HAProxy-Konfiguration strukturell diffen

Wir benutzen HAProxy für alle unsere eingehenden HTTP- und sonstigen TCP-Verbindungen.

Die Konfiguration ist die komplexeste, die wir haben. Daher wird die Konfiguration nicht von Hand erstellt, sondern aus Metadaten und Includes generiert. Ein solcher Generator vereinfacht die Konfiguration — aber kann es erschweren zu sehen, was man nun wirklich ändert.

Für solche Fälle mögen wir Tooling, dass uns einen Diff der generierten Konfiguration anzeigen kann. Da die HAProxy-Konfiguration eine einzelne Textdatei ist, könnten wir das diff-Programm benutzen um zwei Versionen zu vergleichen.

Das Problem mit einem rein textuellen Diff ist, dass dort auch Unterschiede auftauchen, die gar keine Auswirkung auf HAProxy haben, z.B. wenn sich nur die Reihenfolge oder Kommentare ändern.

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Kubernetes Local Persistent Volumes mit virtio-Disks

In Kubernetes ermöglichen Persistent Volumes (PVs) den Betrieb von Workloads mit persistentem State. Der Inhalt dieser Volumes existiert unabhängig von der Lebensdauer der Pods, die sie verwenden.

Es gibt viele verschiedene Implementierungen/Provider für PVs. Wenn man Kubernetes bei einem Cloud-Anbieter betreibt, kann man deren Blockdevice- oder Netzwerkdateisystem-Service verwenden, z.B. Elastic Block Store (EBS) bei AWS

Auch in einer on-prem-Umgebung wie unserer gibt es Möglichkeiten: die meisten unserer Persistent Volumes liegen auf NetApps. Mit dem offiziellen NetApp-Provisioner Trident werden diese bei Bedarf automatisch angelegt.

In manchen Fällen möchte man aber nicht Volumes per Netzwerk einbinden, sondern diese direkt auf der Node haben, d.h. Local Storage nutzen. Das kann z.B. schneller oder kostengünstiger sein, und hat weniger Abhängigkeiten. Es passt insbesondere dann, wenn die Redundanz der Daten auf Anwendungsebene sichergestellt ist, so dass ein Verlust eines einzelnen PVs keinen Datenverlust bedeutet.

Pods verwenden die PVs nicht direkt, sondern sie referenzieren einen Persistent Volume Claim (PVC). Ein PVC ist ein „Wunsch“ nach einem Volume einer bestimmter Art und Größe. Eine Controller-Loop in Kubernetes sorgt dafür, dass ein PVC mit einem passenden PV verknüpft wird. Erst dann kann das PVC von Pods verwendet werden.

Für die meisten Arten von Volumes gibt es dynamisches Provisioning: wenn jemand ein PVC erstellt, wird automatisch vom Hersteller-spezifischen Provisioner (wie NetApp Trident) ein passendes PV erstellt. Da das neue PV genau auf das PVC passt, werden diese dann von Kubernetes verknüpft. 

Bei den local Volumes gibt es stattdessen ein statisches Provisioning: der local-static-provisioner scannt nur auf der jeweiligen Node, wo er läuft, nach schon bestehenden Mountpoints oder Blockdevices, und erstellt dafür die PV-Objekte. Wenn man also ein PVC anlegt, und es gar kein passendes PV gibt, dann wird das PVC pending bleiben, bis man selbst ein Volume erstellt.

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Linux-Packages erstellen aus fertigen Binaries – mit automatischen Updates

Man kennt das Problem: in der Linux-Distribution der Wahl ist eine gewünschte Software nicht als Paket verfügbar, oder nicht in der Version, die man braucht/möchte. 

Früher™ hätte man häufig selbst kompilieren müssen. Heutzutage, und insbesondere mit Programmiersprachen wie Go oder Java, aus denen (fast) statische Binaries/JARs fallen, stellen viele Upstreams eigene Binaries für ihre Programme bereit. Mit etwas Glück auch in Form von DEBs oder RPMs – aber leider nicht immer.

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Unsere interne API für SMS-Versand

Bei uns gibt es einige Anwendungen, die SMS verschicken:

  • Icinga verschickt Monitoring-Alerts
  • ein 2FA-Service verschickt Login-TANs
  • Jira verschickt Alerts für bestimmte Tickets

Bis vor kurzem haben wir dafür Hardware-Maschinen mit Mobilfunk-Modems betrieben.

Das hatte leider einige Nachteile:

  • Diese Maschinen brauchen spezialisierte Hardware und können nicht virtualisiert werden
  • Aufwand bei Updates; insbesondere hatten wir einen gepatchten gsmmuxd

Unser Ziel war es, diese Maschinen loszuwerden. Um weiterhin SMS versenden zu können, brauchten wir also einen externen Dienstleister mit einer API.

Die neue API

Wir wollten uns bei der neuen Lösung nicht fest an einen Anbieter binden. In den Begriffen der Softwareentwicklung würde man sagen: wir wollen Loose Coupling.

Deswegen haben wir eine interne API geschaffen, die zwischen unseren Anwendungen und dem Versender steht. Diese API ist ein stabiles Interface; worüber eine SMS versendet wird ist dann nur ein Implementierungsdetail.

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SYN/ACK-Retries unter Linux mit eBPF messen

Wir sind häufig DDoS-Angriffen ausgesetzt. Ein SYN-Flood ist eine der ältesten Techniken, die dabei verwendet werden: der Angreifer sendet zahlreiche SYN-Pakete mit gespooften IP-Absenderadressen.

Dabei wird ausgenutzt, dass der TCP-Handshake aus mehreren Schritten besteht:

  • Der Client sendet ein SYN-Paket
  • Der Server antwortet mit einem SYN/ACK-Paket
  • Der Client antwortet mit einem ACK-Paket

Der Empfänger muss nicht nur für jedes erhaltene Paket einen State in seinem TCP-Stack aufrecht erhalten, sondern sendet im Angriffsfall mehrmals das SYN/ACK-Antwortpaket auf das SYN. Bei einem SYN-Flood wird es aber natürlich niemals eine Antwort auf das SYN/ACK geben.

Bei Linux werden standardmäßig bis zu 6 SYN/ACK-Pakete (1 initial + 5 Retries) auf ein einzelnes SYN geantwortet. Währenddessen bleibt der TCP-State erhalten und Connection-Tracking-States in Paketfiltern werden durch jedes neue SYN/ACK aktuell gehalten, wodurch sie ebenfalls nicht ablaufen können. Zusätzlich erzeugen wir unnötigen ausgehenden Traffic, der dann bei den gespooften Source-Adressen ankommt.

Maßnahmen gegen SYN-Floods sind z.B. einfach mehr offene States zu erlauben oder gar keinen State zu tracken, indem man SYN-Cookies verwendet. Mehr States kosten natürlich mehr Ressourcen und SYN-Cookies funktionieren nicht mit allen Protokollen oder in allen Fällen.

Wir haben uns aber zusätzlich noch einen anderen Ansatz angeschaut: Die Menge der SYN/ACK-Retries zu reduzieren.

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Prometheus-Metriken für Puppet Server mit Mtail

Wir verwalten alle unsere über 1000 Linux-Maschinen zentral mit Puppet. Puppet Server ist also eine wichtige Komponente unserer Infrastruktur. Wenn Puppet nicht zuverlässig läuft, können wir nicht ordentlich arbeiten.

In solche wichtigen Komponenten wollen wir Einblick, damit wir bei Problemen verstehen können wo es klemmt. Deswegen sammeln wir generell alle möglichen Daten mit Prometheus ein und werten diese in Grafana-Dashboards aus.

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Featurebranches mit Gitlab auf gemeinsamer Stage-Umgebung testen

Im Hosting-Team von Babiel verwenden wir (natürlich) Git-Repos für unsere Anwendungen und Konfigurationen. Wir nutzen Gitlab um die Repos zu hosten. Dabei arbeiten wir stark mit Featurebranches, Merge Requests und CI-Pipelines, damit Änderungen vor dem Rollout einen Code-Review und automatische Tests durchlaufen können. Üblicherweise erlauben wir in unseren Repos nicht, direkt in den Hauptbranch (master/main) zu pushen, damit dort keine Änderungen ankommen, die die Pipeline für die Kolleg*innen kaputt machen würden.

Manchmal möchte man einen Branch tatsächlich deployen, um ihn bewerten zu können, bevor man ihn merget. Bei Gitlab gibt es dazu das Feature „Review Apps“, mit dem Branches in eine temporäre Umgebung ausgerollt werden können. Gitlab zeigt auch einen Link zu dieser Umgebung an, so dass man direkt dorthin springen kann. Wenn man den Branch löscht (was meistens automatisch beim Merge passiert), wird die temporäre Umgebung ebenfalls gelöscht.

Review Apps sind ein sehr nützliches Feature. Wir benutzen es für die meisten Services, die wir auf Kubernetes betreiben, denn dort können wir schnell zusätzliche Umgebungen erstellen und ebenso schnell auch wieder löschen. 

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