По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Чтобы понять NoSQL, нужно разобраться, что такое SQL и почему мы говорим ему No. Итак, SQL (structured query language) расшифровывается как «язык структурированных запросов», и это язык запросов для управления данными в так называемых реляционных базах данных, или просто БД В реляционных базах мы храним данные в таблицах, которые логически связаны между собой - отсюда и название - реляционные от слова relation, связь. Это один из самых популярных типов баз. В этих таблицах есть строки и столбцы. В столбце таблицы хранится определенный тип данных, а в каждой ячейке – значение. Строка же получается как набор связанных значений, которые относятся к одному объекту - мы видим что у крыла типа чайка длина 25 метров. Ну и каждая строка в таблице может быть помечена каким то уникальным идентификатором, который называется первичным ключом (primary key). А затем при помощи него мы можем связать данные из нескольких таблиц, например в отдельной таблице, где он станет внешним ключом (foreign key). В общем, как таблица в экселе, только данные могут быть связаны. Что еще важно знать: реляционные БД требуют так называемую схему (schema) - описание структуры таблицы ее полей и ограничений. То есть если нам например нужно добавить или убрать столбец в таблице, то это изменение коснется всех данных внутри нее. Также БД этого типа соответствуют так называемым принципам ACID (Atomicity — Атомарность, Consistency — Согласованность, Isolation — Изолированность, Durability — Надёжность), что вкратце означает, что при работе с базой, целостность и согласованность данных гарантирована, даже если возникли проблемы с сетью или железом, что полезно при работе с финансами, например. В качестве примеров таких баз назовем: Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL и PostgreSQL. Разобрались. Теперь вернемся к NoSQL. Это тип баз данных, которые хранят данные в отличном от реляционных таблиц формате. Они узкоспециализированны для конкретных задач и нужны для улучшения производительности, масштабируемости и удобства в работе. Базы данных "ключ-значение" (key-value) Суть в том, что мы храним данные в таком виде: у нас есть уникальный ключ, который указывает на какое-то значение. А сама база - это совокупность этих пар. Вот так просто! Причем эти данные могут быть чем угодно, числом, строкой или даже другой парой ключ-значение потому что в отличии от реляционных баз данных они не имеют предопределенной структуры данных. Многие БД такого типа хранят данные в памяти (RAM), в отличии от других баз, которые хранят данные на диске, что хоть и может ограничивать объем хранимых данных (хотя они требуют гораздо меньше памяти), но это обеспечивают просто невероятную скорость. Ну и раз это NoSQL то никаких сложных запросов, никаких связей друг с другом - мы просто записываем ключ и его значение, и получаем значение по ключу. Где их использовать? Они отлично подходят для хранения кэша или пользовательских сессий. А в качестве самого простого примера можно назвать корзину в интернет магазине - где мы храним идентификатор пользователя, и сколько товаров он положил в корзину. Самые популярные хранилки по типу “ключ - значение” это Redis, Memcached и DynamoDB. Wide-column (columnstore базы данных, БД с широкими столбцами или колоночные БД) Все также просто - берем key-value БД, и делаем так чтобы в значении мы могли хранить несколько столбцов сразу. Это позволяет удобно хранить связанную информацию. Похоже на реляционную БД, но только в отличии от нее, тут у нас нет схемы, поэтому мы можем хранить разные неструктурированные данные. Такой тип БД подойдет для хранения логов, данных с умных холодильников и чайников, а также различных аналитических приложений, где данные хранятся в большом объеме. Netflix, например, хранит в таких таблицах историю просмотров пользователя. В качестве примеров таких баз назовем Cassandra, Hbase и ClickHouse. Базы данных документов или документориентированные БД (Document DB) Подробнее про них можно прочитать в нашей отдельной статье. Если предыдущие типы NoSQL БД обычно используются для специфических задач, то эти базы уже более универсальны, и могут стать основным местом хранения информации. Здесь мы храним документы. Документ это набор нескольких пар ключ-значение, о которых мы говорили раньше, и раз это не SQL, то они неструктурированны и не требуют схему. Это значит, что мы можем легко добавлять и удалять поля в документе, в отличие от реляционных БД, где изменения затронули бы всю таблицу. Документы даже могут быть вложенными, и содержать в себе другие документы. Данные хранятся в стандартных форматах, таких как XML, YAML и JSON. Такая форма хранения идеально подходит к объектам, которые используются в приложениях. Мы буквально сразу получаем полный объект который нам нужен, а в SQL нужно сначала приложить усилия и даже сделать несколько запросов и все собрать в необходимый вид. Документы можно группировать друг с другом собирая их в коллекции, которые можно собирать в логическую иерархию, получая что-то по типу реляционных БД. Это как шкаф на работе - в один ящик мы можем положить трудовые договоры, в другой - договоры с партнерами, а в третий договоры аренды. Ничто нам не мешает сложить всё в одну кучу, но так удобнее. И вот эти ящики как раз и будут коллекциями в нашем случае. А отсутствие схемы позволяет нам положить в один ящик договоры, которые схожи логически, но имеют разную структуру внутри. Например, долгосрочный договор с сотрудником и договор с компанией. Коллекции есть не у всех БД такого типа, некоторые системы используют теги или древовидные иерархии. Они часто используются для мобильных приложений и игр, блогов, интернет магазинов и всяких штук где у нас имеется много контента. Самые популярные БД такого типа - MongoDB, Amazon DynamoDB, CouchDB. Графовые БД (Graph DB) Тут мы больше значения уделяем тому как данные связаны друг с другом, и эта БД лучше всего обрабатывает такие данные. Тут у нас есть узлы, которые представляют данные и ребра (или соединения), которые описывают связь между этими данными. Помните как в реляционных базах мы записывали связь в отдельной таблице? Тут мы можем обойтись без нее, просто показав связь. Такие базы просто необходимы для алгоритмов рекомендаций, социальных сетей, управления компьютерными сетями и маршрутизацией или даже обнаружения финансового мошенничества. Самые популярные графовые базы: Neo4j и DGraph Поисковые БД (Search-engine database) Они, как понятно из названия, нужны для поиска данных из большого количества источников. Работают они примерно также как и базы данных документов - мы добавляем документы с текстом внутри, а БД проанализирует весь текст в этих документах и создаст индексы для этого текста. По сути это работает как указатели, которые ты видел в конце книги, где указывается какой-то термин и страница на которой он встречается. И когда пользователь выполняет поиск, то сканируются только эти индексы, а не все документы в базе. Ну и очевидно что они используются в качестве полнотекстового поиска, а также для хранения и анализа логов. Примеры - Elasticsearch, Solr, Algolia Базы данных временных рядов (Time series database) Это базы данных, оптимизированные для данных с отметками времени. Такое используется, для мониторинга систем, где мы храним значение времени и данные в этот момент. Например, загрузка сервера или количество подключений. Примеры - InfluxDB и Prometheus Многомодульные БД (multi-model) Также существуют так называемые много-модульные БД (multi-model), которые поддерживают несколько моделей данных. Например тот же рredis умеет и в ключ-значение, и документы с графами и даже временные данные обработает.
img
Почитайте предыдущую статью про криптографический обмен ключами. Предположим, вы хотите отправить большой текстовый файл или даже изображение, и позволить получателям подтвердить, что он исходит именно от вас. Что делать, если рассматриваемые данные очень большие? Или что, если данные нужно сжать для эффективной передачи? Существует естественный конфликт между криптографическими алгоритмами и сжатием. Криптографические алгоритмы пытаются произвести максимально случайный вывод, а алгоритмы сжатия пытаются воспользоваться преимуществом неслучайности данных для сжатия данных до меньшего размера. Или, возможно, вы хотите, чтобы информация была прочитана кем-либо, кто хочет ее прочитать, что означает, что не нужно ее шифровать, но вы хотите, чтобы получатели могли проверить, что вы ее передали. Криптографические хэши предназначены для решения этих проблем. Возможно, вы уже заметили по крайней мере одно сходство между идеей хеширования и криптографического алгоритма. В частности, хэш предназначен для получения очень большого фрагмента данных и создания представления фиксированной длины, поэтому на выходе для широкого диапазона входных данных очень мало конфликтов. Это очень похоже на концепцию максимально близкого к случайному выходу для любого ввода, необходимого для криптографического алгоритма. Еще одно сходство, о котором стоит упомянуть, заключается в том, что хэш-алгоритмы и криптографические алгоритмы работают лучше с очень редко заполненным входным пространством. Криптографический хеш просто заменяет обычную хеш-функцию криптографической функцией. В этом случае хэш может быть вычислен и отправлен вместе с данными. Криптографические хэши могут использоваться либо с системами с симметричными ключами, либо с системами с открытым ключом, но обычно они используются с системами с открытым ключом. Сокрытие информации о пользователе Возвращаясь к начальным статьям, еще одна проблема безопасности - это исчерпание данных. В случае отдельных пользователей исчерпание данных можно использовать для отслеживания того, что пользователи делают, пока они находятся в сети (а не только для процессов). Например: Если вы всегда носите с собой сотовый телефон, можно отслеживать перемещение Media Access Control (MAC), когда он перемещается между точками беспроводного подключения, чтобы отслеживать ваши физические перемещения. Поскольку большинство потоков данных не симметричны - данные проходят через большие пакеты, а подтверждения передаются через небольшие пакеты, наблюдатель может обнаружить, когда вы выгружаете и скачиваете данные, и, возможно, даже когда вы выполняете небольшие транзакции. В сочетании с целевым сервером эта информация может дать хорошую информацию о вашем поведении как пользователя в конкретной ситуации или с течением времени. Этот и многие другие виды анализа трафика могут выполняться даже для зашифрованного трафика. Когда вы переходите с веб-сайта на веб-сайт, наблюдатель может отслеживать, сколько времени вы тратите на каждый из них, что вы нажимаете, как вы перешли на следующий сайт, что вы искали, какие сайты вы открываете в любое время и т. д. информация может многое рассказать о вас как о личности, о том, чего вы пытаетесь достичь, и о других личных факторах. Рандомизация MAC-адресов Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) первоначально разработал адресное пространство MAC-48 для назначения производителями сетевых интерфейсов. Эти адреса затем будут использоваться "как есть" производителями сетевого оборудования, поэтому каждая часть оборудования будет иметь фиксированный, неизменный аппаратный адрес. Этот процесс был разработан задолго до того, как сотовые телефоны появились на горизонте, и до того, как конфиденциальность стала проблемой. В современном мире это означает, что за одним устройством можно следить независимо от того, где оно подключено к сети. Многие пользователи считают это неприемлемым, особенно потому, что не только провайдер может отслеживать эту информацию, но и любой, кто имеет возможность прослушивать беспроводной сигнал. Один из способов решить эту проблему-позволить устройству регулярно менять свой MAC-адрес, даже, возможно, используя другой MAC-адрес в каждом пакете. Поскольку сторонний пользователь (прослушиватель) вне сети провайдера не может "угадать" следующий MAC-адрес, который будет использоваться любым устройством, он не может отслеживать конкретное устройство. Устройство, использующее рандомизацию MAC-адресов, также будет использовать другой MAC-адрес в каждой сети, к которой оно присоединяется, поэтому оно не будет отслеживаться в нескольких сетях. Существуют атаки на рандомизацию MAC-адресов, в основном сосредоточенные вокруг аутентификации пользователя для использования сети. Большинство систем аутентификации полагаются на MAC-адрес, поскольку он запрограммирован в устройстве, чтобы идентифицировать устройство и, в свою очередь, пользователя. Как только MAC-адрес больше не является неизменным идентификатором, должно быть какое-то другое решение. Места, где рандомизация MAC-адресов может быть атакована, - это Время (timing): если устройство собирается изменить свой MAC-адрес, оно должно каким-то образом сообщить другому абоненту беспроводного соединения об этих изменениях, чтобы канал между подключенным устройством и базовой станцией мог оставаться жизнеспособным. Должна быть какая-то согласованная система синхронизации, чтобы изменяющийся MAC-адрес мог продолжать обмен данными при изменении. Если злоумышленник может определить, когда произойдет это изменение, он сможет посмотреть в нужное время и обнаружить новый MAC-адрес, который принимает устройство. Порядковые номера (Sequence numbers): как и во всех транспортных системах, должен быть какой-то способ определить, все ли пакеты были получены или отброшены. Злоумышленник может отслеживать порядковые номера, используемые для отслеживания доставки и подтверждения пакетов. В сочетании с только что отмеченной атакой по времени это может обеспечить довольно точную идентификацию конкретного устройства при изменении MAC-адреса. Отпечатки информационных элементов (Information element fingerprints): каждое мобильное устройство имеет набор поддерживаемых функций, таких как установленные браузеры, расширения, приложения и дополнительное оборудование. Поскольку каждый пользователь уникален, набор приложений, которые он использует, также, вероятно, будет довольно уникальным, создавая "отпечаток" возможностей, которые будут сообщаться через информационный элемент в ответ на зонды от базовой станции. Отпечатки идентификатора набора услуг (SSID): каждое устройство хранит список сетей, к которым оно может подключиться в настоящее время, и (потенциально) сетей, которые оно могло достичь в какой-то момент в прошлом. Этот список, вероятно, будет довольно уникальным и, следовательно, может выступать в качестве идентификатора устройства. Хотя каждый из этих элементов может обеспечить определенный уровень уникальности на уровне устройства, комбинация этих элементов может быть очень близка к идентификации конкретного устройства достаточно часто, чтобы быть практически полезной при отслеживании любого конкретного пользователя, подключающегося к беспроводной сети. Это не означает, что рандомизация MAC-адресов бесполезна, это скорее один шаг в сохранении конфиденциальности пользователя при подключении к беспроводной сети. Луковая маршрутизация Луковая маршрутизация - это механизм, используемый для маскировки пути, а также шифрования пользовательского трафика, проходящего через сеть. Рисунок 1 используется для демонстрации. На рисунке 1 хост А хочет безопасно отправить некоторый трафик на K, чтобы ни один другой узел в сети не мог видеть соединение между хостом и сервером, и чтобы ни один злоумышленник не мог видеть открытый текст. Чтобы выполнить это с помощью луковой маршрутизации, A выполняет следующие действия: Он использует службу для поиска набора узлов, которые могут соединяться между собой, и предоставления пути к серверу K. Предположим, что этот набор узлов включает [B, D, G], хотя на рисунке они показаны как маршрутизаторы, скорее всего, это программные маршрутизаторы, работающие на хостах, а не выделенные сетевые устройства. Хост A сначала найдет открытый ключ B и использует эту информацию для создания сеанса с шифрованием с симметричным ключом B. Как только этот сеанс установлен, A затем найдет открытый ключ D и использует эту информацию для обмена набором симметричных ключей с D, наконец, построит сеанс с D, используя этот симметричный секретный ключ для шифрования защищенного канала. Важно отметить, что с точки зрения D, это сеанс с B, а не с A. Хост A просто инструктирует B выполнить эти действия от его имени, а не выполнять их напрямую. Это означает, что D не знает, что A является отправителем трафика, он знает только, что трафик исходит от B и передается оттуда по зашифрованному каналу. Как только этот сеанс будет установлен, A затем проинструктирует D настроить сеанс с G таким же образом, как он проинструктировал B настроить сеанс с D. D теперь знает, что пункт назначения-G, но не знает, куда будет направлен трафик G. У хоста A теперь есть безопасный путь к K со следующими свойствами: Трафик между каждой парой узлов на пути шифруется с помощью другого симметричного закрытого ключа. Злоумышленник, который разрывает соединение между одной парой узлов на пути, по-прежнему не может наблюдать трафик, передаваемый между узлами в другом месте на пути. Выходной узел, которым является G, знает пункт назначения, но не знает источник трафика. Входной узел, которым является B, знает источник трафика, но не пункт назначения. В такой сети только А знает полный путь между собой и местом назначения. Промежуточные узлы даже не знают, сколько узлов находится в пути-они знают о предыдущем и следующем узлах. Основная форма атаки на такую систему состоит в том, чтобы захватить как можно больше выходных узлов, чтобы вы могли наблюдать трафик, выходящий из всей сети, и соотносить его обратно в полный поток информации. Атака "Человек посередине" (Man-in-the-Middle) Любой вид безопасности должен не только изучать, как вы можете защитить информацию, но также учитывать различные способы, которыми вы можете вызвать сбой защиты данных. Поскольку ни одна система не является идеальной, всегда найдется способ успешно атаковать систему. Если вам известны виды атак, которые могут быть успешно запущены против системы безопасной передачи данных, вы можете попытаться спроектировать сеть и среду таким образом, чтобы предотвратить использование этих атак. Атаки "человек посередине" (MitM) достаточно распространены, и их стоит рассмотреть более подробно. Рисунок 2 демонстрирует это. Рисунок 2-б аналогичен рисунку 2-а с одним дополнением: между хостом A и сервером C расположен хост B, который хочет начать зашифрованный сеанс. Некоторыми способами, либо подменяя IP-адрес C, либо изменяя записи службы доменных имен (DNS), чтобы имя C преобразовывалось в адрес B, или, возможно, даже изменяя систему маршрутизации, чтобы трафик, который должен быть доставлен в C, вместо этого доставлялся в B, злоумышленник заставил B принять трафик, исходящий из A и предназначенный для C. На рисунке 2-б: Хост A отправляет полуслучайное число, называемое одноразовым номером, в C. Эту информацию получает B. Хост B, который злоумышленник использует в качестве MitM, передает этот одноразовый номер на узел C таким образом, что создается впечатление, что пакет действительно исходит от узла A. В этот момент злоумышленник знает одноразовый идентификатор, зашифрованный A. Злоумышленник не знает закрытый ключ A, но имеет доступ ко всему, что A отправляет зашифрованным с помощью закрытого ключа A. Сервер C также отправляет ответ с зашифрованным одноразовым случайным числом. B получает это и записывает. Хост B передает одноразовое случайное число, полученное от C, на A. Хост A по-прежнему будет считать, что этот пакет пришел непосредственно от C. Хост B вычисляет закрытый ключ с помощью A, как если бы это был C. Хост B вычисляет закрытый ключ с помощью C, как если бы это был A. Любой трафик, который A отправляет в C, будет получен B, что: Расшифруйте данные, которые A передал, используя закрытый ключ, вычисленный на шаге 5 на рисунке 2-б. Зашифруйте данные, которые A передал, используя закрытый ключ, вычисленный на шаге 6 на рисунке 2-б, и передайте их C. Во время этого процесса злоумышленник на B имеет доступ ко всему потоку в виде открытого текста между A и C. Ни A, ни C не осознают, что они оба построили зашифрованный сеанс с B, а не друг с другом. Такого рода атаки MitM очень сложно предотвратить и обнаружить.
img
Помимо обычной Windows, которая стоит почти на всех домашних компьютерах, есть версия с названием Windows Server, которая используется для серверов. О ней и поговорим. Windows Server - это целая линейка операционных систем, которые Microsoft специально создает для использования на серверах. Windows Server выпускается под этим названием с момента выпуска Windows Server 2003. Однако даже до этого были доступны серверные версии Windows, например, Windows NT 4.0 была доступна как для обычных домашних компьютеров, так и для серверов. Обычно каждый выпуск Windows Server соответствует обычной пользовательской версии Windows. Например, Windows Server 2003 - это серверная версия Windows XP, Windows Server 2016 основана на Windows 10 Anniversary Update, а Windows Server 2019, основана на версии Windows 10 версии 1809. С первого взгляда не поймешь, чем Windows Server отличается от обычных версий Windows - рабочий стол выглядит так же, есть значки и даже есть кнопка Пуск. Поскольку Windows Server и обычная версия имеют общую базу кода, многие вещи можно делать одинаково и там, и там, например, загружать и устанавливать программы, а многие основные функции включены в Windows Server. Однако в Windows Server не получится найти различные свистелки для пользователя - например Microsoft Store или браузер Edge. Скажем так - серверная версия Windows отлично подходит для корпоративных целей, когда компании нужно создать внутренний или внешний сервис, который будет решать конкретную бизнес задачу. Давайте теперь про основные различия: первое, что Windows Server включает в себя, это специальное корпоративное программное обеспечение, которое называется Enterprise Management Software С помощью него можно давать серверу различные роли, например: Роль Active Directory: это готовая роль, в которой сервер, сможет выступать как контроллер домена, и будет выполнять всю проверку подлинности учетных записей пользователей в компании. Роль DHCP и DNS Server: сервер может автоматически назначать IP-адреса всем устройствам в сети, и резолвить адреса. Быть файловым хранилищем: хранить важные файлы и устанавливать порядок доступа к ним. Службы печати: позволяет обеспечивать общий доступ к принтерам и сканнерам. Службы обновления Windows: можно направлять все обновления рабочей станции через этот сервер и настраивать определенные правила их работы. Веб сервер: позволяет поднимать на этом сервере сервисы, которые будут доступны для других пользователей через web-доступ. И это лишь малая часть возможных ролей в Windows Server. Очень часто кампании имеют больше одного сервера, и конечно же разделяют разные роли между ними. Еще одним важным отличие серверной Windows от пользовательской, это меньшее количество аппаратных ограничений. Например, Windows 10 позволяет юзерам устанавливать 2 ТБ оперативной памяти, что кажется и так очень много, но Windows Server предоставляет до 24 ТБ ОЗУ, потому что компаниям нужны большие мощности. Представь сервер, на котором крутятся десятки виртуальных машин! Конечно ему потребуется много оперативной памяти. А еще Windows Server может обрабатывать больше ядер и процессоров, так как имеет 64 сокета. Помнишь мы сказали, что Windows Server выглядит так же как обычный Windows? Да, но серверная Windows может вообще работать без графической оболочки! Windows Server можно установить двух формах - Server Core или Desktop Experience. Если вы отдадите предпочтение Windows Server Core без графического интерфейса, то будете наслаждаться управлением сервером через командную строку PowerShell, или сможете накатить инструмент с графическим интерфейсом, например RSAT (Remote Server Administration Tools) или Windows Admin Center. Не подумайте, это не мазохизм - это позволяет снизить нагрузку на сервер убрав “тяжелый” интерфейс. А еще многим администраторам, зачастую, удобнее работать с конмадной строке. Что выбрать под мой сервак, спросишь ты? Linux или Windows? Зависит от цели: Linux экономичнее и по деньгам, и по ресурсам, но если ты работаешь с инфраструктурой Microsoft, то тут нужно определенно выбирать Windows Server.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59