美团数据安全平台建设

转自美团 https://tech.meituan.com/2019/02/14/data-security-platform-construction-practice-jiangjunling.html

如果从控制力的角度来进行划分的话,权限管控可以分为功能级权限管控和数据级权限管控。早期的数据安全产品大多使用传统的权限模型,只能实现功能级权限管控,无法进行数据级权限管控。
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功能应用类产品的权限表达,一般为“是否有权限”,而数据类产品权限表达的关系更加复杂。例如数据类产品的报表,不仅需要表达出用户能否访问这个报表,而且需要表达出用户能访问报表中的哪些维度、指标以及维值的范围。还需要告知这些维度指标来自于哪些库表模型,是否有权限访问以及创建报表。

权限模型

传统的权限模型有ACL(Access Control List)访问控制列表,RBAC(Role-Based Access Control)基于角色的访问控制等。以上模型比较适用于应用类型产品的权限管控,而数据类型的产品对信息安全的要求更高,而且各类资源间的关系也更复杂,使用传统的模型难以将内部关系进行清晰的表达,所以我们在RBAC权限模型的基础上,扩展设计了新的权限模型。

图2 传统权限模型

如图2所示,传统的权限模型:

  • ACL访问控制列表,用户与权限直接关联,直接维护用户与列表中资源的关系从而达到权限管控的目的。
  • RBAC模型则是角色与权限进行关联,用户成为相应的角色而获得对应的权限。

ACL模型和RBAC模型,都存在以下几个问题:

数据类产品资源之间关系复杂,不能很好地表达这种复杂的关系。例如:一个报表下有多个标签页,一个标签页下有多个组件,一个组件下有多个维度、指标等。同时维度、指标又来自不同的数据模型、库表等。资源与资源之间存在关系,当管理员给一个用户赋予报表的全部或部分权限时,报表下的子资源需要同时获得对应的权限。
RBAC模型中角色与角色之间没有对应的关系。例如:组织架构中,员工所在的组织架构如下:华东区/销售一区/销售一组,员工拥有的角色是销售一组的角色。当角色之间没有关系时,员工如果需要华东区角色的权限时,需要添加到华东区的角色中。而如果角色与角色之间具有从属关系时,则能很好地解决这个问题。

新的权限模型是如何解决上面这些问题的:

  1. 设计资源模型时,资源与资源之间具有从属关系,并且资源允许多层级,以树形结构展示。例如报表是一个父资源,标签、组件、维度指标都是报表下的子资源,这样赋权时能清晰地展示出报表资源与下面的子资源的关系,赋权和鉴权时才能满足各种权限控制的要求。
  2. 角色与角色之间具有从属关系,例如员工在华东区/销售一区/销售一组的组织架构中,华东区/销售一区/销售一组这3个角色之间分别具有父子级的从属关系,当员工在销售一组部门下,则拥有华东区、销售一区、销售一组的所有权限。当权限不冲突时则直接合并所有权限,冲突时则以“就近原则”进行覆盖。


    图3 新的权限模型

    如图3所示,新的权限模型包含3个部分,用户中心、资源中心、权限中心。

用户中心:用户管理、角色管理

  • 角色分为个人、组织、自定义3种,一个用户可以同时拥有多个角色,比如用户默认对应一个个人角色,又可同时拥有在公司组织架构中组织角色、在自定义组织的自定义角色。
  • 角色支持多层级,满足角色间权限继承的表达方式。
  • 用户、部门信息Mafka(美团基于Kafka开发的一个分布式消息中间件综合解决方案)实时更新,每天ETL定时同步,保证人员入职、转岗、调离权限实时同步。
图4 用户中心

资源中心:资源管理

  • 资源类型支持自定义,在通用资源类型的基础上支持自定义的资源接入,满足各个系统不同资源的统一管控。
  • 资源支持多层级,树形结构的资源展示方式便于资源的统一赋权鉴权;给一个报表资源赋权时,挂在报表下的维度、指标等资源能统一获得权限。
  • 支持资源打包简化赋权流程。
  • 资源安全密级、资源负责人,支持按照资源配置不同的审批模板进行权限自助申请。
图5 资源中心

权限中心:角色与资源的关系的多种策略表达

  • 范围策略:例如报表中的平台维度的维值包括美团和大众点评,赋权时,支持按要求给用户赋予部分或全部权限;鉴权时,按照规则解析为某人拥有某维度的部分或全部权限。
  • 表达式策略:当把报表给用户赋权时,设置表达式为limit 10,表示当前用户在该报表其他权限的基础上再进行限制,只能返回前10条记录。
  • 权限自动合并:一个用户拥有多个角色,多角色的同一资源的权限鉴权时按照规则自动合并;规则解析时,权限数据不冲突时取合集,冲突时按照优先级取对应的值。
  • 黑白名单:支持按照特定的规则,对某人针对某资源全面开发和封禁,黑白名单策略的优先级最高,其中黑名单高于白名单。
图6 权限中心

挑战

在建设数据安全平台的过程中,主要面临以下几点挑战:

  • 随着支持的业务线增加,通用平台的不能满足各个业务线的定制需求时,需要保证系统的灵活可扩展。
  • 提供一个通用的数据安全平台,满足大部分的数据安全的要求,保证系统的通用性。
  • 权限系统作为一个高QPS访问的系统,如何保证系统的高可用。

解决思路

  1. 提供灵活可插拔的Plugin服务,在通用权限基础上,满足各个业务线灵活的权限管控要求。
  2. 提供一个通用的数据安全平台,满足基本的权限、审批、审计的基础功能。
  3. 微服务架构、核心与非核心服务分离、数据缓存降级满足系统高可用。

解决方案

图7 将军令整体架构

图7 将军令整体架构

如图7所示,将军令分3块,数据内容权限平台、审批流平台、审计日志平台:

  • 提供各种灵活可插拔的Plugin服务,支持在通用服务的基础基础上进行定制开发。
  • 提供基础服务,满足各种通用的数据安全要求。
  • 提供管理工作台,支持管理员对各种数据和规则进行页面管理和配置。

具体方案

Plugin服务层,保证系统灵活可扩展

在满足通用权限的基础上,各个业务线难免会有定制的权限管控需求,于是设计了权限Plugin模块。

通用服务提供用户管理、资源管理、鉴权授权的服务,Plugin调用基础服务实现特殊的权限管控。Plugin模块的应用和数据各自单独管理,通过RPC方式调用通用服务实现灵活可插拔。后续Plugin模块的服务支持各个接入的应用单独定制开发。

图8 Plugin服务

如图8所示,通用权限的服务与Plugin的服务是分离的,支持多个Plugin服务灵活可插拔:

  • 通用服务提供用户、资源、鉴权授权等通用服务,大部分的系统基于通用服务即可实现权限管控要求。
  • Plugin服务基于通用服务对外提供的SDK进行拓展,各个Plugin服务单独部署,保证系统之间互相独立。

最终的权限实现分层管控,分为核心数据层(用户、资源、权限数据)和应用层。核心数据层的数据由通用服务进行管理,达到权限数据统一管控的要求。应用层以Plugin服务方式接入,Plugin通过通用服务层对外的SDK进行权限数据读写,达到定制的管控要求。应用层的数据各自存储,可以自定义管控规则。接口之间的调用通过BA认证鉴权,保证服务之间调用的安全性。

基础服务层,保证系统通用性

通用权限系统架构

使用微服务架构设计,系统分为接入层、服务层、数据库层、以及外部服务层。主要包含以下几个核心服务:

  • 用户服务:主要包含用户和部门信息同步、角色管理。
  • 资源服务:包含资源注册、资源定时同步、资源密级及管理员管理、资源包管理。
  • 赋权服务:权限自助申请、管理员赋权。
  • 鉴权服务:提供各种鉴权的SDK供使用方调用。
图9 权限系统架构

如图9所示:

  • 接入层:对外所有系统通过统一的SDK调用服务。
  • 服务层:微服务架构,各个服务之间互相之间提供服务。
  • 数据库层:合理利用缓存、数据降级,保证服务高可用。
  • 集成公司公共服务,保证系统稳健运行。

审批系统架构

提供通用的审批服务,提供多级审批模板,使用时选择模板启动审批流,审批系统按照启动的参数进行规则解析,自动适配对应的审批流程。缩减接入流程支持一键接入。


图10 审批系统架构

如图10所示:优化审批接入流程,提供通用的审批服务,减少系统接入开发成本:

  • 前期开发一个审批功能需要6个步骤,绘制流程图,配置审批的组和成员,配置通知的消息,配置事件映射,启动审批流,开发回调接口改状态。
  • 而我们在平台的审批服务基础上进行封装,提供通用的审批模板,接入审批系统只需要选择模板启动审批流,并提供回调接口即可。能满足大部分的审批功能。

提供通用的规则解析引擎,支持审批人、审批条件、审批通知按照规则动态解析匹配。灵活实现自动审批、多人多级审批、定时催办等多种通用功能。

对接权限和审计系统,保证审批系统数据安全:

  • 对接权限系统,提供管理员权限管控。
  • 对接审计系统,操作数据落到审计系统便于后续的数据审计。

审计系统架构

提供通用的数据审计服务,客户端日志埋点上报,审计日志按类型落到Elasticsearch中存储。对接如意可视化报表出审计报告,对接权限系统管控数据权限。
图11 审计系统架构

如图11所示:审计数据模型层支持自动扩展:

  • 每个应用对应一个appkey,每个appkey按照模板分日期自动创建一个索引,支持自动扩展。
  • 每种类型的审计日志对应Elasticsearch索引中的一个type,新增一种操作日志时,type自动创建。
  • 审计日志中的字段对应type中的字段,新增字段时自动扩展。

