Google ของคุณ เป็นสัญญาณที่ชัดเจนให้กับอุตสาหกรรม: การต่อสู้ด้านความปลอดภัยของคลาวด์มีผู้ชนะ สิ่งที่น่าสนใจยิ่งขึ้นคือวิธีที่พวกเขาชนะ Wiz ไม่เป็นตัวแทนแรก Lacework เริ่มต้นห้าปีก่อนด้วยทีมงานที่แข็งแกร่งวิสัยทัศน์ผลิตภัณฑ์ที่แข็งแกร่งและการสนับสนุน VC ชั้นนํา ดังนั้นสิ่งที่ผิดพลาดสําหรับ Lacework และสิ่งที่ถูกต้องสําหรับ Wiz การซื้อ Wiz สําหรับ 32 พันล้านดอลลาร์ หากคุณเรียกดูโซเชียลมีเดียคุณจะพบว่าวิศวกรและ CISO จะถามสิ่งเดียวกัน Threads บน X, Reddit และ Hacker News มีหลายสิบโพสต์ที่แยกการจับคู่ คําตอบมีบทเรียนไม่เพียง แต่สําหรับผู้จัดจําหน่ายความปลอดภัย แต่สําหรับทุกคนที่สร้างผลิตภัณฑ์ที่มีปริมาณข้อมูลที่ทันสมัย แน่นอนว่า Wiz ได้ทําหลายสิ่งจากกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และ GTM ไปยังการสนับสนุนลูกค้าและการดําเนินการ แต่มีมุมหนึ่งที่ฉันไม่เคยเห็นพูดคุยเกี่ยวกับมากในการวิเคราะห์ปกติ มันเกิดขึ้นที่จะเป็นความสําคัญของฉัน: โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล มันอาจเป็นอาวุธที่ลับของพวกเขาและนั่นคือสิ่งที่กระตุ้นให้ฉันเขียนเรื่องนี้ ใช้ Reddit ตัวอย่างเช่น โพสต์หลายคนเปรียบเทียบ Lacework และ Wiz ด้วยวิศวกรแบ่งปันประสบการณ์จากมือแรกจากการประเมินและการใช้งาน ฉันไม่ได้เป็นคนด้านความปลอดภัย ฉันมาจากพื้นหลังโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล แต่เรื่องราวนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมข้อมูลเท่าที่เป็นเรื่องเกี่ยวกับกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ลองดูสิ่งที่แต่ละ บริษัท สร้าง Lacework: Graph Ideas, SQL Reality Lacework: Graph Ideas, SQL ความจริง Lacework เปิดตัวในปี 2015 ด้วยแพลตฟอร์มข้อมูล Polygraph® มันมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจจับภัยคุกคามโดยการวาดภาพความสัมพันธ์และพฤติกรรมระหว่างสินทรัพย์คลาวด์เป็นกรณีการใช้งานกราฟคลาสสิก แต่ภายใต้ฝาครอบ Lacework ไม่ได้ใช้ฐานข้อมูลกราฟ พวกเขาสร้างบน Snowflake ทําไม Snowflake? อาจเป็นเพราะ Sutter Hill Ventures เติบโตทั้งสอง บริษัท และเพื่อให้เป็นธรรม Snowflake มีความหมายบนกระดาษ มันมีความสามารถในการปรับขนาดที่แข็งแกร่งและค่าใช้จ่ายที่ค่อนข้างต่ํา คุณสามารถจัดเก็บปริมาณขนาดใหญ่ของระบบคลาวด์และมันจะปรับขนาดได้อย่างยืดหยุ่น ซึ่งมีประโยชน์สําหรับการควบคุมค่าใช้จ่ายและการเก็บรักษาข้อมูล แต่มีการจับได้ Snowflake ไม่ถูกสร้างขึ้นสําหรับโหลดการทํางานกราฟ การเขียนคําถามความสัมพันธ์ 3-hop ใน SQL สามารถใช้ 100 + เส้นของข้อต่อที่แนบมา นี่คือสิ่งที่การข้ามพื้นฐานดูเหมือนใน 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;
 ตอนนี้จินตนาการการ debugging นี้ที่ 10 ขั้นตอนด้วยตัวกรองรวมและโลจิสติกส์การเตือน แม้วิศวกรที่ดีที่สุดจะช้าขึ้น การพัฒนากลายเป็นอ่อนแอและยากที่จะบํารุงรักษา Wiz: Native Graph, Feature Velocity Wiz: Graph ธรรมชาติ, คุณสมบัติความเร็ว Wiz ก่อตั้งขึ้นในปี 2020 โดย Assaf Rappaport และทีมอดีตของเขาจาก Adallom พวกเขาเลือกเส้นทางที่แตกต่างกัน จากวันแรก Wiz ใช้ Amazon Neptune, ฐานข้อมูลกราฟธรรมชาติ ในบทความบล็อกร่วมกันกับ AWS ชื่อ , Wiz CTO Ami Luttwak อธิบายวิธีการของพวกเขา: “โลกเป็นกราฟ” "โลกเป็นกราฟไม่ใช่ตาราง มันเป็นเวลาที่เครื่องมือของเราสะท้อนให้เห็นถึงสิ่งนี้" Wiz โมเดลทุกอย่างผู้ใช้สินทรัพย์บทบาทและกระแสเป็น nodes และ edges พวกเขาสอบถามกับ Gremlin นี่เป็นตัวอย่างในโลกจริง: g.V().hasLabel("vm").has("public", true)
  .out("connectedTo").hasLabel("network")
  .out("reachableBy").has("role", "admin")
  .path()
 ประเภทของกลยุทธ์นี้สามารถแสดงออกได้ใน 10 เส้นกับ Gremlin ใน SQL? มันจะเป็นความฝันร้าย การเลือกสถาปัตยกรรมนี้ให้ Wiz ความเร็วในการพัฒนาที่ยอดเยี่ยม ด้วย Neptune และ Gremlin นักวิศวกรสามารถแสดงโลจิกความปลอดภัยที่ซับซ้อนในคําถามที่ชัดเจนและสามารถอ่านได้และส่งพวกเขาได้อย่างรวดเร็ว สิ่งที่ต้องใช้เวลาหลายวันหรือสัปดาห์ใน SQL เนื่องจากข้อต่อที่อ่อนแอและโซ่คําถามที่ยาวนานสามารถสร้างแบบจําลองและกระตุ้นได้หลายชั่วโมง สิ่งนี้มีความสําคัญ ความปลอดภัยเป็นฟิลด์ที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วและความสามารถของ Wiz ในการจัดส่งคุณสมบัติที่ความเร็วในการเริ่มต้นหมายความว่ามันสามารถตอบสนองคําขอของลูกค้าความสอดคล้องกับข้อกําหนดและข้อมูลเกี่ยวกับภัยคุกคามได้เร็วกว่า Lacework แม้จะมีทีมขนาดเล็กพวกเขายังคงเกินความเร็วในการส่งมอบผลิตภัณฑ์ของ Lacework จนถึงปี 2022 Wiz ได้ลึกซึ้งความมุ่งมั่นในโครงสร้างพื้นฐานกราฟโดยยังคงขยายขนาดบน Amazon Neptune การพนันของพวกเขาในเทคโนโลยีกราฟธรรมชาติไม่ได้เป็นเพียงทางสถาปัตยกรรมเท่านั้น แต่ก็กําหนดความเร็วและความแตกต่างของพวกเขา The Graph Bet That Changed Everything การเดิมพันกราฟที่เปลี่ยนทุกอย่าง Lacework ให้ความสําคัญกับประสิทธิภาพของค่าใช้จ่าย โดยใช้ Snowflake พวกเขาสามารถดูดซึมและเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความยืดหยุ่นและค่าใช้จ่ายขั้นต่ํา พวกเขาไม่จําเป็นต้องรักษาฐานข้อมูลกราฟที่แยกต่างหากหรือเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับโหลดกราฟ การแลกเปลี่ยนคือความสามารถ: การออกแบบตารางของ Snowflake ไม่ถูกสร้างขึ้นสําหรับคําถามความสัมพันธ์ที่ลึก การจําลองโลจิกกราฟใน SQL โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเชื่อมโยงหลายครั้งเป็นเรื่องแปลกประหลาดและยากที่จะทําซ้ํา สิ่งนี้ชะลอการพัฒนาและทําให้การจําลองภัยคุกคามขั้นสูงยากกว่าที่จะดําเนินการ Wiz ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับความเร็ว โดยการเดิมพันบนเครื่องมือกราฟพื้นฐานพวกเขาได้ได้รับ iteration ที่รวดเร็ว โลจิสติกส์การสอบถามที่สั้น ๆ และรูปแบบความปลอดภัยที่พื้นฐานในความสัมพันธ์ พวกเขาสามารถแสดงการตรวจจับใหม่หรือความเข้าใจที่ขึ้นอยู่กับการข้ามในหลายแถวของ Gremlin โปรโตทิปความคิดได้อย่างรวดเร็วและอัปเดตเรือได้เร็วขึ้น ในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ความเร็วเพิ่มขึ้น ลูกค้าสนใจความเร็วของคุณสมบัติและคุณภาพการตรวจจับมากกว่าการประหยัดค่าใช้จ่ายในการคํานวณ marginal Wiz ได้ใช้เส้นทางที่มีค่าใช้จ่าย แต่กลยุทธ์: พวกเขาจ่ายเงินมากขึ้นสําหรับโครงสร้างพื้นฐาน แต่นําเสนอนวัตกรรมที่เร็วขึ้นและเอาชนะความเร็วในสาขา สถาปัตยกรรมของ Lacework ช่วยให้พวกเขาปรับขนาดได้ราคาถูก แต่สถาปัตยกรรมเดียวกันทําให้มันยากที่จะสร้างคุณสมบัติรักษาความปลอดภัยที่เกิดจากกราฟ การเดิมพันของพวกเขาได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับพื้นที่จัดเก็บและค่าใช้จ่าย การเดิมพันของ Wiz ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับ iteration และมูลค่าผลิตภัณฑ์ ผลลัพธ์ที่ชัดเจน Can You Get the Wiz Speed With Low Cost and Unlimited Scalability of Data Lakes? คุณสามารถรับความเร็ว Wiz ด้วยค่าใช้จ่ายต่ําและความยืดหยุ่นไม่ จํากัด ของทะเลสาบข้อมูลได้หรือไม่ หากคุณได้ทําได้จนถึงนี้คุณอาจสงสัยว่า: เป็นไปได้ที่จะได้รับประโยชน์ของระบบกราฟธรรมชาติ iteration ที่รวดเร็วคําถามหลายครั้งที่แสดงออกโดยไม่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายและความซับซ้อนของฐานข้อมูลกราฟแบบดั้งเดิมหรือไม่ มากมายของ cybersecurity unicorns ได้พยายามการทํางานที่สร้างสรรค์เพื่อตอบสนองความท้าทายการปรับขนาดและค่าใช้จ่ายของฐานข้อมูลกราฟแบบดั้งเดิม: 
 
 
 เพื่อนของเซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์เซิร์ฟเวอร์ บริษัท อื่นแบ่งโหลดการทํางานของกราฟ: topology จะยังคงอยู่ในฐานข้อมูลกราฟ แต่คุณสมบัติทั้งหมดจะถูกอัปโหลดไปยังคลังสินค้าเช่น Snowflake หรือ Databricks เหล่านี้เป็นข้อตกลงที่ชาญฉลาด แต่พวกเขายังคงเป็นข้อตกลง

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

วิธีการเริ่มต้นใช้ Gremlin บิดทุกคนไปยังประตูของ Google

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

THE ADVENTURES IN COLORADO

The German Air-fleet

Meet the HackerNoon Top Writers - Vladislav Guzey on Writing and Creativity

CHANGES AT MILTON.

THE ADVENTURES IN COLORADO

The German Air-fleet

Meet the HackerNoon Top Writers - Vladislav Guzey on Writing and Creativity

CHANGES AT MILTON.

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps