По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Стандарт 802.11 поддерживал только один способ защиты данных, передаваемых по WI-FI, от перехвата- это WEP. В прошлых статьях мы узнали, что WEP является устаревшим средством защиты данных и его использование не рекомендовано. Какие же еще существуют способы шифрования и защиты данных при передаче по Wi-Fi?
TKIP
В свое время WEP применялся на беспроводном оборудовании клиента и точки доступа, но он был сильно уязвим. На смену WEP пришел протокол целостности временного ключа (Temporal Key Integrity Protocol (TKIP).
TKIP добавляет следующие функции безопасности на устаревшем оборудовании и при использовании базового шифрования WEP:
MIC: этот эффективный алгоритм шифрования добавляет хэш-значение к каждому кадру в качестве проверки целостности сообщения, чтобы предотвратить подделку.
Time stamp: метка времени добавляется в MIC, чтобы предотвратить атаки, которые пытаются повторно использовать или заменить кадры, которые уже были отправлены.
MAC-адрес отправителя: MIC также включает MAC-адрес отправителя в качестве доказательства источника кадра.
Счетчик последовательностей TKIP: эта функция обеспечивает запись кадров, отправленных по уникальному MAC-адресу, чтобы предотвратить использование повторение кадров в качестве атаки.
Алгоритм смешивания ключей: этот алгоритм вычисляет уникальный 128-битный WEP-ключ для каждого кадра.
Более длинный вектор инициализации (IV): размер IV удваивается с 24 до 48 бит, что делает практически невозможным перебор всех ключей WEP путем использования метода вычисления brute-force.
До 2012 года протокол шифрования TKIP был достаточно безопасным методом защиты данных. Он применялся до тех пор, пока не появился стандарт 802.11i. Злоумышленники не оставили в стороне протокол TKIP. Было создано много алгоритмов атак против TKIP, поэтому его тоже следует избегать, если есть более лучший метод защиты данных в беспроводных сетях.
CCMP
Протокол Counter/CBC-MAC (CCMP) считается более безопасным, чем TKIP. CCMP состоит из двух алгоритмов:
AES шифрование в режиме счетчика
Cipher Block Chaining Message Authentication Code (CBC-MAC) используется в качестве проверки целостности сообщения (MIC)
Расширенный стандарт шифрования (AES)- это текущий алгоритм шифрования, принятый Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST) и правительством США и широко используемый во всем мире. Другими словами, AES является открытым, общедоступным и представляет собой самый безопасный метод шифрования на данный момент времени.
Для использования протокола защиты CCMP, необходимо убедиться, что устройства и точки доступа поддерживают режим счетчика AES и CBC-MAC на аппаратном уровне. CCMP нельзя использовать на устаревших устройствах, поддерживающих только WEP или TKIP. Как определить, что устройство поддерживает CCMP? Ищите обозначение WPA2.
GCMP
Протокол Galois/Counter Mode Protocol (GCMP)- это надежный набор шифрования, который является более безопасным и эффективным, чем CCMP. GCMP состоит из двух алгоритмов:
AES шифрование в режиме счетчика
Galois Message Authentication Code (GMAC) используется в качестве проверки целостности сообщения (MIC)
GCMP используется в WPA3.
WPA, WPA2 и WPA3
На сегодняшний день существует три метода шифрования WPA: WPA, WPA2 и WPA3. Беспроводные технологии тестируются в официальных испытательных лабораториях в соответствии со строгими критериями.
Альянс Wi-Fi представил первое поколение сертифицированную WPA (известную просто как WPA, а не WPA1), в то время как поправка IEEE 802.11i для совершенных методов обеспечения безопасности все еще разрабатывалась. WPA была основана на части стандарта 802.11i и включала аутентификацию 802.1x, TKIP и метод динамического управления ключами шифрования.
Как только 802.11i был ратифицирован и опубликован, WiFi Alliance включил его в полном объеме в свою сертификацию WPA Version 2 (WPA2). WPA2 основан на превосходных алгоритмах AES CCMP, а не на устаревшем TKIP от WPA. Очевидно, что WPA2 был разработан взамен WPA.
В 2018 году Альянс Wi-Fi представил версию WPA3 в качестве замены WPA2, добавив несколько важных и превосходных механизмов безопасности. WPA3 использует более сильное шифрование AES с помощью протокола Galois/Counter Mode Protocol (GCMP). Он также использует защищенные кадры управления (PMF) для защиты кадров управления 802.11 между точкой доступа и клиентами, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и нарушение нормальной работы BSS.
