Kaip Apsaugoti DI Platformą Nuo Duomenų Nutekėjimo

Įsivaizduokite, kad vienu metu bandai surinkti 100 Lego rinkinių. Kiekvienas vaikas nori savo pilies. Bet kaladėlės labai greitai susimaišo. Štai čia ir prasideda tavo DI platformos bėda: kelių klientų (multi-tenant) izoliacija DI procesuose. Viena klaida - ir duomenys „nuteka“ tarp klientų. Sienos sugriūva.

CTO ir SaaS įkūrėjams tai kasdienybė. Per daugiau nei 30 metų multi-tenant sistemos tapo enterprise sprendimų pagrindu. Tačiau augant klientų skaičiui, auga ir rizikos: atminties nutekėjimai, duomenų susimaišymas ir sudėtingas valdymas greitai virsta netvarka.

Multi-tenant CMS leidžia dešimtims klientų naudotis viena instancija, bet kiekvienas mato tik savo duomenis. Įsivaizduokite daugiabutį - visi eina pro tą pačią laiptinę, tačiau kiekvienas užsirakina savo butą. Tikra izoliacija - tai sienos, per kurias niekas nesimato. Padarysite klaidą - rizikuojate duomenų praradimu ar baudomis.

Šis gidas parodys, kaip saugiai įdiegti Node.js, MongoDB ir Payload CMS. Išmoksi pagrindus, kurie apsaugo klientų duomenis. Pamatysite dažniausias izoliacijos klaidas. Gausite realius įrankius ir modelius, kaip spręsti problemas DI sistemose.

Norite, kad jūsų DI platforma būtų saugi ir patikima? Skaitykite toliau.

Prieš pradedant

Prieš pradėdami pasirūpinkite:

• Node.js v16+ ir MongoDB v5+ versijomis
• Veikiančiu Payload CMS projektu (produkcijoje arba staging aplinkoje)
• Prieiga prie debesijos žurnalų ir metrikų (AWS CloudWatch, DataDog ar pan.)
• 2-3 aktyvių klientų, kad galėtumėt realiai išbandyti izoliacijos šablonus
• Pilna administravimo prieiga prie duomenų bazės ir diegimo pipeline'o
• Pagrindinės Docker žinios aplikacijos lygio izoliacijai

Kodėl bendro infrastruktūros modelio nepakanka dideliam mastui

Dažniausios bėdos: atminties nutekėjimai ir duomenų susimaišymas

Įsivaizduokite savo SaaS su 20 klientų. Viskas veikia sklandžiai. Pridedate 101-ą vartotoją - ir našumas smunka. Būtent čia bendros sistemos pradeda byrėti.

Dirbant su Node.js, Payload CMS ir MongoDB dažnai susiduriama su atminties nutekėjimais. Vieno kliento DI užduotis užima visus išteklius, o kai šimtai agentų dirba vienu metu, atminties naudojimas auga tol, kol sistema lėtėja arba visai užstringa.

Svarbiausia rizika - duomenų nutekėjimas tarp klientų. Tarsi du viešbučio svečiai gautų vienas kito sąskaitas. Kode tai atsitinka neatsargiai valdant asinchroninius duomenis ar bendrus cache'us.

Propelius vadovas (opens in new tab) paaiškina, kad multi-tenant izoliacija DI platformose turi apsaugoti kiekvieno kliento duomenis, net kai dalijami resursai. Tikrinti izoliaciją reikia nuolat, nes didėjant mastui, mažos klaidos tampa rimtais duomenų pažeidimais.

Kontrolinis žingsnis: Peržiūrėkite žurnalus po apkrovos testavimo su 100+ testinių vartotojų - ieškokite bet kokių cross-tenant prieigos ženklų.

Kada atsisakyti bendros infrastruktūros

Payload CMS puikiai veikia iki 50 klientų. Greitas startas, lengva konfigūracija. Bendros sistemos padeda išlaikyti mažesnius kaštus. Tačiau viršijus 100 klientų - viskas lėtėja, daugėja saugumo rizikų.

