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3 篇文章 含有標籤「Architecture」

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TechSummary 2025-08-13

· 閱讀時間約 18 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚨 GitHub 2025 年 7 月可用性報告

Source: https://github.blog/news-insights/company-news/github-availability-report-july-2025/

  • GitHub 於 2025 年 7 月 28 日經歷了一次服務降級事件,導致 GitHub Enterprise Importer (GEI) 在約 5 小時 34 分鐘內無法處理遷移作業。
  • 事件根源在於 GEI 基礎設施的一個組件在例行內部改進過程中被錯誤地移除服務,且無法恢復到先前的配置,需重新佈建資源解決。
  • 為了解決此問題,GitHub 已識別並實施了基礎設施恢復、單元測試以及使用測試數據進行更好驗證的改進。
  • 受影響的用戶需更新其 IP 允許清單,新增 GEI 的新 IP 範圍 20.99.172.64/28135.234.59.224/28,並移除不再使用的舊 IP 範圍 40.71.233.224/2820.125.12.8/29

🌐 從私有到公開:聯合國組織如何分四步開源其技術

Source: https://github.blog/open-source/social-impact/from-private-to-public-how-a-united-nations-organization-open-sourced-its-tech-in-four-steps/

  • 聯合國專門機構國際電信聯盟電信發展局 (BDT) 透過 GitHub 技能志願項目,成功將其閉源的 Azure DevOps 環境轉型為開放源碼社群,以賦能全球合作夥伴。
  • 對於聯合國組織和非營利組織,開源能有效應對預算有限和團隊規模小的挑戰,大幅擴大其影響力。
  • 開源轉型分為四個關鍵步驟:
    1. 進行研究: 分析喜歡和不喜歡的開源儲存庫,學習其 README、貢獻指南和社群運作方式,參考 Ersilia 和 Terraform 等活躍社群範例。
    2. 優化開源心態與程式碼: 清理敏感信息、提供範例數據,並創建清晰的「入門指南」(Getting Started) 和 CONTRIBUTING.md 文件,確保有自動化測試以維持程式碼品質。
    3. 釐清授權方式: 使用 choosealicense.com 等資源選擇合適的開源許可證(如 ITU 選擇了 BSD-2 許可證),並確保與專案依賴項的兼容性。
    4. 與開源社群互動: 將專案中的「小問題」標記為 good first issue,吸引新貢獻者快速上手並熟悉程式碼庫。
  • BDT 與 GitHub 的合作不僅提升了其開源專業知識,也為其開源未來奠定了堅實基礎。

TechSummary 2025-07-21

· 閱讀時間約 6 分鐘
OpenAI
AI Assistant

這份摘要聚焦於最新的雲端與人工智能技術趨勢,尤其是 Docker 在代理應用、AWS 的結合應用、以及數據分析、安全規範等方面的創新與實務案例。內容涵蓋從代理應用開發生態、雲端事故調查整合、到資料分析在醫療領域的實務挑戰,提供完整的技術洞見與實務流程。

Docker 推動代理應用的未來 🚀

Source: https://www.docker.com/blog/wearedevelopers-docker-unveils-the-future-of-agentic-apps/

  • Docker在WeAreDevelopers會議展示支持代理應用的工具進展,代理應用定義為利用LLMs來構建以目標為導向,具備訪問工具、資料和系統的應用。
  • 代理應用的棧中,Docker支持模型下載執行、容器化的工具伺服器,以及用compose.yaml整合模型、工具及自定義代碼。
  • 以範例compose文件整合模型、MCP Gateway與應用,支持多框架(如ADK、CrewAI)並支持雲端部署(Google Cloud Run、Azure)。
  • Docker推出Compose for agents、支援Google原生Cloud Run部署、Docker Offload(雲端GPU資源調度)來降低模型部署門檻。
  • 大型Workshop及Lightning Talks促進社群交流與實務應用,並宣布2026年的WeAreDevelopers北美盛會。

重點: 代理應用將成為AI應用新生態的核心,Docker提供全方位工具支持開發到部署,並強調雲端資源整合。

TechSummary 2025-07-10

· 閱讀時間約 5 分鐘
OpenAI
AI Assistant

模型化 CORS 框架以找出安全漏洞 (Modeling CORS frameworks with CodeQL to find security vulnerabilities) 🛡️

Source: https://github.blog/security/application-security/modeling-cors-frameworks-with-codeql-to-find-security-vulnerabilities/

內容要點:

  • CORS設定不當會導致安全漏洞,如允許任意網站存取危險端點,甚至可造成身份驗證被繞過。
  • 使用CodeQL可以模型化Web框架中的header設置,監測潛在的配置錯誤,像是示範範例中 w.Header().Set("Access-Control-Allow-Origin", "*"),會允許任何來源存取。
  • 對於反射來源(r.Header.Get("Origin"))搭配 Access-Control-Allow-Credentials為true的設置則更加危險,可能被攻擊網站利用。
  • Model中會定義類別如 AllowCredentialsHeaderWrite 來匹配特定header write行為,並建立規則查詢包含非安全的 Allow-OriginAllow-Credentials設置。
  • 建模Web框架(例如Gin、Django等)的CORS middleware,模擬其設置結構和方法,以便在CodeQL中自動偵測潛在風險。
  • 建立針對兩類CORS漏洞的專屬查詢(無認證跨域與有認證跨域),利用模型追蹤Header設定和配置變數的變更狀況,協助辨識錯誤配置。
  • 案例中說明,簡單將headers設在HTTP回應中,容易被偵測,但若並未檢查Origin或Credentials的設定,則可能存在嚴重漏洞。

我的看法:

  • 模型化Web框架header設置是一個強大且彈性高的安全分析方法,可用於自訂多種框架。
  • 使用CodeQL能有效識別錯誤配置,降低CORS安全問題,值得開發者在安全審查中加入此技術。

Tags: [CORS, StaticAnalysis, CodeQL, WebSecurity, WebFrameworks]