Обратите внимание, что все три версии WPA поддерживают два режима проверки подлинности клиента: предварительный общий ключ (PSK) или 802.1x, в зависимости от масштаба развертывания. Они также известны как личный режим и режим предприятия, соответственно.
Многомерные системы управления данными (МСУБД) объединяют несколько систем баз данных в одну. Вместо работы с несколькими моделями и поиска возможностей для их объединения, МСУБД предлагает общий механизм для различных типов данных.
В данной статье приводится подробный обзор многомерных баз данных.
Что такое многомерные базы данных?
Многомерная база данных (Multi-Model Database) – это система управления, которая сочетает несколько типов БД в одну серверную систему. Большинство СУБД поддерживает одну модель БД, а в МСУБД можно хранить, запрашивать и индексировать данные из нескольких моделей.
Важное преимущество многомерных БД заключается в многоязычной сохранности, когда не нужно искать способы для объединения различных моделей. Гибкий подход позволяет хранить данные разными способами. В результате вы получаете:
Гибкое и динамичное программирование
Снижение избыточности данных
Например, изучать взаимосвязи между точками данных или создавать систему рекомендаций гораздо проще с помощью графовых БД, а реляционные БД лучше подходят для определения связи между столбцами данных.
Ключевая функция МСУБД заключается в ее способности преобразовывать данные из одного формата в другой. К примеру, данные в формате JSON быстро преобразуются в XML. Преобразование форматов данных обеспечивает дополнительную гибкость и упрощает соответствие определенным требованиям проекта.
Примеры использования МСУБД
Варианты использования СУБД позволяют лучше понять принципы работы данной модели. Анализируя практические примеры, вам становится ясно, как несколько моделей работают в единой системе.
Хранение и управление несколькими источниками данных
Классическая IT-система использует различные источники данных. Информация не всегда хранится в том же формате или в той же базе данных. Несколько форматов складываются в сложную систему – трудную для поддержания и поиска данных.
Хранение данных в МСУБД облегчает администрирование систем. Все находится в одной базе, поэтому на хранение и управление данными из разных источников тратится меньше времени.
Расширение возможностей модели
Многомерные базы данных предлагают расширения для моделей. Особенности одних моделей перекрывают недочеты других.
Например, очень просто запрашивать данные в JSON-формате через SQL-запросы. Нет необходимости корректировать исходный источник данных. Расширяемость сокращает время обработки данных и устраняет необходимость в ETL-системах (извлечение, преобразование, загрузка).
Гибридные среды данных
Классическая среда данных разграничивает операционные данные от аналитических. Данные для анализа необходимо преобразовать и хранить отдельно от операционных.
Происходит задвоение, и качество данных снижается. Разделенное пространство повышает затраты на техническое обслуживание. Всем базам данных необходимо администрирование и управление резервным копированием.
Многомерная БД использует гибридный подход к хранению данных. Унифицированные узлы, в которых хранятся транзакционные данные и из которых извлекаются аналитические, намного проще поддерживать.
Централизация данных
У данных в организации есть определенные ограничения. Такие ограничения нужны, но они усложняют работу с информацией внутри компании.
Многомерные БД хранят данные в формате as-is («как есть»), поэтому никакие преобразования не нужны. Централизация данных дает ценную информацию о существующих данных и предлагает возможности для создания новых вариантов использования.
Поиск больших данных
Hadoop отлично справляется с обработкой больших объемов данных в разных моделях. Основная причина – скорость получения, обработки и хранения данных. Единственное, чего не хватает Hadoop, – это эффективного механизма поиска.
Если взять вычислительные мощности Hadoop и объединить их с возможностями поиска по многомерной БД, то получится функциональная система. Процесс работы становится масштабируемым и удобным для выполнения задач над большими данными.
Плюсы и минусы многомерной базы данных
В многомерных базах данных есть свои плюсы и минусы. В таблице ниже перечислены ключевые пункты:
Плюсы
Минусы
Постоянство данных
Сложность
Динамичность
Все еще в стадии разработки
ACID-совместимость
Не хватает методов моделирования
Подходят для сложных проектов
Не подходят для простых проектов
Такая модель подходит для корпоративных настроек с множеством данных. Разные секторы пользуются данными для разных задач. Но детализированной и уже настроенной структуре многоязычной сохранности может не хватать возможностей многомерной системы.
Плюсы
Преимущества многомерных баз данных:
согласованность данных между моделями за счет единой серверной системы
динамичная среда с использованием различных типов данных на одной платформе
отказоустойчивость, из-за ACID-совместимости
подходят для сложных проектов с множественным представлением данных
Минусы
Недочеты многомерных баз данных:
сложность МСУБД, из-за чего с ними трудно работать
модель БД все еще развивается и не имеет окончательной формы
ограниченная доступность различных методов моделирования
не подходит для более простых проектов или систем
Какие многомерные базы данных считаются самыми лучшими?
На рынке представлено огромное множество многомерных типов БД. Их самой примечательной особенностью является поддержка нескольких моделей на одном сервере.
Некоторые БД накладывают несколько моделей на сервер через компоненты. Но такие типы БД не считаются подлинными многомерными базами.
Еще одно важное отличие – доступные методы моделирования. Этот аспект крайне важен для того, чтобы получать максимальную пользу от доступных данных.
MarkLogic Server
MarkLogic Server – это многомерная нереляционная база данных. Она появилась как хранилище XLM, а затем была доработана для хранения различных моделей:
документной
графовой
текстовой
пространственной
типа «ключ – значение»
реляционной
Это универсальная, эффективная и безопасная база данных. Возможности сервера MarkLogic:
Безопасность и управление. Интегрированное управление безопасностью данных и пользователей.
ACID-совместимость. Обеспечивает строгую согласованность данных.
Расширенный поиск. Доступ к данным обеспечивает встроенная поисковая система с семантическим поиском.
Разноплановая аналитика. Вам доступны настраиваемые инструменты для аналитики и бизнес-аналитики.
Встроенное машинное обучение. Интеллектуальное автоматизированное курирование данных с помощью встроенных алгоритмов машинного обучения обеспечивает более быстрый доступ к данным.
Отказоустойчивость. Mark Logic предлагает высокую доступность и систему аварийного восстановления, помогающую избегать любого рода сбоев.
Поддержка гибридного облака. База данных позволяет самостоятельно управлять развертыванием с помощью гибридных облачных решений.
ArangoDB
ArangoDB – это нативная многомерная система управления базами данных. Она поддерживает следующие форматы данных:
документные
графовые
«ключ-значение»
База данных извлекает и изменяет данные с помощью унифицированного языка запросов AQL. К другим важным особенностям относятся:
Расширенные соединения. Позволяет соединять данные с помощью гибких запросов, что снижает их избыточность.
Транзакции. Выполнение запросов к нескольким документам с доступной изоляцией и согласованностью транзакций.
Сегментирование. Синхронная репликация путем сегментирования позволяет снижать внутреннюю кластерную связь, повышая при этом производительность и скорость соединения.
Репликация. Репликация обеспечивает распределенную БД в пределах одного центра обработки данных.
Многопоточность. Благодаря многопоточности, БД может использовать несколько ядер.
OrientDB
OrientDB – это многомерная нереляционная база данных с открытым кодом, написанная на Java. Эта БД поддерживает следующие модели:
документную
графовую
тип «ключ-значение»
объектную
пространственную
OrientDB первая ввела несколько моделей на уровне ядра. Эта база данных поставляется с рядом уникальных функций, к которым относятся:
Поддержка SQL. БД поддерживает SQL-запросы, благодаря чему программистам легче переключиться с реляционных моделей на OrientDB.
ACID-совместимость. База данных полностью транзакционна; таким способом достигается ее надежность.
Распределенная. Полная поддержка репликации с множеством master на разных выделенных серверах.
Портативная. Позволяет быстро импортировать реляционные базы данных.
Заключение
Существует великое множество методов моделирования баз данных, и в каждом решении можно найти свои плюсы и минусы. Многомерные БД стремятся объединить различные базы данных в единую серверную систему, благодаря чему при разрастании системы ее сложность и потребление ресурсов не увеличиваются.
Микросервисы – это шаблон сервис-ориентированной архитектуры, в котором приложения создаются в виде наборов небольших и независимых сервисных единиц. Такой подход к проектированию сводится к разделению приложения на однофункциональные модули с четко прописанными интерфейсами. Небольшие команды, управляющие всем жизненным циклом сервиса могут независимо развертывать и обслуживать микросервисы.
Термин «микро» относится к размеру микросервиса – он должен быть удобным в управлении одной командой разработчиков (5-10 специалистов). В данной методологии большие приложения делятся на крошечные независимые блоки.
Что такое монолитная архитектура?
Если говорить простым языком, то монолитная архитектура – это как бы большой контейнер, в котором все компоненты приложения соединяются в единый пакет.
В качестве примера монолитной архитектуры давайте рассмотрим сайт для электронной торговли. Например, онлайн-магазин.
В любом таком приложении есть ряд типовых опций: поиск, рейтинг и отзывы, а также оплаты. Данные опции доступны клиентам через браузер или приложение. Когда разработчик сайта онлайн-магазина развертывает приложение, это считается одной монолитной (неделимой) единицей. Код различных опций (поиска, отзывов, рейтинга и оплаты) находится на одном и том же сервере. Чтобы масштабировать приложение, вам нужно запустить несколько экземпляров (серверов) этих приложений.
Что такое микросервисная архитектура?
Микросервисной архитектурой называется методика разработки архитектуры, позволяющая создавать приложения в виде набора небольших автономных сервисов для работы с конкретными предметными областями. Такой вариант структурированной архитектуры позволяет организовать приложения в множество слабосвязанных сервисов. Микросервисная архитектура содержит мелкомодульные сервисы и упрощенные протоколы.
Давайте рассмотрим пример приложения для онлайн-торговли с микросервисной архитектурой. В данном примере каждый микросервис отвечает за одну бизнес-возможность. У «Поиска», «Оплаты», «Рейтинга и Отзывов» есть свои экземпляры (сервер), которые взаимодействуют между собой.
В монолитной архитектуре все компоненты сливаются в одну модель, тогда как в микросервисной архитектуре они распределяются по отдельным модулям (микросервисам), которые взаимодействуют между собой (см. пример выше).
Коммуникация между микросервисами – это взаимодействие без сохранения состояния. Каждая пара запросов и ответов независима, поэтому микросервисы легко взаимодействуют друг с другом. Микросервисная архитектура использует федеративные данные. Каждый микросервис имеет свой отдельный массив данных.
Микросервисы и монолитная архитектура: сравнение
Микросервисы
Монолитная архитектура
Каждый блок данных создается для решения определенной задачи; его размер должен быть предельно малым
Единая база кода для всех бизнес-целей
Запуск сервиса происходит сравнительно быстро
На запуск сервиса требуется больше времени
Локализовать ошибки довольно просто. Даже если один сервис сломается, другой – продолжит свою работу
Локализовать ошибки сложно. Если какая-то определенная функция не перестает работать, то ломается вся система. Чтобы решить проблему, придется заново собирать, тестировать и развертывать приложение.
Все микросервисы должны быть слабо связанными, чтобы изменения в одном модуле никак не влияли на другой.
Монолитная архитектура тесно связана. Изменения в одному модуле кода влияет на другой
Компании могут выделять больше ресурсов на самые рентабельные сервисы
Сервисы не изолированы; выделение ресурсов на отдельные сервисы невозможно
Можно выделить больше аппаратных ресурсов на самые популярные сервисы. В примере выше посетители чаще обращаются к каталогу товаров и поиску, а не к разделу оплат. Таким образом, будет разумнее выделить дополнительные ресурсы на микросервисы каталога товаров и поиска
Масштабирование приложения – задача сложная и экономически не выгодная
Микросервисы всегда остаются постоянными и доступными
Большая нагрузка на инструменты для разработки, поскольку процесс необходимо запускать с нуля
Федеративный доступ к данным, благодаря чему под отдельные микросервисы можно подбирать наиболее подходящую модель данных
Данные централизованы
Небольшие целевые команды. Параллельная и ускоренная разработка
Большая команда; требуется серьезная работа по управлению командой
Изменения в модели данных одного микросервиса никак не сказывается на других микросервисах
Изменения в модели данных влияют на всю базу данных
Четко прописанный интерфейс позволяет микросервисам эффективно взаимодействовать между собой
Не предусмотрено
Микросервисы делают акцент на продуктах (модулях), а не проектах
Сосредоточены на проекте в целом
Отсутствие перекрестных зависимостей между базами кода. Для разных микросервисов можно использовать разные технологии
Одна функция или программа зависит от другой
Сложности в работе с микросервисами
Микросервисы полагаются друг на друга, поэтому необходимо выстроить коммуникацию между ними.
В микросервисах создается больше модулей, чем в монолитных системах. Эти модули пишутся на разных языках, и их необходимо поддерживать.
Микросервисы – это распределенная система, так что, по сути, мы имеем дело со сложной системой.
В разных сервисах используются свои механизмы; для неструктурированных данных требуется больший объем памяти.
Для предотвращения каскадных сбоев необходимо эффективное управление и слаженная командная работа.
Трудно воспроизвести ошибку, если она пропадает в одной версии и вновь появляется в другой.
Независимое развертывание и микросервисы – вещи слабо совместимые.
Микросервисная архитектура требует большего количества операций.
Сложно управлять приложением, когда в систему добавляются новые сервисы.