Jūsų veiksmų planas:

1. Tikrinkite atminties suvartojimą kiekvienam klientui didelių apkrovų metu.
2. Sekite API užklausas - ar jos aiškiai ribojamos pagal tenant ID.
3. Simuliuokite dideles apkrovas daugeliui klientų - stebėkite, ar nėra duomenų "nutekėjimo" ar lėtų atsakymų.
4. Apžvelkite Payload CMS plėtinius ir nestandartinius laukelius (angl. custom fields) - čia dažnai prasideda nutekėjimai.
5. Dokumentuokite visas izoliacijos spragas prieš pereidami prie duomenų bazių skaidymo (angl. sharding) ar silo tipo architektūros.

Šitame etape multi-tenant izoliacija DI procesuose ir nusprendžia, ar galėsite toliau augti nesukeldami rizikos. Jei nespėjate (opens in new tab), gresia sutrikimai ir klientų skundai.

Kaip patikrinti, ar viskas OK: loguose neturi būti jokių cross-tenant skaitymų ar rašymų prieš plečiantis toliau su bendromis sistemomis. Jei vis dar randate tokių atvejų, laikas ieškoti naujo modelio.

Trys duomenų bazių skaidymo modeliai multi-tenant DI sistemoms

Duomenų bazių skaidymas - tampa kitu žingsniu tada, kai viena bendra duomenų bazė jau nebespėja su apkrova.

Kiekvienam šablonui pateiksime tris patikrintus sprendimus. Kiekvienam - Node.js ir MongoDB pavyzdžiai, aiškūs pliusai/minusai ir izoliacijos testai.

Duomenų bazės lygio skaidymas su Node.js ir MongoDB

Kiekvienam klientui sukuriama atskira MongoDB duomenų bazė. Paprastas modelis švariam padalinimui.

Kaip įgyvendinti:

1. Kiekvienam klientui sugeneruokite atskirą MongoDB prisijungimo eilutę (angl. connection string).
2. Tenantų ir jų prisijungimų susiejimus laikykite saugioje konfigūracijoje arba ENV kintamuosiuose.
3. Node.js projektas kiekvienu prisijungimu pasirenka reikiamą duomenų bazę pagal tenant prisijungimą.

Kodo pavyzdys:

// Step 1: Store connection URIs per tenant
const tenants = {
 acmeCorp: 'mongodb://acme_user:pw@host/acme_db',
 betaInc: 'mongodb://beta_user:pw@host/beta_db'
};

// Step 2: Connect on the fly during request
function getTenantDb(tenantId) {
 const uri = tenants[tenantId];
 return mongoose.createConnection(uri);
}

Tokiu būdu kiekviena užklausa nukreipiama į teisingą duomenų bazę.

Checkpoint: paleiskite dvi užklausas vienu metu kaip du skirtingi tenantai ir patikrinkite, kad jokie duomenys „neperšoktų“ iš vieno kliento pas kitą.

Pliusai/minusai:

Gaunate puikią izoliaciją ir paprastą kiekvieno kliento atsarginių kopijų (angl. backup) valdymą. Tačiau augant mastui - kai kalbam apie šimtus duomenų bazių - operacinio darbo gali smarkiai padaugėti. Taip pat „cold startai“ esant apkrovai gali lėtėti. Šį variantą rinkitės tada, kai reikalavimai prašo griežto atskyrimo, t. y. „air gap“ tipo padalinimo.

Schemos lygio duomenų bazių skaidymas lankstesnei izoliacijai

Šiame variante naudojate vieną MongoDB duomenų bazę, bet tenantus atskiriate kolekcijų lygiu. Tai kaip visiems dirbti tame pačiame biure, tik kiekvienas turi savo atskirą stalčių dokumentams.

Kaip įgyvendinti:

1. Visų kolekcijų pavadinimai pradedami nuo tenant ID.
2. Visi užklausų maršrutai eina per tenantid_collectionname.
3. Griežtai tikrinkite užklausų ribas, kad nebūtų peržengtos kitų klientų duomenų ribos.

