По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В интернете можно найти множество статей с описанием шаблонов масштабирования баз данных (БД), но, в основном, это разрозненная информация с перечислением методик и практически без объяснений.
Ниже приведено подробное руководство по шаблонам масштабирования БД, пошаговым объяснением принципов их работы и примерами использования.
Практический пример
Предположим, вы создали стартап, который предлагает совместные поездки по дешевой цене. Вы выбрали город для поездок, а первая реклама привлекла не более 10 клиентов.
Вы храните информацию обо всех клиентах, поездках, местах, бронированиях и историях заказов в одной и той же БД и, скорее всего, на одной физической машине. У вас нет навороченного кеширования или конвейера обработки больших данных, ведь ваше приложение только появилось. На данный момент это – идеальный вариант: в базе мало клиентов, и система, вряд ли, бронирует по поездке каждые 5 минут.
Но время идет. В вашей системе регистрируется все больше людей, ведь это самый дешевый сервис на рынке. Да и реклама сделала свое дело. Вы получаете по 10 заказов в минуту. Постепенно это количество увеличивается до 20, а затем и 30 бронирований в минуту.
В этот момент вы замечаете, что система начинает тормозить: время отклика API сильно увеличилось, а некоторые транзакции блокируются или зависают и, в конечном итоге, не проходят. Время ответа приложения также увеличилось, что вызвало недовольство клиентов. Как же решить эту проблему?
Шаблон №1 – оптимизация запросов и реализация пула соединений
Первое решение, которое приходит на ум: кэш слишком часто использует нединамические данные (история бронирования, история платежей, профили пользователей и т.д.). Но прикладным уровнем кеширования вы не сможете решить проблему с временем отклика API, предоставляющим динамические данные (текущее местоположение водителя, ближайшая машина для конкретного клиента, текущая стоимость поездки после выхода на маршрут и т.д.).
Вы приходите к выводу, что база данных слишком нормализована, поэтому вы решаете ее немного «разбавить» и добавляете несколько избыточных столбцов (такие столбцы часто попадают в операторы WHERE или JOIN ON в запросах). Это сокращает количество запросов на соединение, разбивает большие запросы на несколько маленьких и добавляет их результаты на прикладной уровень.
Можно заняться и параллельной оптимизацией – настроить подключения к базам данных. Внешние и клиентские библиотеки БД доступны практически для всех языков программирования. Для кеширования подключений к БД можно воспользоваться библиотеками пула соединений. Либо вы можете настроить размер пула соединений в самой СУБД.
Создание сетевого подключения – вещь весьма затратная, поскольку требует двусторонней коммуникации между клиентом и сервером. Пулы соединений помогают оптимизировать количество подключений. Библиотеки пула соединений реализуют мультиплексирование подключений – несколько потоков приложения могут пользоваться одним и тем же подключением.
Вы замеряете время отклика API и замечаете снижение задержки на 20-50% (или даже больше). На данный момент это хорошая оптимизация.
Затем вы расширили бизнес на еще один город и получили больше клиентов. Постепенно вы доходите до 80-100 бронирований в минуту. Ваша система не в состоянии справиться с таким объемом. Вы вновь замечаете увеличение времени ожидания API, а слой базы данных не справляется с нагрузкой. Но в этот раз оптимизация запросов не дает вам существенного улучшения производительности. Вы проверяете метрики системы и видите, что дисковое пространство заполнено, ЦП занят в 80% времени, а ОЗУ переполняется слишком быстро.
Шаблон № 2 – вертикальное масштабирование или масштабирование вверх
Изучив все системные метрики, вы не находите другого решения, кроме как обновить аппаратное обеспечение системы. Вы увеличиваете размер оперативной памяти в 2 раза, а объем диска – раза в 3. Это называется вертикальным масштабированием. Вы сообщаете группе по обслуживанию инфраструктуры, команде devops или агентам сторонних центров обработки данных (ЦОД) о необходимости обновления вашей машины.
Но как настроить саму машину для вертикального масштабирования?
Вы выделяете машину большего объема. Один из подходов заключается в том, чтобы не переносить данные со старой машины вручную, а настроить новую машину в качестве копии, или реплики (replica), уже существующего устройства, или источника (primary), прописав временную конфигурацию первичной реплики (primary replica). После завершения репликации назначьте новую машину в качестве primary и отключите старую. Поскольку обрабатывать запросы планируется на этой новой машине, все чтение/запись также будет вестись на ней.
Отлично. Вы прокачали систему, и теперь все работает намного быстрее.
Ваш бизнес идет на ура, и вы решаете расшириться еще до 3 городов. Теперь вы ведете деятельность в 5 городах. Трафик увеличился втрое, вы получаете по 300 заказов в минуту. Проблема с производительностью вернулась: размер индекса сильно сказывается на памяти, базу данных необходимо постоянно поддерживать, а сканирование таблицы с индексом замедлилось до невозможности. Вы подсчитали стоимость дальнейшего масштабирования системы, но цена не внушает доверия. Так что же делать?
Шаблон №3 – разделение ответственности на команды и запросы (CQRS):
Вы понимаете, что та самая большая машина не в состоянии обработать все запросы на чтение/запись. Да и чаще всего компаниям нужны транзакционные возможности на запись (write), а не чтение (read). Вас даже устраивает небольшая несогласованность данных или замедление операций read. В принципе, раньше это тоже не казалось вам проблемой. Вы решаете, что неплохо было бы разделить операции чтения и записи на физической машине. Это позволит отдельным машинам выполнять больше операций чтения/записи.
Теперь вы берете целых 2 большие машины и настраиваете их репликами для текущего компьютера. Репликация базы данных решит вопрос с переносом данных с primary машины на реплики. Вы перенаправляете все запросы на чтение (буква Q в CQRS, что означает «запрос» - Query) в реплики – любая реплика может обслуживать любой запрос на чтение. А все запросы на запись остаются на первичной машине. Возможна небольшая задержка в репликации, но в вашем конкретном случае это не критично.
Вариант с настройкой primary-replica вполне подходит для большинства стартапов среднего масштаба, получающих по сотням тысяч запросов ежедневно… но при условии, что компании периодически архивируют старые данные.
Вы вновь расширились на 2 города, и замечаете, что primary-машина не справляется со всеми запросами на запись. Многие такие запросы приходят с опозданием. Более того, задержка между primary и replica начинает сказываться на клиентах и водителях. Например, поездка завершена, клиент успешно ее оплачивает, но водитель не видит платеж, поскольку активность клиента – это запрос на запись, который идет на машину primary, а активность водителя – это запрос на чтение, который приходит на одну из реплик. Вся система настолько замедлилась, что водитель не видит платежа как минимум секунд 30, и это вызывает недовольство как со стороны клиента, так и у самого водителя. Как же поступить сейчас?
Шаблон №4 – репликация с несколькими источниками
Конфигурация primary-replica помогла вам успешно масштабироваться, однако теперь для операций записи не хватает возможностей. Быть может, вы согласитесь слегка пожертвовать быстротой запросов на чтение. А почему бы не перенести запросы на запись тоже в реплики?
В модели с несколькими источниками (multi-primary) все машины работают как источник, и как реплика. Такая структура чем-то напоминает замкнутый круг из машин: A->B->C->D->A. «B» может реплицировать данные из «A», «C» – реплицирует данные из «В», «D» – дублирует данные из «C», а «A» делает тоже самое из «D». Вы можете выполнять операцию чтения и одновременно записывать данные в любой узел; вы можете транслировать запрос во все узлы, а значение вернет один из откликнувшихся узлов. Все узлы имеют одинаковую схему БД, один и тот же набор таблиц, индекс и т.д. Но нужно следить, чтобы в узлах одной таблицы не было конфликта по id , иначе при трансляции запросов несколько узлов вернут разные данные по одному и тому же id.
Вообще считается, что для ID лучше использовать UUID или GUID. Еще один недочет данной системы: из-за трансляции запросов и поиска корректного результата, запросы на чтение могут оказаться неэффективными. Это, своего рода, принцип распределения/сборки в действии.
И вот вы вновь масштабировали бизнес. В этот раз на 5 новых городов. Система не справляется. Теперь вам нужно обрабатывать по 50 запросов в секунду. Вам очень не хватает обработки большого количества параллельных запросов. Но как это сделать?
Шаблон №5 – декомпозиция
Вы знаете, что база данных location получает много трафика на чтение/запись. Вполне возможно, что соотношение записи к чтению составляет 7:3. Это создает большую нагрузку на существующие БД. В таблицах location содержится несколько первичных данных: долгота (longitude), широта (latitude), отметка времени (timestamp), ID водителя (driver id), ID поездки (trip id) и т.д.
Там практически нет информации о поездках или данных пользователя, его платежах и т.д. Возможно, стоит разделить таблицы location на отдельную схему? Как насчет того, чтобы распределить эту БД по отдельным машинам с корректно настроенной конфигурацией primary-replica или multi-primary?
Это называется декомпозицией данных по функциональности. В разных БД можно хранить данные, разделенные по функциональному признаку, а результат (при необходимости) агрегируется на серверном уровне. Такой способ позволит вам масштабировать нужный функционал с большим количеством запросов на чтение/запись. В то же время прикладной или серверный уровень приложения должен будет заняться объединением результатов, что приведет к значительному изменению кода.
Теперь представьте себе, что вы масштабировались до 20 городов в своей стране и планируете открыть филиалы в Австралии. Растущий спрос на ваше приложение требует все более быстрого времени ответа. Ни один из методов выше с этим не поможет. Вам нужно масштабировать систему так, чтобы при расширении в другие страны/регионы не приходилось слишком часто проектировать и менять архитектуру. Как же тогда поступить?
Шаблон №6 – горизонтальное масштабирование
Вы хорошо загуглили эту тему, почитали массу статей о том, как другие компании решали такую проблему, и поняли, что настал момент масштабироваться горизонтально. Вы выделили, скажем, 50 машин – все с одинаковой схемой БД и одинаковыми наборами таблиц. На каждой машине хранится лишь часть данных.
Поскольку во всех БД хранится один и тот же набор таблиц, вы можете спроектировать систему таким образом, чтобы реализовать привязку данных (то есть все связанные данные хранятся на одной машине). В каждой машине может быть своя реплика; реплики используются для восстановления после сбоя. Каждая такая база данных называется «шардом». На физической машине может быть один или несколько шардов – их количество зависит от нужной вам схемы проектирования. Вы должны придумать ключ шардирования, который бы всегда относился к одной и той же машине. Представьте себе много машин с кучей связанных данных в одном наборе таблиц; операции на чтение/запись запрашиваются для одной и той же строки или набора ресурсов на одной и той же машине с БД.
Реализовать шардинг довольно сложно. По крайней мере, так говорят инженеры. Но при обслуживании миллионов или даже миллиардов запросов, рано или поздно вам придется пойти на столь непростой шаг.
Настроив шардинг, вы уверены, что сможете масштабироваться во многие страны. Ваш бизнес разросся настолько, что инвесторы вынуждают вас расширяться на другие континенты. И тут опять возникают проблемы. Все то же время отклика API. Ваш сервис находится в США, и у пользователей из Вьетнама возникают трудности при бронировании. Но почему? И что же делать?
Шаблон №7 – умное сегментирование центров обработки данных
Ваш бизнес развивается в Америке, Южной Азии и нескольких странах Европы. Каждый день вы получаете миллионы заказов, а ваш сервер атакуют миллиарды запросов. Поздравляю! Это пиковый момент в вашей деятельности.
Запросы из приложения поступают с разных континентов и проходят через сотни или даже тысячи серверов в интернете, поэтому время отклика растет. Может, распределить трафик по центрам обработки данных? Вы могли бы настроить ЦОД в Сингапуре, и он бы обрабатывал все запросы из Южной Азии. Затем сделать еще один в Германии – он займется всеми запросами из европейских стран, и оставить ЦОД в Калифорнии для обработки американских запросов.