Для поддержки всевозможных распределенных сервисов требуется большая команда опытных специалистов.
Микросервисы считаются дорогостоящими решениями, поскольку для разных задач создаются и поддерживаются разные серверные пространства.
Сервис-ориентированная архитектура (СОА) или микросервисы
СОА-сервисы (SOA - Service-oriented architecture) поддерживаются через реестр, который считается перечнем файлов каталога. Приложения должны найти сервис в реестре и вызвать его.
Иначе говоря, СОА похож оркестр: каждый музыкант играет на своем инструменте, а всеми артистами управляет дирижер.
Микросервисы – это разновидность СОА-стиля. Приложения создаются в виде набора небольших сервисов, а не цельной программы.
Микросервисы похожи на труппу артистов: каждый танцор знает свою программу и не зависит от других. Даже если кто-то забудет какое-то движение, вся труппа не собьется с ритма.
Теперь давайте поговорим о различиях между СОА и микросервисах.
Параметр
СОА
Микросервисы
Тип проектирования
В СОА компоненты приложения открыты для внешнего мира; они доступны в виде сервисов
Микросервисы – это часть СОА. Такая архитектура считается реализацией СОА
Зависимость
Подразделения – зависимы
Они не зависят друг от друга
Размер приложения
Размер приложения больше, чем у обычных программ
Размер приложения всегда небольшой
Стек технологий
Стек технологий ниже, чем у микросервисов
Стек технологий очень большой
Сущность приложения
Монолитная
Полностековая
Независимость и ориентированность
СОА-приложения создаются для выполнения множества бизнес-задач
Создаются для выполнения одной бизнес-задачи
Развертывание
Процесс развертывания растянут по времени
Несложное развертывание, на которое тратится меньше времени
Рентабельность
Более рентабельно
Менее рентабельно
Масштабируемость
Меньше, чем у микросервисов
Высокая масштабируемость
Бизнес-логика
Компоненты бизнес-логики хранятся внутри одного сервисного домена. Простые проводные протоколы (HTTP с XML JSON). API управляется с помощью SDK/клиентов
Бизнес-логика распределена между разными корпоративными доменами
Микросервисные инструменты
Wiremock – тестирование микросервисов
WireMock – это гибкая библиотека для создания заглушек и сервисов-имитаций. В ней можно настроить ответ, который HTTP API вернет при получении определенного запроса. Также может использоваться для тестирования микросервисов.
Docker
Docker – это проект с открытым кодом для создания, развертывания и запуска приложений с помощью контейнеров. Использование такого рода контейнеров позволяет разработчикам запускать приложение в виде одного пакета. Кроме того, в одном пакете могут поставляться библиотеки и другие зависимости.
Hystrix
Hystrix – это отказоустойчивая Java-библиотека. Данный инструмент предназначен для разделения точек доступа к удаленным сервисам, системам и сторонним библиотекам в распределенной среде (микросервисах). Библиотека улучшает всю систему в целом, изолируя неисправные сервисы и предотвращая каскадный эффект от сбоев.
Лучшие примеры использования микросервисной архитектуры
Отдельное хранение данных для каждого микросервиса.
Поддержание кода на едином уровне зрелости
Отдельная сборка для каждого микросервиса.
Заключение
Микросервисы – это СОА-шаблон, в котором приложения создаются как набор малых и независимых серверных единиц.
Микросервисная архитектура относится к стилям разработки архитектуры, позволяющим создавать приложение в виде небольших и автономных сервисов для определенных предметных областей.
Монолитная архитектура похожа на большой контейнер, в котором все компоненты приложения собраны в один пакет.
Каждый блок приложения в микросервисе имеет предельно малый размер и выполняет определенную функцию.
Большая база кода в монолитной архитектуре замедляет процесс разработки. Выход новых версий может растянуться на месяцы. Поддерживать такую базу кода довольно сложно.
Существует 2 типа микросервисов: Stateless (без сохранения состояния) и Stateful (с отслеживанием состояния)
Микросервисы на Java полагаются друг на друга; они должны взаимодействовать между собой. Микросервисы позволяют в большей степени сконцентрироваться на определенных функциях или потребностях бизнеса.
Сервисно-ориентированная архитектура, или СОА, – это усовершенствованные распределенные вычисления, основанные на проектной модели запроса/ответа в синхронных или асинхронных приложениях.
Компоненты приложения в СОА открыты для внешнего мира и представлены в виде сервисов; микросервисы считаются частью СОА. Это реализация СОА.
К популярным микросервисным инструментам относятся Wiremock, Docker и Hystrix.