Pliusai/minusai:

Mažesni debesijos kaštai. Propelius aprašo (opens in new tab), kaip šis modelis leidžia SaaS verslams greitai įtraukti naujus klientus. Didžiausia rizika - bloga užklausa ar scenarijus gali suvaryti duomenis į netinkamą kolekciją. Todėl būtinos aiškios pavadinimų taisyklės ir tvirta prieigos kontrolė.

Aplikacijos lygio duomenų bazių skaidymas - maksimali izoliacija

Šiuo atveju kiekvienam klientui kuriama atskira aplikacija. Kaip atskiras namas, ne butas.

Kaip įgyvendinti:

1. Diekite Docker konteinerį ar virtualią mašiną kiekvienam klientui.
2. Skirkite individualius resursus - ribokite CPU ir RAM.
3. API raktus, duomenų prisijungimus ir kitus ENV kintamuosius skirkite tik tam klientui.
4. Vartotojų srautą nukreipkite per proxy ar load balancer, pagal subdomeną ar URL kelią.

docker-compose.yaml pavyzdys

```yaml
services:
acme-app:
image: myapp:v1
environment:

• • TENANT_ID=acmeCorp
  • MONGO_URI=mongodb://acme_user@host/acme_db

beta-app:
image: myapp:v1
environment:

• • TENANT_ID=betaInc
  • MONGO_URI=mongodb://beta_user@host/beta_db
    ```

Po diegimo turėsite visiškai atskiras aplinkas. Tarp klientų nebus bendros nei atminties, nei failų sistemos.

Checkpoint: imituokite atminties nutekėjimą viename konteineryje ir patikrinkite, ar kiti konteineriai išlieka stabilūs.

Pliusai/minusai:

Izoliacija čia yra absoliuti. Tai idealu reguliuojamoms sritims arba jautriems AI sprendimams, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros modeliams. Tačiau debesijos kaštai gali smarkiai šoktelėti, kai instancijų skaičius peržengia kelias dešimtis. Rekomenduojama tik tada, kai to reikia pagal teisės aktus.

Apibendrinant:

Yra trys multi-tenant architektūros tipai. Duomenų bazių skaidymas duomenų bazės lygiu reiškia po vieną DB kiekvienam klientui. Schemos lygio skaidymas reiškia po atskiras kolekcijas kiekvienam klientui. O aplikacijos lygio skaidymas dubliuoja visą „stacką“. Multi-tenancy veikia tik tada, kai resursai realiai izoliuojami, kad kiekvieno kliento DI aplikacija liktų saugi net tada, kai išaugate iki šimtų workflow’ų.

Rinkitės modelį priklausomai nuo rizikos, biudžeto ir augimo plano. Visada patikrinkite - ar izoliacija tikrai veikia kiekviename sluoksnyje.

Audito kontrolinis sąrašas ir izoliacijos spragų sprendimas

95% izoliacijos kontrolinis sąrašas

Prieš augant būtina užtikrinti stiprią izoliaciją. Viena neteisinga konfigūracija - ir duomenys nuteka. Štai žingsniai, padedantys aptikti 95% spragų:

1. Patikrinkite API autentifikaciją

• Užtikrinkite, kad kiekviena užklausa reikalautų tenant autentifikavimo.
• Pvz: Node.js API maršrutuose reikalaukite tenantId visur, be išimčių.
• Prisijungimų žurnaluose kiekviena API užklausa turi būti priskirta vienam tenantui.

2. Peržiūrėkite duomenų užklausas dėl tenant ribų

• Visi MongoDB užklausų filtrai turi naudoti tenant ID.
  ```js
  // Pvz.: tenant filtravimas užklausoje
  db.collection('orders').find({ tenantId: req.user.tenantId })
  ```
• Jokios užklausos neturi grąžinti kitų klientų duomenų.

3. Audituokite DI pipeline įvestis/išvestis

• Privaloma atskirti failus ar duomenų srautus pagal tenant ID (pvz., S3 bucket, GridFS direktorijos).

4. Atskirkite aplinkos kintamuosius (ENV)

• Modelių vykdymo nustatymus konfigūruokite su unikaliais raktais kiekvienam tenantui.
• Pvz: naudokite atskirus Hugging Face endpoint’us kiekvienam klientui.

5. Ištestuokite role-based prieigą admin veiksmams

• Simuliuokite bandymus kelti privilegijas ar „persimesti“ į kitą tenantą.
• Įsitikinkite, kad admin veiksmai nepersidengia tarp tenantų.

6. Stebėkite logus dėl netikėtų persidengimų

• Tikrinkite, ar nėra susimaišiusių trace ar user ID.

Propelius vadove (opens in new tab) pabrėžiama, kad tikra multi-tenant izoliacija DI procesuose remiasi griežtais DB filtrais ir workflow atskyrimu kiekviename sluoksnyje.

Checkpoint: po šio audito neturėtumėte matyti jokios bendros būsenos (angl. shared state) ar duomenų už priskirtų ribų.

Kaip ieškoti izoliacijos klaidų

Net su kontroliniais sąrašais, klaidos pasitaiko. Štai kaip greitai pagauti problemas:

1. Greitai aptikti atminties nutekėjimą

• Production aplinkoje aktyvuokite Node.js heap snapshot'us.
• Naudokite PM2 ar Clinic.js stebėdami augimą pagal tenantus.
• Jei randate problemą - izoliuokite blogą procesą ir perkraukite tik tą shard’ą / instanciją, o ne visą sistemą.

2. Išspręskite konfigūracijos klaidas

• Po migracijų dar kartą patikrinkite lentelių/collection mapping'ą.
• Užtikrinkite, kad ENV kintamieji nėra pernaudojami tarp tenantų.

3. Sustiprinkite logų tvarkymą

• Kiekvieną įrašą žurnaluose pradėkite nuo tenantId.
  ```js
  logger.info([${req.user.tenantId}] Prediction started);
  ```
• Sukurkite alertus pasikartojantiems ID tarp skirtingų tenantų žurnaluose.

4. Testuokite pilną izoliaciją

• Penetration testai turi simuliuoti kryžmines atakas.

Pvz: jei Tenant A užduotis sulėtina Tenant B darbą, tai kaip dvi šeimos, besidalijančios virtuve - vieni pridegina vakarienę - dūmų kvapas pasiekia visus.

Sistema šiame etape turėtų sugaudyti daugumą nutekėjimų dar prieš jiems pakenkiant klientams - ir išlaikyti DI procesus tikrai izoliuotus net tada, kai auginate mastą.

TCO palyginimas: shardas ar atskiri VPC

Aptarkime kaštus. Bendros sistemos atrodo pigiai pradžioje, bet viršijus 100 klientų paslėptų išlaidų daugėja. VPC silo sistemos - ramios, bet brangios. Apžvelkime išlaidų logiką.

Bendra infrastruktūra - matoma ir paslėpta kaina

Vienai sistemai - vieni serveriai, viena DB, viena komanda - viskas paprasta.

Tačiau paslėpti kaštai tyliai įsėlina:

• Incidentų atstatymo laikas: kai vieno tenanto užduotis nulaužia bendrą sistemą, krenta visi klientai. Prarandate valandas - kartais net dienas.
• Palaikymas: cross-tenant klaidas sunku atsekti. Komanda per mėnesį gali sugaišti 20+ valandų taisymui.
• Atitikties auditas: bendroms sistemoms reikia nuolat įrodinėti izoliaciją. Auditai kainuoja apie 5-15 tūkst. $ kiekvieną ketvirtį.

Tipinis „shared“ setup’as su 100 AI tenantų gali kainuoti apie 8 tūkst. $/mėn. vien debesijos kaštais. Bet pridėjus support’ą ir prastovas, reali bendra kaina (TCO) dažnai išauga iki 12-15 tūkst. $/mėn.

