搞定这件事,老板终于同意给我批假了
安全争分夺秒⚠️
日志分析平台怎能拉胯?!
企业的安全产品
每天都在产生大量日志数据
无论是发生了安全事故要定位问题
还是出于主动防御的目的
要从海量数据里找到潜在隐患并及时消灭
离不开一个性能优越的日志分析工具
但是,基于传统架构的数据库处理日志
性能消耗高、查询时间长
查询7天以上的数据1小时+是常态
时间跨度再大点
常以“超时”告终,直接宕机
网络安全战场瞬息万变,争分夺秒
在PB级的数据量里实现实时的查询
才能掌握对抗的主动权
深谙此道的鹅,自有妙招
鹅发现
通用的交易型数据库数据可读可写
不管是初始写入还是回写
在目前的分布式存储架构下
为了保证数据的一致性
需要把更新的数据同步到所有服务器上
会消耗巨大的性能
而日志数据库则没有这样的烦恼
因为日志的属性是不停地追加和查询
但入库的日志数据不需再修改,无需回写
通过主动失去“被改写”的能力
它能把性能做到指数级提升
变秃了,也变强了
而且,日志数据有大量重复的字段
这部分只需存一次或者少数几次
数据的压缩比可以做得很高
基于日志数据无需修改
大量字段重复、有时间戳等特性
腾讯安全自研了一款安全数据湖产品
具备几大“看家本领”:
// 架构领先
MPP架构,采用Rust语言开发,针对日志及安全场景进行专项优化
// 极致降本
使用列存储实现极致压缩比,无索引架构避免索引开销
// 一体化引擎
通过原子能力实现数据处理、查询、存储、分析一体化
// 插件式扩展
通过SQL/SPL语句支持不同分析场景,支持“插件式”扩容
// 易运维
面向云原生架构实现存算分离、读写分离、从而实现一键弹性扩容,故障秒级切换
最终实现了:
👉 在同等数据规模下,
硬件成本仅为基于开源软件搭建的
同类产品的1/10
👉 万亿级日志、PB级数据秒级查询
“以前一个客户分析特定的数据量可能需要100台机器,但用我们的方案只需要10台;原来查一周都查不了或者直接宕机,我们只需要一分钟。”
腾讯云原生安全数据湖的性能提升,
在于它只做一件事:
安全分析场景的日志优化
因为专注,所以专业!
腾讯安全数据湖还设计了
“插件化”应用开发能力
方便企业可以把这个平台
快速纳入自己已有的安全体系中去:
上层应用可根据需求定制
并通过平台+APP+合作伙伴
构建完整的日志应用生态体系
助力企业构建
一体化云原生安全数据湖平台
自从有了这个“湖”
咱鹅排查安全隐患更快了
休假也休得更舒畅