"自动化审计系统的构建涉及到多个层面,包括基础准备、技术选型、模块设计和数据库规划。文章以代码自动化扫描系统为例,通过三台CentOS7服务器的配置,分别承担UI管理、任务调度和扫描引擎的角色。开发语言主要为Python,利用Django和Jquery,结合Celery进行任务队列处理。同时,系统集成GitlabAPI和SonarAPI,支持GitlabCI和Jenkins,以实现代码质量管理。在存储层,使用MySQL数据库,调度层通过RabbitMQ进行消息传递,服务层则借助Nginx和uWSGI提供Web服务。此外,系统还需要对安全漏洞有深入理解,并熟悉Linux系统管理,如systemctl、firewall-cmd和crontab的使用。"
在自动化审计系统的建设中,首先需要进行基础准备,这通常包括硬件和软件环境的规划。在本案例中,选择了三台CentOS7服务器,它们各自扮演不同的角色:UI服务器(ui.codeaudit)负责后台管理系统,包括数据库和消息队列(MQ)的部署;任务调度服务器(task.codeaudit)负责调度扫描任务;而扫描引擎服务器(sonarqube.codeaudit)运行SonarQube服务端,用于代码质量分析。
技术说明部分,系统采用Python作为主要开发语言,结合Django框架构建后台管理系统,Jquery用于前端交互,Celery作为异步任务队列。GitlabAPI和SonarAPI的集成使得系统能够与代码仓库和质量检测工具无缝对接。Git和GitlabCI配合Jenkins实现持续集成,确保每次代码提交都能触发自动扫描。在服务器层面,选择CentOS7是因为其稳定性和广泛支持,系统管理员需要熟悉systemctl进行服务管理,firewall-cmd配置防火墙规则,以及使用crontab设置定时任务。SELinux的配置也是必要的,以增强系统的安全性。
在模块设计上,存储层采用MySQL数据库,用于存储审计结果和系统配置信息。调度层通过RabbitMQ进行任务分发,确保任务的可靠传输。服务层使用Nginx作为反向代理和负载均衡器,uWSGI则作为Python应用的服务器,提高Web服务性能。
数据库设计中,权限相关的内容虽然未详细展开,但通常涉及用户认证、角色管理和访问控制,这是确保系统安全的重要环节。
最后,对于自动化审计系统来说,理解安全漏洞知识是必不可少的,因为系统的主要目标之一就是发现和预防潜在的安全问题。因此,开发团队需要具备一定的安全背景,以便正确理解和处理扫描结果。
总结起来,构建一个自动化审计系统是一项复杂的工作,它涉及多种技术和工具的集成,需要对操作系统、开发语言、数据库管理、网络服务和安全有全面的了解。通过这样的系统,可以大大提高代码质量和安全性,降低人工审计的成本和风险。