ВБРР банк вакансии Москва

ВБРР создавался при активном государственном участии. Статус Банка определен постановлением Правительства РФ № 905 от 7 сентября 1995 года «О создании Всероссийского банка развития регионов». 27 марта 1996 года ВБРР был зарегистрирован Банком России и начал обслуживание клиентов.

Сегодня ВБРР — динамично развивающаяся кредитная организация, универсальное банковское учреждение, которое предоставляет своим клиентам полный комплекс финансовых услуг.

Деловую репутацию ВБРР как одного из наиболее стабильных и надежных банков страны подтверждают авторитетные международные рейтинговые агентства и экспертное сообщество. Критерием их оценки выступают качественные показатели финансовой деятельности кредитной организации. Международное рейтинговое агентство Moody’s подтверждает рейтинги ВБРР на уровне Ba2/NP, АКРА присвоило ВБРР кредитный рейтинг АА-(RU) со стабильным прогнозом, Эксперт РА оценило рейтинг кредитоспособности ВБРР на уровне ruАА. В течение ряда лет Forbes относит ВБРР к группе банков с высокой надежностью.

Дополнительный фактор стабильности банка — многолетнее участие в государственной системе страхования вкладов. ВБРР также аккредитован Агентством по страхованию вкладов в качестве уполномоченной кредитной организации для выплат возмещений кредиторам банков, в которых наступил страховой случай.
Среди клиентов банка — ведущие предприятия топливно-энергетического комплекса России. Для многих частных и корпоративных клиентов бренд ВБРР стал символом финансовой устойчивости и стабильности, надежным партнером, который ясно понимает потребности своих клиентов и предлагает индивидуальный подход к их обслуживанию.

Высокая рентабельность и поступательное развитие банка вне зависимости от экономических условий свидетельствуют о том, что ВБРР обладает необходимым потенциалом для активного роста. Устойчивая платформа для дальнейшего развития — неуклонное увеличение клиентской базы, сотрудничество с крупными корпоративными клиентами, развитие спектра предоставляемых услуг.

Банк является членом всех основных биржевых площадок страны, осуществляет операции со всеми типами ценных бумаг, основными иностранными валютами, производными финансовыми инструментами.


Я продолжаю свой рассказ о том, как подружить Exchange и ELK (начало ). Напомню, что эта комбинация способна без колебаний обрабатывать очень большое количество логов. На это раз мы поговорим о том, как наладить работу Exchange с компонентами Logstash и Kibana.
Logstash в стеке ELK используется для интеллектуальной обработки логов и их подготовки к размещению в Elastic в виде документов, на основе которых удобно строить различные визуализации в Kibana.

Установка

Состоит из двух этапов:

  • Установка и настройка пакета OpenJDK.
  • Установка и настройка пакета Logstash.

Установка и настройка пакета OpenJDK
Пакет OpenJDK необходимо скачать и распаковать в определённую директорию. Затем путь до этой директории необходимо внести в переменные $env:Path и $env:JAVA_HOME операционной системы Windows:



Проверим версию Java:
PS C:\> java -version openjdk version «13.0.1» 2019-10-15 OpenJDK Runtime Environment (build 13.0.1+9) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 13.0.1+9, mixed mode, sharing)