保证系统高可用

微服务架构服务分离

随着系统的模块功能越来越多,单一架构模式已不再适合敏捷开发,模块越来越大系统启动则越慢,任一模块出错则整个系统的服务都不可用。

为了保证服务的高可用和扩展性,于是以微服务架构把模块进行拆分,并把核心与非核心服务进行分离。

图12 微服务架构

如图12所示:

  • 前端接入层通过HTTP接入,BA认证校验请求合法性,通过Nginx负载均衡。
  • 管理控制台,通过调用服务层的各个服务实现统一管理。
  • 服务层,抽象系统各个模块,每个模块都是一个微服务,每一个微服务都独立部署,可以根据每个服务的规模按需部署。
  • Client层,对外提供统一的Pigeon(美团内部分布式服务RPC通信框架)接口,通过POM引入调用服务层各个服务。

权限继承

由于资源支持多层级,设计权限模型时支持权限继承,当赋权时开启继承,则用户默认拥有该资源以及下面所有资源的全部权限,数据存储时只需要存储祖先资源与用户之间的关系。大大减少了权限矩阵大小。

图13 权限继承

权限数据存储

接入的系统越多,则资源和用户就越多。随着系统运行越久,对应的权限数据也会随之快速增长。如何在数据增长的同时保证接口的性能和高可用。

权限备份与恢复

参照HBase的版本号和MySQL的Binlog的设计思路,赋权时权限只存储当前用户最新权限数据,历史权限数据和操作记录用版本号的方式存储到Elasticsearch中。用户鉴权时只需要查询MySQL的权限数据即可,保证鉴权接口的高效性。

图14 权限备份与恢复

如图14所示:

  • 赋权操作时,通过版本号管理权限数据,每次操作后版本号加1,MySQL和Redis中只存储最新的权限数据。
  • 历史权限数据通过版本号的方式存储到Elasticsearch中,每次查看历史操作记录或恢复权限数据时,根据版本号回溯即可。

权限过期清理

  • 通过Crane定时调度,根据配置的通知规则,扫描即将过期的权限数据,发送消息通知用户进行权限续期。
  • 扫描已过期的权限数据,清理MySQL和Redis中的过期权限数据,并转储到Elasticsearch中保存,已备后续的权限审计。

数据读写分离、缓存、备份以及服务熔断降级

各个服务使用MySQL分库存储,使用Zebra(美团数据库访问层中间件)进行读写分离;合理使用数据缓存与备份,并支持服务的熔断降级,以保证服务的高可用。

图15 数据读写分离、缓存、备份以及服务熔断降级

如图15所示:

  • 各个服务使用MySQL分库存储;核心服务与非核心服务分离,服务和数据库支持按需弹性拓展。

  • 角色、资源等热点数据使用Redis做缓存,并在Redis缓存不可用时自动下沉到MySQL进行查询。

  • 操作记录和历史数据等不活跃数据落地到Elasticsearch,以便审计和数据恢复。

  • 服务不可用时支持熔断降级,以保证核心服务的可用性。

合理使用消息队列、任务调度、线程池、分布式锁

使用消息队列、任务调度、线程池进行异步、削峰、解耦合,减少服务响应时间,提升用户体验。并使用分布式锁保证数据一致性。

图16 提高服务响应速度

如图16所示:

  • 使用消息队列处理用户请求,实时返回操作成功,后台根据接受到的MQ消息异步进行处理并修改状态,页面轮询状态展示最终结果或发送大象(美团内部通讯工具)消息进行最终结果推送。
  • 需要定时同步的任务通过Crane分布式任务调度平台进行定时调度执行。
  • 审批回调时使用线程池处理审批结果回调与失败重试,较少创建销毁线程的开销。
  • 分布式锁,保证同一个方法在同一操作上只能被一台机器上的一个线程执行,避免用户重复提交或者多机器重复处理导致的数据不一致。

展望

作为一个通用的数据安全平台,各个业务线的各种定制需求不可能都满足。目前在系统架构上已支持提供多个可插拔的Plugin服务,在通用服务的基础上实现定制的权限管控。后续将军令将针对权限、审批、审计提供Plugin开发规范,支持接入的系统在现有的基础上进行定制开发。

图17 总体架构与展望

如图17所示:

  • 后续将对外提供统一的Plugin开发规范,支持各个接入方系统以Plugin服务的形式在平台基础服务之上进行定制开发,以满足各自的特殊权限管控要求。从而实现数据产品权限集中管控确保数据安全。
  • 把将军令中的规则从现有的服务中分离出来,抽象出一个通用的规则引擎服务,实现规则灵活可配置。

作者简介

  • 夷山,美团点评技术专家,现任TechClub-Java俱乐部主席,2006年毕业于武汉大学,先后就职于IBM、用友、风行以及阿里。2014年加入美团,长期致力于BI工具、数据安全与数据质量工作等方向。
  • 中华,美团点评数据系统研发工程师,2017年加入美团点评数据中心,长期从事于BI工具、数据安全相关工作。
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