DevSecOps實踐與警示疲勞解決方案

現代軟體開發中，DevSecOps 的重要性日益凸顯，它將安全性融入到開發流程的每個環節，從而減少安全漏洞並提升產品的整體安全性。實踐 DevSecOps 需要藉助自動化安全掃描工具，例如 OWASP Dependency-Check，並將安全團隊納入開發流程，從設計階段就開始考慮安全風險。同時，警示疲勞是維運團隊的常見問題，過多的無效警示會降低團隊的效率和士氣。解決警示疲勞的關鍵在於定義有效的警示標準，確保警示的可操作性、及時性和優先順序。此外，利用異常檢測技術和合理安排待命輪值也能有效減少警示疲勞，提升團隊的運作效率。

DevSecOps：開發與安全維運的融合

在現代軟體開發中，DevOps 的實踐已經成為提升開發效率和產品品質的重要手段。然而，隨著網路安全威脅的日益增加，將安全納入開發流程已成為不可或缺的一環。DevSecOps 的理念應運而生，它強調在 DevOps 的基礎上，將安全作為核心考量，貫穿於整個軟體開發生命週期。

為何需要 DevSecOps

傳統的軟體開發流程中，安全往往被視為一個附加的、最後階段才會考慮的因素。這種做法導致許多應用程式在上線前才被發現存在嚴重的安全漏洞，從而延誤了產品的發布，甚至可能引發安全事件。DevSecOps 的出現正是為了改變這種狀況，它主張將安全團隊納入 DevOps 流程，從設計階段開始就融入安全考量。

DevSecOps 的實踐

要實踐 DevSecOps，首先需要投資於基礎的安全監控工具，並將其自動化，整合到構建和測試流程中。這包括使用自動化的掃描工具，不僅掃描程式碼本身，還掃描其依賴的函式庫，以發現潛在的安全漏洞。由於現代軟體的依賴關係日益複雜，人工難以追蹤所有的版本和漏洞，因此自動化工具在這裡扮演了關鍵角色。

自動化安全掃描

例如，可以使用諸如 OWASP Dependency-Check 之類別的工具來掃描專案中的依賴項，以發現已知的安全漏洞。下面是一個簡單的範例，展示如何使用 Maven 整合 Dependency-Check 外掛：

<build>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>org.owasp</groupId>
            <artifactId>dependency-check-maven</artifactId>
            <version>6.5.1</version>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>check</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

內容解密：

上述 XML 程式碼片段展示瞭如何在 Maven 專案中組態 OWASP Dependency-Check 外掛。
<groupId> 和 <artifactId> 指定了外掛的座標。
<version> 指定了使用的外掛版本。
<executions> 部分定義了外掛的執行時機，這裡是在 check 階段執行。
這樣的組態可以在每次構建專案時自動檢查依賴項的安全性。

將安全團隊納入開發流程

除了技術工具的支援，將安全團隊納入開發流程同樣重要。傳統上，安全團隊往往被視為「禁行者」，在產品即將上線時才介入，容易導致開發與安全之間的衝突。DevSecOps 主張在設計階段就引入安全團隊，讓他們參與到設計決策中，共同制定既滿足業務需求又滿足安全要求的解決方案。

重點整理

 使用測試金字塔來邏輯地分組測試。  透過關注可靠性和快速的開發者反饋來還原對測試的信心。  使用持續交付來確保應用程式始終處於可釋出的狀態。  選擇一個對組織阻力最小的管道執行工具。

警示疲勞：如何改善隨叫隨到的體驗

在將系統上線至生產環境時，我們往往會因為對系統可能出現的問題感到憂慮而設定大量的警示。然而，這種做法卻可能導致警示系統產生大量噪音，使團隊成員逐漸忽略這些警示，將其視為業務的正常節奏。這種現象被稱為警示疲勞，可能導致團隊成員嚴重倦怠。

警示疲勞的危險

警示疲勞不僅會降低警示系統的有效性，還可能對員工的精神健康和工作滿意度造成負面影響。當操作員頻繁接觸到大量警示時，他們可能會對這些警示變得麻木，從而降低對警示的反應速度。

定義警示疲勞

警示疲勞是指操作員因頻繁接觸大量警示而對其變得麻木，降低了對警示的反應速度，從而降低了警示系統的整體有效性。

隨叫隨到的目的

隨叫隨到是一種排班制度，指定特定人員在一段時間內作為系統或流程的第一聯絡人。許多組織對隨叫隨到人員的職責有不同的定義，但基本上都符合這個基本定義。

定義隨叫隨到排班

隨叫隨到排班是指在一段時間內指定特定人員作為系統或流程的第一聯絡人。

如何改善隨叫隨到的體驗

為了改善隨叫隨到的體驗，團隊可以採取以下措施：

使用最佳實踐：建立有效的警示系統，避免產生過多噪音。
適當組態人員：確保有足夠的人員參與隨叫隨到排班，避免單一人員負擔過重。
追蹤幸福度：定期評估隨叫隨到人員的工作滿意度和幸福度，找出需要改進的領域。
提供改善措施：根據評估結果，提供相關的培訓和支援，改善隨叫隨到的體驗。

程式碼範例：警示系統設計

import logging

class AlertSystem:
    def __init__(self, threshold):
        self.threshold = threshold

    def check_metric(self, metric_value):
        if metric_value > self.threshold:
            logging.warning("Metric value exceeds threshold!")
            # 觸發警示
            self.trigger_alert()

    def trigger_alert(self):
        # 實作警示觸發邏輯
        print("Alert triggered!")

# 使用範例
alert_system = AlertSystem(threshold=0.8)
alert_system.check_metric(metric_value=0.9)

內容解密：

AlertSystem 類別用於建立警示系統，透過 threshold 引數設定警示觸發的門檻值。
check_metric 方法檢查當前指標值是否超過門檻值，如果超過則觸發警示。
trigger_alert 方法實作警示觸發的邏輯，可以根據實際需求進行擴充套件。
在使用範例中，建立了一個 AlertSystem 例項，並檢查指標值是否超過門檻值，觸發警示。

自動化通知系統與待命輪值的重要性

在現代化的技術維運中，自動化通知系統是確保系統異常能夠被及時處理的關鍵。當系統出現異常狀況時，能夠快速聯絡到正確的人員進行處理，對於減少停機時間和提升系統可靠性至關重要。根據營運的關鍵程度，選擇合適的通知方式，如電話、電子郵件或行動裝置的推播通知，是非常重要的。

自動化通知系統能夠顯著提高對系統故障的回應速度。如果沒有自動化的通知機制，待命輪值（on-call rotation）就無法發揮其應有的價值。在缺乏24小時全天候的網路維運中心的情況下，沒有自動化通知系統就意味著需要依賴客戶注意到網站問題，並透過支援管道進行溝通，這在深夜時段往往是不可靠的。

商業與開源解決方案

市面上有多種自動化通知系統可供選擇，包括商業解決方案和開源方案，如：

這些工具不僅能夠維護團隊的待命輪值表，而且還能與大多數監控和指標系統整合，當某個指標超過預設的閾值時，就能觸發通知流程。

定義待命輪值

待命輪值的設計是一個複雜的問題，需要考慮多個因素，如團隊規模、輪值頻率、輪值長度以及補償機制等。一個設計良好的待命輪值對於維護團隊成員的公平性和減少疲勞至關重要。

一個典型的待命輪值應該包括：

主要待命人員
次要待命人員
經理

主要待命人員是第一聯絡人，負責處理初始警示。次要待命人員則作為備份，以防主要人員無法回應。經理則是最後一道防線，不僅負責通知，還要協調回應工作。

升級機制與服務水平目標（SLO）

當警示被觸發時，會根據預先定義的SLO進行升級。SLO通常分為三個類別：

確認時間：工程師收到警示通知後確認的時間。
開始處理時間：工程師開始處理問題的時間。
解決時間：問題被解決的時間。

確認時間的重要性

確認時間確保了工程師已經收到警示通知並且需要進行調查。如果在預定的SLO內沒有得到確認，警示將會被升級到次要待命人員。這種機制確保了問題能夠被及時處理，並且避免了責任混淆。

一旦工程師確認了警示，他們就負責該警示的解決過程，直到問題被解決或轉交給其他工程師。這種規則避免了警示被確認後卻沒有人負責的情況。

定義警示標準與值班輪調的最佳實踐

在處理警示疲勞的問題時，定義明確的警示標準和值班輪調的關鍵指標至關重要。這些指標包括確認警示的時間（Time to acknowledge）、開始處理問題的時間（Time to begin）以及解決問題的時間（Time to resolve）。本篇文章將探討這些指標的重要性，並提供如何定義有效的警示標準。

時間指標的重要性

確認警示的時間（Time to acknowledge）：此指標衡量值班工程師收到警示通知後多快確認警示。它是確保值班人員意識到問題的第一步。
開始處理問題的時間（Time to begin）：此指標關注的是值班工程師確認警示後多快開始處理問題。它取決於警示的嚴重性和值班人員的當前工作狀態。
解決問題的時間（Time to resolve）：這是衡量值班人員解決問題所需時間的指標。它直接影響到業務的連續性和客戶滿意度。

定義警示標準

定義有效的警示標準需要考慮多個因素，包括警示的可行性、及時性和優先順序。

可行性（Actionable）：一個好的警示應該提供明確的問題描述和解決方案的路徑。相關的檔案，如執行手冊（Runbook），應該清晰地闡述如何處理警示。
及時性（Timely）：警示應該在問題對系統產生重大影響之前觸發，而不是依賴預測。這樣可以確保值班人員及時介入，避免問題擴大。
優先順序（Properly prioritized）：並非所有警示都需要立即處理。對於不需要緊急處理的警示，可以採用低優先順序的通知方式，如電子郵件。

構建有效的警示條件

在設計警示條件時，應當自問：

是否有人能夠根據此警示採取行動？如果可以，應該調查系統的哪些部分？
警示是否過於敏感？它是否會在短時間內自動糾正？
是否需要因這個警示而喚醒人員，還是可以等到早上再處理？

內容解密：

本段落詳細闡述了在設計監控系統和警示機制時，如何定義有效的警示標準和值班輪調的最佳實踐。首先，文中提到了三個重要的時間指標，分別是確認警示的時間、開始處理問題的時間和解決問題的時間。接著，文章討論了定義警示標準的重要性，包括警示的可行性、及時性和優先順序。最後，透過提出一系列問題來指導如何構建有效的警示條件，從而減少不必要的幹擾並提高系統的可靠性。這些指導原則有助於組織最佳化其監控和警示策略，提升整體的營運效率和客戶滿意度。

定義警示標準：避免警示疲勞的關鍵

在監控系統中，定義有效的警示標準是至關重要的。良好的警示機制能夠幫助團隊快速回應問題，避免系統故障帶來的損失。本章節將探討如何制定合理的警示閾值，以及如何透過組合警示來提升警示的準確性。

閾值的設定

閾值是大多數警示策略的核心。為指標設定上下限閾值非常重要，因為某些情況下，指標過低與過高同樣危險。例如，Web 伺服器完全沒有處理請求與請求過多導致飽和一樣糟糕。難點在於如何確定一個合理的閾值。如果對系統足夠瞭解，可以準確定義這些值，但大多數情況下，效能測試總是被排到下一季度。

設定閾值的步驟

觀察歷史效能資料：首先，需要觀察指標的歷史表現，以瞭解在良好效能下的波動範圍。
設定初始閾值：將閾值設定為比歷史資料高出約 20%。這樣可以避免過於敏感的警示。
發出低優先順序警示：當指標超過閾值時，發出低優先順序警示，而非直接喚醒相關人員。這樣可以在不影響團隊的情況下，觀察指標的變化。
調整閾值：根據觀察結果，逐步調整閾值。如果在某個閾值下發生了事件，可以根據事件的情況進行調整。

這種方法不僅能幫助識別問題，還能用於監控基礎設施的成長趨勢。透過設定閾值警示，可以在系統負載增加時及時發現，並開始進行容量規劃。

無歷史資料時的閾值設定

如果剛開始建立監控系統，可能沒有歷史資料可供參考。在這種情況下，貿然設定閾值可能並不準確。正確的做法是先收集資料，讓系統執行一段時間後再根據資料設定合理的閾值。

若因近期故障新增指標，建議至少收集一天的資料後再決定閾值。
可以將初始閾值設定在收集到的資料的 75% 百分位以上。例如，若某資料函式庫查詢回應時間的 75% 百分位是 5 秒，則初始閾值可設定為 15 秒。

組合警示的重要性

單一指標的警示可能不足以判斷問題的嚴重性。組合警示能夠綜合多個指標，提供更全面的資訊。例如，當 Web 伺服器的 CPU 使用率過高，同時資料函式庫查詢回應時間也超出閾值時，這樣的組合警示能夠讓維運人員更準確地判斷問題所在。

組合警示的實際應用

曾經在管理報表伺服器時，單純的高延遲警示可能由大型報表查詢引起，也可能是系統不穩定所致。為瞭解決這個問題，建立了一個組合警示，同時監控以下三個指標：

高負載平衡器延遲
持續的高 CPU 使用率
記憶體壓力

當這三個條件同時觸發時，幾乎可以確定系統出現了嚴重的問題。這樣的組合警示不僅減少了誤報，還提升了警示的可信度。

工具支援與實作

並非所有監控工具都支援組合警示，因此需要根據團隊使用的工具進行相應的調整。有些監控工具內建支援組合警示，其他情況下則可以透過自定義邏輯來實作。

程式碼範例：簡單的組合警示邏輯

def composite_alert(cpu_utilization, response_time, memory_pressure):
    threshold_cpu = 80  # CPU 使用率閾值
    threshold_response_time = 15  # 回應時間閾值
    threshold_memory_pressure = 90  # 記憶體壓力閾值
    
    if cpu_utilization > threshold_cpu and response_time > threshold_response_time and memory_pressure > threshold_memory_pressure:
        return True  # 當所有條件都滿足時，觸發警示
    return False

# 範例使用
cpu_utilization = 85
response_time = 20
memory_pressure = 95
if composite_alert(cpu_utilization, response_time, memory_pressure):
    print("觸發組合警示！")
else:
    print("系統正常運作中。")

內容解密：

此 Python 程式碼展示了一個簡單的組合警示實作方式。composite_alert 函式接收三個引數：CPU 使用率、回應時間和記憶體壓力，並根據預設的閾值進行判斷。只有當三個條件同時滿足時，才會傳回 True，表示觸發組合警示。此範例展示瞭如何透過程式碼實作多指標的組合警示，提升問題診斷的準確性。

減少警示疲勞：定義有效的警示標準與處理雜亂警示

在技術維運中，警示疲勞是一個常見的問題。當警示系統過於敏感或設計不當時，會產生大量無效或誤導性的警示，不僅幹擾維運人員的工作，也可能導致真正需要處理的問題被忽略。

定義有效的警示標準

一個好的警示系統應該具備三個基本條件：

可操作性（Actionable）：警示應該提供明確的處理指示，而不是簡單地通知某個問題的存在。
及時性（Timely）：警示的觸發應該在問題出現後盡快通知相關人員，但也要避免過於頻繁的誤報。
優先順序別（Properly prioritized）：警示應該根據問題的嚴重程度進行優先順序排序，以確保最關鍵的問題得到優先處理。

處理雜亂警示

雜亂警示是指那些頻繁觸發但實際上並不需要立即處理的警示。這些警示可能會導致維運人員逐漸忽略所有警示，包括那些真正重要的警示。

降低雜亂警示的方法

延長檢測週期：對於某些可以自動修復的問題，可以延長警示的檢測週期，避免短暫狀態變化觸發不必要的警示。
例如，對於磁碟空間不足的警示，可以設定在連續幾次檢查都顯示空間不足時才觸發，而不是立即觸發。
提高訊號品質：對於關鍵系統的警示，應使用更可靠的檢測訊號，而不是依賴間接指標。
例如，判斷一個網站是否宕機，不應僅憑藉CPU利用率或記憶體使用率等間接指標，而應該透過模擬使用者行為（如嘗試登入或執行關鍵操作）來進行檢測。
靜音或刪除無效警示：對於那些確認無效或不重要的警示，可以選擇靜音或直接刪除，以減少幹擾。
靜音功能可以在不刪除警示的情況下，避免其在非工作時間幹擾維運人員。

統計與監控

為了有效管理警示系統，應該對警示觸發頻率進行統計和監控。瞭解每個維運週期內警示的數量，可以幫助評估警示系統的有效性和維運人員的工作負擔。

如果某位維運人員在一個週期內接收到過多的警示（如75次），這通常意味著警示系統存在問題，需要進行調整。

警示疲勞的解決方案

在現代的IT維運中，警示疲勞是一個常見的問題。當警示過於頻繁或不具有操作價值時，團隊成員可能會開始忽略或關閉警示，從而導致真正需要關注的問題被忽略。本章將探討如何透過定義警示標準、使用異常檢測和合理安排待命輪值來減少警示疲勞。

定義警示標準

定義有效的警示標準是減少警示疲勞的第一步。團隊應該評估現有的警示機制，並根據實際需求調整警示閾值和通知方式。如果警示工具不支援靜音或測試功能，可以將警示型別從自動喚醒改為靜默電子郵件通知。這樣不僅可以減少打擾，還可以透過電子郵件客戶端進行報告和分析。

例如，透過將電子郵件按主題、發件人和日期進行分組，可以快速瞭解警示的頻率。結合實際操作活動的次數，可以計算出警示的噪音比例。如果某個警示的噪音比例過高（例如96%），則需要重新評估其價值。

使用異常檢測

異常檢測是一種識別資料模式中異常值的技術。它可以根據時間、日、週或季節性變化動態調整接受值的範圍，從而提供比傳統閾值警示更智慧的解決方案。然而，異常檢測也需要足夠的歷史資料來訓練演算法，特別是在節點頻繁更換的環境中。

在設計根據異常的警示時，必須考慮所監控指標的各種週期變化，並確保有足夠的資料供演算法檢測模式。例如，在監控磁碟空間使用情況時，如果演算法沒有看到完整的24小時週期，可能會將正常的使用模式誤判為異常。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title DevSecOps實踐與警示疲勞解決方案

package "安全架構" {
    package "網路安全" {
        component [防火牆] as firewall
        component [WAF] as waf
        component [DDoS 防護] as ddos
    }

    package "身份認證" {
        component [OAuth 2.0] as oauth
        component [JWT Token] as jwt
        component [MFA] as mfa
    }

    package "資料安全" {
        component [加密傳輸 TLS] as tls
        component [資料加密] as encrypt
        component [金鑰管理] as kms
    }

    package "監控審計" {
        component [日誌收集] as log
        component [威脅偵測] as threat
        component [合規審計] as audit
    }
}

firewall --> waf : 過濾流量
waf --> oauth : 驗證身份
oauth --> jwt : 簽發憑證
jwt --> tls : 加密傳輸
tls --> encrypt : 資料保護
log --> threat : 異常分析
threat --> audit : 報告生成

@enduml

此圖示展示了使用異常檢測設定警示的基本流程。

內容解密：

開始監控：首先需要啟動監控系統以收集相關指標的資料。
收集歷史資料：收集足夠的歷史資料是訓練異常檢測演算法的基礎。
訓練異常檢測演算法：利用收集到的歷史資料訓練演算法，使其能夠識別正常的操作模式。
設定警示閾值：根據演算法的輸出設定合理的警示閾值，以避免過多的誤報。
監控實時資料：持續監控實時資料，並將其輸入訓練好的演算法中進行分析。
檢測到異常？：演算法會判斷實時資料是否為異常值。
發出警示：如果檢測到異常，則發出警示通知相關人員。

合理安排待命輪值

合理安排待命輪值是減少團隊成員疲勞和保持團隊效率的關鍵。待命輪值的大小不能僅由團隊規模決定，而需要考慮多種因素。太小的輪值會導致成員快速倦怠，而太大的輪值則會使成員參與不夠頻繁，難以掌握系統趨勢。

通常，待命輪值的最小規模為四名成員。在某些情況下，可以臨時使用三名成員，但長期來看，四名成員是比較理想的。這樣可以確保每位工程師每月的待命次數不會過多，同時也能保持對系統趨勢的瞭解。

內容解密：

待命輪值規模：至少需要四名成員來維持待命輪值。
輪值頻率：每位成員每月的待命次數應該保持在合理的範圍內。
多團隊參與：在小型組織中，可能需要從不同團隊抽調人員參與待命輪值。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。