Introducing the all-new Windows 1.0, with MS-Dos Executive, Clock, and more!!

Snuffleupagus предоставляет систему правил, позволяющую использовать как типовые шаблоны для повышения защиты, так и создавать собственные правила для контроля входных данных и параметров функций. Например, правило "sp.disable_function.function("system").param("command").value_r("[$|;&`\\n]").drop();" позволяет не изменяя приложения ограничить использование спецсимволов в аргументах функции system(). Аналогично можно создавать виртуальные патчи для блокирования известных уязвимостей.

We've seen a steady migration to PostgreSQL and recently had less than 1200 GitLab instances reporting their usage of MySQL. At the time there were 110,000 instances using PostgresSQL. Of those still using MySQL the majority were using 11.0 or earlier.

Выпуск примечателен синхронизацией компонентов платформы с ветками Elasticsearch 7.0 и Kibana UI 7.0, и обеспечением полной совместимости с ними. В том числе доступны такие возможности, как поддержка SQL, генерация уведомлений, механизмы диагностики производительности кластера и дополнительные средства для обеспечения безопасности ( аутентификация через Active Directory, Kerberos, SAML и OpenID, реализация единой точки входа (SSO), поддержка шифрования трафика, система разграничения доступа на основе ролей (RBAC), ведение детального лога для аудита).

После двух лет разработки состоялся релиз Debian GNU/Linux 10.0 (Buster), доступный для десяти официально поддерживаемых архитектур: Intel IA-32/x86 (i686), AMD64 / x86-64, ARM EABI (armel), 64-bit ARM (arm64), ARMv7 (armhf), MIPS (mips, mipsel, mips64el), PowerPC 64 (ppc64el) и IBM System z (s390x). Обновления для Debian 10 будут выпускаться в течение 5 лет.

На больших нагрузках пользователи Zabbix сталкиваются с отсутствием кластеризации как таковой в бесплатной версии и проблемами при необходимости хранения в СУБД очень больших объёмов данных. Поддерживаемые в Zabbix реляционные СУБД, такие как PostgreSQL, MySQL, Oracle и mssql, плохо адаптированы для хранения трендов для истории - выборка по большому количеству метрик за пол года уже будет "тяжёлой" и нужно оптимизировать СУБД и запросы, строить кластеры серверов баз данных и т.п.

В качестве выхода в Glaber воплощена идея по использованию специализированной СУБД ClickHouse, которая обеспечивает хорошее сжатие данных и очень высокую скорость обработки запросов (на том же оборудовании можно добиться снижения нагрузки на CPU и дисковую систему в 20-50 раз). Кроме поддержки ClickHouse в Glaber также добавлены различные оптимизации, такие как использование асинхронных snmp-запросов, массовая (пакетная) обработка данных от агентов мониторинга и использование nmap для распараллеливания проверки доступности хостов, которые позволили ускорить опрос состояний более чем в 100 раз. В Glaber также ведётся работа над поддержкой кластеризации, для которой в будущем планируется использовать etcd.