Wazuh 4.11.2 RC2 集群性能测试深度解析
Wazuh作为一款开源的入侵检测和安全监控平台,其集群性能表现对于企业级部署至关重要。本文针对Wazuh 4.11.2 RC2版本进行了全面的集群性能测试,测试环境模拟了5万个代理节点连接25个工作节点的真实生产场景。
测试环境配置
测试采用了高负载的集群配置方案:
- 代理节点数量:50,000个
- 工作节点数量:25个
这种配置能够充分验证Wazuh在大规模部署环境下的稳定性和性能表现。
API性能测试结果
通过对Wazuh API接口的全面测试,结果显示绝大多数端点表现良好,响应时间稳定。测试覆盖了集群管理、节点信息、健康检查、配置验证等多个关键功能模块。
值得注意的是,PUT /active-response和PUT /agents/group两个接口存在预期内的性能问题,这些问题已在早期版本中被识别并记录,属于已知问题范畴,不会在当前版本中修复。
集群核心功能测试
性能表现
集群性能测试全部通过,显示出良好的负载处理能力。在5万代理节点的压力下,集群保持了稳定的性能表现。
可靠性验证
测试涵盖了集群连接、日志顺序检查、任务同步等多个关键可靠性指标:
- 集群连接测试通过
- 日志顺序检查(工作节点和主节点)均通过
- 集群同步测试通过
- 任务顺序测试通过
日志错误检查中发现的连接问题均为测试过程中预期的节点断开操作所致,属于正常现象。
技术细节分析
在测试过程中,工作节点会定期断开与主节点的连接以验证重连机制。这导致日志中出现了大量"Could not connect to master"和"Worker node is not connected to master"的错误信息。这些错误是测试设计的预期结果,用于验证集群在节点故障时的恢复能力。
结论与建议
Wazuh 4.11.2 RC2版本在大规模集群部署中表现出了优秀的稳定性和性能。所有关键功能测试均通过验证,已知问题已被明确记录且不影响整体稳定性。
对于计划升级到4.11.2版本的企业用户,建议:
- 充分评估API接口性能是否满足业务需求
- 了解已知问题的具体影响范围
- 在生产环境部署前进行适当的性能测试
- 关注集群节点间的网络连接稳定性
本次测试结果表明,Wazuh 4.11.2 RC2已经具备了企业级部署所需的稳定性和性能基础,可以满足大规模安全监控场景的需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00