title

text

Ibrar Ahmed
Ibrar Ahmed Percona LLC Senior Database Architect
12:05 01 марта
45 мин

Всё о безопасности PostgreSQL

В PostgreSQL реализованы различные уровни безопасности. Данный доклад посвящен всем доступным техникам обеспечения безопасности, используемым в PostgreSQL 13. Мы разберём, как обеспечить безопасность на стороне клиента (LibPq, JDBC) и на стороне сервера. В нем будут затронуты все поддерживаемые методы аутентификации, а также плюсы и минусы всех этих методов. Ниже приведены некоторые подтемы данного доклада:

  • Введение в криптографию.
  • SSL, TLS, GSSAPI и OpenSSL.
  • Шифрование на стороне клиента.
  • Обеспечение безопасной аутентификации.
  • Защита данных на диске.
  • Безопасность резервного копирования и базового резервного копирования.
  • Обеспечение безопасности репликации.
  • Роли и привилегии внутри базы данных.

Важно знать обо всех уровнях обеспечения безопасности, включая (1) безопасность на уровне сети (2) на уровне диска (3) на уровне строки, (4), на уровне столбца. В этом докладе мы поговорим обо всех вышеперечисленных аспектах обеспечения безопасности, а также обсудим конкретные кейсы и приведём несколько примеров из реальной практики.

Видео

Другие доклады

  • Иван Панченко
    Иван Панченко Postgres Professional рзаместитель генерального директора
    22 мин

    Новости и роудмап СУБД Postgres Pro

    Сооснователь Postgres Professional расскажет о работе компании над СУБД Postgres Pro, опишет её отличия от PostgreSQL и обозначит направления её дальнейшего развития.

  • Брюс Момжиан
    Брюс Момжиан EnterpriseDB Senior Database Architect
    45 мин

    Postgres и искусственный интеллект в современном мире

    Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — это взаимосвязанные концепты, которые пытаются решить проблемы, бросающие вызов традиционным вычислительным решениям — с помощью них обнаруживают мошенничество, распознают голос и определяют релевантность результатов поиска. Несмотря на то, что они противостоят традиционному вычислению, они требуют больших вычислительных ресурсов — вплоть до вычисления миллионов вероятностей и весов. Хотя эти вычисления могут выполняться вне базы данных, машинное обучение внутри базы данных, близко к тому, где хранятся данные, даёт определенные преимущества. В этой презентации будет разъяснено, как выполнять машинное обучение в базе данных под управлением Postgres.

  • Андрей Фефелов
    Андрей Фефелов Mastery.pro Технический директор
    22 мин

    Как обфусцировать базу в Postgres для задач нагрузочного тестирования веб-приложений

    Postgres - отличная база данных для высоконагруженных веб-приложений. В свою очередь для таких веб-приложений периодически встает задача нагрузочного/стресс тестирования. Кроме очевидных сложностей: эмуляции рабочего окружения близкого к продуктовому и генерации трафика есть задача подготовки базы данных для тестового окружения. В эпоху борьбы за приватность персональных данных (152-ФЗ, GDPR, HIPAA) использование базы с прода выглядит плохой идеей. Выход один - обфусцировать данные.

    Существуют различные инструменты для обфускации данных в Postgres. В докладе я расскажу, какие из них мы выбрали и почему, с какими трудностями столкнулись во время использования, насколько удачно решили задачу.

    Вы узнаете возможно ли получить идентичный отклик на тестовой базе без реальных данных с прода, посмотрим графики, обсудим ограничения, которые возникают при обфускации, я познакомлю вас с нашими наработками, упрощающими задачу.

  • Николай Самохвалов
    Николай Самохвалов Nombox LLC Основатель
    45 мин

    Автоматическое тестирование изменений БД (DDL, DML)

    В высоконагруженном проекте любое изменение несёт в себе заметные риски сбоя или деградации производительности. Мы видим, как растёт сложность систем, количество серверов БД, релизов в неделю, автоматизация всего и вся в CI/CD pipelines, контейнерах, Kubernetes.

    Но вот когда речь заходит о тестировании изменений в БД — от банального добавления индекса до сложных, почти «хирургических» операций вроде замены в первичного ключа int4 на int8 в многотерабайтной таблице под нагрузкой — тут налицо отставание технологий и методологий. В лучшем случае изменения проверяются визуально, и тут уж всё зависит от опыта и усталости проверяющего.

    В докладе мы расскажем как мы (Postgres.ai) закрываем этот вопрос с помощью нашего решения Database Lab:

    • моментальная выдача независимых тонких клонов для многотерабайтных БД, готовых к проверкам,
    • интеграция в существующие CI/CD-инструменты и рабочий процесс,
    • сбор метрик, наиболее важных для принятия решения об одобрении/отклонении изменения (и даже автоматическое отклонения совсем опасных действий).