Установка и настройка пакета Logstash

Файл-архив с дистрибутивом Logstash скачайте отсюда. Архив нужно распаковать в корень диска. Распаковывать в папку C:\Program Files не стоит, Logstash откажется нормально запускаться. Затем необходимо внести в файл jvm.options правки, отвечающие за выделение оперативной памяти для процесса Java. Рекомендую указать половину оперативной памяти сервера. Если у него на борту 16 Гб оперативки, то ключи по умолчанию:
-Xms1g -Xmx1g
необходимо заменить на:
-Xms8g -Xmx8g
Кроме этого, целесообразно закомментировать строку -XX:+UseConcMarkSweepGC. Подробнее об этом . Следующий шаг — создание конфигурации по умолчанию в файле logstash.conf:
input { stdin{} } filter { } output { stdout { codec => «rubydebug» } }
При использовании этой конфигурации Logstash считывает данные из консоли, пропускает через пустой фильтр и выводит обратно в консоль. Применение этой конфигурации позволит проверить работоспособность Logstash. Для этого запустим его в интерактивном режиме:
PS C:\…\bin> .\logstash.bat -f .\logstash.conf … Pipeline started {«pipeline.id»=>»main»} The stdin plugin is now waiting for input: Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>, :non_running_pipelines=>} Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
Logstash успешно запустился на порту 9600.
Финальный шаг установки: запуск Logstash в виде сервиса Windows. Это можно сделать, например, с помощью пакета NSSM:
PS C:\…\bin> .\nssm.exe install logstash Service «logstash» installed successfully!

Отказоустойчивость

Сохранность логов при передаче с исходного сервера обеспечивается механизмом Persistent Queues.

Как работает

Схема расположения очередей в процессе обработки логов: input → queue → filter + output.
Плагин input получает данные от источника логов, записывает их в очередь и отправляет источнику подтверждение получения данных.
Сообщения из очереди обрабатываются Logstash, проходят фильтр и плагин output. При получении от output подтверждения отправки лога Logstash удаляет обработанный лог из очереди. Если Logstash останавливается, то все необработанные сообщения и сообщения, по которым не получено подтверждение об отправке, остаются в очереди, и Logstash продолжит их обработку при следующем запуске.

Регулируется ключами в файле C:\Logstash\config\logstash.yml:
Если настроены queue.max_events и queue.max_bytes, то сообщения перестают приниматься в очередь при достижении значения любой из этих настроек. Подробнее про Persistent Queues рассказано .
Пример части logstash.yml, отвечающей за настройку очереди:
queue.type: persisted queue.max_bytes: 10gb

Настройка

Конфигурация Logstash обычно состоит из трёх частей, отвечающих за разные фазы обработки входящий логов: приём (секция input), парсинг (секция filter) и отправка в Elastic (секция output). Ниже мы подробнее рассмотрим каждую из них.

Input

Входящий поток с сырыми логами принимаем от агентов filebeat. Именно этот плагин мы и указываем в секции input:
input { beats { port => 5044 } }
После такой настройки Logstash начинает прослушивать порт 5044, и при получении логов обрабатывает их согласно настройкам секции filter. При необходимости можно канал получения логов от filebit завернуть в SSL. Подробнее о настройках плагина beats написано .

Filter

Все интересные для обработки текстовые логи, которые генерирует Exchange, имеют csv-формат с описанными в самом файле логов полями. Для парсинга csv-записей Logstash предлагает нам три плагина: dissect, csv и grok. Первый — самый быстрый, но справляется с парсингом только самых простых логов.
Например, следующую запись он разобьёт на две (из-за наличия внутри поля запятой), из-за чего лог будет разобран неправильно:
…,»MDB:GUID1, Mailbox:GUID2, Event:526545791, MessageClass:IPM.Note, CreationTime:2020-05-15T12:01:56.457Z, ClientType:MOMT, SubmissionAssistant:MailboxTransportSubmissionEmailAssistant»,…
Его можно использовать при парсинге логов, например, IIS. В этом случае секция filter может выглядеть следующим образом:
filter { if «IIS» in { dissect { mapping => { «message» => «%{date} %{time} %{s-ip} %{cs-method} %{cs-uri-stem} %{cs-uri-query} %{s-port} %{cs-username} %{c-ip} %{cs(User-Agent)} %{cs(Referer)} %{sc-status} %{sc-substatus} %{sc-win32-status} %{time-taken}» } remove_field => add_field => { «application» => «exchange» } } } }
Конфигурация Logstash позволяет использовать условные операторы, поэтому мы в плагин dissect можем направить только логи, которые были помечены filebeat тэгом IIS. Внутри плагина мы сопоставляем значения полей с их названиями, удаляем исходное поле message, которое содержало запись из лога, и можем добавить произвольное поле, которое будет, например, содержать имя приложения из которого мы собираем логи.
В случае с логами трэкинга лучше использовать плагин csv, он умеет корректно обрабатывать сложные поля:
filter { if «Tracking» in { csv { columns => remove_field => add_field => { «application» => «exchange» } } }
Внутри плагина мы сопоставляем значения полей с их названиями, удаляем исходное поле message (а также поля tenant-id и schema-version), которое содержало запись из лога, и можем добавить произвольное поле, которое будет, например, содержать имя приложения из которого мы собираем логи.
На выходе из стадии фильтрации мы получим документы в первом приближении готовые к визуализации в Kibana. Не хватать нам будет следующего:

