQL tilbyr flere mekanismer som Change Data Capture (CDC), Change Tracking og SQL Data Sync for å dekke disse behovene, hver med sine styrker og begrensninger.

Change Data Capture (CDC) er en detaljert metode som registrerer alle endringer i bestemte tabeller ved å lagre disse i egne systemtabeller i samme database. Dette gir et omfattende bilde av databasens endringshistorikk, men legger også en betydelig ekstra belastning på databasen i form av lagringsbehov og ytelse. For å aktivere CDC må man først slå det på på database-nivå via en T-SQL-kommando, og deretter på tabellnivå, hvor man spesifiserer hvilke tabeller som skal spores. Det er også mulig å deaktivere CDC når det ikke lenger er nødvendig.

SQL Data Sync, derimot, tilbyr en synkroniseringsfunksjon som gjør det mulig å replikere data mellom flere databaser, enten de befinner seg i skyen eller lokalt. Dette brukes når man trenger oppdatert data i flere databaser, og ikke bare sporingsinformasjon. Synkroniseringen kan settes opp i Azure-portalen med opprettelse av synkroniseringsgrupper som inkluderer en hub og ett eller flere medlemsdatabaser. Dette gjør det mulig å holde data konsistente på tvers av miljøer.

Change Tracking er en enklere form for endringssporing, hvor systemet bare registrerer at en rad har endret seg, hvilken rad, og hvilken type endring som har skjedd (innsetting, oppdatering eller sletting). Det lagres bare den primære nøkkelverdien som identifikator, ikke de faktiske endrede dataene. Fordelen med Change Tracking er minimal ytelsespåvirkning, siden endringsinformasjonen lagres i minnet og ikke i ekstra tabeller. Dette gjør det godt egnet for applikasjoner som kun trenger å vite at noe har endret seg, uten full historikk.

Administrasjon av Change Tracking gjøres ved å aktivere funksjonen på database- og tabellnivå, med mulighet for å angi hvor lenge sporingsdata skal beholdes og om gammel data automatisk skal slettes. Dette kan gjøres både via SSMS (SQL Server Management Studio) og T-SQL.

Dynamisk datamaskering (Dynamic Data Masking) er en funksjon som beskytter sensitive data ved å skjule deler av datafelt for brukere uten administrative rettigheter. Maskeringen skjer på presentasjonslaget, og de som har rettigheter kan fortsatt se fullstendig data. Denne teknologien gjør det mulig å minimere risikoen for at sensitive data som kredittkortnummer eller personopplysninger eksponeres ved søk eller rapportering. I Azure-portalen kan administratorer sette opp regler for hvilke kolonner som skal maskeres og hvilken type maskering som skal brukes.

Azure Purview gir en omfattende løsning for datastyring og katalogisering, hvor data oppdaget i ulike kilder kan klassifiseres og organiseres i en oversiktlig katalog. Dette inkluderer også automatisk klassifisering av sensitive data, og bidrar til en bedre forståelse og kontroll over organisasjonens datasett, uavhengig av hvor dataene fysisk befinner seg.

Når man arbeider med datamaskering og sporingsmekanismer, bør man også ha en helhetlig tilnærming til datasikkerhet og personvern. Det innebærer å kombinere tekniske tiltak som maskering og sporingslogging med riktige tilgangskontroller og overvåking. Videre må man sikre at lagring og håndtering av sensitive opplysninger følger gjeldende regelverk, som GDPR, og at de som har tilgang til data håndterer det med nødvendig konfidensialitet.

Effektiv implementering av disse funksjonene krever ikke bare teknisk innsikt, men også forståelse for virksomhetens behov og risiko. For å oppnå optimal balanse mellom tilgjengelighet av data, ytelse og sikkerhet, må man kontinuerlig evaluere hvilke data som skal spores eller maskeres, og hvordan disse funksjonene konfigureres og overvåkes.

Hvordan overvåker og tolker man ytelsen til en SQL-server i Azure?

Når SQL Server kjører på en VM, kan administratorer velge spesifikke tellere som gir innsikt i både generell systemytelse og SQL-spesifikke forhold. Slike tellere inkluderer tilgjengelig minne (Available Mbytes), prosessorbruk (% Processor Time), og SQL-spesifikke parametere som minnebruk i SQL Server Memory Manager eller prosesspesifikke målinger for sqlservr-prosessen. Det anbefales også å inkludere tellere for de logiske diskene der SQL-data, logger og tempdb er lagret.

Det er avgjørende å sammenligne systemets overordnede ressursbruk med SQL-tjenestens forbruk. Differansen mellom totale systemmålinger og SQL-relaterte målinger avslører hvor mye av maskinens kapasitet som faktisk går til SQL Server. Et betydelig overlapp kan indikere at SQL-prosessen er flaskehalsen, mens et mindre overlapp kan antyde ledig kapasitet til andre tjenester eller potensial for ressursreduksjon.

På motsatt side av spekteret kan overvåking avsløre at systemressursene ikke utnyttes i tilstrekkelig grad. Dette gir administratoren en mulighet til enten å redusere tjenestenivået – og dermed kostnadene – eller øke belastningen på serveren for å oppnå bedre ressursutnyttelse.

