Zusammenfassung des CrowdStrike-Vorfalls und der Prävention mit Digital.ai Lösungen

Am 19. Juli 2024 führte ein fehlerhaftes Softwarekonfigurationsupdate von CrowdStrike zu einem weltweiten Ausfall von Windows-Systemen, der kritische Sektoren wie Fluggesellschaften, Banken, Krankenhäuser und Rettungsdienste betraf.

Es ist unmöglich, Ausfälle zu 100 % zu verhindern, und im Zeitalter zusammengesetzter Software kann es schwierig sein, einen fehlerhaften Prozess oder eine fehlerhafte Codekomponente zu lokalisieren. Diese Risiken können jedoch durch Automatisierung und Transparenz gemindert werden. Hier sind einige wichtige Prozesse und Technologieverbesserungen, die dazu beitragen können, das Geschäftsrisiko zu minimieren und die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen zu verringern:

1. Software orchestrieren releases und deployAngaben: Release Orchestrierung hilft dabei, eine kontrolliertere und prozessbasiertere Bereitstellung von Updates zu gewährleisten. Durch die Implementierung von schrittweisen deployund automatischen Rollback-Funktionen haben Probleme eine größere Chance, während der deployund so weitreichende Auswirkungen abzumildern. Zum Beispiel mit dem Kanarienvogel deployBei diesem Modell wird eine Änderung zunächst an eine kleine Gruppe von Benutzern ausgerollt und validiert, bevor es an die übrigen Teams weitergeleitet wurde.
2. Governance und Sicherheit: Sicherheits- und Governance-Frameworks, die über den gesamten Softwarebereitstellungsprozess hinweg implementiert und analysiert werden, tragen dazu bei, die Einhaltung von Compliance- und Sicherheitsrichtlinien sicherzustellen, und bieten eine zusätzliche Kontrollebene, um Vorfälle zu verhindern.
3. Änderungsrisiken vorhersagen: Integrieren Sie KI/ML-Modelle, die speziell dafür entwickelt wurden, vorherzusagen, welche Änderungen fehleranfällig sind. Durch die Analyse vergangener und anhaltender Trends bei änderungsbezogenen Vorfällen, Problemen und Ausfällen können Unternehmen die Wahrscheinlichkeit von Änderungsfehlern effektiv reduzieren. Durch den Einsatz von Risikovorhersagetechnologie zur Analyse riesiger Mengen an Code, historischen Daten und Mustern im Zusammenhang mit Softwareänderungen können Teams potenzielle Fehler besser vorhersagen und riskante Softwareupdates präventiv kennzeichnen.
4. Automatisieren Sie Tests und Qualitätssicherung: Automatisierte Testfunktionen testen Code gründlich in verschiedenen Entwicklungs- und Phasenumgebungen und helfen dabei, kritische Probleme zu identifizieren, bevor sie Produktionsumgebungen oder Endbenutzer erreichen. Die Integration strenger Smoke- und Sanity-Tests in größere (und kleinere) Softwareänderungen kann dazu beitragen, dass kritische Fehler deutlich weniger wahrscheinlich auftreten. Dies erfordert eine Kombination aus Unit-, Integrations- und End-to-End-Tests.
5. Umfassende Sicherheit: Woher continuous testing Die Verfahren fungieren als Qualitätssicherungsprüfer und stellen sicher, dass ein neues Produkt wie vorgesehen funktioniert. Sicherheitsfunktionen prüfen und untersuchen die Materialien und die Konstruktion des Produkts während der Codierung und in Produktionsumgebungen, um sicherzustellen, dass es mit robusten Sicherheitsfunktionen ausgestattet ist, die den Einfluss böswilliger Akteure einschränken.

Durch den Einsatz Digital.ai Lösungen, die dabei helfen, die vielfältigen Prozesse und Erkenntnisse zu automatisieren, die für die Bereitstellung sicherer, qualitativ hochwertiger Software erforderlich sind, haben Unternehmen eine bessere Chance, das Risiko von deployfehlerhaften Code zu beheben und globale Ausfälle zu vermeiden.

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