当涉及到网络监测和故障排除时,端口镜像是一个关键的概念和技术。本文瑞哥将带您深入探讨什么是端口镜像,它的作用以及为什么在网络管理中如此重要。我们将详细讨论端口镜像的定义、原理、应用场景以及配置方法,文章最后瑞哥还会给大家分享一些思科、华为、瞻博的配置文档。
之前介绍了Nginx的两种开源waf,Naxsi和ModSecurity,有人担心直接上生产会不会有问题,拦截正常请求,我想说——那是必然会影响的
端口镜像(Port Mirroring)在 OpenStack 中是一个重要的网络功能,用于监控和诊断网络流量。下面详细介绍端口镜像、其使用场景、技巧,以及使用案例。
一、概述 本文以Queens版本为例描述Openstack TaaS服务的相关设计思路。 TaaS,全称为Tap as a Service,其主要功能是将流量镜像到特定的、运行有流量分析软件的虚拟机中
本文主要介绍如何将 Demo 服务(Hello World 项目)通过云托管进部署。 步骤1:登录控制台 登录 云托管控制台,再按需要切换到指定的环境。 步骤2:新建服务 在云托管控制台服务列表页面,单击【新建服务】。 在新建服务页面配置相关选项: 服务名称:本文示例填写为“helloworld”。服务名称作为环境下服务的唯一标识,创建成功后不支持修改。 备注:展示在服务列表页面,仅您自己在控制台可见,不对部署产生任何影响。 镜像仓库:本文示例选择【使用系统默认仓库(推荐)】。服务在创建时会绑定一个腾
随着越来越多的企业用户将传统的业务系统迁移至虚拟化环境或是云服务商提供的云平台,数据的泄露及篡改风险变的越发严峻,针对数据安全的防护以及事后审计追溯也变得越来越困难。究其原因,主要是传统的数据库审计解决方案是通过旁路分析目标被审计数据库镜像的流量,而虚拟化环境或者云平台由于内部的虚拟交换机(Vswitch)流量很难镜像或者无法镜像,因此传统的数据库审计解决方案不足以应对虚拟化和云平台的数据库审计需求。
随着越来越多的企业用户将传统的业务系统迁移至虚拟化环境或是云服务商提供的云平台,数据的泄露及篡改风险变的越发严峻,针对数据安全的防护以及事后审计追溯也变得越来越困难。究其原因,主要是传统的数据库审计解决方案是通过旁路分析目标被审计数据库镜像的流量,而虚拟化环境或者云平台由于内部的虚拟交换机(Vswitch)流量很难镜像或者无法镜像,因此传统的数据库审计解决方案不足以应对虚拟化和云平台的数据库审计需求。 首先我们对虚拟化及云平台环境中,传统的数据库审计解决方案在典型的几种场景下的优缺点进行解析:
最近我在研究 Nginx 1.13.4 最新的 mirror 模块,利用 mirror 模块,你可以将线上实时流量拷贝至其他环境同时不影响源站请求的响应,因为 Nginx 会丢弃 mirror 的响应。mirror 模块可用于以下几个场景:
云托管(Tencent CloudBase Run)是 云开发(Tencent CloudBase,TCB)提供的新一代云原生应用引擎(App Engine 2.0),支持托管任意容器化应用。
Nginx专门提供了ngx_http_mirror_module模块,用来实现流量拷贝。将生产环境的流量拷贝到预上线环境或测试环境,这样做有很多好处:
流量镜像,也叫影子流量(Traffic shadowing),是一种通过复制生产环境的流量到非生产环境(一般是staging环境)进行测试开发的工作模式。
在深入测试工作的那段时间,笔者发现测试人员因为工作边界模糊,大部分时间和精力都花在了功能测试上,而对于质量测试、自动化测试等扩展性强的工作,所花时间和精力很少,这是一件可悲的事情,但这是很多公司内都存在的现象。导致这种现象的原因有很多,其中一个让人特别头疼的问题就是自动化测试的覆盖速度远远达不到产品变化的速度,所以很多人失去了信心,选择老老实实地做功能测试。
首先要安装运行时,将程序发布包复制到计算机并启动服务。对于java,每个服务实例作为JVM进程运行。
Docker目前已经在安全方面做了一定的工作,包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议;在构建和使用镜像时会验证镜像的签名证书;通过cgroups及namespaces来对容器进行资源限制和隔离;提供自定义容器能力(capability)的接口;通过定义seccomp profile限制容器内进程系统调用的范围等。如果合理地实现上述安全方案,可以在很大程度上提高Docker容器的安全性。
镜像网站是将一个完全相同的站点放到几个服务器,分别有自己的URL,在这些服务器上互为镜像网站。
KubeSphere Kubernetes 对照释义 项目 Namespace, 为 Kubernetes 集群提供虚拟的隔离作用,详见 Namespace。 容器组 Pod,是 Kubernetes 进行资源调度的最小单位,每个 Pod 中运行着一个或多个密切相关的业务容器 部署 Deployments,表示用户对 Kubernetes 集群的一次更新操作,详见 Deployment。 有状态副本集 StatefulSets,用来管理有状态应用,可以保证部署和 scale 的顺序,详见 StatefulS
作者简介 康猛,携程网站运营中心资深技术支持工程师。在互联网系统架构设计、后端开发、性能测试领域有多年实战经验。喜欢钻研新技术,善于转化研究成果,提升工作效率。 一、背景 众所周知,在产品迭代过程中,功能测试与性能测试是必不可少的两个环节。在产品上线的过程中,做容量预估离不开性能测试,在产品迭代过程中,测试Case覆盖率是功能测试必须要关注重要指标,甚至是一行代码的修改,没有经历过严格的功能与性能测试,都有可能导致大的生产故障。 近年来,携程生产环境应用改造项目逐渐增多,快速构造贴近生产的测试用例,压力可调
rabbitmq采用了镜像队列的方式实现队列的高可用,镜像队列的使用、配置、内部实现原理网上有很多文章都有介绍,自己很久之前也曾总结过相关内容。但回过头再来看镜像队列,仍然有新的发现,本文分析总结了镜像队列生产消费的数据流以及节点流量,以便更好的使用镜像队列。
作者 linxinsnow 应用场景 我们在进行安全性监控、测试的过程中,难免会遇到这样的问题:需要部署大量基于镜像流量的安全设备,如IPS,异常流量,数据库审计,流量分析等,可是交换机上可以做镜像流
OpenStack已经演变成一种被广泛采用的云管理框架,这是显而易见的。当openstack步入快速增长的轨道时,新一代的需求让他们感受到,必须由有一个灵活可扩展的成熟的平台来满足。其中的一个要求是能
配置顺序:根据配置规则的先后顺序进行规则匹配 自动排序:根据“深度优先”的顺序进行规则匹配。即越详细的越最先匹配。
端口镜像是指经过指定端口(镜像端口)的报文复制一份到另一个指定端口(观察端口),通过观察端口接收到的数据报文,就可以有效识别虚拟网络的运行情况。
我们在测试接口的时候。为了便于测试,可能希望线上的请求能够同步到测试一部分,以便于验证某些功能,或者是在多套测试环境的情况下,希望能够将某些请求在几个环境同步,比如在1环境测试的时候生成了某个图片或者视频,这个生成依赖于一个请求的回调,而如果没有特别配置,则这个请求就只在当前环境中生效,这对测试工作有相当大的不便。于是,我们需要引入流量复制这一概念。
在我们之前的文章多集群Kubernetes的架构设计,我们概述了构建一个简单但有弹性的Kubernetes多集群方法的三个要求:支持分层网络、保持集群状态的独立性、不引入共享控制平面。
作者:Christian Posta 译者:月满西楼 原题:Advanced Traffic-shadowing Patterns for Microservices With Istio Service Mesh 全文5000字,阅读约需要12分钟 这两年, 微服务架构火了,它在实现某些功能上速度更快,为我们节省了不少宝贵时间[1]。然而,我们不能只是简单地追求速度,破旧立新[2]。还要设法降低变革带来的风险,更安全地将微服务引入生产。一个强有力的模式就可以做到,它能将有关生产的shadow traf
如上图,两地三中心的架构,是为了提高系统的容错、容灾的能力。当一个数据中心不可用时,能够将关键业务的流量切换到其他数据中心,可以抵御城市级的自然灾害。
导语 | 业界开源的云函数框架比较多,像knative、openfaas都是比较成熟且优秀的。本文主要介绍一个云原生的云函数框架:knative。希望更多开发者对它有更深的了解~ 引言 云函数现在已经是老生常谈了,之前用腾讯云函数SCF搭建过一些正式的服务。在使用过程中,对云函数的伸缩,复用和冷启动机制都比较好奇,也拉着腾讯云助手做了相关的请教。不过毕竟不是面对面,所以了解的程度比较有限。业界开源的云函数框架比较多,像knative、openfaas都是比较成熟且优秀的。knative目前已经是CNCF的一
在数字化技术日益普及的今天,计算力成为核心生产力,数据中心随之成为数字化时代的“新基建”,新型数据中心已经成为国家经济发展的重要命脉和关键基础设施。同时,数据中心面临的网络安全威胁也越来越多,运维精细化要求也在不断提高。
自2020年7月公测以来,轻量应用服务器 Lighthouse 受到了广大开发者和中小企业的关注和喜爱。但同时我们也依然一直在收到大家的提问,关于 Lighthouse 是什么、和云服务器 CVM 到底有哪些区别。 虽然产品文档中已经有了详细的解答,但这次我们准备换个角度,再次和大家深入聊聊我们具体是如何将 CVM 化繁为简,进而孵化出 Lighthouse ,来帮助大家更好地去理解这两款产品。 CVM 面临的挑战 在回答 Lighthouse 是什么之前,我们先看看另一个非常值得探讨的问题,就是云服
通过实战能更好的理解 K8S、istio,这里将开发一个 golang 程序,将其部署到 K8S中,并通过 istio 做流量调度。
在大规模Docker 容器运行时环境中,如果镜像实例数 较多,需要同时大规模,多地更新镜像,比如大型电商平台需要更新所有容器的镜像时,Docker镜像中心往往成为性能瓶颈,这个瓶颈往往来自于镜像中心的网络出口,比如镜像中心所在主机有万兆网卡,则网络流量会被限制在 1000MB(注意是大 Byte),通常这个网卡会被多个应用共享使用,所以流量有很多损耗,导致无法满足 Docker 镜像实时分发的需求。即使将 Docker 镜像中心进行异地分布式部署,也存在瞬时的并发拉取流量难以满足,从而导致 Docker 拉取镜像失败,Pod 无法启动。
Trivy 是一种适用于 CI 的简单而全面的容器漏洞扫描程序。软件漏洞是指软件或操作系统中存在的故障、缺陷或弱点。Trivy 检测操作系统包(Alpine、RHEL、CentOS等)和应用程序依赖(Bundler、Composer、npm、yarn等)的漏洞。
腾讯云轻量服务器和云服务器有什么区别?轻量应用服务器和云服务器CVM哪个更好?抛开价格及使用门槛,云服务器CVM更好,从性价比及易用性角度考虑,轻量服务器性价比高。腾讯云百科来详细说下腾讯云轻量应用服务器和云服务器CVM的性能区别、CPU处理器型号区别、镜像系统区别、公网带宽对比、价格对比、服务器升降配区别及适用人群应用场景差异:
在实际应用场景下,我们可能需要建立一个测试环境,既能接线上流量,又不希望影响线上业务,这个时候流量镜像就派上用场。它会将一个网络接口中的流量复制到另外一个网络接口中,然后在后者上分发,而前者不受影响。
腾讯云轻量服务器和云服务器有什么区别?为什么轻量应用服务器价格便宜?是因为轻量服务器CPU内存性能比云服务器CVM性能差吗?轻量应用服务器适合中小企业或个人开发者搭建企业官网、博客论坛、微信小程序或开发测试环境,云服务器CVM适合更复杂如高并发网站、大数据计算、机器学习等复杂应用场景。轻量服务器网从性能测试、网络带宽、计费价格、应用搭建及适合用户等方面来详细说明腾讯云轻量应用服务器和云服务器CVM区别:
云主机创建有两种方式,一种通过镜像下载来创建,另一种通过快照回滚来创建, 前者是通用的传统方式,后者依赖于CBS云盘能力。 随着CBS云盘使用越来越广泛,腾讯云主机创建也由原来的镜像下载切换到CBS云盘快照回滚模式。
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/hijack-docker-io-req-to-private-repository.html
当我们的应用架构从传统应用过渡到云原生应用的时候,会发现应用架构的复杂性大大提升了,原来的传统应用组件少,部署简单,我们往往可以在本地开发完一个传统应用后,把它丢到服务器上就能跑起来。而对于云原生应用来说,应用被拆分成一个一个粒度更小的微服务,各个服务之间有着错综复杂的关系,从而让开发环境的搭建和服务的调试变得异常困难。
导读:众所周知,Kubernetes 是云原生领域的基石,作为容器编排的基础设施,被广泛应用在 Serverless 领域。弹性能力是 Serverless 领域的核心竞争力,本次分享将重点介绍基于 Kubernetes 的 Serverless 服务中,如何优化 Pod 创建效率,提升弹性效率。
GPU 云服务器支持四种镜像类型:公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。具体详情请单击 了解镜像 >>。 对于刚开始使用腾讯云的用户,可选择【公共镜像】,并根据需要挑选版本。
在日渐火热的数据库安全领域,数据库审计应该是应用最为广泛,用户接受度最高的产品了,没有之一。
在某些场景中,我们可能需要监控交换机特定端口的入站或出站报文,或者需要针对特定的流量进行分析,例如上图中,我们期望抓取PC1收发的报文并进行分析,那么便可以在交换机的GE0/0/3口接一个监控PC,在监控PC上安装协议分析软件,然后在交换机上部署端口镜像,将GE0/0/2的入、出站流量镜像到GE0/0/3口上来,接下来我只要在监控PC上通过协议分析软件查看报文即可。
[H3C]mirroring-group 1 mirroring-port g1/0/2 both 设置源端口(both全部流量,inbound入流量,outbound出流量)
编写Pod配置文件: 首先,需要创建一个描述Pod的配置文件,通常使用YAML或JSON格式。在配置文件中定义Pod的名称、容器镜像、资源要求、环境变量、挂载卷等信息。
很多时候我们会面临一个问题,即外网的带宽是有限的,虽然未来有扩容的可能,但是短时间内也不能直接扩容,而测试本身是无限的。因此,如果不能够在内网下直接发包进行测试,那由于带宽限制打不到较大的压力,对于一些容器的测试很可能就达不到效果。
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