Azure SQL-produktene tilbyr flere integrerte verktøy for sanntidsovervåking. "Overview"-siden i Azure-portalen har en "Monitoring"-fane som visualiserer viktige måledata, inkludert datalagring og nøkkelindikatorer. Under "Metrics"-fanen kan man definere egendefinerte grafer med ønskede ytelsesparametere. Administratorer kan også sette opp varsler på "Alerts"-siden, som utløser meldinger når en måleverdi overstiger en definert terskel. Disse tiltakene er sentrale i proaktiv ytelsesstyring.

For mer omfattende og konsolidert overvåking finnes også SQL Insights, et verktøy som benytter en dedikert overvåkings-VM til å samle inn ytelsesdata fra alle SQL-ressurser i en Azure-abonnement. Selv om SQL Insights formelt er avviklet fra og med 31. desember 2024, er dataene fortsatt tilgjengelige for eksisterende brukere, og teknologien er fortsatt en del av pensumet for DP-300-sertifiseringen.

For å implementere SQL Insights må man opprette en overvåkings-VM, typisk med Ubuntu Pro 18.04 og minst 2 CPU-er og 4 GiB minne. Denne VM-en må ha både Azure Monitor Agent og Workload Insights-utvidelsen installert. Etter opprettelse må man konfigurere en overvåkingsprofil som angir hvilke metrikker som skal samles inn, innsamlingsfrekvens, og hvor dataene skal lagres – vanligvis i en Log Analytics-arbeidsområde. Deretter knyttes overvåkingsmaskinen til denne profilen, og administratoren må oppgi tilkoblingsstrenger som gir overvåkings-VM-en autentisert tilgang til SQL-ressursene.

Det er essensielt at administratorer ikke kun forholder seg til enkeltstående ytelsesindikatorer, men ser dem i sammenheng og i lys av et etablert baseline for normal drift. Dette gir mulighe

Hvordan fungerer serverless SQL-databaser og hvilke sikkerhets- og skaleringsaspekter må man vurdere i Azure?

I Azure kan man velge mellom forskjellige typer SQL-databaser, hvorav en av de mest interessante er den såkalte serverless-databasen. Begrepet "serverless" kan være misvisende for mange, siden databasen selvfølgelig kjører på en fysisk server et sted i Azure-infrastrukturen. Serverless refererer til at databasen ikke er fast knyttet til én bestemt server, men at beregningskapasiteten kan variere dynamisk basert på arbeidsmengden, og at den derfor kan flyttes mellom ulike servere etter behov. Dette gjør det mulig å redusere kostnader ved at beregningsressursene kun brukes når databasen aktivt behøver dem, i motsetning til tradisjonelle "provisioned" databaser hvor kapasiteten alltid er reservert. Likevel er serverless ikke egnet for alle applikasjoner, spesielt de som krever at databasen alltid er tilgjengelig uten pause. Applikasjoner som bruker serverless må implementere logikk for å håndtere mulige forsøk på tilkobling til en database som midlertidig er satt i pause.

Skalering av databaser er avgjørende når tabellene vokser til et punkt hvor de begynner å påvirke ytelsen. Det finnes to grunnleggende tilnærminger: å skalere opp maskinvaren eller å skalere dataene selv. Å skalere opp maskinvaren innebærer å øke lagringskapasitet, beregningskraft eller nettverksressurser for databasen, noe som ofte er en midlertidig løsning. For de fleste Azure SQL-tjenester er standard lagringsgrense 4 terabyte, men Hyperscale-tjenesten tilbyr kapasitet opptil 100 terabyte. Alternativt kan man partisjonere store tabeller vertikalt ved å dele dem opp i mindre segmenter basert på en nøkkelkolonne, for eksempel datoer eller produktkategorier. Disse partisjonene lagres innen samme databaseinstans, og indeksene leder spørringer til riktig partisjon, noe som gir raskere responstid og mulighet for parallell behandling. Det finnes også horisontal partisjonering, hvor kolonner lagres i separate partisjoner, noe som kan brukes til å gi ulik sikkerhet og ytelse til forskjellige datadeler.

En annen form for skalering er "sharding", som innebærer å dele en database eller tabell på tvers av flere databaseinstanser eller servere for å spre belastningen. Dette er forskjellig fra vertikal partisjonering som foregår innen samme databaseinstans.

Det er viktig å forstå at valg av løsning for skalerbarhet og sikkerhet ikke bare handler om tekniske begrensninger, men også om hvordan applikasjonen benyttes og hvilke krav den har til tilgjengelighet og responstid. For eksempel må man alltid vurdere applikasjonens evne til å håndtere midlertidige tilkoblingsbrudd i en serverless-løsning. Videre er det avgjørende å ha en helhetlig sikkerhetsstrategi som inkluderer kryptering, autentisering, trusselbeskyttelse og kontinuerlig overvåking, spesielt i miljøer der brukeren har høyere grad av administrativ tilgang. Skaleringsstrategien bør også omfatte både kortsiktige og langsiktige behov, med evne til å kombinere vertikal oppskalering, partisjonering og sharding på en måte som gir optimal ytelse, sikkerhet og kostnadseffektivitet.