Google ir Tas bija skaidrs signāls nozarei: mākoņa drošības karam ir uzvarētājs. Kas ir interesantāk, ir tas, kā viņi uzvarēja. Wiz nebija pirmais virzītājspēks. Lacework sākās piecus gadus agrāk ar stingru komandu, spēcīgu produktu redzējumu un augsta līmeņa VC atbalstu. Wiz iegādājas par 32 miljardiem dolāru Ja jūs pārlūkojat sociālos plašsaziņas līdzekļus, jūs atradīsiet inženierus un CISO, kas jautā to pašu.Threads uz X, Reddit un Hacker News ir desmitiem ierakstu, kas izjauc matchup. Acīmredzot Wiz darīja daudzas lietas tieši no produktu stratēģijas un GTM līdz klientu atbalsta un izpildes. Bet ir viens leņķis, par kuru es neesmu redzējis daudz runāt par parasto analīzi. Vairāki ziņojumi salīdzina Lacework un Wiz, un inženieri dalās pieredzē no novērtējumiem un izvietošanas. Es nāku no datu infrastruktūras fona, bet šis stāsts ir tikpat daudz par datu arhitektūru kā par produktu stratēģiju. Apskatīsim, ko katrs uzņēmums ir izveidojis. Lacework: Graph Ideas, SQL Reality Lacework: grafikas idejas, SQL realitāte Lacework tika uzsākta 2015. gadā ar Polygraph® datu platformu. tā mērķis bija atklāt draudus, kartējot attiecības un uzvedību starp mākoņa aktīviem, kas ir klasisks grafikas lietošanas gadījums. bet zem vāka Lacework neizmantoja grafikas datubāzi. Kāpēc Snowflake? Iespējams, tāpēc, ka Sutter Hill Ventures inkubēja abus uzņēmumus. Un, lai būtu godīgi, Snowflake bija jēga uz papīra. Tas piedāvā spēcīgu skalojamību un salīdzinoši zemas izmaksas. Jūs varat uzglabāt milzīgus mākoņa telemetrijas apjomus, un tas elastīgi mērogojas. Snowflake nav izveidots grafiku darba slodzēm. Rakstot 3-hop attiecību vaicājumu SQL var veikt 100+ līnijas nested savienojumus. Lūk, kā pamata šķērsgriezums izskatās SQL: SELECT a.user_id, d.device_id, n.network_id
FROM users a
JOIN logins b ON a.user_id = b.user_id
JOIN devices d ON b.device_id = d.device_id
JOIN connections c ON d.device_id = c.device_id
JOIN networks n ON c.network_id = n.network_id
WHERE n.public = true;
 Tagad iedomājieties, ka tas tiek novērsts ar 10 lēcieniem, ar filtriem, agregācijām un brīdinājuma loģiku. pat labākie inženieri palēninās. Wiz: Native Graph, Feature Velocity Wiz: Native Graph, Funkcijas ātrums Wiz dibināja 2020. gadā Assaf Rappaport un viņa bijusī komanda no Adallom. Viņi izvēlējās citu ceļu. No pirmās dienas Wiz izmantoja Amazon Neptune, native graph database. Kopīgā emuāra rakstā ar AWS nosaukumu , Wiz CTO Ami Luttwak paskaidroja savu pieeju: “Pasaule ir grafiks” "Pasaule ir grafiks, nevis tabula. ir pienācis laiks, lai mūsu rīki to atspoguļotu." Wiz modelēja visu, lietotājus, aktīvus, lomas un plūsmas, piemēram, mezglus un malas. g.V().hasLabel("vm").has("public", true)
  .out("connectedTo").hasLabel("network")
  .out("reachableBy").has("role", "admin")
  .path()
 Šāda veida loģika ir izteikta 10 rindās ar Gremlinu. Šī arhitektūras izvēle deva Wiz milzīgu priekšrocību izstrādātāja ātrumā. Ar Neptune un Gremlin inženieri varēja izteikt sarežģītu drošības loģiku īsās, lasāmās vaicājumos un ātri tos nosūtīt. Kas SQL varētu aizņemt dienas vai nedēļas, jo trauslie savienojumi un garās vaicājumu ķēdes varētu tikt prototipētas un nospiestas stundās. Tas bija svarīgi. Drošība ir strauji mainīga joma, un Wiz spēja sūtīt funkcijas ar uzsākšanas ātrumu nozīmēja, ka tā varētu reaģēt uz klientu pieprasījumiem, atbilstības prasībām un draudu izlūkošanas ātrāk nekā Lacework. Līdz 2022. gadam Wiz padziļināja savu apņemšanos grafikas infrastruktūrā, turpinot paplašināties Amazon Neptune. The Graph Bet That Changed Everything Grafiskais likme, kas izmainīja visu Lacework piešķīra prioritāti izmaksu efektivitātei. Izmantojot Snowflake, viņi varēja uzņemt un saglabāt milzīgus telemetrijas apjomus ar elastīgu skalēšanu un zemākām robežizmaksām. Viņiem nebija nepieciešams uzturēt atsevišķu grafikas datubāzi vai optimizēt grafikas darba slodzes. Kompromiss bija spējīgs: Snowflake tabulas dizains netika izveidots dziļo attiecību vaicājumiem. Grafikas loģikas modelēšana SQL, it īpaši multi-hop savienojumos, bija verbosa, trausla un grūti atkārtot. Tas palēnināja attīstību un padarīja uzlabotu draudu modelēšanu grūtāk izpildīt. Wiz ir optimizēts ātrumam. ar likmēm uz native grafikas dzinēju viņi ieguva ātru iterāciju, īsu vaicājumu loģiku un drošības modeli, kas balstīts uz attiecībām. Klienti vairāk rūpējas par funkciju ātrumu un atklāšanas kvalitāti, nevis par ierobežotiem datoru ietaupījumiem. „Wiz” izvēlējās dārgu, bet stratēģisku ceļu: viņi maksāja daudz vairāk par infrastruktūru, bet nodrošināja ātrākas inovācijas un pārspēja jomu. Lacework arhitektūra palīdzēja viņiem lēti mērogot, bet tāda pati arhitektūra apgrūtināja grafisko drošības funkciju izveidi. to likme ir optimizēta uzglabāšanai un izmaksām. Wiz likme ir optimizēta iterācijai un produkta vērtībai. Can You Get the Wiz Speed With Low Cost and Unlimited Scalability of Data Lakes? Vai jūs varat iegūt Wiz ātrumu ar zemu izmaksu un neierobežotu datu ezeru mērogojamību? Ja jūs to esat paveikuši līdz šim, jūs varētu brīnīties: vai ir iespējams iegūt native grafikas sistēmas priekšrocības, ātru iterāciju, izteiksmīgus multi-hop vaicājumus, bez sāpīgām izmaksām un sarežģītību tradicionālajām grafikas datu bāzēm? Daudzi kiberdrošības unikāli ir mēģinājuši radošus risinājumus, lai risinātu tradicionālo grafisko datu bāzu mērogojamības un izmaksu problēmas: 
 
 
 Draugs no F sērijas kiberdrošības starta man teica, ka viņi uzglabā tikai vienu dienu vērtus grafikas datus, jo grafikas datu bāze nevar paplašināties. Vēl viens uzņēmums sadala savu grafiku darba slodzi: topoloģija paliek grafiku datubāzē, bet visi atribūti tiek izlādēti uz noliktavu, piemēram, Snowflake vai Databricks. Tie ir gudri kompromisi, bet tie joprojām ir kompromisi.

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

Kā jaunuzņēmums, kas izmanto Gremlin, pārspēja ikvienu pie Google durvīm

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps