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活動實錄|拒絕刪庫到跑路,探究餓了么數據安全保障體系業界科技訊中國第一科技門戶,報道最新科技新聞

餓了么 時間:2017-03-25 瀏覽:
本次分享的嘉賓是餓了么DBA團隊負責人虢國飛。實錄將從用戶訪問、數據庫架構體系、數據備份、數據流轉和數據操作等幾個方面介紹餓了么目前在數據安全方面的一些措施

本次分享的嘉賓是餓了么DBA團隊負責人虢國飛。實錄將從用戶訪問、數據庫架構體系、數據備份、數據流轉和數據操作等幾個方面介紹餓了么目前在數據安全方面的一些措施。

虢國飛 /餓了么DBA團隊負責人

從事數據庫領域10+年,主要關注于數據庫管理自動化建設和MySQL、Pg、MSSQL、NoSQL等領域的研究。

本次主題關于數據安全的保障。前面的引子是Gitlab數據庫出現問題,它有五重的數據保障,但都失效了。開始之前有幾個問題:

1. 在座很多是做運維或數據庫工作的,現在公司數據庫有備份嗎?

2. 如果數據庫有備份,多長時間做一次還原測試來驗證數據庫的備份是不是有效?

3. 有沒有一個月之內做一次整個備份檢驗的?在一個月之內做一次,比如一年做十次或者十二次還原檢驗?

帶著上面的疑問,我分享一下餓了么在數據安全上所采取的一些措施,包括備份和還原的方式,與大家一起探討。

本次活動主題是如何減少人肉運維,讓數據庫運維和業務運維實現自動化。為什么做到保持有備份,并且驗證備份有效的公司不是那么多呢?關鍵在于資源,資源不光包括硬件資源,也包括人力資源。如果通過人肉方式時刻保證整套系統持續有效運作,成本相當高。

數據訪問

數據在入到數據庫之前,可能會面臨一些注入的攻擊甚至拖庫等風險。用戶訪問數據庫的時候,餓了么有一個中間層叫做DAL層,如果做一些分庫分表的應用很多時候都會運用這一中間層,開源軟件有此類功能的也很多,像mycat、atlas等。

在這一層,餓了么做了一些數據方面相關的保護。首先,因為有中間這一層,所以在底層數據架構方面對研發或者對外都是一個不透明的狀態,拿不到具體數據庫IP地址,我們只把這些敏感的信息開放到有限的一些人的手里;第二層面,在DAL層把一些敏感的信息全部加密掉,比如用戶名、密碼這種訪問數據庫的信息;第三,會對風險的SQL做一些限制,比如一次要拉一百萬數據的SQL,是不支持的,或者想drop一個表,這樣的風險動作都會屏蔽掉。

餓了么對外開放的一些權限在賬號部分也做了限制:

首先,每個業務都是專用的賬號,不會多業務共用一個賬號;

第二,賬號權限是最小的,一般就是增、刪、改、查,有的甚至是只有增、改、查三個權限,刪除權限都沒有,所以賬號風險是最小化。還有一個是對內網的網段去做限制,在賬號賦權的時候限定它能訪問的網段;

第三,SQL限制講過,DAL層會做一些相應的限制,在數據庫一層也可以去做,比如一些更新的SQL是不帶條件的,這時可以限制掉,包括刪除的動作。如果沒有帶條件,這個風險是很高的,一般認為都是有問題的,所以這部分風險會在數據層去屏蔽。

在數據訪問上,主要把信息進行一個屏蔽以及加密,以及對權限和操作的動作做了一層保障。DAL的架構在中間層,也是相當于對數據庫提前做了一個訪問控制和負載均衡層,當然它的功能不止這一點,還包括剛剛說的路由,一些緊急SQL的屏蔽等。

數據流轉

數據進來之后會面臨各方需要使用數據的問題:

首先,在DAL這層進到生產數據庫的時候,在入口這一端做限制;

第二,數據落到相應BU生產數據庫的時候,如果這些數據要給其它BU去訪問,數據應該如何提供?目前比較通用的方式是通過接口,某個BU去調用其他BU一些相應的業務接口提去數據。如果接口提供不了的話,跨業務的訪問也走DAL層,DAL會把所有訪問的痕跡記錄下來。對于生產的數據,現在有很多研發會要求在他們的alpha和beta環境去做壓力測試,要同步生產的數據,還有需要查生產的數據,但這些數據可能包含敏感數據,怎么辦?

餓了么開發了一個DBQuery的軟件。對研發來說DBQuery能提供能查生產的數據,然后導出生產的數據,同時還能夠把數據同步到其它的環境,但是這些操作都是受限的。首先它能操作的數據量是有限的,一些敏感的記錄會做脫敏的處理,所有研發人員在上面所做的操作都會被記錄下來,例如在上面做的導出動作、拉取數據、查詢等。如果是這個平臺本身不能支持的需求,那么會聯合DBA和安全團隊去做把關,比如要對第三方提供一些大數據量的數據,這樣會有安全的保障。所以數據流的控制從入口,跨業務團隊的訪問,以及到不同的環境數據同步,包括研發想查看的這些記錄,都會記錄下來它的操作,以及對這些操作做相應的限制。

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