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抗ddos_ddos的谨防_无缝切换

小墨安全管家 2021-06-09 12:29 CC防火墙 89 ℃
DDoS防御
又是一具早上在办公室。我扫瞄了每日乘车量报告,发觉我们在俄罗斯的客户的乘车量略有下落。作为GetTaxi(也称为Gett)的首席技术官,这是一项挪移服务,用户只需点击一下就能够订购出租车,翻阅如此的报告是我每天工作的一部分,我立即开始调查为啥会浮上这种下落。我懂收集业务活动数据对任何web服务的成功基本上至关重要的,我需要确保这些数据在我们的报告和仪表板。的确时刻数据;延迟诊断我们采取的第一步是检查报告中的下落是否显著,CC防御,假如是的话,为了找出它发生的地方和缘由。在对俄罗斯与乘车相关的不同指标举行了数小时的深入研究后,我们发觉,这种下落真的特别重要——乘车次数减少的缘由是因为一部分用户没有收到他们验证乘车所需的短信。又花了几个小时才发觉短信的停止是由某个短信提供商发出的,又花了几个小时才解决,整个咨询题花了48个小时才解决,造成了真正的损失收入。那个这种挑战并不是独一无二的。我注意到,我们通常会在至少12-24小时的延迟时刻内收到我们的业务见解,再加上24小时左右的时刻来理解和回应所发觉的洞察力。这促使我开始寻觅一种解决方案,它能够为我们提供更易于研究的实时见解。怎么讲,我们是实时收集所有数据的。假如需要,我们能够使用我们现有的度量/仪表板基础设施绘制任何这些数据的图表–假如我们懂要查看哪些数据收银台,在大规模上可视化和跟踪所有指标。我们提供了大量的解决方案来收集、可视化和生成对于我们数据的报告,包括开源和商业数据,但他们都没能解决我的咨询题——我们仍然需要懂该咨询些啥咨询题,以便深入了解我们的各个方面服务看起来最有希翼实现自动化机器学习的解决方案-更具体地讲,是异常检测。像Etsy(Skyline和Oculus)如此的开源工具,CC防御,加上Graphite,也许是我们所需要的。可是,要实现这些目标,至少需要一名数据科学家和额外的开辟工作。即使在那时,也不清晰他们是否能解决我们的咨询题咨询题。我们需要一具能为我们做到这一切的产品-收集,可视化,大规模跟踪所有指标。我们所寻求的解决方案也需要提醒我们,这些见解将自动被优先思量,DDoS高防,从而最大限度地减少虚假警报或低优先级的潜在洪水咨询题。啥时候运营与创新在我遇到我的合作伙伴时:Ira Cohen和Shay Lang。Ira是惠普软件业务的首席数据科学家,Shay是一位老朋友,也是一家安全软件公司的研发经理。我们意识到,经过结合我们的专业知识——我在多家公司担任CTO的运营经验、Ira在时刻序列数据上发现和应用机器学习算法的经验,以及Shay的研发技能,我们能够制造出我以为对我们市场需求至关重要的服务。安诺多算是如此的出生。更多在我们成立的一年和两个月里,我们基本创建了一具度量服务平台,跟踪、可视化、检测和提醒200多个用户有关阻碍其业务的咨询题和见解。这些业务包括广告技术公司、网络服务、电子商务,甚至工业物联网(IoT)公司。以及这才刚不久开始…

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