TCO matematika: duomenų bazių skaidymas vs VPC „silos“

Pakabėkim apie pinigus. Iš pradžių bendros sistemos atrodo pigios. Bet kai peržengiate 100 klientų ribą, pradeda kauptis paslėpti kaštai. VPC „silos“ suteikia ramybės, bet dažnai „užrakina“ jus į dideles išlaidas. Pažiūrėkime, kaip atrodo reali matematika.

Bendros infrastruktūros kaštai

Naudojant bendrą infrastruktūrą, mokate už vieną serverių rinkinį, vieną duomenų bazės klasterį ir vieną ops komandą, prižiūrinčią vieną „stacką“. Skamba paprastai.

Tačiau paslėpti kaštai tyliai įsėlina:

• Incidentų atstatymo laikas: kai vieno tenanto užduotis nulaužia bendrą sistemą, krenta visi klientai. Prarandate valandas — kartais net dienas — „uptime’o“.
• Support’o apkrova: cross-tenant klaidas sunku atsekti. Komanda praleidžia 20+ valandų per mėnesį ieškodama „nutekėjimų“.
• Compliance auditai: bendroms sistemoms reikia nuolat įrodinėti izoliaciją. Auditai kainuoja apie 5–15 tūkst. $ kiekvieną ketvirtį.

Tipinis „shared“ setup’as su 100 AI tenantų gali kainuoti apie 8 tūkst. $/mėn. vien debesijos kaštais. Bet pridėjus support’ą ir prastovas, reali bendra kaina (TCO) dažnai išauga iki 12–15 tūkst. $/mėn.

Duomenų bazių skaidymas - optimalus balansas

Dabar pažiūrėkim į duomenų bazių skaidymą. Tenantus paskirstote per kelias bendras duomenų bazes arba aplikacijų „pool’us“. Tai nėra viena milžiniška bendra sistema. Ir tai nėra 100 visiškai izoliuotų „silos“. Tai - aukso vidurys.

100 tenantų scenarijus su schemos lygio skaidymu:

• 10 MongoDB klasterių, po 10 tenantų - 3000 €/mėn.
• Bendri aplikacijų serveriai su tenant nukreipimu (angl. routing) - 2000 €/mėn.
• Administravimo kaštai krenta, nes valdote 10, ne 100 klasterių - 1000 €/mėn.

Iš viso: 6000 €/mėn.

Tai 60% pigiau nei VPC silo. Ir gaunate geresnę izoliaciją nei su vientisa sistema.

Checkpoint: pasiskaičiuokite, kiek dabar jums kainuoja vienas tenant per mėnesį, ir palyginkite su šiais modeliais. Jei vieno tenanto kaina viršija 60 $/mėn., duomenų bazių skaidymas gali sumažinti sąskaitą perpus.

Išvada

Dabar matote tikruosius skaičius. Bendros sistemos atrodo pigiai tik pradžioje. Augant vartojimui ir DI užduotims, kaštai auga labai greitai. Palyginę TCO, galite sutaupyti iki 60% palyginti su VPC silo, bet neprarasti izoliacijos ir lankstumo. Duomenų bazių skaidymas nėra tik techninis triukas - tai jūsų svertas mastui, atsparumui ir kaštų kontrolei, kai pereinate nuo prototipo prie produkcijos.

Kiekvienas izoliacijos tipas turi trūkumų. Bendros sistemos leidžia greitai startuoti, bet reikalauja nuolatinės priežiūros. Absoliučiai izoliuotos VPC suteikia ramybę, bet didelę kainą ir lėtą plėtrą. Tinkamas shardinimo modelis padeda pasirinkti balansą: izoliacija ten, kur svarbiausia, nepermokant debesijai.

Pasiruošę kurti? Pradėkite nuo pagrindinių procesų žemėlapio. Audituokite dabartinę tenant izoliaciją pagal sąrašą viršuje. Išbandykite vieną shardinimo modelį bandomoje aplinkoje. Anksti investuokite į automatizavimą stebėjimui ir testavimui.

Reika pagalbos? Susisiekite (opens in new tab).