Auditing System – Artikel ini adalah operasi independen berskala besar. Kami akan fokus membangun sistem autentikasi data yang toleran terhadap kesalahan dengan penskalaan horizontal. Setiap organisasi dari waktu ke waktu perlu mengelola perubahan data sehingga perubahan data dapat dilacak dengan mudah. data yang ada; Perubahan data, mis. Anda mendistribusikan kerangka pengumpulan data di mana Anda dapat menentukan pengaturan situs web dan menggunakannya secara internal; pengaturan terkait produk dalam e-commerce; Pengaturan profit/gain pada level produk, dll. digunakan. Semua hal ini sangat penting dan Anda akan dapat melacak perubahan ini di masa mendatang jika terjadi kesalahan dalam sistem/atau tujuan audit Anda.
1. Perlu dirancang sistem validasi data dengan ketersediaan tinggi yang tidak kehilangan perubahan data dalam segala keadaan.
Auditing System
2. Jika terjadi kegagalan pada bagian mana pun. Sistem masih dapat menjalankan fungsinya. Kami ingin semuanya berfungsi seperti yang diharapkan jika ruang pengujian atau layanan penyimpanan turun.
How To Control And Audit Superuser Access
3. Kami dapat mengakses data audit dengan lebih efisien dan cepat dengan latensi dan waktu respons yang minimal.
Jadi rancang dasar-dasarnya dengan pernyataan masalah di atas. Ada langkah-langkah berurutan yang bisa kita ikuti untuk menyelesaikan masalah tertentu.
Ada banyak cara untuk melakukan ini. Katakanlah apache commons library http://commons.apache.org/proper/commons-lang/apidocs/org/apache/commons/lang3/builder/Diff.html untuk mendapatkan diff. Ini memungkinkan kita menentukan bidang yang ingin kita periksa alih-alih mendapatkan perbedaan untuk semua properti pada objek tertentu. Karena itu, Di sini mudah untuk mendapatkan data perbedaan/perubahan untuk setiap interaksi unit data.
2. Haruskah ini disimpan di tingkat layanan mikro atau haruskah layanan pusat terpisah dibuat untuk menanganinya?
Improving Quality Through Effective Management Frameworks
Satu hal yang dapat kita lakukan di sini adalah menentukan model data umum di setiap layanan mikro; Perbedaan dikonversi ke model data uji dan disimpan dalam database. Ini sangat mudah dilakukan, tetapi dengan sedikit konsekuensi. Kami melanggar prinsip KERING (jangan ulangi lagi). Percakapan tidak boleh ditulis untuk setiap layanan karena duplikat ini berfungsi dan sulit dikelola. Jika di masa depan kita menyadari bahwa kita perlu memodifikasi sesuatu secara logis. Itu harus ditulis di beberapa tempat. Jadi, setiap kali kita menemukan diri kita menulis duplikat, mari hancurkan bagian itu. Ini adalah ukuran segmen itu di masa depan. ukuran Manajemen akan sangat mudah dipahami. Karena itu, Kami dapat membuat layanan mikro terpisah di sekitarnya dan bertanggung jawab untuk mengelola validasi lengkap di sini.
Pertanyaan lain adalah apakah ini komunikasi sinkron atau asinkron. Jika Anda mencoba melakukannya pada saat yang sama, masalahnya akan lebih banyak. Ini dapat meningkatkan waktu respons keseluruhan untuk interaksi data dibandingkan layanan mikro lainnya. Ini sangat bisa diterima. Seperti yang kami katakan sebelumnya, Dalam keadaan apa pun kami tidak boleh kehilangan data verifikasi. Karena itu, Ini adalah komunikasi sinkron dan jika sistem otentikasi gagal dan/atau ada beberapa malfungsi. Jika kita terjebak di sini, Ini akan mempengaruhi layanan hulu. Mereka dapat digabungkan secara longgar karena itu berarti melakukan dua hal berbeda secara mandiri tanpa saling mempengaruhi. Kita dapat melakukan komunikasi asinkron. Kami dapat mengirimkan informasi validasi ini ke topik kafka; Setelah mengirimkannya ke kafka, kafka akan memastikan bahwa peristiwa validasi data dikirim terlepas dari apakah sistem validasi ada atau tidak. Jika sistem yang benar tidak tersedia, Ini akan memastikan bahwa acara dikirim ke layanan validasi setelah terjadi. Dalam keadaan apa pun kami tidak akan kehilangan acara validasi data. Ada keuntungan lain menggunakan metode ini; Setelah standarisasi awal, kami dapat membuat banyak partisi berdasarkan penugasan; Sangat mudah untuk menyesuaikan ukuran di sini tanpa perubahan apa pun. Kami ingin memastikan datastore pengujian kami diperluas dengannya untuk operasi baca/tulis.
Ini pertanyaan menarik lainnya. Karena kami membutuhkan dukungan membaca dari data besar; Akan agak sulit mendapatkan database karena datanya terlalu cepat. Performa bisa sulit dibaca dalam situasi tertentu. Filter Indeks/Pencarian. Jadi di sini Anda dapat mempertimbangkan untuk menggunakan pencarian elastis atau solr. Misalkan kita menggunakan pencarian dinamis untuk menyimpan data ini. Kami akan menjalankan layanan autentikasi multi-node di sini berdasarkan kurangnya partisi di tingkat kafka untuk topik autentikasi. Node ini akan bertindak sebagai konsumen dalam kelompok konsumen. Itu dibuat dengan elastis sehingga akan banyak membantu kita untuk mengubah ukuran nanti. Di tingkat layanan audit, segera setelah kami menerima peristiwa ini, audit dasar disimpan di penyimpanan data utama seperti mongodb (dengan berbagi atau menulis basis data yang berat seperti cassandra, dinamo, itu akan menjadi sistem penulisan yang berat. ) dan indeks data ini lunak. Menggunakan penyimpanan data pencarian sebagai sumber yang tepat bukanlah ide yang bagus; Jadi kami menyimpan mongodb sebagai sumber data utama dan melakukan abstraksi. Karena data akan bertambah dengan sangat cepat, kita harus menemukan n partisi yang tersedia setelah penyelidikan awal.
Sekarang setelah kita memiliki data pengujian yang disimpan dalam database dan tingkat pencarian elastis, kita dapat membuat api yang mengambil parameter/filter pencarian dan mengadaptasi data pengujian. Ini sangat mudah dilakukan dengan pencarian elastis. Kami dapat membuat permintaan dinamis; Anda dapat berbicara dengan elastis dan mendapatkan informasi yang Anda butuhkan. Sangat mudah dilakukan dengan praktik yang baik karena kami sudah memiliki latar belakang di bidang jasa audit. Ini adalah antarmuka read-only dari layanan audit. Kita juga bisa mengikuti model CQRS (Command Query Responsibility Division) sehingga keduanya berkaitan dengan membaca dan menulis secara terpisah. Karena kami membagikan repositori baca/tulis kami di sini, cakupan cakupan Mudah dikelola. .
Healthcare Recovery Auditing
Ini sangat jarang, tetapi kami berbicara tentang tidak kehilangan data apa pun sehingga kami dapat mempertimbangkan kasus penggunaan ini. Beberapa perubahan dapat dilakukan untuk menangani hal ini di tingkat layanan data. Setelah data uji ditemukan, simpan di database layanan data. Kemudian kirimkan ke utas validasi kafka dan hapus dari database. Jika ada masalah mengirim data autentikasi ke kafka. Kami akan menyimpan kesalahan dalam database, Kami dapat menjalankan jadwal reguler untuk membaca data dari tabel data kesalahan dan mencoba menerbitkannya lagi.
Anda dapat mengonfigurasi gateway api untuk berkomunikasi dengan titik akhir api yang membacanya dan berkomunikasi dengan layanan autentikasi. Jadi ui akan berbicara dengan portal yang menerima informasi ini dari sistem pemeriksaan dan mengirimkannya kembali.
Kami membutuhkan fitur ini di sistem kami karena data berkembang pesat dan biaya penyimpanan data meningkat. Itu semua tergantung pada kasus penggunaan bisnis. Anda dapat berbicara dengan bisnis dan memberikan tenggat waktu. Ketika kita melewati periode itu, Kami perlu menyimpan data dari kedua penyimpanan; Sebagai contoh, Saya hanya ingin menyimpan data audit hingga 3 tahun terakhir. Gudang data.
Jadi kami memiliki sistem validasi data dasar yang siap untuk memecahkan masalah dasar. Meskipun mungkin ada perbaikan lain yang bisa kami tambahkan di sini. Kami telah mencoba untuk fokus pada dasar-dasar yang setidaknya dapat kami ikuti saat merancang sistem analog dan selalu berkembang saat kami bergerak maju.
Audit Tool For Integrated Management Systems
Terima kasih telah membaca artikelnya, saya desain sistem, Saya ingin berbicara tentang sistem distribusi. Anda dapat menghubungi saya untuk saran / pembaruan. Saya akan terus menulis topik serupa di masa mendatang. Terima kasih atas dukungan Anda. Anda juga dapat mengunggah video terkait topik ini melalui tautan berikut: https:///user/video_add?id=22522
Manajemen keamanan dunia maya dan manajemen keamanan informasi memainkan peran penting dalam bisnis modern. standar, Ada banyak kerangka kerja dan alat; ISO 27000 dan NIST Cybersecurity Framework adalah dua keluarga terkait Standar Manajemen Keamanan Informasi Internasional (ISMS). Keliling dunia, Standar ini menggunakan alat khusus untuk mengumpulkan dan menganalisis lebih lanjut pengujian keamanan informasi yang dilakukan di dalam perusahaan. Tujuan keseluruhan dari audit adalah untuk menilai dan mengurangi risiko keamanan informasi. Penilaian risiko didasarkan pada proses penyaringan yang memeriksa dan mengevaluasi daftar periksa yang telah ditentukan sebelumnya pada sejumlah topik keamanan internet dan keamanan informasi. Untuk setiap tindakan pengendalian, Gunakan daftar tindakan dan rekomendasikan berbagai tindakan korektif untuk mengurangi kesalahan dan meningkatkan kepatuhan terhadap standar yang berlaku. Proses pengujian dapat menggunakan ISMS yang berbeda dalam kerangka waktu yang sama. Namun, prosedur ini memakan waktu. Karena melibatkan intervensi internal;