Aktivitätshistorie der Datenbank in MongoDB: Verfolgung, Prüfung und bewährte Sicherheitspraktiken

Die Historie der Datenbankaktivitäten ist ein entscheidender Aspekt für das effektive Management von Datenbanken, insbesondere bei der Arbeit mit hochskalierbaren und flexiblen Systemen wie MongoDB. Das Nachverfolgen jeder Aktion, die in einer Datenbank stattfindet, hilft bei der Fehlerbehebung, Sicherheitsprüfungen und der Einhaltung von Datenverwaltungsanforderungen. MongoDB bietet dank seiner Flexibilität und Skalierbarkeit eine Vielzahl von nativen und externen Tools, die bei der Verwaltung und Nachverfolgung der Datenbankaktivitätshistorie helfen.

In diesem Artikel werden wir unterschiedliche Ansätze zur Arbeit mit der Aktivitätshistorie der MongoDB-Datenbank untersuchen. Wir werden sowohl native Tools als auch externe Lösungen wie DataSunrise, ein leistungsstarkes Tool für zentralisierte Prüfung und Überwachung, abdecken.

Warum die Aktivitätshistorie der Datenbank wichtig ist

Jede Aktion in einer Datenbank – von einfachen Leseoperationen bis hin zu komplexeren Schemaänderungen – beeinflusst die Leistung, Sicherheit und Integrität Ihrer Daten. Das Überwachen und Nachverfolgen dieser Aktionen kann Schwachstellen und Ineffizienzen aufdecken und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften wie der GDPR und HIPAA gewährleisten.

Interessante Tatsache: Laut einem Bericht der NCSA sind 60 % der Unternehmen, die eine größere Datenpanne erleben, innerhalb von sechs Monaten nicht mehr im Geschäft. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer starken Datenbanksicherheit und Überwachung.

Natürliche Tools in MongoDB zur Verfolgung der Aktivitätshistorie der Datenbank

MongoDB bietet mehrere eingebaute Tools zur Verfolgung und Verwaltung der Aktivitätshistorie der Datenbank. Diese Tools ermöglichen es Administratoren zu verstehen, was zu jedem Zeitpunkt in ihren Systemen passiert.

MongoDB-Auditing

MongoDB enthält ein eingebautes Auditing-Framework, das es Benutzern ermöglicht, Aktivitäten im Zusammenhang mit Datenbankoperationen zu erfassen. Mit aktiviertem Auditing können Administratoren verschiedene Ereignisse wie CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete), Authentifizierungsereignisse und mehr aufzeichnen.

Das Auditing wird durch Ändern des auditLog-Parameters in der MongoDB-Konfigurationsdatei konfiguriert. Das Audit-Log zeichnet Aktivitäten im JSON-Format auf, was es einfach macht, sie zu analysieren und zu durchsuchen. Hier ist ein einfaches Beispiel, wie ein Eintrag im Audit-Log aussehen könnte:

{
  "atype": "createIndex",
  "ts": {
    "$date": "2024-09-19T09:03:51.030+00:00"
  },
  "uuid": {
    "$binary": "VfFHqRSsQ0KPxEt2a0IhGg==",
    "$type": "04"
  },
  "local": {
    "ip": "192.168.10.45",
    "port": 27017
  },
  "remote": {
    "ip": "192.168.10.87",
    "port": 25090
  },
  "users": [],
  "roles": [],
  "param": {
    "ns": "audit_test.test_data",
    "indexName": "_id_",
    "indexSpec": {
      "v": 2,
      "key": {
        "_id": 1
      },
      "name": "_id_"
    },
    "indexBuildState": "IndexBuildSucceeded"
  },
  "result": 0
}

In diesem Beispiel sehen Sie, dass das Audit-Log eine “Index erstellen”-Operation auf der Sammlung audit_test.test_data aufgezeichnet hat. Sie können eine IP des Remote-Clients sehen.

Die mongosh-Abfrage für diesen Auditeintrag sieht folgendermaßen aus und generiert mehrere Einträge in der Aktivitätshistorie der Datenbank:

Bitte beachten Sie, dass find() und insert()-Befehle nicht im JSON-Datei-Protokoll erfasst werden, da diese Ereignisse standardmäßig nicht aufgezeichnet werden. Wie wir jedoch gleich sehen werden, bietet DataSunrise umfassendere und detailliertere Datenbankaktivitätspfade. Dies ermöglicht es Benutzern, die gesetzlichen Anforderungen vollständig zu erfüllen und robuste Datenverwaltungsstrategien zu entwickeln.

Profiler

Der MongoDB-Profiler ist ein weiteres natives Tool, das die Leistung von Datenbankoperationen überwacht. Der Profiler zeichnet alle Abfragen auf, die länger als eine bestimmte Schwelle benötigen, und bietet wertvolle Einblicke in langsame oder ineffiziente Abfragen.

Um das Profiling zu aktivieren, können Sie die Profiler-Einstellungen mit folgendem Befehl anpassen:

db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 });

Dieser Befehl protokolliert alle Abfragen, die länger als 100 Millisekunden dauern.

Externe Tools: DataSunrise für umfassende Überwachung

Während MongoDB native Lösungen für das Auditing und Profiling bietet, stellen viele Organisationen fest, dass externe Tools umfassendere, zentralisierte und leichter zu verwaltende Lösungen zur Nachverfolgung der Aktivitätshistorie der Datenbank bieten. Eines der leistungsfähigsten externen Tools ist DataSunrise.

Einrichten einer DataSunrise-Instanz für MongoDB

DataSunrise ist bekannt für seine robusten Prüf- und Überwachungsfunktionen in verschiedenen Datenbankumgebungen, einschließlich MongoDB. Vorausgesetzt, DataSunrise ist bereits installiert, ist das Einrichten einer Prüfungsspur einfach.

1. Melden Sie sich bei DataSunrise an: Greifen Sie über einen Browser oder ein Terminal auf die DataSunrise-Konsole zu.
2. Erstellen Sie eine Instanz für Ihre Ziel-MongoDB-Datenbank, unabhängig davon, ob Sie die Community- oder Enterprise-Edition verwenden.

Und überprüfen Sie die Proxy-Portnummer:

3. Erstellen Sie eine Prüfregel: Navigieren Sie zum Prüfungsbereich und erstellen Sie eine neue Prüfregel, indem Sie die MongoDB-Datenbank angeben, die Sie überwachen möchten.
4. Passen Sie Ihre Prüfregeln an: Wählen Sie aus, welche Arten von Aktionen Sie prüfen möchten (z. B. Benutzeranmeldungen, CRUD-Operationen, Änderungen in der Datenstruktur).

1. Anwenden und Überwachen: Sobald die Regel eingerichtet ist, beginnt DataSunrise mit der Echtzeitverfolgung und Protokollierung von Aktivitäten.

Die Prüfungsspur enthält detaillierte Informationen wie Benutzeraktionen, Zeitstempel und die genaue Art der auf der MongoDB-Datenbank durchgeführten Operationen. Dieses zentrale Dashboard macht es einfach, die Historie der Datenbankaktivitäten zu überprüfen und zu analysieren.

Vorteile der Verwendung von DataSunrise für die Sicherheit in MongoDB

DataSunrise bietet mehrere wichtige Vorteile für die Verwaltung der Aktivitätshistorie in MongoDB:

• Zentralisierte Steuerung: DataSunrise bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Verwaltung von Prüfregeln und zur Überwachung mehrerer Datenbanken. Dies ist vorteilhaft für Organisationen, die MongoDB neben anderen Datenbanksystemen wie MySQL oder PostgreSQL verwenden.
• Flexibel und skalierbar: Das Tool kann die Prüfanforderungen von Unternehmen sowohl großer als auch kleiner Größe bewältigen und ist somit ideal für Unternehmen, die skalieren möchten.
• Erhöhte Sicherheit: Die Echtzeitüberwachung von DataSunrise stellt sicher, dass jede nicht autorisierte Aktivität sofort erkannt wird, wodurch das Risiko von Datenpannen reduziert wird.

Die Verwendung eines Tools wie DataSunrise bietet einen ganzheitlicheren Ansatz zur Datensicherheit als die ausschließlich auf MongoDBs native Tools setzen. Mit zentralisierter und einheitlicher Steuerung über Prüfregeln können Organisationen einen konsistenten Ansatz zur Verfolgung der Datenbankaktivität über verschiedene Umgebungen hinweg gewährleisten.

Beispiel einer DataSunrise-Prüfungsspur

Sobald eine Prüfungsrichtlinie in DataSunrise erstellt wurde, protokolliert die Prüfungsspur jede Aktion, die in der MongoDB-Datenbank ausgeführt wird. Hier ist ein einfaches Beispiel, wie ein Ereignisprotokolleintrag in DataSunrise aussehen könnte:

Wie Sie sehen können, bietet DataSunrise ein klares und prägnantes Protokoll aller in der MongoDB-Datenbank durchgeführten Aktionen. Dies hilft bei der Prüfung, der Einhaltung von Vorschriften und bei der Fehlerbehebung. Die gespeicherte Abfrage lautet wie folgt:

Vorteile der DataSunrise-Sicherheitssuite

DataSunrise ist mehr als nur ein Prüftool. Es bietet eine vollständige Suite von Sicherheitsfunktionen, die es zu einer umfassenden Lösung für die Datensicherheit machen:

• Einheitliche Nachverfolgung: DataSunrise stellt einen einheitlichen Ansatz zur Nachverfolgung der Datenaktivitätshistorie sicher, unabhängig davon, ob Sie mit MongoDB, SQL-Datenbanken oder Cloud-Umgebungen arbeiten.
• Datenmaskierung: DataSunrise bietet auch fortschrittliche Datenmaskierungsfunktionen, die sicherstellen, dass sensible Informationen geschützt werden.
• AI-basierte Governance: Mit AI-gestützten Tools kann DataSunrise automatisch sensible Daten erkennen und verschleiern, wodurch die Datensicherheit in groß angelegten Umgebungen verbessert wird.
• Unterstützung für Cloud und On-Premise: Unabhängig davon, ob Ihre Datenbank in der Cloud oder vor Ort ist, bietet DataSunrise robuste, benutzerfreundliche Sicherheitslösungen.

Fazit

Die Nachverfolgung der Aktivitätshistorie der Datenbank in MongoDB ist wichtig, um Sicherheit, Leistung und Compliance zu gewährleisten. Während MongoDB eingebaute Tools wie Auditing und den Profiler bietet, bieten externe Lösungen wie DataSunrise einen zentralisierteren, skalierbareren und funktionsreicheren Ansatz. Durch die Nutzung von DataSunrise können Organisationen eine umfassende Kontrolle über ihr Überwachung der Datenbankaktivität erlangen und einen einheitlichen und effizienten Ansatz in allen Datenbankumgebungen sicherstellen.

Die Integration von Tools wie DataSunrise in Ihre MongoDB-Datenverwaltungspraktiken kann Ihre Fähigkeit zur Nachverfolgung, Überwachung und Sicherung Ihrer Daten erheblich verbessern. Besuchen Sie unsere Website, um eine Online-Demo anzufordern und mehr darüber zu erfahren, wie DataSunrise Ihre Datensicherheit verbessern kann.