DDoS: от алерта до выбора модели: диагностика DDoS и Always-On vs On-Demand

Вот важная новость с фронта ИИ: anastmay 6 минут назад DDoS: от алерта до выбора модели: диагностика DDoS и Always-On vs On-Demand Простой 13 мин 85 Блог компании ITSumma Информационная безопасность * Системное администрирование * IT-инфраструктура * Сетевые технологии * Обзор Когда на графиках мониторинга появляется аномальный всплеск трафика, ваш первый порыв — сразу врубить фильтры и блокировать всё подозрительное, но на практике именно подобное чаще всего приводит к ошибкам. На самом деле DDoS-защита начинается не с выбора сервиса и не с настройки правил — она начинается с диагностики. В этой статье мы разберём полный цикл: от момента появления алерта до выбора между Always-On и On-Demand моделями защиты.

Диагностика и реагированиеА точно ли это DDoS? Прежде чем настраивать фильтры и блокировать подозрительные сессии, важно убедиться, что вы действительно имеете дело с DDoS-атакой. Резкий рост трафика — далеко не всегда результат злонамеренных действий.

Технические детали

На практике значительная часть инцидентов, которые выглядят как атака, оказывается скачком роста числа реальных пользователей или особенностями инфраструктуры. Типичные причины ложной тревогиМаркетинговая активность и акции. Результат рекламных акций или распродаж часто на графиках может выглядеть один в один как DDoS: резкий всплеск запросов, рост потребления ресурсов.

В особенности, если инфраструктура не готова к росту нагрузки, а команда техподдержки не была предупреждена о маркетинговых активностях. Инфраструктура не готова к нагрузке. Сайт растёт органически, трафик увеличивается постепенно, но в какой-то момент сервер перестаёт справляться.

Внешне ситуация с резким увеличением числа пользователей может напоминать атаку: запросы копятся в очереди, время ответа растёт — и нагрузка лавинообразно увеличивается. Такая ситуация — это маркер необходимости масштабирования инфраструктуры. Показательный пример — как сайт «Тануки» лёг накануне 8 Марта под наплывом реальных заказов: это была не атака, а именно неготовность инфраструктуры к сезонному пику.

Отраслевые последствия

Изменения на сайте, привлекающие ботов. Обновление структуры URL, добавление открытых API-эндпоинтов, изменение robots. txt или публикация большого объёма нового контента могут спровоцировать волну трафика от поисковых роботов, парсеров и скраперов.

Трафик при этом технически ботовый, но это не атака — это естественная реакция экосистемы на изменения. Самоатака через неоптимальный мониторинг. Нередкий сценарий, при котором система мониторинга настроена так, что каждая проверка генерирует тяжёлые запросы к сайту.

В ситуации, когда интервал проверок слишком частый или проверка вызывает тяжёлые запросы (рендер страниц, обращения к базе данных), мониторинг сам становится источником нагрузки. По сути — это DDoS сайта собственными инструментами мониторинга. Неоптимальная архитектура и каскадные сбои.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.