sql >> Database >  >> NoSQL >> MongoDB

Invloed op de prestatie van de meltdown op MongoDB:AWS, Azure en DigitalOcean

Kwetsbaarheden voor smelten en spook

Wat zijn deze nieuwe kritieke kwetsbaarheden? "Meltdown" en "Spectre" zijn kwetsbaarheden in de manier waarop veel moderne microprocessorontwerpen speculatieve uitvoering van instructies implementeren. Deze kwetsbaarheden, die afgelopen juni onafhankelijk werden ontdekt, kunnen worden misbruikt door kwaadaardige programma's om gevoelige informatie te stelen van personal computers, mobiele apparaten en zelfs cloudinfrastructuren waar miljoenen bedrijven hun klantgegevensprofielen opslaan. Meer gedetailleerde informatie is te vinden op CVE-2017-5715  en CVE-2017-5754  

  • Smelten

    Smeltdown doorbreekt de meest fundamentele isolatie tussen gebruikersapps en het besturingssysteem. Lees meer.

  • Spectre

    Spectre doorbreekt de isolatie tussen verschillende applicaties. Lees meer.

In de afgelopen week heeft het ScaleGrid-team prestatietests uitgevoerd om de impact van de Meltdown CPU-kernelpatch op onze MongoDB-servers te bepalen. In dit bericht bespreken we de resultaten van de Meltdown-tests die we hebben uitgevoerd voor elk van de drie cloudplatforms die we ondersteunen:Amazon AWS, Microsoft Azure en DigitalOcean (DO).

Test Rig

We gebruikten Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) om deze tests uit te voeren en tegen ons 'Grote' instantietype te gebruiken, meestal met ongeveer 8 GB RAM. Dit zijn de twee die we voornamelijk hebben uitgevoerd:

  1. Werklast invoegen
  2. Werklast A/Gebalanceerde werklast:50% leest, 50% schrijft

Voor meer details over de testmethodologie verwijzen we naar ons bericht, Hoe MongoDB te benchmarken met YCSB.

Samenvatting van de Cloud Meltdown-test

  • AWS

    4%-5% hit bij invoegwerkbelasting en 2-3% hit bij gebalanceerde werkbelasting (50% lezen, 50% schrijven).

  • Azure

    10-20% treffer op invoegwerklast en 20-25% treffer op gebalanceerde werklast.

  • DigitalOcean

    30% hit bij invoegwerkbelasting en ~30% hit bij evenwichtige werkbelasting.

Verbeter de productiviteit, beveiliging en bewerkingen van uw databasebeheer in minder dan 15 minuten.

Ontdek in een GRATIS proefperiode van 30 dagen

AWS Meltdown-tests

We gebruiken AWS Amazon Linux voor al onze clusterhostingservices voor AWS MongoDB® en Redis™* op AWS. Raadpleeg het AWS-beveiligingsbulletin voor meer informatie over de patches.


AWS-testoverzicht

Gemiddeld zien we een 4%-5% hit op AWS-insertflow en 2-3% hit op de evenwichtige werklast. Het onderliggende instantietype voor dit type is een 'HVM-type' (hardware virtual machine) - dus de verwachte impact is minimaal. Met paravirtuele (PV) instantietypen zal de impact veel groter zijn (dichter bij wat we hieronder zien en schetsen met Azure).

Meltdown Performance Impact op MongoDB:AWS, Azure &DigitalOceanKlik om te tweeten

Azure Meltdown-tests

We gebruiken CentOS 6 voor al onze clusters voor MongoDB op Azure. Hier vindt u meer informatie over de Azure-patches en de Microsoft Windows-patches.

Samenvatting Azure-tests

Gemiddeld zien we een treffer van 10-20% in de Azure-invoegwerkbelasting en een treffer van 20-25% in de gebalanceerde werkbelasting.

DigitalOcean Meltdown-tests

We gebruiken CentOS 6 voor al onze clusters voor MongoDB op DigitalOcean. Hier vindt u meer informatie over de beschikbare patches voor uw DigitalOcean-druppels.

Samenvatting DigitalOcean-tests

We zien een treffer van 30% op de invoegprestaties en ongeveer 30% treffer in de evenwichtige werklast.

We doen er alles aan om onze klanten te helpen hun MongoDB-servers te patchen en te beveiligen tegen kwetsbaarheden. Voor meer informatie over het verder beschermen van uw MongoDB-cloudimplementaties, bekijk onze post, The Three A's of MongoDB Security - Authentication, Authorizing &Auditing.

Als je vragen hebt over Meltdown-bescherming voor je MongoDB-servers, neem dan contact met ons op via [email protected].


  1. Hernoem een ​​veld in de queryresultaten in MongoDB

  2. Is er een vergrendelingsmechanisme in Azure Redis Cache tijdens het bijwerken van een item?

  3. MongoDB-aggregatie op Loopback

  4. Hoe een gesorteerde set objecten in redis op te slaan?