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弹性块存储

发布时间: 2023-05-28 19:49:05

‘壹’ 安全开发你必须使用的28个DevSecOps工具

将安全融入开发过程,更早捕获并修复应用漏洞,你需要这五类共28款DevSecOps工具。

DevSecOps 是将安全集成到整个应用开发周期的过程,是从内到外强化应用,使其能够抵御各种潜在威胁的理想方式。因为很多公司企业不断开发应用以满足客户和商业合作伙伴的需求,DevSecOps的吸引力也与日俱增。

敏捷开发方法与DevOps操作帮助公司企业达成持续开发的目标。云原生应用架构也成芹尺为了DevSecOps运动的有力贡献者,推动采用公共云提供商、容器技术和容器平台为应用提供计算能力。DevSecOps将安全过程与工具集成进工作流并加以自动化,摆脱了传统方法按时间点进行的潜在干扰,是个无缝且持续的过程。

咨询公司 Data Bridge Market Research 称,鉴于网络安全威胁数量与危害性的持续上升,全球DevSecOps市场预计将从2018年的14.7亿美元增长至2026年的136.3亿美元。

市场繁荣之下,DevSecOps工具必将呈现百花齐放百家争鸣的局面。下面就按核心门类为您呈上多款优秀DevSecOps工具。

开发应用的时候很容易忽略掉安全漏洞。下面的工具为开发人员提供了潜在安全异常及缺陷的警报功能,可供开发人员及时调查并修复这些漏洞,不至于走得太远回不了头。有些工具专用于警报功能,比如开源的Alerta 。其他工具则兼具测试等别的功能,比如 Contrast Assess。

1. Alerta

(https://alerta.io/)

该开源工具可将多个来源的信息整合去重,提供快速可视化功能。Alerta与Prometheus、Riemann、Nagios、Cloudwatch及其他监视/管理服务集成,开发人员可通过API按需定制Alerta。

2. Contrast Assess

(https://www.contrastsecurity.com/interactive-application-security-testing-iast)

作为一款互动应用安全测试(IAST)工具,Contrast Assess 与用户应用集成,在后台持续监视代码,并在发现安全漏洞时发出警报。据称即便是非安全开发人员也可使用 Contrast Assess 自行识别并修复漏洞。

3. Contrast Protect

(https://www.contrastsecurity.com/runtime-application-self-protection-rasp)

该运行时应用自保护(RASP)工具采用了 Contrast Assess 同款嵌入式代理。Contrast Protect 在生产环境中查找漏洞利用程序和未知威胁,并将结果提交给安全信息及事件管理(SIEM)控制台、防火墙或其他安全工具。

4. ElastAlert

(https://elastalert.readthedocs.io/en/latest/)

ElastAlert提供近实时接收警报的框架,可接收来自Elasticsearch数据的安全异常、流量激增及其他模式。ElastAlert查询Elasticsearch并根据一系列规则比较这些数据。一旦出现匹配,ElastAlert便发出警报并随附建议动作。

大多数DevSecOps工具都提供一定程度的自动化。此类工具自动扫描、发现并修复安全缺陷,只是搜首饥自动化程度各有不同,从条件式事件驱动的自动化到运用深度学习技术的自动化都有。

1. CodeAI

(http://www.qbitlogic.com/codeai/)

旨世返在通过深度学习技术自动查找并修复源代码中的安全漏洞,号称可为开发人员提供可供参考的解决方案列表,而不仅仅是安全问题列表。其供应商QbitLogic宣称,已为CodeAI馈送了数百万个现实世界漏洞修复样本供训练。

2. Parasoft tool suite

(https://www.parasoft.com/)

Parasoft提供包括应用开发安全测试在内的多种自动化工具:

1)Parasoft C/C++test

(https://www.parasoft.com/procts/ctest)

用于开发过程早期缺陷识别;

2)Parasoft Insure++

(https://www.parasoft.com/procts/insure)

可以查找不规范编程及内存访问错误;

3)Parasoft Jtest

(https://www.parasoft.com/procts/jtest)

用于Java软件开发测试;

4) Parasoft dotTEST

(https://www.parasoft.com/procts/jtest)

以深度静态分析和高级覆盖作为 Visual Studio 工具的补充。

3. Red Hat Ansible Automation

(https://www.redhat.com/en/technologies/management/ansible)

该工具包含三个模块——Ansible Tower、Ansible Engine 和 Red Hat Ansible Network Automation,可作为无代理IT自动化技术单独或联合使用。尽管不是专门的安全工具,Ansible Automation 却可供用户定义规则以确定自身软件开发项目中哪些部分是安全的。

4. StackStorm

(https://stackstorm.com)

该开源工具号称“可进行条件式运营”,其事件驱动的自动化能在检测到安全漏洞时提供脚本化的修复与响应,并附有持续部署、ChatOps优化等功能。

5. Veracode

(https://www.veracode.com/devsecops)

该公司提供DevSecOps环境中广泛使用的一系列自动化安全工具,包括在代码编写时即时自动扫描的Greenlight;在沙箱中扫描代码漏洞的 Developer Sandbox;识别漏洞组件的 Software Composition Analysis (SCA);以及识别应用缺陷的 Static Analysis。

专用DevSecOps仪表板工具可使用户在同一图形界面中查看并共享从开发伊始到运营过程中的安全信息。有些DevSecOps应用,比如ThreatModeler和Parasoft已自带仪表板。

1. Grafana

(https://grafana.com/)

该开源分析平台允许用户创建自定义仪表板,聚合所有相关数据以可视化及查询安全数据。如果不想自行构建,还可以在其网站上选用社区构建的仪表板。

2. Kibana

(https://www.elastic.co/procts/kibana)

如果你使用Elasticsearch,该开源工具可在统一图形界面中集成成千上万的日志条目,包括运营数据、时间序列分析、应用监视等等。

威胁建模DevSecOps工具用以在复杂的攻击界面中识别、预测并定义威胁,以便用户可以做出主动安全决策。有些工具可根据用户提供的系统及应用信息自动构建威胁模型,并提供可视化界面以帮助安全及非安全人员 探索 威胁及其潜在影响。

1. IriusRisk

(https://continuumsecurity.net/threat-modeling-tool/)

出自 Continuum Security 的解决方案,既可云部署,也可现场部署,能以基于问卷的界面自动化风险及需求分析,并设计出威胁模型和技术性安全要求。IriusRisk还可帮助用户管理代码构建及安全测试阶段。

2. ThreatModeler

(https://threatmodeler.com/)

该自动化威胁建模系统有两个版本:AppSec版和云版。在提供了用户应用或系统的功能性信息后,ThreatModeler会基于更新的威胁情报自动就整个攻击界面进行数据分析和潜在威胁识别。

3. OWASP Threat Dragon

(https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Threat_Dragon)

一款基于Web的开源工具,提供系统图解和用于自动化威胁建模与缓解的规则引擎。Threat Dragon 承诺可与其他软件开发生命周期(SDLC)工具无缝集成,且界面易于使用。

在开发过程中测试应用以找出潜在漏洞是DevSecOps的关键部分,能够事先发现安全漏洞,避免漏洞被黑客利用。尽管其他工具往往包含了测试功能,比如Parasoft出品的那些,下列工具仍然在应用安全测试上表现强劲。

1. BDD-Security

(https://continuumsecurity.net/bdd-security/)

该出自 Continuum Security 的开源框架可使安全人员在敏捷开发过程中测试行为驱动开发(BDD)语言编写的功能及非功能性安全场景。此BDD框架旨在使安全功能独立于应用特定的导航逻辑,让同样的安全要求能够更容易地应用到多个应用程序上。

2. Checkmarx CxSAST

(https://www.checkmarx.com/procts/static-application-security-testing/)

可对25种编程及脚本语言进行未编译/未构建源代码扫描的静态应用安全测试(SAST)工具,能在SDLC早期发现成百上千种安全漏洞。CxSAST兼容所有集成开发环境(IDE),是Checkmarx软件暴露平台的一部分——该平台可在DevOps所有阶段植入安全。Checkmarx的交互式应用安全测试(IAST)工具可检测运行中应用的安全漏洞。

3. Chef InSpec

(https://github.com/inspec/inspec)

整个开发过程中的每一阶段都可以运用该开源工具自动化安全测试以确保针对传统服务器及容器和云API的合规、安全及其他政策要求。

4. Fortify

(https://www.microfocus.com/en-us/solutions/application-security)

Micro Focus 出品,提供端到端应用安全,可供进行覆盖整个软件开发生命周期的现场及按需测试。Fortify on Demand 是 Micro Focus 的应用安全即服务产品,提供静态、动态和移动应用安全测试,以及生产环境中Web应用的持续监视。

5. Gauntlt

(http://gauntlt.org/)

流行测试框架,旨在推动易操作的安全测试及安全、开发和运营团队间的沟通。GauntIt便于产生攻击测试用例,且能方便地钩入现有工具及进程。

6. Synopsys suite

(https://www.synopsys.com/)

Synopsys提供多个应用安全测试工具,包括:

1)SAST工具Coverity

(https://www.synopsys.com/software-integrity/security-testing/static-analysis-sast.html)

自动化测试且融入持续集成/持续交付(CI/CD)管道;

2)SCA工具 Black Duck

(https://www.synopsys.com/software-integrity/security-testing/software-composition-analysis.html)

采用容器及应用中的开源和第三方代码检测并管理安全;

3)SeekerIAST

(https://www.synopsys.com/software-integrity/security-testing/interactive-application-security-testing.html)

识别可暴露敏感数据的运行时安全漏洞;

以及一系列用于应用安全测试的托管服务。

以下DevSecOps工具同样含有上述工具提供的功能,但或多或少略有不同。

1. Aqua Security

(https://www.aquasec.com/)

在整个CI/CD管道和运行时环境中管理端到端安全,可用于所有平台和云环境的容器及云原生应用。

2. Dome9 Arc

(https://www.checkpoint.com/solutions/devops-security/)

被 Check Point 收购,提供自动化测试及安全实施,使开发人员能够将安全及合规融入公共云应用的构建、部署及运营。

3. GitLab

(https://about.gitlab.com/)

该工具可将DevSecOps架构融入CI/CD过程,在提交时测试每一块代码,使开发人员能够在编程期间缓解安全漏洞,并提供涵盖所有漏洞的仪表板。

4. Red Hat OpenShift

(https://www.redhat.com/en/technologies/cloud-computing/openshift)

为基于容器的应用提供内置安全,比如基于角色的访问控制、以安全增强的Linux(SELinux)实现隔离,以及贯穿整个容器构建过程的核查。

5. RedLock

(https://www.paloaltonetworks.com/procts/secure-the-cloud/redlock/cloud-security-governance)(前身为Evident.io)

Palo Alto Networks 出品,适用于部署阶段,帮助开发人员快速发现并缓解资源配置、网络架构及用户活动中的安全威胁,尤其是在亚马逊S3存储桶和弹性块存储(EBS)卷上。

6. SD Elements

(https://www.securitycompass.com/sdelements/)

出品自 Security Compass 的自动化平台,旨在收集客户软件信息,发现威胁及对策,突出相关安全控制措施以帮助公司企业实现其安全和合规目标。

7. WhiteHat Sentinel 应用安全平台

(https://www.whitehatsec.com/procts/solutions/devsecops/)

该解决方案提供贯穿整个SDLC的应用安全,适用于需将安全集成进工具中的敏捷开发团队,以及需持续测试以保证生产环境应用安全的安全团队。

8. WhiteSource

(https://www.whitesourcesoftware.com/)

用于解决开源漏洞,可集成进用户的生成过程,无论用户采用什么编程语言、生成工具或开发环境。WhiteSource使用经常更新的开源代码数据库持续检查开源组件的安全及授权。

‘贰’ aws(亚马逊WEB服务)详细资料大全


AWS即Amazon Web Services,是亚马逊(Amazon)公司的云计算IaaS和PaaS平台服务。AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、资料库、应用程式在大橘内的一整套云计算服务,能够帮助企业降低IT投入成本和维护成本。

AWS提供了一整套基础设施和应用程式服务,使几乎能够在云中运行一切应用程式:从企业应用程式和大数据项目,到社交游戏和移动应用程式。

基本介绍 中文名 :aws 外文名 :Amazon Web Services 程式类别 :应用程式 项目基础 :大数据项目 官网 ::aws.amazon// 服务介绍,分类,竞争对手,存储辞汇表, 服务介绍 很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。 分类 计算类: EC2(Elastic Compute Cloud) 是一种弹性云计算服务,可为用户提供誉数弹性可变的计算容量,通常用户可以创建和管理多个虚拟机,在虚拟机上部署自己的业务,虚拟机的计算能力(CPU、记忆体等)可以根据业务需求随时调整。 Elastic IP Addresses(弹性IP位址) – 弹性IP位址是为动态云计算设计的静态IP位址。一个弹性IP位址是和你的账户相关,而不是和你的一个特定实例相关。不像传滚虚团统的静态IP位址,弹性IP位址可以通过重新匹配你的共有IP位址到你账户任意的实例,从而让你可以忽略实例或者可用区域的错误。 连线本质上是通过NAT1:1的匹配每个Elastic IP和Private IP。 Elastic MapRece :EMR采用运行在亚马逊EC2和S3的托管Hadoop框架上。以立即获得满足需要的计算能力,例如网页索引、数据挖掘等数据密集型任务,轻松、经济地处理海量数据,不用担心对Hadoop集群耗时的设定、管理或调优。 AS(Auto Scaling)自动伸缩服务 :允许用户根据需要控制亚马逊EC2自动扩大或减小计算能力。用户利用AS可以无缝地增加EC2的实例数量,以保证使用高峰期的性能,也可以在需求停滞时自动减少以降低成本。AS特别适合那些需求按小时、天或周规律变化的应用程式。 AS由亚马逊CloudWatch控制,并且用户不必支付CloudWatch以外的其他服务费用。 ELB (Elastic Load Balancing)弹性负载平衡 :自动将入口流量分配到多个亚马逊EC2实例上。弹性负载平衡在实例池中不断检测不正常的实例,并自动引导路由流量到正常的实例上,直到不正常的实例恢复正常。客户可以在单一的数据中心进行负载平衡,更可以在跨中心的套用上获得相同的功能。 兼容IPv6,数据来自于CloudWatch 部署&管理类:
ACW (Amazon CloudWatch)云监控服务: 监控亚马逊自身提供的云资源以及在云上运行的应用程式。提供可视化监测,并且可以利用API调用进一步处理监控的数据。 Amazon WorkSpaces: 是一种虚拟桌面服务,托管在Amazon的云中。用户可以选择任何终端设备(如笔记本电脑、iPad、Kindle Fire或Android平板电脑)访问 Amazon WorkSpaces,获得与传统办公桌面一样的使用体验,更能享受节约设备成本、保证个人数据安全、随时随地办公等便利。 网路类:
R53(Amazon Route 53)亚马逊53号路由: Domain Name System web service(网路域名服务)。提供从基础设施(EC2实例,ELB,或者S3)到IP位址的映射。 VPC (Virtual Private Cloud)虚拟私有云: 在亚马逊公有云之上创建一个私有的,隔离的云。可以像在自己的数据中心一样定义VPC的拓扑结构。可以和公司现有的数据中心互通。可以利用NAT使得子网不暴漏区域网路IP,公用一个IP位址与外界通讯。通过NAT设定访问控制,保护数据安全性。 存储类: S3 (Simple Storage Service) : 亚马逊简单存储服务(S3)是一种网路存储服务,可为用户提供持久性、高可用性的存储。用户可以将本地存储迁移到Amazon S3,利用 Amazon S3 的扩展性和按使用付费的优势,应对业务规模扩大而增加的存储需求,使可伸缩的网路计算更易于开发。 EBS (Elastic Block Store)弹性数据块存储: EBS卷是独立于实例的存储,可作为一个设备动态连线到运行着的亚马逊EC2实例上。EBS特别适合于单独需要一个资料库、档案系统、或访问原始块存储的应用程式。 套用服务类: SQS (Simple Queue Service)简单讯息伫列服务: 提供讯息存储伫列,使讯息可以在计算机之间传递,在执行不同任务的分散式套用组件之间轻松的转移数据,既不会丢失信息,也不要求每个组件都保持可用。SQS可以与亚马逊EC2和其他AWS的基础设施网路服务紧密结合在一起,方便地建立自动化的工作流程。SQS以网路服务的形式运行,对外发布一个web讯息框架。Inter中任何计算机都可以添加或阅读讯息,而不必安装任何软体或配置特殊的防火墙。使用SQS的套用组件可以独立运行,不需要在同一网路中使用相同的技术开发,也不必在同一时间运行。 SNS (Simple Notification Service)简单通知服务: 在云中安装、处理或传送通知。它为开发人员提供了一种从应用程式发布讯息,并立即传送给订阅者或其他应用程式的能力,用于创建通知某应用程式(或客户)某方面的主题。客户订阅这些主题,并使用客户选定的通信协定(例如,HTTP,电子邮件等)发布讯息。亚马逊SNS的潜在用途包括监控,工作流系统,时间敏感的信息更新,移动套用等等。 资料库类: SDB (Amazon SimpleDB)简单资料库: 非关系型数据存储服务 RDS (Relational Database Service): 是一种基于云的关系型资料库服务,用户可以在云中配置、操作和扩展关系资料库。Amazon RDS 支持 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server 或 PostgreSQL 等关系型资料库。用户无需本地维护资料库,由Amazon RDS为用户管理。 支付类: FPS (Flexible Payments Service)灵活支付服务
ADP (Amazon DevPay)亚马逊支付设计 内容交付类: CloudFront 云前 :整合亚马逊其他云服务产品,完成高效快速的分散式内容互动。 人工服务类: AMT (Amazon Mechanical Turk)机械的土耳其人: “机械的土耳其人”一词来源:这个名字源自于臭名远扬的能下象棋的“自动装置”,它是匈牙利男爵沃尔夫冈·冯·肯佩伦(Wolfgang Von Kempelen)1770年建造的。这个木制机器外形像一个坐在大机箱前的土耳其魔法师,它能自动而快速地下象棋,用复杂的齿轮和杠杆系统来移动棋子。在维也纳皇宫的首次表演中,它就迅速击败了对手Cobenzl伯爵,让在场的皇室成员看得十分高兴。从此关于这个惊人聪明的机器人迅速闻名于世,于是肯佩伦带着它在欧洲各地表演,击败了一系列着名的挑战者,包括拿破仑和班杰明·富兰克林。直到几年之后,这个骗局才被揭穿。原来机箱里藏了一名象棋大师,他用一个磁铁系统来跟踪对手的举动并移动自己的棋子,这个人实际是在 模拟一种人工智能 。 虽然计算技术不断发展,但仍有很多事情人类做的比计算机更有效,比如确定照片或视频中的对象,执行重复数据的删除,抄录音频资料或研究数据的细节。一般来说,完成这样的任务通常需要雇用大量临时工人(这是耗时、昂贵和难以企及的),或者干脆没法完成。 亚马逊机械的土耳其人(AMT)完成的是一种类似模拟人工智能的业务,它把人“藏”在一个软体程式中,用他们执行电脑不太善于完成的任务。例如假设程式设计师在写一个套用软体程式,其中有一个步骤是识别数字照片中的建筑物——这个任务会让电脑为难,但由人去做却很容易。这位程式设计师在用AMT服务时,可以编写几行简单的原始码,从而获取必要的情报。在该程式运行到某个指定时刻,在亚马逊公司的Turk网站上会自动贴出一个关于“由人执行任务”的要求,而人们会争着完成这项任务,以换取程式设计师设定的报酬。依据亚马逊公司在其网站上的解释,AMT表明人与电脑之间不寻常的颠倒关系:“当我们想到人与电脑的接口时,我们通常认为人是提出要完成的任务的一方,而电脑是完成运算任务并提供结果的一方。假使这个过程倒过来,由电脑程式要求人完成这个任务并返回结果,那又会如何呢?Mechanical Turk就是这么做的,它把人的行为和判断变成了软体程式中的功能。不是电脑为我们工作,而是我们为电脑工作。" 基于以上的弹性计算、存储、资料库、应用程式服务组合,AWS可以为企业提供完整的IT业务解决方案。最关键的是,AWS是按需使用、即用即付的模式,能够灵活应对企业快速多变的IT需求。 竞争对手 AWS目录服务 vs. Azure AD
亚马逊的最新目录服务和Azure AD(微软的云目录)展开竞争。Azure AD能够很好地与其他Windows产品协同工作。单点登录功能意味着用户登录一次就可获得支持AD的套用的许可。 相比亚马逊的服务,微软的服务产品还更好地集成了第三方工具,例如Salesforce和Box。因为微软的目录服务是很早就出现的功能,能够与更多的管理工具集成。 亚马逊一直在努力向企业领域发展。新目录填补了明显的空白,帮助企业更有效地连线AWS和微软。虽然亚马逊的云目录达不到微软目录的当前水平,但随着云市场的继续发展预计将获得更多的功能。 存储辞汇表 AWS数据存储服务辞汇表 Aurora: 亚马逊Aurora是一个与MySQL兼容的关系型资料库,而MySQL是一个从结构化查询语言(SQL)衍生出来的流行开源资料库管理系统。用户可以通过亚马逊关系型资料库服务来管理Aurora的配置、打补丁、备份和恢复等。Aurora可自动扩展,可对传输过程中的数据进行加密。 资料库迁移服务:AWS资料库迁移服务可让企业用户在不同云之间或内部资源之间进行资料库迁移。资料库迁移服务不仅可作为AWS云的一个网关,它还允许非AWS资料库之间的同质迁移,并支持大部分的常用资料库。在迁移过程中,源资料库可保持正常运行,从而减少了停机时间。 DynamoDB: 亚马逊DynamoDB是一个专为满足低延迟和高可扩展性需求而设计的托管NoSQL资料库服务。DynamoDB支持文档和key-value存储模式。其高性能和灵活性特点令其特别适合于移动、网路、游戏以及物联网等套用。 ElastiCache:亚马逊ElastiCache是一个AWS托管的快取服务,它遵循开源Memcached系统,可减轻资料库运行负载和加快套用运行。 弹性块存储(EBS):亚马逊弹性块存储可用于弹性计算云(EC2)实例的高可用性块级存储系统。它最适用于存储永久型数据,而不是动态数据。AWS用户可以先选择一个EBS存储卷类型和容量,然后将其连线到一个EC2实例。存储卷的副本可以保存为快照。 Glacier:亚马逊Glacier是一个“冷”存储服务,它可存储不常被访问的数据,从而作为其他AWS数据存储选项的一个更廉价的替代存储选项。 Import/Export Snowball:亚马逊Import/Export Snowball是一种物理传输设备。AWS可使用它来存储内部的海量数据。然后,AWS在用户返回该设备后可导入数据。反之,该设备也可用于AWS向用户导出数据。Snowball存储设备最多可传输50TB数据。 Redshift:亚马逊Redshift是一个完全托管的AWS数据仓库。Redshift可连线基于SQL的客户端和商业智慧型工具。Redshift提供快速的查询与I/O性能,这使得它特别适用于大数据分析套用。 关系型资料库服务(RDS):亚马逊RDS提供了多种资料库引擎选项以帮助用户对关系型资料库进行迁移、备份和恢复等操作。使用中的代码和应用程式以及现有资料库都转移至RDS。RDS可自动完成打补丁和资料库软体备份以便数据恢复。 简单存储服务(S3):亚马逊S3是一个可扩展的对象存储服务。AWS用户可以通过网路接口在网路的任意位置存储和检索数据,且只需为所使用的存储资源支付费用。S3提供了多个存储类,并可与各种亚马逊云服务协同运行。 存储网关:AWS存储网关连线了本地设备和基于AWS的存储资源,这使用户能够充分利用云的可扩展性和价格优势,同时还能继续运行本地工作负载。

‘叁’ 在openstack解决方案中负责提供持久化块存储的模块是哪

在openstack解决方案中负责提供持久化块存储的模块是Cinder(弹性块存储)。根据查询相关公开信息显示,弹性块存储是一种可弹性扩清裂陵展的在线存储服务,可提供高可用性、高性能和可扩展性源卜,在openstack解决方案中负责答戚提供持久化块存储的模块就是Cinder(弹性块存储)。

‘肆’ 设计一个存储器

1.云计算存储开发

2003年,谷歌发表论文GFS,披露解决了索引地球的海量互联网数据的存储问题。2006年,亚马逊推出了划时代的AWS云计算服务EC2和S3,开启了改变世界IT格局的云计算时代。谷歌,微软,阿里云等。都跟着。

上面提到的A Bite os S3 Arch如何构建一个分布式存储系统来支持大规模S3对象存储。云计算世睁还有另外两个重要的基础存储基础架构组件EBS(弹性块存储)和EFS(弹性文件服务),分别对应传统IT基础架构中的本地磁盘和共享文件存储服务。

云计算很重要的一点就是超卖和灵活性,所以支持EBS和EFS方案的底层基础存储层的支持不太可能是本地本地化方案,必须是分布式的存储资源管理和分配系统。

然而,与S3服务相比,EBS底层的分布式存储系统提供的IO模型实际上有很大不同。S3的基本外部接口功能是PUT/GET/DELETE,它对底层分布式文件系统的要求是Append。EBS和EFS需要支持对用户随机地址空间的重写,那么如何设计底层存储系统来支持这两类服务呢?

对于这一块的业务架构,目前各大互联网公司基本都没有开源,基本架构也没有或者很少正面出来。这一方面可能被视为商业秘密,另一方面可能从安全、舆论等方面考虑。

当然,开源系统的论文和一些互联网公司的存储系统可以参考,比如ceph、Lustre、HDFS、GlusterFS、FastDFS、Window Azure Storage、GFS等等。这些都称自己为分布式文件系统,但是在具体的场景和文件的定义上有很多不同。以下几个方面差别很大。

EBS底层的亮御分布式存储系统至少需要确保以下几点

EBS底层分布式存储系统需要提供上述重要特性,还有一敬返岩些重要的核心需求。

那么如何设计和构建EBS底层的分布式存储系统来满足业务的需求,也就是如何设计一个向上层业务提供随机IO能力的分布式存储系统。这里有一些可能的方法来建立它。

对于EBS业务,抽象地说,需要底层分布式文件系统提供可以随机读写的文件的能力。按照最直接的方式,可以如下图逻辑映射。1TB Vdisk /dev/sad对应的是底层分布式文件系统为/foo/sda的文件。1TB地址空间上的chunk是按需分配的,分配的基本单元一般是固定的,如下图,4MB。

Qemu等。提供了对接块设备驱动的API,只要在分布式文件系统对接对应的客户端实现API,块设备就可以向上输出。

网易实现了这种从0到1的构建方式。CURVE现在是开源的(网络类似于这个方案),底层抽象为典型的分布式文件系统,向服务输出具有随机读写能力的文件,以支持上层块设备的EBS类型服务。架构基本类似于经典分布式文件系统的鼻祖GFS,如下图所示。

基础设施

数据表面核心

底层ChunkServer基于Raft)状态机来实现副本一致性。有关详细信息,请参见Raft对等复制状态机。所有上层用户的写入都依赖于一致性协议来确保多个副本的一致性,每个用户的区块都分配给这些复制组。

如上图所示

这种架构方案优点是:

该方案的缺点:

上述构建模式1是一种0对1的架构设计和实现。第二种构造方法主要是和圈内的童鞋沟通,细节无法研究,但从整体结构层面解释分析没有大问题。

其基本架构类似于Window Azure Storage的架构。Stream层构建在底层,Partition层构建在Stream层的基础上(类似GFS),EBS方案可以构建在Partition层的基础上(类似BigTable)。

如何支持基于这种架构的服务,需要从另一个角度思考如何解决这个问题。回到问题的出发点,EBS随机地址空间读写方案的核心是什么问题?

简单来说,块设备提供对每个地址空间(比如4KB)的原子读写(PUT/GET)。换句话说,如果为每个EBS实例的每个4KB内容定义了一个全局可编码的惟一键,那么它的内容就是4KB的固定大小值。那么底层的分布式存储系统就是一个专用的分布式键值系统。

构造方法2基本上遵循这样的思想。

作为上面的基本逻辑视图示例,底层物理层结构如下图所示。

StreamLayer:类似于GFS/HDFS层次结构,每个流类似于一个文件,流只支持append。Stream由盘区组成(类似于HDFS/GFS的chunk),盘区使用固定复制组的方案实现多个副本/EC(参考微软PacificA协议)。范围支持可变长度。当盘区不可用时,seal/new创建一个新的盘区继续提供写入,以保证写入的高可用性。

分区服务器:提供一段表(根据字典

序分裂)的kv 存储服务(增/删/改/查)。其通过WAL实现数据的快速和及时写入,保障数据的持久性;然后写入MemStore(SkipList跳表实现),在MemStore达到固定大小,比如128MB的时候Dump成SSTable(Sorted String Table),Block Cache 负责SStable 热点数据的读缓存。一个Partiton Server 负责多个Partition。

架构方面的更加具体的参考Window Azure Storage 的paper或者BigTable开源实现方面的书籍和资料,这里不多做展开。

在实际操作层面,对于一个上层的EFS实例,有挺多的映射关系:

一般来说为了实现EFS的快照和克隆功能,一个EFS实例一般都选择一个table。如果是只有一个WAL,写入的吞吐容易受影响,可以在上层使用一定的间接的业务逻辑手段使得多个相邻的地址空间换分到不同的Region,从而把上层IO映射到更多的Region,使用多个WAL写入能力提升带宽。比如将地址空间按照1MB取模划分到4个独立的连续字典序区间Region。

此种构架方案的优点:

反脆弱:这是这种方案我认为最最大的优点,也是相比方案一的绝对杀手锏,很多分布式存储系统其实从 基层层面都没有好好考虑这个问题,或者到意识到这种方案的巨大优势。即从读层面WAS基本实现了 已经seal 数据的任何副本是可读的。对于写数据来说,由于写入只限制在当前 尚未seal 掉的chunk上,也就是3个磁盘上,并且在故障情况下随时可以seal掉转移。这两点使得虽然 上层一个table的数据打散到底层这么多磁盘上。但是从爆炸半径来说,基本上算是实现了本地盘方案的爆炸半径,甚至在故障,过载情况下可以实现快速转移。从这点上来说,这样基本为分布式存储方案去完全干掉本地存储方案,打下了极其坚实的基础。

此种构建方案的缺点:

构建方案3类似方案2的变种。核心的不同点在于,构建方案2的全局排序和垃圾回收工作依赖于后期的compaction。而构建方式3倾向于尽可能块得进行原地排序。

其基本原理是,通过WAL 写入确保数据持久性,然后使用到内存。后台定期将写入原地使用到随机读写文件(没错,底层除了需要实现AppendFile,还需要实现弱一致的随机读写文件RandomFile,多幅本的数据一致性由Client负责,这引入一个缺点,随机读写文件很难做EC),WAL使用seal-new的方式确保写入可用性,读取采用Merge 更新数据(wal) 基线数据(随机读写文件数据)的方式实现数据的读取。在内存中建立对整个WAL内容的索引,最新的数据在WAL中则直接从WAL中读取,否则从随机读写文件中读取,其基本读写流程图如下

写入:写入还是一样写入WAL,然后更新内存索引,将最新数据的使用MemTable(Hash表)指向WAL。但是最终结果的Dump其实并不是按照sstable的方式,而是直接后台异步mp到对应RandomFile的随机地址空间。

PS1:WAL 也是类似Segment方式,定期做checkpoint(刷入RandomFile),在内存中会构建所有WAL segment的索引,WAL采用Seal/New的方式来保障可用性。

PS2: RandomFile是随机读写文件,为了保障WAL长度的收敛性,后台线程会将WAL数据写入RandomFile。RandomFile 没法使用Seal-New的可用性,但是由于是BackGround的写入。所以如果发现一个副本失败,会使得BackGround mp机制阻塞(这种方案在坏盘恢复场景下,会导致BackGround写入会卡很久)。

读取: 读取会首先通过Memtable查找最新数据是否在WAL中,不存在的情况下再读RandomFile。对于RandomFile未达到一致性状态的数据,会从WAL里头进行读取。(PS:由于WAL(AppendFile) 到 RandomFile的写入是全三副本,并且一直是卡着的,所以RandomFile的恢复可以采用很鲁棒的方式,直接选中任意一个还在复制组中的副本作为数据源复制。)

这种方案可以一定程度解决。读放大、空间利用率等方面的问题。但是在克隆、快照等方面会稍微差一些,并且随机读写文件很难做EC(EC改写好麻烦)。

如上对3种构建方式进行了简要的构建和优缺点的说明。没有绝对的那个构建方案优于另外一个构建方案。在实践过程中应结合自身面向的实际业务特点和技术条件等进行选择,能快速跟上业务发展并且对方案做中长期的评估适时进行调整。

很重要一点是一定得进行抽丝剥茧、形而上得分析问题的本质。这样才能够把精力集中在真正的问题上,好钢放在刀刃上。

简单来说,块设备提供了对每一个地址空间(比如4KB)的原子写入和读取(PUT/GET)。换一个角度来说如果对每一个EBS实例的每一个4KB内容定义一个全局可编码的唯一Key,其内容为4KB的固定大小的Value。那么这个底层分布式存储系统就是一个专用的分布式Key-Value系统。

以上不同的方案,从逻辑上往上抽象都可以认为是向业务提供KV存储。最本质的区别可以认为是排序在什么时候进行。构建方案1总体来说是即刻全局排序。构建方案2 则采用局部有序的方案。而架构方案3则 使用架构方案1和方案2 的折中。

另外一个很重要的差别是从核心可靠性的角度来说,构建方案1采用了多数派(如Raft)方案应对分布式的CAP问题。而构建方案2、3采用PrimayBackup Master(多数派) Append Only的特点来应对CAP问题。

相关问答:EBS在PVC制品中的添加效果?急急急求回答!!!??

由于ebs分子存在极性酰胺基团,因此它与pvc树脂有一定的相容性,在加工过程中ebs可以插入pvc树脂内部,降低树脂分子间的摩擦力,避免糊料达到防粘作用。但总体来说,ebs与pvc树脂相容性有限,可以由树脂内部牵引到表面,主要起到外润滑剂的作用,可避免过高剪切应力,降低剪切热,减小物料与加工设备之间的相互摩擦,防止物料黏附设备,从而提高制品的尺寸精度,提高制品的表面光泽度。

‘伍’ 云主机弹性块存储有什么功能

云主机弹性块存储功能:为云主机租用系统盘之外的弹性存储空间,并可随时扩容。通过WEB界面可以把订购块存储挂载到指定的云主机。

‘陆’ 公有云每天会自动备份数据中心保留时间

公有云每天会自动备份数据中心保留20天。
公有云一般可通过互联网使用,可能是免费或成本低散行廉的,公有云的核心属... 指某一个时间点上一块弹性冲信哗块存储的数据备份。坦老
公有云自动备份功能,数据库服务会每日备份,您的手工备份会连同每日备份一起最多保留 20 天。在数据库服务被彻底销毁前,您都可以选择从这些备份创建出全新的数据库服务。

‘柒’ ecs的三大资源是什么

云服务器ElasticComputeService(ECS)是阿里云提供的一种基础云计算服务。
使用云服务器ECS就像使用水、电、煤气等资源一样便捷、高效。您无需提前采购硬件设备,而是根据业务需要,随时创建所需数量的云服务器ECS实例。在使用过程中,随着业务的扩展,您可以随时扩容磁盘、增加带宽。如果不再需要云服务器,也能随时释放资源,节省费用。
相关概念
地域和可用区:是指ECS资源所在的物理位置。
镜像:是指ECS实例运行环境的模板,一般包括操作系统和预装的软件。操作系统支持多种Linux发行版本和不同的Windows版本。
块存储:包括基于分布式存储架构的云盘和共享块存储,以及基于物理机本地硬盘的本地存储。
快照:是指某一个时间点上一块弹性块存储的数据备份。
专有网络:基于阿里云构建的一个隔离的网络环境,专有网络之间逻辑上彻底隔离。更多信息,请参考专有网络VPC。
经典网络:统一部署在阿里云公共基础内,规划和管理由阿里云负责。
安全组:由同一地域内具有相同保护需求并相互信任的实例组成,是一种虚拟防火墙,用于设置不同实例的网络访问控制。

‘捌’ 电信云主机弹性块存储有什么功能

电信云主机弹性块存储为云主机租用系统盘之外的弹性存储空间,并可随时扩容。通过WEB界面可以把订购块存储挂载到指定的云主机。


电信云主机是指基于中国电信三项大数据提供云计算资源以及专业的服务能力,还给用户们提供租计算资源的服务。


用户们能够通过服务门户来快捷的向存储,主机以及网络等资源申请。并能够根据个人需求动态扩展租用资源,同时提供更加可靠安全的系统文件以及系统备份。


相关知识:云主机是云计算设施应用中的组成部分,位于云计算产业最底层,服务于云计算的一个平台。


云主机在互联网络中的应用范围包含,存储,计算,网络以及面向用户提供互联网基础设施。云主机还是一个虚拟化的网络技术,利用虚拟软件,将每个系统进行单独操作。



(8)弹性块存储扩展阅读:

电信云主机的优势:


1、运行商安全可靠


电信云主机拥有先进的计算构架和国际主流厂商提供的硬件,十万专业运行团队,全天二十四小时服务。


五星级机房服务保障系统,多重数据备份能保证数据安全性,防黑客攻击,日常监控,防火墙联动,系统安全稳定系数达到百分之九十九。


2、快速部署,弹性强


电信云主机不管是一台还是百台,打开就能轻松使用。按照所需动态调整资源配置,按照月份,年份进行灵活性付款。


3、自助管理,降低成本


电信云主机能够帮助大家降低运行成分,减少固定资金投入,性价比非常高。



‘玖’ 亚马逊aws的发展给亚马逊带来了哪些问题

以下为原文:
基于AWS用户的反馈,我们列出了亚马逊EC2(亚马逊弹性计算云,云计算服务的核心及基础,提供非常弹性的实例管理)的五项问题,它们不仅不好解决而且还会迫使用户另寻它物。

共享EBS卷
EBS(Elastic Block Store,弹性块存储)为亚马逊EC2提供永久存储。由于去除了对速度缓慢的亚马逊S3(另一个云计算产品)的依赖,它在2009年一经推出就得到了高度评价。
许多工程师只要加载一个Amazon EC2实例,就会马上附加一个EBS卷,并将长期需要的数据移动过去。然而四年过去了, EBS需求最旺盛的功能-将同一个EBS卷附加到多个EC2 实例上还尚未实现。 AWS鼓励在一个load balancer(负载平衡器)后台运行多个亚马逊EC2实例来获得最佳的性能。然而仅在一个EC2实例上运行应用不是个好主意。大多数内容管理系统和媒体驱动的应用程序依赖于共享的存储。当这些系统都迁移到AWS并放在一个 ELB(Elastic Load Balancing,弹性负载均衡)之后,没有简单的策略使得在运行相同应用程序的EC2实例之间来共享内容。
举例来说,一个终端用户上传一个新图片到由负载平衡器随机选取的一个内容服务器上。目前而言,复制这一图片到所有正在运行的服务器是留给开发人员做的。AWS建议使用亚马逊S3存储静态内容,而许多流行的CMS框架期望可以在本地文件系统实现存储。为了确保所有的服务器共享最新的内容,需要强制实现类似Gluster或NFS式的分布式文件系统。这需要前沿技术,其中涉及启动一个专用的虚拟机来运行该文件服务器。这也使得配置很不稳定:文件服务器很容易成为单点故障。
如果亚马逊支持多个EC2实例共享同一个EBS卷,这就能避免对专用文件服务器的需求和对每个服务器进行额外的配置。这其实也不复杂:谷歌计算引擎(Google ComputeEngine)支持在多个实例上同时安装永久磁盘。虽然只有一个实例有对文件系统的读写许可,但是所有的实例将能立即访问该内容。虽然还只是在技术测试阶段,谷歌计算引擎已经在性能和特性方面把目标瞄准了跨越式发展的亚马逊EC2。早期指标显示GCE将是亚马逊EC2的一个可行替代方案。
可配置的ELB流量
ELB(ElasticLoad Balancing,亚马逊弹性负载均衡,是在EC2基础上实现的负载均衡服务)提供了一种能将流量均匀地分布在多个亚马逊EC2实例上的服务。亚马逊把ELB这种服务定位为近乎神奇,它能提供长久的稳定运行和高可扩展性。根据ELB的官方描述,“它能使你在你的应用程序中获得更大的容错能力,无缝地提供用来响应传入应用流量所需的负载平衡能力。”
对负载均衡容量可以无缝增加的承诺肯定带有误导性,因为ELB旨在随着流的线性增加而逐渐扩展。这对于像电子商务门户网站或机票销售那类开始流量较少,随着时间不断增长的模式是可行的,但是如果是在那种建于ELB之上的网站,当它流量飙升,ELB性能就会显着下降。这种模式通常见于发布考试成绩或者发布重大新闻的门户网站。为了使ELB能够随时准备处理这种突发状况, 亚马逊期待AWS用户每月支付最低49美元,以支持服务使ELB能提前“热身”。虽然这一问题有足够多的指导资料来解决,但它们仍然被湮没在AWS的浩瀚文档之中。就像EBS中置备的IOPS功能,亚马逊应当使ELB流量可自定义化,这样客户可以事先选择流量模式以确保可扩展性。

‘拾’ 一个弹性块存储可以给多台弹性云主机使用

一个弹性块存储可以给多台弹性云主机使用。根据查询相关资料显示,通过弹州岩性块存储,可以把多台云主机上的存储资册伏御源连接起来,实现跨厅吵多台服务器的共享存储,从而可以满足多台云主机对存储资源的共享需求。弹性块存储还可以提供高可用性和数据安全性,保证存储数据的完整性和安全性。

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