Кроме того, вам понадобится репликация между ЦОД – на случай, если потребуется восстановление после сбоя. Если центр обработки данных в Калифорнии выполняет репликацию сингапурского ЦОД, то в случае аварии в Калифорнии (стихийные бедствия, отсутствие электричества и т.д.), все запросы из США будут передаваться в Сингапур и наоборот.
Такой метод масштабирования подходит для: обслуживания миллионов клиентов из разных стран, сохранения всех данных и поддержания постоянной доступности системы.
Заключение
В статье приведены общие методы по масштабированию базы данных. Стоит сказать, что у большинства инженеров нет достаточных возможностей для реализации всех шаблонов. Но лучше знать о существовании таких схем, которые в будущем могут помочь вам с проектированием архитектуры и систем.
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.
Средства безопасности, оркестровки, автоматизации и реагирования (SOAR - Security Orchestration, Automation and Response) - это программные продукты, которые позволяют ИТ-группам определять, стандартизировать и автоматизировать действия организации по реагированию на инциденты. Большинство организаций используют эти средства для автоматизации операций и процессов обеспечения безопасности, реагирования на инциденты и управления уязвимостями и угрозами.
Как правило, решения SOAR позволяют группам собирать ценные данные по безопасности, выявлять, анализировать и устранять существующие и потенциальные угрозы и уязвимости из различных источников. Следовательно, эти инструменты обеспечивают большую видимость, что позволяет организациям быстрее, эффективно и последовательно реагировать на инциденты, связанные с безопасностью.
Идеальный инструмент SOAR должен:
Прием и анализ информации и уведомлений из различных систем безопасности.
Возможность определять, создавать и автоматизировать рабочие процессы, необходимые группам для определения приоритетов, изучения и реагирования на предупреждения безопасности.
Управление и интеграция с широким спектром инструментов для улучшения операций.
Наличие возможностей экспертизы для проведения послеаварийного анализа и предоставления группам возможности совершенствовать свои процессы и предотвращать подобные проблемы.
Автоматизирует большинство операций по обеспечению безопасности, устраняя повторяющиеся задачи и позволяя командам экономить время и концентрироваться на более сложных задачах, требующих вмешательства человека
Такие инструменты работают на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и других технологиях для автоматизации повторяющихся задач, таких как сбор информации, обогащение и корреляция данных и многое другое. Такой подход помогает командам быстрее и масштабно реагировать на широкий круг вопросов безопасности.
Кроме того, в большинстве решений SOAR имеются плейбуки, содержащие инструкции, основанные на проверенных практиках и процедурах. Использование плейбуков обеспечивает согласованность, соответствие нормативам, более быструю и надежную идентификацию и устранение инцидентов.
В настоящее время, на рынке много продуктов для обеспечения безопасности. В данном материале составили список лучших решений SOAR, чтобы помочь вам выбрать подходящее решение для удовлетворения ваших уникальных потребностей.
Давайте рассмотрим их.
1. Splunk Phantom
Splunk Phantom - это решение SOAR, которое интегрируется с широким спектром средств безопасности, чтобы дать командам лучшее представление и возможность обнаруживать внутренние и внешние угрозы и реагировать на них. Он поставляется с визуальным редактором плейбуков (VPE - Visual Playbook Editor), который позволяет специалистам по безопасности и разработчикам использовать встроенную функцию перетаскивания для создания комплексных плейбуков.
Ключевые особенности
Разработка пользовательских процессов автоматизации для определенных рабочих процессов.
Фильтрация данных и определение настраиваемых действий безопасности
Позволяет командам сотрудничать и принимать критически важные решения по безопасности в режиме реального времени.
Быстрое решение SOAR для повышения безопасности в организации и быстрого устранения инцидентов
Централизованная визуализация
Функция «События в день» (EPD), показывающая события безопасности, управляемые средством.
2. IBM Resilent
IBM Resilient - платформа SOAR на основе машинного обучения с расширенными возможностями обнаружения угроз и реагирования на инциденты. Решение SOAR доступно для локальной установки, как служба MSSP (Managed Security Service Provider) или как модель развертывания Security as a Service (SaaS). Она предоставляет командам единую платформу и возможность автоматизировать операции, вести расследование, улучшать совместную работу и устранять угрозы быстрее и эффективнее.
Ключевые особенности
Позволяет командам получать доступ к подробному расследованию угроз и предупредительным сигналам безопасности, что позволяет быстро реагировать на любые инциденты и управлять ими.
Гибкие возможности развертывания, автоматизации и оркестровки для удовлетворения уникальных бизнес-потребностей
Получать информацию о происшествиях, связанных с безопасностью, понимать их и определять их приоритеты, а затем принимать соответствующие меры по исправлению положения.
Встроенная функция моделирования кибератак для проверки систем безопасности и достоверности плейбуков. Эта функция помогает группам выполнять аудит соответствия требованиям.
Динамичные и аддитивные учебники для предоставления командам соответствующих знаний и рекомендаций по эффективному урегулированию инцидентов, связанных с безопасностью.
3. DFLabs IncMan
DFLabs IncMac - это многофункциональная, гибкая и масштабируемая платформа SOAR, которая помогает организациям повысить уровень безопасности и автоматизации. Веб-платформа или платформа SaaS подходит для MSSP, CSIRT, SOC и других для автоматизации, измерения и управления процессами реагирования на инциденты и другими операциями по обеспечению безопасности.
Единый интуитивно понятный инструмент на базе ИИ упрощает обнаружение и управление широким спектром инцидентов, связанных с безопасностью.
Ключевые функции
Интегрируется с другими средствами безопасности, что обеспечивает бесперебойную работу и обмен полезной информацией между различными группами реагирования.
Подробные отчеты в виде графиков, настраиваемые KPI и выполнение корректировок. Эта информация позволяет различным заинтересованным сторонам оценивать эффективность своих усилий.
Полное комплексное управление инцидентами на основе машинного обучения и передовых технологий поиска угроз - включает в себя управление расследованиями, отчетность по инцидентам, заметки для аудита, корректирующие и профилактические действия (CAPA), отказоустойчивость и многое другое.
Обеспечивает быстрое обнаружение инцидентов, реагирование, исправление и возможность определения приоритетов ответов на основе различных триггеров.
Автоматизирует расследования угроз безопасности, поиск угроз и сбор данных по инциденту.
4. Insightconnect
Rapid7 Insightconnect - это SOAR решение, которое интегрирует, оптимизирует и ускоряет процессы безопасности с минимальным написание кода или вообще без него. Платформа объединяет средства безопасности и команды для обеспечения полной интеграции и четкой коммуникации между различными технологиями.
Ключевые особенности
Обнаружение, блокировка и реагирование на атаки, вредоносные программы, фишинговые атаки, скомпрометированные учетные записи пользователей, уязвимые сетевые порты и т.д.
Автоматизация поиска угроз и других процессов для быстрой идентификации вредоносных программ, зараженных URL-адресов и доменов, а также подозрительных действий.
Автоматизация обнаружения, блокировки и расследование вирусов, вредоносных программ и фишинговых атак по электронной почте, а также других вредоносных программ
Обеспечивает видимость в реальном времени и способность быстрее и умнее реагировать на инциденты, связанные с безопасностью
Поддержка автоматический запуск плейбуков для ускорения реагирования на инциденты.
5. RespondX
LogRhythm RespondX - это простое решение SOAR, которое обеспечивает надежное обнаружение угроз в режиме реального времени и позволяет организациям повысить уровень безопасности. Функция SmartResponse помогает автоматизировать рабочие процессы и ускорить процессы расследования угроз и реагирования на них.
Ключевые особенности
Комплексное средство, поддерживающее сквозные процессы реагирования на инциденты безопасности от сбора данных и карантина конечных точек, до блокирования скомпрометированных сетевых ресурсов и портов.
Автоматизация процессов реагирования на инциденты для эффективного снижения всех рисков, выявления и устранения уязвимостей для предотвращения подобных атак в будущем.
Выявление последствий и восстановление при расследовании инцидента
Интерфейс пользователя, который может обновлять обращения, включая данные журнала, предупреждения и другую информацию.
Автоматическое приостановление рискованных или скомпрометированных учетных записей пользователей, процессов и сетевого доступа.
6. Exabeam
Средство реагирования на инциденты Exabeam - это мощная, экономичная, быстрая и безопасная платформа для обнаружения, расследования и реагирования на угрозы безопасности. Простое в использовании автоматизированное средство с простым пользовательским интерфейсом устраняет ручные расследования и задачи по смягчению последствий, предоставляя решение для борьбы с угрозами, распределенными атаками и т. д.
Ключевые особенности
Предоставляет единую простую в использовании платформу управления безопасностью, которая не требует высокого уровня экспертных знаний
Простой в использовании и быстрый поиск по массиву данных
Расширенное комплексное обнаружение инцидентов как для внутренних, так и для внешних угроз.
Готовые, настраиваемые и автоматизированные устройства воспроизведения инцидентов для оптимизации и стандартизации методов и процедур реагирования для обеспечения быстрых и повторяющихся действий без ошибок.
Предоставляет встроенные инструменты, оценки базового поведения или временной шкалы пользователя и показать предупреждение или потребовать дальнейшего вмешательства, когда оценка достигнет указанного порога.
7. ServiceNow
ServiceNow Security Operations - это мощное корпоративное решение для управления инцидентами и уязвимостями, а также для повышения интеллекта угроз безопасности и соответствия конфигурации. Как правило, инструмент SOAR позволяет анализировать, выявлять, устранять атаки и угрозы и восстанавливать после атаки. Таким образом, она предоставляет комплексное решение для управления полным жизненным циклом инцидентов безопасности.
Ключевые особенности
Автоматизация средств безопасности, процессов и действий, а также инструментов
Сводка уязвимостей, позволяющая командам своевременно выявлять и устранять слабые места и предотвращать атаки.
Предоставляет информацию о последних инцидентах и уязвимостях, связанных с безопасностью, вместе с соответствующими бизнес-процессами.
Позволяет быстрее выявлять, расставлять приоритеты и реагировать на инциденты, связанные с безопасностью, уязвимости, неправильно настроенные активы и другие риски.
Позволяет понять состояние безопасности, узкие места и тенденции с помощью аналитических отчетов и панелей мониторинга.
8. SIRP
SIRP - это надежное, универсальное решение SOAR, которое интегрируется с большинством готовых технологий и функций безопасности и предоставляет командам единую точку управления, автоматизацию, полную видимость и платформу управления инцидентами. Решение для обеспечения безопасности собирает данные из нескольких различных источников по всей инфраструктуре.
Затем он обогащает данные расследованием угроз и их анализом, после чего упорядочивает их по уязвимостям, инцидентам и другим классификациям для облегчения понимания и реагирования.
Ключевые особенности
Предоставляет ценные данные и улучшенную видимость по безопасности
Назначает оценку безопасности каждому инциденту, уязвимости и оповещает сотрудника, что позволяет группам расставлять приоритеты.
Интеграция с более чем 70 средствами безопасности и возможность выполнения более 350 действий с одной платформы
Обеспечивает полную видимость состояния безопасности систем с помощью интуитивно понятной панели мониторинга, подробных отчетов и аудитов инцидентов
Простой автоматизированный плейбук помогает методом перетаскивания упростить рабочие процессы и обеспечить эффективное реагирование на инциденты на основе проверенных процессов.
Заключение
Средства безопасности, управления, автоматизации и реагирования помогают оптимизировать управление уязвимостями, а процессы реагирования на угрозы повышают эффективность, сокращают время разрешения проблем и экономят средства.
Хотя существует много решений SOAR, они, вероятно, не решают все проблемы безопасности, с которыми сталкиваются компании. Поэтому при поиске решения обратите внимание на основные функции, которые наиболее важны для вашей организации, и выберите те из них, которые наилучшим образом соответствуют вашим требованиям.