🔵 عنوان مقاله
Observing Egress Traffic with Istio

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله نشان می‌دهد چگونه با استفاده از Istio در محیط Kubernetes می‌توان ترافیک خروجی را — چه در حالت بدون رمزنگاری و چه رمزگذاری‌شده — به‌صورت قابل اتکا مشاهده و کنترل کرد. رویکردهای اصلی شامل TLS origination برای آغاز TLS در پروکسی، TLS termination برای پایان دادن TLS در egress gateway و راه‌اندازی مجدد ارتباط رمزگذاری‌شده، و همچنین مدیریت گواهی‌ها برای حفظ هم‌زمان امنیت و مشاهده‌پذیری است.

برای ترافیک بدون رمزنگاری، با تعریف ServiceEntry، و مسیریابی از طریق VirtualService و DestinationRule، Istio قادر است ترافیک را شناسایی کرده و تلِمتری لایه ۷ مانند متد، مسیر، کدهای پاسخ و تأخیر را از طریق Envoy تولید و به Prometheus/OpenTelemetry ارسال کند.

در ترافیک رمزگذاری‌شده، اگر برنامه‌ها مستقیماً با HTTPS متصل شوند، مشاهده‌پذیری به سطح L3/L4 (مثل SNI، IP/Port، آمار بایت و خطاهای TLS) محدود می‌شود. برای دست‌یابی به دید لایه ۷، می‌توان TLS origination را در سایدکار یا ترجیحاً در egress gateway فعال کرد تا برنامه با HTTP به پروکسی صحبت کند و پروکسی اتصال TLS به سرویس خارجی را برقرار کند. در سناریوهایی که نیاز به بازرسی HTTPS وجود دارد و برنامه الزاماً HTTPS می‌زند، الگوی TLS termination در egress gateway و سپس re-origination به مقصد خارجی قابل استفاده است؛ این روش نیازمند توزیع ریشه CA مورداعتماد به ورک‌لودها و محدودسازی دامنه‌های قابل رهگیری است.

پایه‌ی این الگوها، مدیریت درست گواهی‌ها است: استفاده از SDS برای بارگذاری پویا، مدیریت ریشه‌های اعتماد عمومی، صدور گواهی‌های مشتری هنگام نیاز به mTLS سمت مقصد خارجی، و رعایت نکاتی مانند SNI/SAN، چرخش خودکار و فرآیند ابطال. در عمل، عبور تمام ترافیک از egress gateway، محدودسازی مقاصد با AuthorizationPolicy، و ترجیح TLS origination در gateway برای کنترل متمرکز توصیه می‌شود. بدین ترتیب، Istio امکان مشاهده‌پذیری ترافیک خروجی را با حفظ الزامات امنیتی و انطباق فراهم می‌کند.

#Istio #Kubernetes #Egress #TLS #ServiceMesh #Observability #mTLS #CertificateManagement

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/rc3DypN0f

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon

🔵 عنوان مقاله
kps-zeroexposure – Secure Prometheus Agent for Kube-Prometheus-Stack

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله از kps-zeroexposure معرفی می‌کند؛ یک Prometheus Agent امن برای Kube-Prometheus-Stack که با رویکرد “zero exposure” طراحی شده است. مسئله رایج این است که نمایش Prometheus یا endpointها از طریق LoadBalancer/NodePort/Ingress سطح حمله را بالا می‌برد. kps-zeroexposure همه مؤلفه‌های مانیتورینگ را درون کلاستر خصوصی نگه می‌دارد و به‌جای پذیرش ترافیک ورودی، متریک‌ها را به‌صورت امن به بیرون ارسال می‌کند.

این Agent با Prometheus در حالت agent mode کار می‌کند، همان ServiceMonitor/PodMonitor/Probeهای رایج kube-prometheus-stack را کشف و scrape می‌کند و سپس با remote_write متریک‌ها را به backend مرکزی مانند Thanos، Mimir، Cortex یا Prometheus مرکزی می‌فرستد. ارتباطات خروجی با mTLS و سیاست‌های egress محدودشده امن می‌شوند تا بدون هیچ endpoint عمومی، رصد کامل حفظ شود.

امنیت محور اصلی است: RBAC حداقلی، NetworkPolicy برای جلوگیری از ingress و محدودسازی egress، اجرا با کاربر non-root و فایل‌سیستم read-only، و غیرفعال‌سازی UI و endpointهای مدیریتی/اشکال‌زدایی. امکان فیلتر/رِیلیبل‌کردن برچسب‌های حساس در لبه وجود دارد و گواهی‌ها می‌توانند با cert-manager یا روش‌های امن دیگر مدیریت شوند.

یکپارچگی با kube-prometheus-stack ساده است: scraping داخل کلاستر انجام می‌شود و ذخیره‌سازی بلندمدت، rules و alerting به backend مرکزی واگذار می‌شود. نتیجه، ردپای سبک‌تر، هزینه کمتر (بدون TSDB و UI محلی) و وضعیت امنیتی بهتر است؛ مناسب برای محیط‌های دارای محدودیت شدید ورودی و کنترل دقیق خروجی. مهاجرت نیز سرراست است: فعال‌سازی agent mode، تنظیم remote_write با mTLS و اعمال NetworkPolicy بدون تغییر در ServiceMonitor/PodMonitorهای موجود. برای مشاهده داشبوردها، Grafana به backend مرکزی متصل می‌شود تا یک منبع حقیقت واحد داشته باشید.

#Prometheus #Kubernetes #kube-prometheus-stack #Security #ZeroTrust #Observability #DevOps #mTLS

🟣لینک مقاله:
https://ku.bz/jtT5DjB6h

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @DevOps_Labdon