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【API安全】威胁猎人发布超大流量解决方案

随着数字化进程加速,企业API接口数量激增,已经成为连接内外部服务的重要桥梁。然而,对于拥有庞大的外部客户群体和错综复杂的内部业务系统的大型企业而言,API安全管控面临超大流量下的性能瓶颈与数据安全双重挑战。

性能上,系统需应对大量数据输入,容易造成数据分析不全,导致分析中断或延迟;安全上,难以对大流量数据进行全面细致的审计,可能导致数据泄露难以发现。而市面上关于大流量场景下的API安全管理方案缺失,尤其对多机房、多云厂商、多技术架构的大型企业增加了运维实施难度。

针对以上需求,威胁猎人率先推出超大流量场景API安全解决方案。方案采用统一管理中心与多分析节点架构,可适配不同的网络环境和流量规模。采用 ClickHouse 高性能OLAP数据分析平台,可实现日均参与计算请求量达百亿,多设备多机房流量吞吐超 50Gbps。在超大流量场景下的数据查询与分析效率优化提升显著,帮助合作客户提升 API 资产覆盖率,全面了解 API 涉敏、缺陷与风险情况,构建一个高效、可扩展且安全可靠的API管理体系。

01、架构新升级:统一管理中心+多节点协同,为大数据处理提效

对大型企业而言,其业务往往分布在多个机房不同地域,各业务流量汇聚分析技术成本太高。为了解决这个问题,威胁猎人超大流量场景下API安全解决方案设计了统一管理中心与多分析节点架构,可实现多机房数据本地分析仅汇聚结果数据至中心统一管控。

此外,方案中的分析节点支持分布式集群部署,有效分散了硬盘与CPU压力,支持企业快速处理海量数据。在数据安全与硬盘效率方面,方案融合SSD性能与HDD成本优势,利用硬件RAID与软件备份双重保障关键数据安全。同时,实施冷热数据分区及差异化生命周期管理,既确保分析速度,又保障日志数据长久存储。

方案支持镜像流量、Agent采集以及日志收集等多种高效接入方式,确保覆盖各种复杂场景。针对HTTP访问,威胁猎人已经过市场验证能够在高负载下实现超过10万的QPS处理能力。特别值得一提的是,威胁猎人在以上所有接入方式上均积累了丰富的大型企业实践经验,能够为企业提供量身定制的安全与优化解决方案。

02、查询更快速:ClickHouse多种特性助力,海量数据快速检出

威胁猎人超大流量场景API安全解决方案集成了ClickHouse高性能OLAP数据分析平台。ClickHouse的高性能保证了对海量数据的及时分析和统计,在此基础上帮助实现API资产的快速梳理和风险事件的及时发现。

查询加速上,方案选用合适的表引擎并配合物化视图,通过预先计算并存储查询结果,减少查询时扫描的数据量。以每日写入8亿数据的表为例,采用物化视图提前预聚合,查询时间从14分钟缩短至54秒,效率提升显著。

数据分区与索引优化上,方案合理设置数据分区、主键索引与二级索引,大幅减少查询时的磁盘I/O操作,提升查询效率。经实测,在连续3日平均每日写入20亿数据的原始日志表上,通过设置按天分区且将时间作为排序字段,可将特定某一个小时的数据,扫描数据量从全量表扫描精简至6千万左右数据量,扫描时间从近1小时缩短至80秒

此外,威胁猎人超大流量场景API安全解决方案还通过选择合适的分布键保障数据在分布式集群各节点之间分布均衡、优化大表之间的JOIN计算、按时间段或 ID 范围分批处理数据等方式,提升数据处理和分析等

03、存储更高效:日志溯源+容灾备份,数据安全双重保障

为了实现API安全解决方案在超大流量场景下的高效存储与查询,方案区分了访问日志与数据溯源,通过精简字段并选择最优类型,有效减少了存储空间占用。同时,数据采用按天分区,缩小查询范围,提高查询效率,利于冷热数据的区分与管理,热数据(即频繁访问的数据)被优先存放在SSD上,利用其高速读写能力加速分析过程;而冷数据(较少访问的数据)则被合理安置在HDD硬盘上,利用其大容量和成本优势实现长期、经济的存储。

为了进一步提升查询效率,方案根据常见的查询条件设置了合理的排序字段。在查询过程中,系统能够迅速定位到所需的数据块,减少随机磁盘I/O操作,加快查询速度。值得注意的是,针对排序字段的顺序也做了设计优化,对于有序数据ClickHouse采用更为高效的压缩算法,进一步减少存储空间消耗提升查询速度。

最后,在数据安全性方面,方案采用了硬件与软件相结合的双重备份方案。系统盘采用了RAID1策略的SSD,既保证了系统的高效运行,又实现了系统数据的完整备份,有效防止了数据丢失的风险。此外,平台还每日自动备份关键数据至系统盘。对于冷数据区,方案则采用了RAID10策略,以应对大数据量下可能发生的硬件故障快速恢复。

04、稳定有保障:自动故障隔离,保障平台连续运行

大流量环境下,如果计算资源总是紧缺,容易导致内存溢出(OOM)错误,数据处理过久则严重影响系统响应速度。

针对部分全量数据统计分析场景,方案采用分段统计与优化排序采样逻辑,有效降低单次计算所需资源与时间,解决系统OOM问题。实测某一小时内提取涉敏API对应的最新样例信息发现,优化前的查询在某一客户环境下需要50G左右的内存, 采用优化后的计算逻辑,内存消耗降至优化前的1/3以下。

为了提升SQL查询的速度,方案对影响查询的执行计划、内存分配和资源管理的多个参数进行了大数据量场景优化,进一步提升了系统的查询速度和稳定性。

此外,方案还引入了任务编排系统,将复杂任务拆解为独立子模块,降低任务间依赖,增强系统灵活性,还配套实施了严格的失败重试与错误下线机制,一旦检测到某个子模块出现异常或故障,便会立即启动应急预案,进行自动重试或将故障模块隔离下线,从而确保整个系统运行不受任何单点故障影响。

客户案例:从分钟到秒级,威胁猎人助力合作客户实时发现API风险

客户背景与需求

某合作客户面临高并发数据接入挑战,客户希望实现高效、实时发现API安全风险,保障业务安全发展。

优化措施与成效

实施威胁猎人超大流量场景API安全解决方案后,该客户部署了4个分析节点和1个中控节点共计 16台设备,采用分布式部署,既保障了系统既能处理高并发查询,又能保持较高的稳定性和可扩展性,接入流量达到了15万QPS。

1、通过SQL查询优化和工作流的优化,工作流执行时间缩短至半小时以内,效率提升近一倍,偶发的OOM问题基本解决,相关SQL执行时间从分钟级别降低到秒级别。

2、通过优化数据预处理逻辑,降低了维度信息的数据读取量,同时将各类风险的计算进行并行化处理,使得上百个风险检测模型的检测时间从半小时以上降低到10分钟以内

3、通过二级索引优化、创建物化视图,并使用AggregatingMergeTree表引擎等方式,将统计分析时间缩短至秒级别,显著提升数据查询与分析速度。

威胁猎人作为国内唯一入选Gartner「API威胁防护」领域代表厂商,API安全解决方案服务已经服务超40家知名金融机构和85%头部互联网企业。如今,威胁猎人推出的超大流量场景下API安全解决方案,通过优化架构设计、改进系统性能、提高运营效率,为企业提供全方位、高效能的API安全保护,助力企业数字化业务健康发展。

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标签: 安全 api 数据安全

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