Yazıyorum öyleyse varım!
SQL Server’da çok fazla sayıda tablo ile uğraşıyorsanız bu tabloları aramak bazen zor olabilir. SQL Server içinde tabloları aramak için bir araç yok. Bunun için SQL Server Search adlı bir eklenti mevcut. Bu eklenti ile yazdığınız bir terimi tüm tablo adlarında ve tabloların içindeki kolon adlarında bulup isterseniz sizi direkt o tabloya yönlendiriyor.
SQL Search Eklentisinin adresi: https://www.red-gate.com/products/sql-development/sql-search/
Web sayfanıza aynı anda çok fazla sayıda kullanıcı girdiğinde ne olacağını simüle mi etmek istiyorsunuz? Buyrun buradan: Locust.
Bu araç python ile yazılmış. Bunu kullanabilmek için bilgisayarınıza Python kurulmuş olmalıdır. Python kurulumu için: buradan.
Python’u kurduktan sonra konsoldan
pip install locustio
dediğinide Locust kurulmuş olur. Daha sonra test dosyanızı yazarsınız. En ilkel versiyonu burada. Bu dosyayı locustfile.py olarak adlandırın. Bu dosya sadece o sayfaya girmek içindir. Login olmak ve form doldurtmak gibi fonksiyonlar da mümküdür:
from locust import HttpLocust, TaskSet, task
class UserBehavior(TaskSet):
def on_start(self):
self.diger_sayfa()
@task(1)
def diger_sayfa(self):
response = response = self.client.get("/authentication/register")
class WebsiteUser(HttpLocust):
task_set = UserBehavior
min_wait = 0
max_wait = 0
Son olarak bu kodların bulunduğu klasöre konsoldan gidin ve aşağıdaki komutu çalıştırın:
locust -f locustfile.py --host=http://testedeceginizadres.com
Bu komutu çalıştırdıktan sonra http://localhost:8089 sayfasını açın. Bu sayfa şöyledir:
Bu komutu çalıştırdıktan sonra http://localhost:8089 sayfasını açın. Bu sayfa şöyledir:
Bu alana aynı anda 100 kullanıcının 10 “hatch rate”si ile gireceğimizi simüle edeceğimizi söyledik. “Start swarming’ butona basınca ekran şöyle olur:
Burada sayfanın bu strese nasıl cevap verdiği, cevap verme süreleri ve eğer erişim durdu ise erişimin kesilmesi gibi bilgiler görüntülenir.
Charts ekranından da sayfanın tepkilerini canlı izleyebiliriz.
Bu araç sayesinde ilk stres testimizi yapmış olduk. Daha ileri testler için Locust dokümantasyonunu okuyabilirsiniz.: https://docs.locust.io/en/stable/
Kolay gelsin
Adli bilişimcilik sadece uzmanlarına yarar sağlamaz. Bu bilim özellikle kötü günlerinizde de işe yarayabilir. Diyelim ki tezinizi yanlışlıkla sildiniz. Çöp kutusunda da yok. Bu durumda debian tabanlı linux sürümlerinde (Ubuntu, ElementaryOS gibi) aşağıdaki komutu kullanarak silinmiş dosyayı komut satırında geri getirebilirsiniz. Tabii bu text dosyaları için işe yarıyor. Eğer diğer dosyalar için de tam bir araştırma yapmak isterseniz “photoscan” adlı komutu kullanın.
Gelelim bizim diğer komuta:
grep -a -C 200 -F 'sildiğiniz dosyada geçen özel bir kelime' /dev/sda1
Bu komutu şöyle kullancaksınız. Sildiğiniz dosyada hatırladığınız bir kelime varsa bunu yukarda ilgili alana yazın. En sonda ise ‘sda1’ yazan yere disk adını yazın.
Komut eğer bulabilirse tamamen silinmiş dosya veya dosyaları geri getirip içeriğini komut satırında gösteriyor.
