Тестирование на масштабируемость в облачной среде

Тестирование на масштабируемость в облачной среде

Не так давно в Trend Micro задались целью выполнить тест масштабируемости одного из собственных продуктов (Trend Micro Deep Security). Скорый поверхностный расчет показал, что для выполнения этой задачи потребовалось бы 35 серверов Dell 710 с возможностью виртуализации. Найти столько доступных серверов – непростая задача для любой компании, а о том, чтобы купить столько серверов ради месячного тестирования, не могло быть и речи.



Поэтому было решено обратиться за помощью к облакам. Подходящим решением стала инфраструктура Amazon Web Services (AWS), с помощью которой удалось получить необходимое количество менее крупных ресурсов. (В данном случае небольшие экземпляры идеально подходили для моделирования крупной архитектуры «менеджер-агент», причем каждый экземпляр моделировал множество агентов).

Следует иметь в виду, что просто открыть учетную запись и сделать запрос на 1000 небольших экземпляров не удастся. Сотрудники Amazon связываются с клиентом по электронной почте, чтобы определить требуемое соотношение типов экземпляров, платформ, зон доступности и регионов, которые будут выгодны как вашему проекту, так и AWS. Сразу после определения конфигурации мы разработали необходимые инструменты быстрого увеличения или уменьшения масштаба нашей тестовой среды. К ним относились AMI (шаблоны) и инструменты, использовавшие интерфейсы прикладного программирования для обнаружения и мониторинга ресурсов.

Нас не миновали странности платформы AWS, такие как перекос временной диаграммы при активном использовании ресурсов ЦП, некорректная информация о ресурсах ЦП для небольших экземпляров в CloudWatch и неизбежные «войны цен» за точечные экземпляры. Из-за особого характера тестов не все шло по плану. Порой при увеличении масштаба возникали сообщения об ошибке от интерфейса прикладного программирования AWS с формулировкой «недостаточно ресурсов». Будет нелишним иметь запасные варианты на случай, когда нужный тип экземпляра или регион перегружены.

В процессе решения различных задач платформа AWS показала хорошие возможности поиска и быстрого решения проблем с масштабируемостью. Имея возможность быстро получить сотни виртуальных машин с одного AMI, мы могли увеличивать и уменьшать масштаб в зависимости от условий тестирования.

В итоге были достигнуты поставленные цели по масштабируемости и потрачено гораздо меньше средств.

PT Data Security ускорила классификацию данных и анализ рисков

Positive Technologies выпустила обновление своей единой платформы защиты данных PT Data Security. В версии 1.0 разработчики сосредоточились на производительности и удобстве работы: ускорили классификацию данных, добавили наглядную статистику по категориям информации и переработали управление задачами. Продукт включён в реестр российского ПО.

Одно из ключевых изменений — заметное ускорение классификации данных. Этого удалось добиться за счёт оптимизации работы модели машинного обучения и пересмотра логики обработки.

В результате система быстрее проводит первичную инвентаризацию и оперативнее обновляет результаты, что особенно важно для крупных инфраструктур с большим количеством хранилищ.

В PT Data Security 1.0 появилась статистика по категориям данных. Теперь пользователи могут в реальном времени видеть:

  • общее количество объектов в инфраструктуре;
  • распределение данных по хранилищам;
  • связанные инциденты и риски.

Это упрощает оценку уровня защищённости конкретных типов информации и помогает быстрее выделять наиболее уязвимые зоны.

Ещё одно нововведение — отдельная страница в веб-интерфейсе для управления всеми задачами платформы. В одном месте можно отслеживать инвентаризацию хранилищ, классификацию данных и анализ рисков, видеть прогресс выполнения, просматривать детали, останавливать задачи вручную и проводить диагностику возможных проблем.

По словам Виктора Рыжкова, руководителя развития бизнеса по защите данных в Positive Technologies, обновление стало результатом работы с первыми заказчиками и пилотными проектами:

«Мы оптимизировали ряд архитектурных механизмов, улучшили производительность ключевых процессов и обновили интерфейс. Мы продолжим делать продукт максимально полезным и удобным для ежедневной работы».

Коммерческая версия PT Data Security была запущена в октябре. Это первое и пока единственное российское решение класса data security platform, которое автоматизирует инвентаризацию и классификацию важных данных в корпоративной инфраструктуре — вне зависимости от того, в каком виде они хранятся: структурированном, полуструктурированном или неструктурированном.

Новая функциональность станет доступна пользователям после обновления платформы до последней версии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru