Строим энтерпрайз инфрастуктуру с PostgreSQL, как основу для системы хранения персональных данных

В своем докладе я расскажу, как мы строили географически распределенную систему хранения персональных данных на основе Open Source ПО и PostgreSQL. Концепция бизнеса «inCountry» состоит в предоставлении клиентам готовой к использованию инфраструктуры для хранения персональных данных. Чтобы пользователи были уверены в том, что персональные данные, которыми они оперируют, попадают в страну их происхождения и хранятся там безопасно, не пересекая границ государства, мы написали API и построили разнообразные сервисы. Наша система соответствуют общепринятым стандартам безопасности (SOC Type 1, Type 2, PCI DSS и т.д.). Мы строили нашу инфраструктуру с помощью Consul, Nomad и Vault, использовали PostgreSQL, ElasticSearch как системы хранения, Nginx, Jenkins, Artifactory, средства для автоматизации управления и развертывания. Собрали команду разработки, команды управления – DevOps, Security, мониторинга и DBA. Мы используем как облачных провайдеров, так и bare-metal сервера, расположенные в разных регионах мира. Разработка архитектуры системы и обеспечение устойчивости инфраструктуры, согласованной и безопасной работы всех ее компонент – главная задача, которая стоит перед нашими командами.

Разработка WEB-приложений для Postgres с помощью нового инструмента Live Universal Interface (LUI)

В ходе мастер-класса будет продемонстрировано следующее:

1. Преимущества декларативного программирования. Быстрое создание сложной формы LUI с применением только SQL.
2. Поддержка длинных транзакций и автоматических блокировок. Пример визарда с записью прямо в базу.
3. Управление раскраской данных в полях и столбцах формы. Типичные примеры.
4. Живой поиск в полях ввода на примере ввода адресов.
5. Как настроить LUI на ввод и отображение специфических данных прикладной системы.
6. Разработка формы Мастер-Деталь с извлечением данных из двух разных БД.
7. Как конечный пользователь строит сложные запросы к данным без использования SQL.
8. Как в любом списке группировать данные и строить интерактивные диаграммы (включая 3D) c возможностью “drill down”.

Слушатели по желанию смогут своими руками изготовить WEB-интерфейс для Postgres на LUI (см. презентацию на https://pgconf.ru/2019/118109)

Узкие места PostgreSQL #2

В прошлом году я сделал доклад про неожиданные узкие места PostgreSQL, которые могут застать пользователя (или администратора) врасплох. Обратная связь была очень положительной, а за год накопился новый материал. Поэтому я решил сделать продолжение сериала и разобрать новые ситуации, когда база неожиданно для всех встаёт колом. В этот раз упор будет на машины с большим числом ядер, но не только.

Построение защищенных БД с использованием мандатного разграничения доступа в PostgreSQL

Ролевая модель разграничения доступа (RBAC) является основным механизмом разграничения доступа во многих СУБД, в том числе и в PostgreSQL. Эта модель является разновидностью дискреционного разграничения с присущими ей ограничениями. Во многих ОС в дополнение к традиционному дискреционному разграничению доступа используется мандатное разграничение (MAC) на основе меток безопасности, которое является обязательным для защиты информации высоких классов, а также представляет дополнительный механизм защиты. Естественно, хочется использовать возможности мандатного разграничения доступа к данным в среде СУБД при работе в ОС с включенным мандатным разграничением.
В нашем докладе мы рассмотрим имеющиеся реализации MAC в СУБД, а также предлагаем свой подход к использованию в PostgreSQL механизмов защиты, которые предоставляет SELinux, расширение sepgsql для PostgreSQL, а также стандартный механизм политики защиты строк (RLS, row level security), который есть в PostgreSQL начиная с версии 9.5.
Созданный прототип работает в enforced режиме под управлением ОС CentOS 7 с включенным SELinux, системными политиками MLS/MCS (Multi Level Security/Multi Category Security). В дополнение к функциональности модуля sepgsql реализовано мандатное разграничение MLS/MCS на уровне строк таблиц. Обеспечивается сетевое взаимодействие с передачей меток по сети с использованием механизмов IPSEC, CIPSO, что позволяет использовать этот подход в многопользовательской, многоузловой сети. Реализация MLS в СУБД оформлена в виде стандартных расширений PostgreSQL. Одно является оберткой вокруг расширения sepgsql, и обеспечивает легкую инсталляцию расширения sepgsql в БД, а также восстановление контекстов безопасности данных при дампе/восстановлении БД. Второе расширение предоставляет сервисные функции для работы с метками, в том числе в доверенном режиме, позволяющем менять контексты безопасности.
В качестве демо-примера мы использовали демонстрационную базу данных Авиаперевозки, подготовленную компанией Postgres Professional, на которой мы продемонстрируем защиту чувствительной информации и персональных данных, сравним различные механизмы организации хранилища меток безопасности и производительность решения.