Twitter の TL を眺めていたところ、Agent 1433: remote attack on Microsoft SQL Server が話題になっていましたので、どのような内容なのかを軽く確認してみました。
日本語は、マイナビニュースさんの 世界中で攻撃を受けるMicrosoft SQL Server、パスワードの見直しを で情報を公開されていたようです。
今回の攻撃ですが「直近の数日間で発生した攻撃」ではなく、Kaspersky Lab から公開された、「2019年1月～7月」の期間で、SQL Server の SQL Server Agent を利用した攻撃についての情報となるようです。
「この攻撃がどのような期間で猛威を振るっていたの / 現在も振るっているのか？」は、どのように情報を読むかによって変わってくるのではないでしょうか。
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Archive for 8月, 2019
Agent 1433: remote attack on Microsoft SQL Server を読んでみる
Accelerated Database Recovery を実現するために使用されている Persistent Version Store について
SQL Database / SQL Server 2019 では、Accelerated Database Recovery (ADR : 高速データベース復旧) という機能が追加されています。
この機能は、予測可能な一定時間でのデータベースの回復 (Constant Time Recovery : CTR) を実現するために実装されたものであり、次のようなことを実現することができるようになります。
- 大量のトランザクションのロールバックの高速化
- SQL Server サービス起動時のデータベース復旧の高速化
- トランザクションログの積極的な切り捨て
ADR を実現するために、SQL Server では新しく次のような概念が入っています。
- Persistent Version Store (永続化バージョンボリュームストア) : PVS
- Secondary Log Stream : sLog
この中の PVS について、調べる機会がありましたので、調べた内容をまとめておきたいと思います。
ADR の詳細については、Accelerated Database Recovery in SQL Server 2019 か、Microsoft が公開している論文の Constant Time Recovery in Azure SQL Database で解説されています。
(論文の方はまだ半分ぐらいまでしか読めておらず…)
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SQL Server 2019 RC1 が公開されました
月次で公開されている SQL Server 2019 の新しい Preview ですが、CTP (Community Technical Preview) から RC (Release Candidate : 製品候補版) に変わり、First RC となる RC1 が公開されました。
アナウンスはこちらから
- SQL Server 2019 release candidate is now available
- What’s new for SQL Server 2019 Analysis Services RC1
- What’s new for SQL Server 2019 Reporting Services RC1
- SQL Server 2019 release candidate refresh with Big Data Clusters
ドキュメントはこちらから
2019/8/29 に Big Data Cluster も RC1 がリリースされました。
Hyperscale のトランザクションログの切り捨てタイミングについて
SQL Database の Single Database では、SQL Database バックアップとは に記載されているタイミングでトランザクションログのバックアップが取得され、ログの切り捨てが行われます。
Hyperscale の各種メトリクスを取得して分析すると気づくのですが、Hyperscale については、定期的な間隔ではなく、使用サイズによってトランザクションログの切り捨てが行われるような動作となっているように見えます。
このサイズが何によって決まっているのかを調べてみました。
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SQL Data Warehouse のテーブルのデータの偏りによる性能影響
SQL Data Warehouse (SQL DW) は、60 のデータベースに分散してデータを格納した分散テーブルを使用して、透過的にデータを検索することで、効率よくデータを分析することができるアーキテクチャとなっています。
データの分散を適切に実施することがが性能を出す際の重要なポイントとなります。
「分散の方式を誤り、一つのデータベースにデータが極端に集中した場合、どのような性能的なデメリットが出るか」を数値的に取得したことがなかったため、確認をしてみました。
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