  • Числовые поля будут распознаны как текст, что не позволяет выполнять операции с ними. А именно, поля time-taken лога IIS, а также поля recipient-count и total-bites лога Tracking.
  • Стандартный временной штамп документа будет содержать время обработки лога, а не время записи его на стороне сервера.
  • Поле recipient-address будет выглядеть одной стройкой, что не позволяет проводить анализ с подсчётом получателей писем.

Настало время добавить немного магии в процесс обработки логов.

Конвертация числовых полей

Плагин dissect имеет опцию convert_datatype, которую можно использовать для конвертации текстового поля в цифровой формат. Например, так:
dissect { … convert_datatype => { «time-taken» => «int» } … }
Стоит помнить, что этот метод подходит только в том случае, если поле точно будет содержать строку. Null-значения из полей опция не обрабатывает и вываливается в исключение.
Для логов трэкинга аналогичный метод convert лучше не использовать, так как поля recipient-count и total-bites могут быть пустыми. Для конвертации этих полей лучше использовать плагин mutate:
mutate { convert => convert => }

Разбиение recipient_address на отдельных получателей

Эту задачу можно также решить с помощью плагина mutate:
mutate { split => }

Изменяем timestamp

В случае с логами трэкинга задача очень просто решается плагином date, который поможет прописать в поле timestamp дату и время в нужном формате из поля date-time:
date { match => timezone => «Europe/Moscow» remove_field => }
В случае с логами IIS нам будет необходимо объединить данные полей date и time с помощью плагина mutate, прописать нужную нам временную зону и поместить этот временной штамп в timestamp с помощью плагина date:
mutate { add_field => { «data-time» => «%{date} %{time}» } remove_field => } date { match => timezone => «UTC» remove_field => }

Output

Секция output используется для отправки обработанных логов в приёмник логов. В случае отправки напрямую в Elastic используется плагин elasticsearch, в котором указывается адрес сервера и шаблон имени индекса для отправки сформированного документа:
output { elasticsearch { hosts => manage_template => false index => «Exchange-%{+YYYY.MM.dd}» } }

Итоговая конфигурация

Итоговая конфигурация будет выглядеть следующим образом:
input { beats { port => 5044 } } filter { if «IIS» in { dissect { mapping => { «message» => «%{date} %{time} %{s-ip} %{cs-method} %{cs-uri-stem} %{cs-uri-query} %{s-port} %{cs-username} %{c-ip} %{cs(User-Agent)} %{cs(Referer)} %{sc-status} %{sc-substatus} %{sc-win32-status} %{time-taken}» } remove_field => add_field => { «application» => «exchange» } convert_datatype => { «time-taken» => «int» } } mutate { add_field => { «data-time» => «%{date} %{time}» } remove_field => } date { match => timezone => «UTC» remove_field => } } if «Tracking» in { csv { columns => remove_field => add_field => { «application» => «exchange» } } mutate { convert => convert => split => } date { match => timezone => «Europe/Moscow» remove_field => } } } output { elasticsearch { hosts => manage_template => false index => «Exchange-%{+YYYY.MM.dd}» } }
Полезные ссылки:

Записи созданы 8132

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Похожие записи

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх