elastic

Lucene 10.6.0 の doc-values updates は列ごとの書き直しをどうやめたのか はじめに OpenSearch や Elasticsearch では、検索したいデータを JSON のドキュメント（doc）として index に保存します。 doc は title や price のような field の集まりで、OpenSearch や Elasticsearch はこの field の値を使って検索、ソート、集計をします。 この index を実際にディスクに書き、検索するのが、Java で書かれた検索ライブラリの Apache Lucene です。 Lucene は index を segment という単位のファイル群に分けて書き、一度書いた segment は変更しません。 こうして保存する doc には、一部の field だけが頻繁に変わるものがよくあります。 EC の在庫数や価格、記事の閲覧数、ランキング用の人気スコアなどです。 doc 本体には本文や 512 次元の vector が入っていて、変わるのは 8 バイトの数値 1 つだけ、という形です。 新しい doc は新しい segment に書かれ、既存の segment のファイルはそのまま残ります。 Lucene でこの数値を変える方法は 2 つあります。 1 つは IndexWriter#updateDocument で doc ごと入れ直す方法で、本文も vector も index し直すことになります。 もう 1 つは IndexWriter#updateNumericDocValue で、doc-values の値だけを書き換える方法です。 doc-values は、Lucene が field の値を doc ID 順に並べて列として持つ構造です。 全文検索に使う転置インデックスは「語から doc」を引く向きの構造で、doc-values はその逆の「doc から値」を引く向きです。 ソート、ファセット、集計は、この列を doc ID で引いて値を読みます。 OpenSearch や Elasticsearch の mapping にある doc_values は、この列を作るかどうかの設定で、text 以外の多くの field では default で有効です。 updateNumericDocValue は doc を入れ直さないので、軽い操作に見えます。 ところが Lucene 10.5 までの doc-values update は、別のものを丸ごと書き直していました。 更新した doc の数に関係なく、その field の列（column）を segment 1 つぶん書き直すのです。 2026 年 10 月 29 日にリリースされた Apache Lucene 10.6.0 で、この書き直しをやめる仕組みが入りました。 CHANGES.txt の New Features には次のように書かれています。 GITHUB#16418: Incremental doc-values updates. A set-only doc-values update (NUMERIC or BINARY) is written as a sparse "delta" overlay holding just the updated documents and layered over the base column at read time, instead of rewriting the whole column, turning per-update write amplification from O(column) into O(updated docs). Opt-in; enable with IndexWriterConfig#setMaxDocValuesOverlays(n). 気になるのは、書き込み量がどれだけ減り、代わりに何を払うのか、そして OpenSearch と Elasticsearch にどう関わるのかです。 元になった Pull Request #16418 と、10.5.0 と 10.6.0 のソースを読んで確かめました。 ! 本文のクラス名とメソッド名は Lucene 10.5.0 と 10.6.0 のタグのものです。 issue や PR の状態は 2026 年 11 月 1 日時点で確認しました。 setMaxDocValuesOverlays には @lucene.experimental が付いており、今後挙動が変わる可能性があります。 1 doc を更新すると何が書かれるのか gen ファイルに書かれる列 doc-values の列も segment の一部なので、segment と同じく一度書いたら変更しません。 値を更新するには、別のファイルを書き足す必要があります。 Lucene はこの書き足しを generation（gen）という番号で管理しています。 doc-values を更新すると、その field について新しい gen のファイルを書き、読み取り時には最新の gen を使う仕組みです。 10.5.0 の ReadersAndUpdates#handleDVUpdates では、次の gen 番号を 36 進数の文字列にしてファイル名の suffix にしています。1 final long nextDocValuesGen = info.getNextDocValuesGen(); final String segmentSuffix = Long.toString(nextDocValuesGen, Character.MAX_RADIX); 問題は新しい gen ファイルの中身です。 同じメソッドの中で、MergedDocValues が既存の列の値と更新値を doc ID 順に混ぜ合わせ、その結果を新しい gen として書き出します。 更新されなかった doc の値も含めて、列全体です。 新しい gen ファイルの大きさは列全体（値を持つすべての doc）で決まり、更新した doc が 1 件でも 3 件でも同じです。 PR の説明はこの状態を「Lucene rewrites the whole column for that field, even if you only touched a few docs」と書いています。 segment が大きくなるほど、1 回の更新で書く量も増えます。 soft delete の場合 この書き直しは明示的に doc-values を更新したときだけの話ではありません。 Lucene の soft delete は、削除の印を soft-deletes 用の numeric doc-values field に書くことで実現しています。 つまり soft delete も doc-values update であり、同じ経路で列を書き直します。 soft-deletes の列は印を付けた doc だけを持つので、1 回に書く量は数値 field の列ほど大きくありません。 Elasticsearch は操作の履歴を soft delete した doc として Lucene に残しています。 shard の復旧や CCR（cross-cluster replication）で、この履歴を使うためです。 後で見る Elasticsearch の PR #157749 の説明にも、この仕組みが出てきます。 OpenSearch は、この仕組みを持つ Elasticsearch 7.10 から分岐したプロジェクトです。 そのため、doc-values を明示的に更新していない index でも、update や delete で doc を置き換えるたびにこの経路を通ります。 10.6.0 で入った overlay 読み取り時の重ね方 PR の説明によると、10.6.0 で入った仕組みの考え方は単純です。 値を設定するだけの更新（set-only）なら、変わった doc だけを持つ疎な（sparse）差分を新しい gen として書きます。 PR ではこの差分を delta、読み取り時に重ねる層を overlay と呼んでいます。 先ほどの図と同じ更新でも、書くのは変わった doc の数だけになります。 読み取り時は base の列の上に delta を新しい順に重ね、同じ doc が複数の層にあれば最新の値を使う、という読み方です。 PR の説明はこれで「Updating a field becomes O(changed docs) instead of O(column)」になると書いています。 読み取り側は新しく入った OverlayNumericDocValues と OverlayBinaryDocValues（10.6.0 では OverlaySortedNumericDocValues も）が担当します。 delta は codec に元からある疎な形式で書くので、PR は「No doc-values format change」と書いています。 overlay が溜まったときの fold delta を書き足すだけだと、層がどんどん積み上がり、読み取りが遅くなります。 そこで field ごと、segment ごとに、次の決まりで delta を畳みます（fold）。 flush のたびに、変わった doc だけの delta を 1 つ書く delta の数が上限に達していたら、次の更新を書くときに既存の delta と今回の更新を 1 つにまとめる fold のとき、既存の delta が持つ doc 数の合計が segment の doc 数の 50% 以上なら、base と合わせて新しい密な（dense）base を書く segment の merge で、普通の列に戻る 上限の数は後で見る setMaxDocValuesOverlays で指定します。 最初の実装では、dense な base に戻すのは delta が列全体を覆ったときだけでした。 review で neoremind が bug を見つけます。 一度 dense な base に fold すると、それ以降の fold がすべて列全体の書き直しに戻っていました。 作者は判定を segment に対する割合に変え、閾値を 50% にして直しています。 overlay にならない更新 すべての更新が delta になるわけではありません。 PR #16418 の時点の対象は NUMERIC と BINARY の doc-values でした。 10.6.0 では #16581 で SORTED_NUMERIC も単一の値で更新できるようになりました。 この更新は、列が単一値か複数値かに関係なく同じ delta の経路を通ります（複数値の doc は読み取り時に doc 単位で保たれます）。2 OpenSearch や Elasticsearch の数値 field は SORTED_NUMERIC の列として書かれるので、この拡張も関係します。 どの型でも対象は値を設定するだけの更新に限られ、値を消す（unset する）更新が混ざると、従来どおり列全体を書き直します。 ベンチマークで見る効果と代償 更新の間隔による書き込み量の違い PR #16418 には、作者自身のベンチマークが載っています。 対象は 8 バイトの数値と 512 次元の vector を持つ 5M（500 万）doc です。 4 スレッドがランダムな順序で更新し、NRT reader を 1 秒ごとに refresh します。 比べている方法は 3 つです。 full reindex は updateDocument で doc ごと入れ直す方法、dense は 10.5 までの doc-values update、sparse は今回の overlay です。 作者は、書き込み量が更新の間隔で大きく変わると考え、全速で更新する batch と、毎秒 5,000 件に絞った throttled の 2 通りで測っています。 数値 field の結果です。3 条件 方法 bytes/update 書き込みの倍率 batch full reindex 13,138 1,642× batch dense 80 10× batch sparse 8 1.0× throttled 5k/s full reindex 14,359 1,795× throttled 5k/s dense 7,202 900× throttled 5k/s sparse 18 2.2× 倍率は書いたバイト数を実際に変わった 8 バイトで割った値です。 batch では dense でも 10× で済んでいます。 refresh 1 回のあいだに大量の doc が更新されるので、列全体の書き直し 1 回を多くの doc で分け合えるからです。 throttled にすると、同じ書き直しが数千件ぶんしかカバーしなくなり、900× に跳ね上がります。 sparse は間隔に関係なく変わった doc だけを書くので、どちらでも 1.0〜2.2× に収まります。 throttled の dense と sparse を比べると、書き込み量は約 400 分の 1 です。 throttled の行では、dense と full reindex の差も小さくなっています。 doc ごと入れ直す 14,359 バイトに対して、doc-values update は 7,202 バイトで、半分にしかなっていません。 32 バイトの binary field では、さらに逆転します。 条件 方法 bytes/update throttled 5k/s full reindex 15,756 throttled 5k/s dense 27,734 throttled 5k/s sparse 55 このベンチマークの binary field では、更新が少しずつ流れ続けると、10.5 までの doc-values update が doc ごと入れ直すより多く書いていたことになります。 作者は throttled を「closer to a steady trickle on a live index」と位置づけていて、運用中の index に近いのはこちらの条件です。 soft delete でも同じ傾向が出ていて、throttled では dense の 33 bytes/update が sparse で 6 bytes/update になっています。 読み取りの遅れ 書き込みが減るぶん、読み取りは遅くなります。 読み取りのたびに base と delta を重ね合わせるからです。 同じベンチマークで、500 万 doc の field を頭から読む scan の時間はこう変わりました。 field 条件 dense sparse 数値 batch 35 ms 118 ms 数値 throttled 5k/s 21 ms 103 ms binary 32B batch 29 ms 327 ms binary 32B throttled 5k/s 28 ms 172 ms scan は 3〜11 倍遅くなっています。 作者はソートやファセットのように doc を飛び飛びに引く読み方も測っています。 advanceExact で 10% の doc を引く測定では、overlay が 16 層のとき約 18 ms で、通常の列は約 1 ms でした。4 throttled で約 350 の gen が残った状態では、約 26 ms 対約 7 ms です。 作者はこれを「tens of ns per lookup」と書き、クエリ全体の時間と比べれば小さいとしています。 ただし、どちらの数値も作者が PR の review のために書いたベンチマークのものです。 benchmark のコードは merge 前に外すと書かれていましたが、2026 年 11 月 2 日時点では main のテストソースに、単独で実行する IncrementalDocValuesUpdatesBenchmark として残っています。 luceneutil や nightly benchmark のような第三者の測定は見つかりませんでした。 自分の index で書き込みの減少が読み取りの遅れに見合うかは、更新の間隔と読み取りの重さを比べて決めることになります。 overlay を有効にする設定 overlay は IndexWriterConfig#setMaxDocValuesOverlays(int) で有効にします。 0 は無効で、従来どおり列全体を書き直す設定です。 1 以上の値を渡すと有効になり、その数まで overlay を溜めてから fold します。 10.6.0 の Javadoc はこの値のトレードオフを次のように書いています。5 higher values lower write amplification but keep more overlays (hence more files) live to merge at read time. 10.6.0 の default は 0 で、この機能は opt-in です。 setMaxDocValuesOverlays の Javadoc には「Only takes effect when IndexWriter is first created」ともあり、6動いている IndexWriter に後から設定しても効きません。 ! 10.6.0 のリリースノートの Highlights には「This is on by default」と書かれていますが、10.6.0 のソースの default は 0 です。 backport の PR #16554 も「opt-in on 10.x」と明記しています。 on by default なのは 11.0 系（branch_11x）と main（12.0）で、default は #16648 で 16 から 8 に下がっています。 アップグレード後に古い Lucene で開けるか overlay を有効にしなくても、10.6.0 で変わることが 1 つあります。 segments ファイルの format version が上がりました。7 /** The version that records per-field incremental doc-values overlay generations. */ public static final int VERSION_10_6 = 11; static final int VERSION_CURRENT = VERSION_10_6; 古い Lucene は overlay を読めないので、delta を列全体と取り違えないよう、format version で弾く必要があります。 PR #16554 はこの version を機能を使うかどうかに関係なくすべての commit で書くと説明しています。 So any index written by 10.6+ is rejected by older 10.x readers with IndexFormatTooNewException, whether or not it uses the feature. Lucene は新しいバージョンで書いた index を古いバージョンで読めることを元から約束していません。 そのため規約の上では何も失われていない、というのが PR の立場です。 運用側から見ると、10.6.0 で一度でも commit した index は、10.5 系の Lucene に戻した時点で開けなくなります。 ローリングアップグレードの途中で旧版に戻す手順を用意しているなら、10.6.0 からは使えないと考えたほうが安全です。 review では ChrisHegarty が、commit 時に dense へ fold すれば古いバージョンでも読めるのでは、と提案しています。 作者は、refresh と commit を同じ頻度で行う使い方ではcommit 時に fold する案ではこの機能の効果が消えるとして、採用しませんでした。 同じリリースの .dvp 分離 10.6.0 では doc-values のファイル構成も別の変更で変わっています。 PR #16540（issue #16298）は、疎な field の doc ID 集合（IndexedDISI）を .dvd から新しい .dvp ファイルに分けました。 overlay とは独立した変更ですが、どちらも「doc-values まわりのファイルが変わった」と読めるので、混同しないよう気をつけてください。 Lucene90DocValuesConsumer や Lucene90DocValuesProducer のコンストラクタを直接呼んでいるコードは、こちらの変更に合わせて直す必要があります。 OpenSearch の star-tree がその例です。 OpenSearch と Elasticsearch の対応状況 OpenSearch OpenSearch は PR #23475 で Lucene を 10.5.2 から 10.6.0 に上げ、2026 年 10 月 31 日に main へ merge しました。 Version.V_3_10_0 が LUCENE_10_6_0 を指すようになっています。 PR で直したコードの 1 つは、前の節で触れた .dvp 分離に合わせた star-tree の doc-values の対応です。 OpenSearch は overlay の設定には手を入れていません。 PR の diff にも、GitHub のコード検索で見た OpenSearch のリポジトリにも setMaxDocValuesOverlays は出てきません。 Lucene 10.6.0 は default の 0、つまり overlay が無効のまま取り込まれています。 一方、segments format の変化は、機能の有無に関係なく OpenSearch にも及びます。 PR には書かれていませんが、Lucene 側の仕様から考えると、OpenSearch 3.10 で書いた index は Lucene 10.5 系の OpenSearch では開けなくなるはずです。 Elasticsearch Elasticsearch には、10.6.0 への upgrade PR は見つかりませんでした。 Elasticsearch は lucene_snapshot というブランチで Lucene の開発版に追従しているので、公開リポジトリ上の取り込み方が OpenSearch とは違います。 代わりに、overlay を使う機能の提案があります。 #16418 の作者である jimczi による PR #157749「Add updatable doc-values fields」で、2026 年 11 月 1 日時点で open のままです。 feature flag doc_values_updatable の内側にあり、ラベルは v9.7.0 です。 この PR は mapping に doc_values: { updatable: true } を足し、_update や _bulk の部分更新を doc の入れ直しではなく doc-values の書き換えで行います。 対象は keyword、数値、date の field で、index: false であること、index sort に含まれないこと、sub-field を持たないことが条件です。 PR が「columnar indices only」と書く種類の index で、新しい index version（IndexVersions.DOC_VALUES_UPDATABLE）以降に作ったものに限られます。 PR はねらいを「avoiding the cost of rewriting large immutable fields such as vectors」と書いていて、はじめにで挙げた「vector を持つ doc の数値 1 つだけを変える」場面そのものです。 overlay の上限は index 設定 index.doc_values.max_overlays で決めます。 doc-values の書き換えだけで済ませるには、Elasticsearch 側にも工夫が要ります。 _seq_no は in-place で書き換えられないので、更新の sequence number を _dv_update_seq_no という別の列に記録しています。 また、更新の差分だけを replica に送っても、replica が base の doc を持っていなければ意味がありません。 そのため、base の doc が global checkpoint 以下（すべての in-sync なコピーが持っていることが保証される範囲）にあるときだけ差分を送り、それ以外は従来の reindex に戻しています。 関連する変更と残っている課題 #16418 の後にも、いくつかの変更と議論が続いています。 ファイル数の問題は issue #16644 で dweiss が報告しました。 テストがファイルハンドルの上限に引っかかったというもので、issue に引用された分析は、開いているファイルの数が「segments × 更新した field 数 × (1 + overlay 数) × 2」に比例して増えるという見積もりを書いています（原文は英語）。 作者の jimczi は、増え方は field ごとに overlay の上限で抑えられると答えています。 issue はテスト側で overlay 数をランダムにする #16645 で閉じられ、これとは別に #16648 で default も 16 から 8 に下がりました。 overlay を有効にするなら、OS のファイルハンドル上限も合わせて確認しておくと安全です。 merge 中の更新の扱いも変わりました。 10.5 までは、merge 中に来た doc-values update を ReadersAndUpdates が heap に溜めていました。 #16570 はこれをやめ、merge の完了時に元の segment から読み直すようにしています。 10.x への backport（#16591）では、この挙動は overlay を有効にしたときだけ働きます。 10.6.0 には、SORTED_NUMERIC の更新のほかにも関連する変更が入っています。 #16565 は index sort に使う field への binary update を拒否するようにしました。 PR #16418 の review で後回しにされた項目と、10.6.0 のソースに TODO として残っている項目もあります。 reader を開くときに delta を 1 つにまとめる。shaie の提案に、作者は「it's the top follow-up」と答えています8 読み取りで intoBitSet を使う、dense な base を直接読んで変わった doc だけ差し替える9 field ごとに設定を変えられるようにする。ChrisHegarty の提案で、作者は「Good follow-up」と答えています10 毎回すべての delta を畳み直すのをやめ、size-tiered な fold にする11 fold の閾値 50% を設定で変えられるようにする12 確認できていないこと dev メーリングリスト13に、この機能を扱った専用のスレッドは見つかりませんでした。確認できたのはリリースの告知だけです。 ベンチマークの数値は作者のものだけで、第三者の測定は見つかっていません。 overlay を有効にしたときに、実際の index でファイルハンドルがどれだけ増えるかは測っていません。 Elasticsearch が Lucene 10.6.0 をどのバージョンで取り込むかは確認できていません。 おわりに はじめにの在庫数の例に戻ります。 10.5 までの updateNumericDocValue は在庫数を数件変えただけでも、refresh のたびに segment ぶんの在庫数の列を書き直していました。 10.6.0 で overlay を有効にすれば、書くのは変わった在庫数だけになります。 その代わり、在庫数でソートや集計をするたびに、base に delta を重ねる手間がかかります。 10.6.0 では opt-in なので、何もしなければこの挙動は変わりません。 ただし segments format は必ず上がるので、10.6.0 で一度 commit した index は 10.5 では開けなくなります。 Lucene を直接使っているなら、まず自分の index の更新の間隔と、ソートやファセットの重さを見比べてみてください。 更新が少しずつ続き、読み取りが軽いなら、setMaxDocValuesOverlays に小さな値を渡して試す価値があります。 参考リンク Release 10.6.0 · apache/lucene Lucene Core News CHANGES.txt（10.6.0） Incremental doc-values updates · PR #16418 Backport incremental doc-values updates to 10.x · PR #16554 Incremental doc values increase open file handle count significantly · Issue #16644 Upgrade Lucene to 10.6.0 · OpenSearch PR #23475 Add updatable doc-values fields · Elasticsearch PR #157749 脚注 ReadersAndUpdates.java#L323-L324（10.5.0） ↩︎ OverlaySortedNumericDocValues.java（10.6.0） の Javadoc。CHANGES.txt の GITHUB#16580 は「Single-valued columns reuse the numeric update path」と単一値の列に限った書き方をしていますが、コードは複数値の列にも delta を書きます。 ↩︎ PR #16418 の Numbers 節。この節の表と数値は、特記しない限りここから引いています。 ↩︎ PR #16418 の作者のコメント。「tens of ns per lookup」もこのコメントからの引用です。 ↩︎ IndexWriterConfig.java#L111-L116（10.6.0） ↩︎ IndexWriterConfig.java#L336-L348（10.6.0） ↩︎ SegmentInfos.java#L129-L132（10.6.0） ↩︎ 作者の回答 ↩︎ 作者のコメント ↩︎ ChrisHegarty の提案、作者の回答 ↩︎ ReadersAndUpdates.java#L390-L391（10.6.0） の TODO ↩︎ ReadersAndUpdates.java#L58-L60（10.6.0） の TODO ↩︎ Lucene の開発者向けメーリングリスト dev@lucene.apache.org です。Apache Software Foundation のプロジェクトでは、リリースの投票や設計の議論をこのリストで行います。アーカイブは lists.apache.org で検索できます。確認できた告知は 10.6.0 の ANNOUNCE メール です。 ↩︎

VictoriaLogs 与 Loki、Elasticsearch、OpenSearch、SigNoz、ClickStack 的日志写入性能对比 > This blog post is also available in English: [VictoriaLogs vs Loki, Elasticsearch, OpenSearch, SigNoz and ClickStack on structured log ingestion]( victoriametrics.com) 在 VictoriaMetrics 内部，我们会持续地对自己的产品进行性能测试。这能帮助我们保持竞争力，让每一个版本都变得更好。随着越来越多的团队开始使用 VictoriaLogs ，也有越来越多的人问我们：它适合哪些场景？切换过来能获得什么？因此，我们把基准测试作为一个[公开 GitHub 仓库]( VictoriaMetrics/logs-benchmark)发布出来，任何人都可以运行它来复现我们的结果，我们也会继续以开源的方式维护它。 这不是一篇劝你在迁移到 VictoriaLogs 的广告。相反，如果你在采集结构化日志（无论来自 Kubernetes 还是其他地方），本文应该能帮你选择合适的工具，并了解适合你的权衡取舍。 对不同系统进行比较的基准测试总是充满争议，因为每个系统擅长的场景各不相同。本文只测试一个场景：写入结构化日志，即每一行都带有命名字段的日志，Kubernetes 上的许多服务都是这样输出日志的。每个系统都运行在一台相同规格的机器上。查询性能、集群模式和对象存储会在后续文章中介绍。 仅凭写入速度无法决定该选哪个系统，所以本文也会深入它们的内部实现： - 为什么 Loki 写入速度最快，但一个简单的 Dashboard 查询却要花上几分钟？ - 为什么 SigNoz 和 ClickStack 落后于 VictoriaLogs ，尽管三者都以列式方式存储日志？ - 为什么 Elasticsearch 和 OpenSearch 需要那么多磁盘空间？ 这些问题的答案能帮助你规划硬件和成本，避免在日志量增长时遇到意外。 测试与环境 我们测试了截至 2026 年 10 月 6 个系统的最新版本，配置尽量接近默认值： - VictoriaLogs [v1.53.0]( github.com/VictoriaMetrics/VictoriaLogs/releases/…) - Loki [3.7.8]( github.com/grafana/loki/releases/tag/v3.7.8) - Elasticsearch [9.5.5]( github.com/elastic/elasticsearch/releases/tag/v9.…) - OpenSearch [3.9.0]( github.com/opensearch-project/OpenSearch/releases…) - SigNoz [v0.145.0]( github.com/SigNoz/signoz/releases/tag/v0.145.0) - ClickStack [2.39.1]( github.com/hyperdxio/hyperdx/releases/tag/%40hype…) 我们调整了少量配置，例如 Loki 的写入限制，以便每个系统都能在单节点上达到其设计上限。VictoriaLogs 不需要任何调整，因为它的设计目标就是开箱即用地提供最佳性能（[文档]( docs.victoriametrics.com)）。[仓库]( github.com/VictoriaMetrics/logs-benchmark/tree/ma…)中说明了每一项改动。 为了让测试保持简单，每个系统都以单节点模式运行在独立的 Kubernetes 节点上（ GCP 的 n2d-standard-8 ，8 个 vCPU 、32 GB 内存）。SigNoz 和 ClickStack 将日志存储在 ClickHouse 中，而 ClickHouse 本身无法直接接收日志采集器发送的日志。因此每个技术栈都会在 ClickHouse 所在的节点上运行自己的 Collector ，这些 Collector 基于 OpenTelemetry Collector 构建。  我们同时向每个系统发送相同的日志。写入速率从 10k 行/秒开始，每 10 分钟增加 10k ，最高到 180k 行/秒。一个系统的最大写入速率，是指它在一个完整的 10 分钟阶梯内平均能成功存储的最高速率。如果系统发生崩溃，我们只统计它首次崩溃之前的阶梯，因为崩溃本身就是它的极限。  我们统计的是每个系统实际存储的行数，而不是它接收的行数。例如，SigNoz 和 ClickStack 在 Collector 收到日志后就会立即返回响应，因此 Collector 一旦崩溃，就会丢失已经被接收的日志。Loki 是个例外：它没有低成本的方法统计已存储的行数，但它会在返回响应之前把每一行写入 WAL （ Write-Ahead Log ，预写日志），所以对于 Loki ，我们统计的是接收的行数。 写入速率只是故事的一半。为了展示它与查询速度之间的关系，我们以 35k 行/秒的速率向 VictoriaLogs 、Elasticsearch 和 Loki 写入相同的日志，持续 4 小时，然后在冷缓存状态下对几条常见查询进行计时。我们会在后续文章中深入讨论查询。 每个系统接收的负载 日志可以是任何东西，从纯文本到包含数百个字段的 Wide Events （宽事件）。本测试选取了中间情况：每行包含 30 到 40 个字段的结构化日志，这在 Kubernetes 中很典型。其中约 20 到 30 个字段由应用写入，日志采集器再额外添加约 10 个字段，例如命名空间、节点和标签。 设想一个有 125 个节点的 Kubernetes 集群，每个节点运行 40 个属于不同应用的 Pod 。每个 Pod 的日志构成一个日志流，因此这个集群共有 5,000 个日志流。这是一个中等规模的集群，与我们在 VictoriaLogs 用户中见到的许多集群类似。  我们想看看每个系统基于自身设计能走多远。因此，每个系统都以它偏好的格式接收日志。例如，Loki 通常从 Grafana Alloy 接收 protobuf 格式。我们没有向所有系统发送同一种格式（如 OTLP ）。如果那样做，我们测量的就不仅是各系统存储日志的能力，还包括它们转换该格式的效率。 在实际场景中，日志通常以 JSON 形式输出到 stdout 。因此日志采集器需要对其进行转换，而这同样会消耗 CPU 。如果有足够多的读者感兴趣，我们也可以用一种通用格式（如 JSON 或 OTLP ）重新运行测试。 测试结果 主写入测试我们运行了 3 次，下面的结果取 3 次运行的中位数。完整的数据表格见[仓库]( github.com/VictoriaMetrics/logs-benchmark/tree/ma…)。 对于 SigNoz 和 ClickStack ，CPU 和内存包含了 Collector 、ClickHouse 及其辅助服务。 本文中提到的少数额外测试（例如查询测试）是仓库之外的一次性运行。 最大写入速率（行/秒）  - Loki 写入最多，达到 139k 行/秒。 - VictoriaLogs 位居第二，为 120k 。 - Elasticsearch 、OpenSearch 和 ClickStack 在 28k 到 48k 之间。 - SigNoz 达到 10k 行/秒，并在 20k 时崩溃。 一行日志约为 930 字节的 JSON ，因此 120k 行/秒约等于 106 MiB/s ，即每天约 9 TiB 的原始日志。 每个数字的背后都伴随着在查询速度、成本或日志类型上的权衡。我们会在[为什么会是这样的结果](#为什么会是这样的结果)中进行解释。 CPU 使用量（核） 各写入速率下的平均 CPU 核数。每条曲线终止于该系统的最大写入速率。  - 在 10k 行/秒（所有系统都能承受的唯一速率）下，VictoriaLogs 和 Loki 使用 0.4 核，ClickStack 0.9 核，Elasticsearch 1.0 核，OpenSearch 1.5 核，SigNoz 4.2 核。 - 差距随速率增长而扩大。在 40k 行/秒时，VictoriaLogs 和 Loki 使用 1.6 核，ClickStack 4.0 核，Elasticsearch 5.2 核。 - 在 120k 行/秒时，Loki 使用 6.1 核，VictoriaLogs 使用 7.2 核。 在本次测试中，CPU 是大多数系统的瓶颈。 内存使用量（ GiB ） 各写入速率下的峰值内存，不含操作系统的 Page Cache 。每条曲线终止于该系统能跟上的最后一个速率。  - VictoriaLogs 在所有速率下内存占用都最少，在 40k 行/秒时比 Loki 少 14 倍。 - Elasticsearch 和 OpenSearch 无论速率如何都使用约 17 GiB ，因为它们在启动时会预留固定大小的堆内存。默认情况下，Elasticsearch 会将堆大小设为机器内存的一半（[源码]( github.com/elastic/elasticsearch/blob/v9.5.5/dist…)）。OpenSearch 不会自动设置堆大小，所以我们给它配置了相同的大小。 - ClickStack 在 10k 行/秒时使用 1.3 GiB ，在 40k 行/秒时使用 2.2 GiB 。 - SigNoz 在 10k 行/秒时使用 3.1 GiB ，这是它在图表中唯一的数据点。 内存决定了机器需要多大、成本多高，以及还剩多少内存可用于缓存和查询。 磁盘空间 下图展示了每个系统存储一百万行日志所需的磁盘空间。作为参考，一百万行日志以原始 JSON 形式约占 887 MiB 。SigNoz 标为 N/A ，因为它的 Collector 反复崩溃，存储的行数太少，且多次运行之间的数据波动太大，无法进行比较。  - VictoriaLogs 所需磁盘空间最少，其次是 ClickStack 和 Loki。 - Elasticsearch 所需空间几乎是 VictoriaLogs 的 5 倍，OpenSearch 则是 10 倍。 日志通常会保留数周，因此磁盘空间增长很快。例如，以 50k 行/秒的速率保存 30 天的日志，VictoriaLogs 约需 7 TiB ，Loki 约需 12 TiB ，Elasticsearch 约需 33 TiB 。 磁盘写入量 下表展示了每个系统每存储一行日志向磁盘写入的字节数。这个数值会大于最终的磁盘占用，因为每个系统都会不时重写数据，以保持数据紧凑并便于搜索。N/A 表示该系统无法跟上对应的速率。 | 系统 | 10k | 20k | 40k | 80k | 120k | 150k | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Loki (protobuf) | 1,108 | 1,234 | 1,411 | 1,251 | 1,210 | N/A | | VictoriaLogs | 323 | 284 | 226 | 223 | 163 | N/A | | Elasticsearch | 1,393 | 1,815 | 1,917 | N/A | N/A | N/A | | OpenSearch | 2,295 | 3,197 | N/A | N/A | N/A | N/A | | SigNoz | 1,420 | N/A | N/A | N/A | N/A | N/A | | ClickStack | 414 | 461 | 572 | N/A | N/A | N/A | VictoriaLogs 每行写入磁盘的数据量同样最少，而且在更高速率下写得更少，因为一次写入更多行时压缩效果更好。Loki 每行的写入量是它的 3 到 7 倍，具体取决于速率。 这一点很重要，因为每块磁盘每秒能写入的字节数都有上限，而更快的磁盘也更贵。在我们的测试中，使用的是 GCP 上 500 GiB 的 pd-balanced 磁盘，最高写入速度为 280 MiB/s ，所以没有任何系统在耗尽 CPU 之前触及这个上限。尽管如此，VictoriaLogs 能让你使用更便宜的磁盘；在自有硬件上，它对 SSD 的磨损也要慢得多。 为什么会是这样的结果 Loki Loki 的高写入速率让我们感到意外，但它的设计可以解释这一点。Loki 的设计目标是存储大量日志，之后只在较短的时间范围内读取少数几个日志流。因此它只为流标签（这里是节点和应用）建立索引，并原样存储每一行日志。相比之下，VictoriaLogs 会把每一行拆分为字段，并分别存储每个字段，从而让后续的查询更快。在 120k 行/秒时，这会比 Loki 多消耗约 18% 的 CPU 。 向 Loki 发送日志的方式也很重要。Grafana Alloy 和 Vector 默认发送 protobuf ，而 Fluent Bit 、Fluentd 和 Logstash 发送 JSON 。在另一次单独的测试中，使用 JSON 时 Loki 只达到约 99k 行/秒，低于 VictoriaLogs ，因为处理 JSON 比处理 protobuf 消耗的 CPU 多得多。所以如果你使用 Loki ，建议优先选择 Alloy 或 Vector 。 Loki 的设计有 3 个代价。第一个代价是内存。Loki 会把每个流最新的日志行保存在内存中，以便将它们一起压缩。这意味着它的内存会随着流的数量增长。集群越大，流就越多；任何集群在部署期间流也会增多，因为每个新 Pod 都会产生一个新的流。为了观察这会占用多少内存，我们还分别用 10,000 和 15,000 个流运行了测试。  在 15,000 个流时，Loki 在 60k 行/秒时因 OOM 被杀死。而 VictoriaLogs 在流数量增加到 3 倍的情况下，仅多用了 0.2 GiB 内存。更多的内存意味着更大的机器，也意味着可用于缓存查询数据的内存更少。 第二个代价是磁盘。Loki 把日志行当作纯文本进行压缩。它不像 VictoriaLogs 和 ClickHouse 那样利用行内的字段来获得更好的压缩效果，因此它所需的磁盘空间是 VictoriaLogs 的 1.8 倍。 第三个也是最重要的代价是查询时间。Loki 只能通过标签来缩小查询范围。除此之外的任何条件，比如一个单词或一个字段值，都需要对匹配流中的每一行进行解压和扫描。在相同的日志上，前文提到的查询耗时如下。 | 查询问题 | 时间范围 | VictoriaLogs （秒） | Loki （秒） | | --- | --- | --- | --- | | 统计某个应用的错误数 | 1 小时 | 0.06 | 3.5 | | 统计每个应用的错误数 | 1 小时 | 0.59 | 171 | | 包含某个常见词的最新 100 行 | 1 小时 | 2.5 | 32 | | 每个应用的 p99 延迟 | 1 小时 | 1.9 | 302 | | 前 10 个请求路径 | 1 小时 | 8.8 | 被拒绝，超过 500 个 Series | 这些都是排查故障、构建 Dashboard 和告警时的日常问题。除第一条外，Loki 在所有查询上都要花费半分钟甚至更久，或者直接拒绝执行。第一条查询只通过标签读取一个应用的数据，即便如此，它也比 VictoriaLogs 慢了近 60 倍。 Loki 正在增加更快搜索字段的方法，例如 Bloom Filter （布隆过滤器），但这些功能仍处于实验阶段，默认关闭，并且在单节点上不可用，所以我们没有启用它们。 这些缓慢的查询并不意味着 Loki 总体上是一个糟糕的日志方案。它的设计目标是把日志低成本地保存在对象存储中，并在需要执行大型查询时横向扩展到许多查询工作节点上。在我们的单台机器上，统计一小时内每个应用的错误数花了 171 秒，大约使用了 8 核中的一半。粗略估算，若要在约 2 秒内得到结果，同样的扫描大约需要 300 个核。所以，如果你想把大量日志低成本地存储在对象存储中，并且要么只读取其中一小部分，要么愿意为大量 CPU 核付费以实现快速搜索，那么 Loki 适合你。 如果这超出了你愿意承担的成本，而你仍然需要 Dashboard 和搜索在几秒内返回结果，请继续往下读。 Elasticsearch 和 OpenSearch OpenSearch 是 Elasticsearch 的一个 Fork ，所以本节主要介绍 Elasticsearch ，最后再说明 OpenSearch 的不同之处。 Loki 几乎不建索引，并在查询时为此付出代价。Elasticsearch 则恰恰相反。它以 3 种形式存储每一行日志： - 该行的原始 JSON。 - 倒排索引，一个将每个单词和值映射到包含它们的日志行的字典，因此搜索可以直接定位到匹配的行。 - 再以列的形式存储一遍字段（ doc values ），用于排序和聚合。  这一切都让写入变得昂贵。在 40k 行/秒时，Elasticsearch 使用了 5.2 核，而 VictoriaLogs 和 Loki 只用了 1.6 核；它在约 48k 行/秒时耗尽了 CPU 。瓶颈在于 CPU ，而不是磁盘。Elasticsearch 会在返回响应前把每个请求写入磁盘，但我们在另一次单独测试中关闭了这一行为，写入速率几乎没有变化。 我们的测试使用了 [LogsDB]( elastic.co)，这是 Elasticsearch 针对日志推出的更新、更紧凑的索引模式。但即便如此，Elasticsearch 使用的磁盘空间仍是 Loki 的 2.6 倍，几乎是 VictoriaLogs 的 5 倍。 作为回报，Elasticsearch 查找数据的速度比 Loki 快得多。在 Loki 需要几分钟的查询上，Elasticsearch 只需几秒甚至更短。下面是它与 VictoriaLogs 在几类常见查询上的对比。 | 查询问题 | 时间范围 | VictoriaLogs （秒） | Elasticsearch （秒） | | --- | --- | --- | --- | | 统计包含某个常见词的行数 | 1 小时 | 6.5 | 0.10 | | 统计每个应用的错误数 | 1 小时 | 0.59 | 0.46 | | 每个应用的 p99 延迟 | 1 小时 | 1.9 | 3.9 | | 前 10 个请求路径 | 1 小时 | 8.8 | 14.7 | | 统计包含某个双词短语的行数 | 1 小时 | 4.4 | 175 | Elasticsearch 查找单个词或值几乎是瞬间完成的，在简单计数（例如统计每个应用的错误数）上也更快。而一个短语，比如 "connection timeout"，则花了它大约 3 分钟。 为了节省磁盘，它针对日志的默认配置不会存储每个单词在行中的位置，因此它必须重新读取日志行，才能判断两个词是否相邻。VictoriaLogs 在这类查询上更快，在百分位数和 Top 值查询上也更快。 Elasticsearch 之所以流行，是因为它能快速搜索任意字段。人们对它的抱怨通常集中在两点： - 成本。 为每个字段建立索引会消耗大量 CPU 、内存和磁盘。 - 运维。 运维大型集群需要投入大量精力。 Uber 同时遇到了这两个问题。索引成本高昂，而且 Uber 在每个区域运行了 20 多个集群，以确保一个集群故障不会影响全局（[Uber]( uber.com)）。Cloudflare 则不得不对部分日志进行采样，因为全部存储需要数百 TB 的空间（[Cloudflare]( blog.cloudflare.com)）。两家公司都把部分最大规模的日志负载迁移到了 ClickHouse 。 OpenSearch 的写入量略高于 Elasticsearch 的一半（ 28k 对 48k 行/秒），磁盘占用约为后者的两倍。它与 Elasticsearch 在两项默认设置上有所不同： - 它没有类似 LogsDB 的模式，因此对每行原始 JSON 的压缩没那么紧凑（[OpenSearch 文档]( docs.opensearch.org)），也不会预先排序。 - 它没有内置的日志模板，因此大多数字符串字段会被索引两次：一次按分词，一次按精确值。 OpenSearch 与 Elasticsearch 共享相同的内核，因此通过更强的压缩、排序以及完整的日志模板，你很可能可以弥补大部分差距。我们刻意让它保持接近默认配置，以展示开箱即用时的表现。 Loki 以牺牲查询速度为代价换取快速写入。Elasticsearch 以牺牲写入速度和存储为代价换取快速搜索。那么 VictoriaLogs 又提供了什么呢？ VictoriaLogs 如今，许多公司都在输出结构化日志，每一行都带有命名字段，例如日志级别、HTTP 状态码或请求耗时。VictoriaLogs 利用了这类日志的两个特性，使写入和查询都能保持高速。 1. 同一个流中的日志看起来很相似。它们的字段几乎相同，而且许多字段几乎不变。每一行的命名空间都相同，日志级别也只有少数几个取值。VictoriaLogs 会把每个流的日志存放在一起，并把每个字段存储在独立的列中，这比存储整行日志的压缩效果好得多。 2. 许多查询只需要少数几个字段。例如，统计每个应用的错误数只需要应用和级别两个字段。VictoriaLogs 只读取查询所需的列。  这种存储方式本身就让 VictoriaLogs 在磁盘上非常紧凑，聚合也很快，所以它在写入时只需构建轻量的索引和少量元数据。这就是为什么它能以 120k 行/秒的速率写入，是 Elasticsearch 的 2.5 倍，同时磁盘占用少 4.7 倍。正如前文所述，只有 Loki 的写入速度更快。更多细节请参阅 [VictoriaLogs 如何存储你的日志]( victoriametrics.com)。 在查询方面，VictoriaLogs 在几秒内响应了所有查询，并且在每一条查询上都比 Loki 快。与 Elasticsearch 相比则互有胜负，我们会在关于查询的文章中详细分析。为了保持低成本的写入和存储，VictoriaLogs 不会构建完整的倒排索引。其代价是，搜索一个常见词（出现在大量行中的词）会比较慢。而查找一个罕见词（例如用户 ID ）依然很快，因为 Bloom Filter 可以让它跳过不可能包含该词的数据。 VictoriaLogs 使用的内存也少得多。在 40k 行/秒时，Loki 使用的内存约为它的 14 倍（ 11.4 GiB 对 0.8 GiB ）；在 120k 行/秒时约为 5 倍（ 12.8 GiB 对 2.5 GiB ）。这些空闲内存并不会被浪费。操作系统会用它来缓存最近写入或读取的数据，因此许多查询（尤其是针对近期日志的查询）可以直接从内存而不是磁盘读取数据。它也为大量并发查询留出了空间，我们计划在后续关于查询的文章中对此进行测试。 公平地说，本次基准测试使用的是结构化日志，这正是 VictoriaLogs 的优势所在。而针对这类日志的日常工作，很大一部分也是用于 Dashboard 、告警和分析的聚合，这正是列式存储最能发挥作用的地方。如果你的日志是非结构化的，例如老旧应用和网络设备输出的纯文本日志，VictoriaLogs 依然能很好地写入和搜索它们，但收益会比结构化日志小一些。 SigNoz 和 ClickStack SigNoz 和 ClickStack 比 Loki 更让我们意外。两者都把日志存储在 ClickHouse 中，而 ClickHouse 和 VictoriaLogs 一样是列式数据库，所以我们原本预期它们的表现会接近 VictoriaLogs 。但事实并非如此。ClickStack 达到 46k 行/秒，SigNoz 只有 10k ，而 VictoriaLogs 为 120k 。在磁盘空间方面，ClickStack 排名第二，但每百万行仍需要 82 MiB ，是 VictoriaLogs 的 1.5 倍。 较低的写入速率来自两个搭建在 ClickHouse 之上的方案，来自于它们的 Collector 。ClickHouse 是一个通用数据库，无法直接接收常见格式的日志，因此需要由一个 OpenTelemetry Collector 先把日志转换成行数据。这个 Collector 消耗的 CPU 比 ClickHouse 本身还多。在 SigNoz 中，10k 行/秒时 Collector 使用了 2.7 核，而 ClickHouse 为 1.5 核；在 ClickStack 中，达到最大速率时两者分别为 3.3 核和 2.2 核。  更大的磁盘占用可能源于两个技术栈存储字段的方式。它们把日志存储在一张固定列的 ClickHouse 表中，但 [OpenTelemetry 日志格式]( opentelemetry.io) 只有少数几个固定字段，外加可以容纳任意自定义数据的 Attributes 。固定字段（如 Timestamp 、SeverityText 和 TraceId ）拥有独立的列，压缩效果很好。而 Attributes 则被放入少数几个 Map 列中，许多字段的值混杂在一起，因此压缩效果较差，查询也更慢。 VictoriaLogs 受到了 ClickHouse 的启发，但它是专门为日志而构建的（[FAQ]( docs.victoriametrics.com)）。它与 ClickHouse 有两点不同，这很可能解释了写入速率和磁盘空间上的大部分差距： - 无需 Collector 。 VictoriaLogs 可以直接接收日志采集器已经在发送的各种格式，例如 OpenTelemetry 、Loki 、Elasticsearch 、Datadog 和 Splunk 。 - 无需 Schema 。 日志行中的每个字段都有自己独立的列，而不仅仅是少数几个固定字段。 在本次测试中，基于相同设计的 SigNoz 使用的 CPU 几乎是 ClickStack 的 5 倍，主要消耗在其 Collector 上。Collector 把这些 CPU 花在了额外的元数据上，这些元数据可以加速查询并为其 UI 提供支持，我们会在关于查询的文章中探讨这一权衡。此外，它默认不设内存上限，而我们保留了这一默认配置。因此当它处理不过来时，会把日志行一直堆积在内存中，直到被 Kubernetes OOM Kill 。其他用户也报告过类似的 Collector 崩溃问题（[GitHub issue]( signoz#6128)）。 公平地说，SigNoz 和 ClickStack 是完整的可观测性技术栈，它们把日志、指标和链路追踪汇集在一处，并把每条链路关联到对应的日志。本次测试只衡量了其中的一部分：日志写入。两个技术栈也都建议随着数据量增长增加更多的 Collector 。ClickHouse 的文档按约 3 核处理 60k 事件/秒来规划单个 Collector （[ClickHouse 文档]( clickhouse.com)），而 SigNoz 自己的基准测试在一台 16 核机器上，于 ClickHouse 旁运行了 3 个 Collector ，达到约 55k 行/秒（[SigNoz]( signoz.io)）。在我们的测试中，为了对所有系统公平，每个系统都只分配了一台 8 核机器，所以 Collector 不得不与 ClickHouse 共享资源。集群测试中各个组件可以独立扩展，能够展示它们从更大规模的部署中能获得多少收益，这也在我们的计划之中。 关键结论 每个系统都根据自身的优先级和架构做出了不同的权衡。 - Loki 写入最多，因为它建立的索引最少。代价是查询缓慢，除非你为更多 CPU 核付费来加速查询。 - Elasticsearch 和 OpenSearch 为每一行的每一个词建立索引。这让它们能够非常快速地查找单词和精确值。但代价是写入时 CPU 消耗高，并且需要大量存储空间。 - SigNoz 和 ClickStack 把日志存储在 ClickHouse 中。ClickHouse 并非专为日志而构建，因此两个技术栈都需要额外的组件，这会拖慢写入速度并增加成本。如果你希望把 OTLP 日志、指标和链路追踪集中在一处，它们会比较适合你。 - VictoriaLogs 受到 ClickHouse 的启发，但它是直接为日志而构建的。它充分利用现代结构化日志的特点，实现快速写入、秒级查询响应，并且在内存和磁盘上的成本最低。如果你的日志是纯文本，收益会小一些。 本文在单台机器、普通云盘上测试了结构化日志。在后续文章中，我们计划深入介绍查询、集群模式，以及在 VictoriaLogs [支持对象存储]( VictoriaLogs#1155)后的对象存储测试。 你可以使用我们的[基准测试仓库]( VictoriaMetrics/logs-benchmark)复现主要的写入测试结果，也可以通过[快速入门指南]( docs.victoriametrics.com)试用 VictoriaLogs 。如果你发现我们的测试环境有错误，或者知道如何更好地调优某个系统，欢迎在[仓库]( github.com/VictoriaMetrics/logs-benchmark/issues)中提交 issue ，或在 [VictoriaMetrics 的 Slack]( slack.victoriametrics.com) 上联系我们。

🔗 Repositorio oficial y dashboards: elastic/kibana 📌 Guarda este post para diseñar tus paneles de auditoría operativa.

Kustomize JSON patch add: fields a Helm chart does not template A chart can only set the fields its templates write. When a Kubernetes field you need is missing from them, the value you add to values.yaml is silently ignored, unless the chart has a values schema that rejects it. This post sets nine such fields from open issues on the rendered manifests, first with a Kustomize patch over helm template, then with Kapitan's mutate generator. Most of them are RFC 6902 JSON Patch operations, and mutate's json6902 takes the same operations as Kustomize, so the two versions of each patch read almost the same. Each patch was rendered from the chart version named in its section with Helm 4.3.1, Kustomize 5.8.3, and Kapitan 0.36.3 with mutate 0.1.0. In every case the Kustomize output and the mutate output set the same value and changed nothing else in the render. The mutate output was installed on kind clusters on Kubernetes 1.37.0 with three worker nodes, and each Kustomize output's patched object passed a server-side dry run there. Charts from HTTP repositories matched the sha256 their index.yaml lists. The guide Patch a Helm chart compares the places such a patch can live. The class for each chart pins its version, like this one for Vault, and the target adds mutate as a second compile entry on the chart's output_path, as the guide shows: parameters: kapitan: dependencies: - type: helm source: https://helm.releases.hashicorp.com chart_name: vault version: 0.34.1 output_path: charts/vault compile: - input_type: helm input_paths: [charts/vault] output_path: vault helm_values_files: [values/vault.yaml] helm_params: name: vault namespace: vault Vault Helm chart: Service appProtocol {#vault-service-appprotocol} hashicorp/vault-helm#1108, opened in April 2025 and at 9 thumbs up, asks for appProtocol: https on the Vault Service. Without it, Gateway API implementations such as GKE's Gateway controller talk plain HTTP to a Vault that serves HTTPS, according to the issue and the GKE documentation it links. No maintainer has replied. Chart 0.34.1, released on 13 August 2026, writes the ports in server-service.yaml without it: ports: - name: {{ include "vault.scheme" . }} port: {{ .Values.server.service.port }} targetPort: {{ .Values.server.service.targetPort }} {{- if and (.Values.server.service.nodePort) (eq (.Values.server.service.type | toString) "NodePort") }} nodePort: {{ .Values.server.service.nodePort }} {{- end }} - name: https-internal port: 8201 targetPort: 8201 The port takes its name from the scheme, https once global.tlsDisable is false, which this values file sets: global: tlsDisable: false resources: - helm.yaml patches: - target: kind: Service name: vault patch: |- - op: test path: /spec/ports/0/name value: https - op: add path: /spec/ports/0/appProtocol value: https parameters: mutations: vault-app-protocol: match: {apiVersion: v1, kind: Service, name: vault} json6902: - {op: test, path: /spec/ports/0/name, value: https} - {op: add, path: /spec/ports/0/appProtocol, value: https} test makes both patches refuse to mark a plain HTTP port as https. With the chart's default tlsDisable: true the first port is named http, and both stopped: Error: testing value /spec/ports/0/name failed: test failed mutate: mutation vault-app-protocol: vault/templates/server-service.yaml: json6902 test of '/spec/ports/0/name' failed The Kustomize target name: vault matched the Service vault only, not vault-internal or vault-agent-injector-svc. The test applied the chart's Services to kind, without the Vault server, and the stored Service carries the field: https 8200 appProtocol=https CloudNativePG cluster chart: topologySpreadConstraints {#cloudnative-pg-topology-spread-constraints} cloudnative-pg/charts#817, opened in February 2026, asks for topologySpreadConstraints on the Cluster that the cluster chart renders. The CloudNativePG operator supports the field, but the chart's cluster.yaml only templates affinity. Pull request #818, opened the same day, adds it. It has had no review and now conflicts with the chart's main branch. In its thread, a user pointed out that the label cnpg.io/cluster alone also matches pooler and Job pods, and suggested adding cnpg.io/podRole: instance to the selector. On node-local storage that selector has a catch. CloudNativePG creates each instance's volume through an initdb or join Job, whose pod gets the instance's constraints but not the label cnpg.io/podRole, so the constraint does not count it. kind's local-path volumes are bound to the node of the first pod that mounts them. In a run with that selector, the join Job of the third instance landed on the node of the second, the volume followed it, and the third instance stayed Pending: 0/4 nodes are available: 1 node(s) didn't match pod topology spread constraints, 1 node(s) had untolerated taint(s), 2 node(s) didn't match PersistentVolume's node affinity. preemption: 0/4 nodes are available: 1 No preemption victims found for incoming pod, 3 Preemption is not helpful for scheduling. A selector that counts the Job pods too and leaves out only poolers spread all three instances. Until a chart release has the value, chart 0.9.0 takes this patch: resources: - helm.yaml patches: - target: group: postgresql.cnpg.io kind: Cluster name: pg-cluster patch: |- - op: add path: /spec/topologySpreadConstraints value: - maxSkew: 1 topologyKey: kubernetes.io/hostname whenUnsatisfiable: DoNotSchedule labelSelector: matchLabels: cnpg.io/cluster: pg-cluster matchExpressions: - key: cnpg.io/podRole operator: NotIn values: [pooler] parameters: mutations: cluster-topology-spread: match: {apiVersion: postgresql.cnpg.io/v1, kind: Cluster, name: pg-cluster} json6902: - op: add path: /spec/topologySpreadConstraints value: - maxSkew: 1 topologyKey: kubernetes.io/hostname whenUnsatisfiable: DoNotSchedule labelSelector: matchLabels: cnpg.io/cluster: pg-cluster matchExpressions: - key: cnpg.io/podRole operator: NotIn values: [pooler] With operator chart 0.29.1 on the cluster and the release named pg, the Cluster pg-cluster became Ready on a fresh cluster. Its three instance pods carry the constraint and run on three different workers: pg-cluster-1 node=set-fields-worker2 ready=true spread=kubernetes.io/hostname pg-cluster-2 node=set-fields-worker ready=true spread=kubernetes.io/hostname pg-cluster-3 node=set-fields-worker3 ready=true spread=kubernetes.io/hostname Harbor Helm chart: annotations on the core Deployment {#harbor-core-deployment-annotations} goharbor/harbor-helm#2221, opened in August 2025, asks for annotations and labels on the components' Deployments, beyond the pod annotations the chart takes. One commenter needs an annotation on harbor-core for Reloader. A collaborator suggested a Helm hook, which the reporter cannot use with Argo CD. Three pull requests for the values were closed unmerged by the stale bot. In chart 1.19.4, released on 16 October 2026, core-dpl.yaml writes no annotations into the Deployment's metadata, and core.podAnnotations, whose comment in values.yaml reads "Additional deployment annotations", goes to the pod template only: metadata: name: {{ template "harbor.core" . }} namespace: {{ .Release.Namespace | quote }} labels: {{ include "harbor.labels" . | indent 4 }} component: core app.kubernetes.io/component: core An annotation is a key in a map, which a strategic merge patch and mutate's merge add without touching other keys: resources: - helm.yaml patches: - patch: |- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: harbor-core namespace: harbor annotations: reloader.stakater.com/auto: "true" parameters: mutations: harbor-core-annotations: match: {apiVersion: apps/v1, kind: Deployment, name: harbor-core} merge: metadata: annotations: reloader.stakater.com/auto: "true" Harbor generates secrets on every render, so two renders differ in their Secrets and in the Deployments' checksum annotations. The comparison of the renders left those out. On kind, every Harbor Deployment became Available, and the stored harbor-core carries the annotation: harbor-core annotations: {"deployment.kubernetes.io/revision":"1","reloader.stakater.com/auto":"true"} ECK operator chart: ServiceMonitor labels and interval {#eck-operator-servicemonitor} elastic/cloud-on-k8s#7717, opened in April 2024, asks for labels and the interval on the operator's ServiceMonitor, because a Prometheus from kube-prometheus-stack selects ServiceMonitors by its release label. A commenter confirmed in August 2026 that 3.5.0 ignores serviceMonitor.labels and keeps a second ServiceMonitor by hand. The chart has no values schema, so the key is silently dropped. In 3.5.0, released on 4 August 2026, service-monitor.yaml renders the ServiceMonitor only with metrics in secure mode, with the chart's own labels and a fixed interval: {{- if and .Values.config.metrics.secureMode.enabled .Values.serviceMonitor.enabled }} apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: {{ include "eck-operator.fullname" . }} namespace: {{ ternary .Values.serviceMonitor.namespace .Release.Namespace (not (and (.Values.serviceMonitor) (empty .Values.serviceMonitor.namespace))) }} labels: {{- include "eck-operator.labels" . | nindent 4 }} spec: namespaceSelector: matchNames: - {{ .Release.Namespace }} selector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: {{ include "eck-operator.name" . }}-metrics-service app.kubernetes.io/instance: {{ .Release.Name }} endpoints: - port: https path: /metrics scheme: https interval: 30s These values turn the metrics endpoint and secure mode on: config: metrics: port: "8080" secureMode: enabled: true resources: - helm.yaml patches: - target: group: monitoring.coreos.com kind: ServiceMonitor name: elastic-operator patch: |- - op: add path: /metadata/labels/release value: kube-prometheus-stack - op: test path: /spec/endpoints/0/interval value: 30s - op: replace path: /spec/endpoints/0/interval value: 60s parameters: mutations: eck-servicemonitor: match: {apiVersion: monitoring.coreos.com/v1, kind: ServiceMonitor, name: elastic-operator} json6902: - {op: add, path: /metadata/labels/release, value: kube-prometheus-stack} - {op: test, path: /spec/endpoints/0/interval, value: 30s} - {op: replace, path: /spec/endpoints/0/interval, value: 60s} add on /metadata/labels/release adds one key to the existing labels. The test of 30s stops the patch if a release changes the interval. On kind, with the ServiceMonitor CRD of kube-prometheus-stack 92.11.0, the operator became ready and the stored ServiceMonitor has both values: release=kube-prometheus-stack interval=60s Temporal Helm chart: Service trafficDistribution {#temporal-service-trafficdistribution} temporalio/helm-charts#897, opened in April 2026, asks for spec.trafficDistribution on the server Services, at least the frontend. Its author sets the field today with a separate server-side apply after each install. No maintainer has replied. Chart 1.7.0, released on 12 September 2026, writes type, ports and selector in server-service.yaml and has no values schema, so server.frontend.service.trafficDistribution is ignored. The chart needs a database to render, and this values file names one that the test never contacted: server: config: persistence: datastores: default: sql: pluginName: postgres12 databaseName: temporal connectAddr: db.example.internal:5432 visibility: sql: pluginName: postgres12 databaseName: temporal_visibility connectAddr: db.example.internal:5432 resources: - helm.yaml patches: - target: kind: Service name: temporal-frontend patch: |- - op: add path: /spec/trafficDistribution value: PreferSameZone parameters: mutations: temporal-traffic-distribution: match: {apiVersion: v1, kind: Service, name: temporal-frontend} json6902: - {op: add, path: /spec/trafficDistribution, value: PreferSameZone} PreferClose, the value in the issue, is the older name for PreferSameZone, and the Kubernetes documentation lists it as deprecated. The field is generally available since Kubernetes 1.33. The value PreferSameZone is enabled by default from 1.34, so a 1.33 cluster needs PreferClose. Without a database the Temporal servers cannot start, so the test applied the chart's Services only, and the API server stored the field: temporal-frontend trafficDistribution: PreferSameZone MetalLB Helm chart: the speaker without host networking {#metallb-speaker-hostnetwork} metallb/metallb#3005, opened in April 2026, asks for hostNetwork: false on the speaker DaemonSet. The reporter runs FRR on every node next to MetalLB, and FRR does not accept iBGP peering with an address in its own network namespace, so the speaker has to run in the pod network and peer with the node's FRR. Another user peers the speakers with Calico the same way. The maintainers asked for the use case. Pull request #3099 adds a speaker.hostNetwork value, and on it the maintainer fedepaol wrote "I think it makes sense to document this, mentioning that l2 won't be able to work." It is not merged. Chart 0.16.1 hard-codes the field in speaker.yaml: hostNetwork: true By default the chart runs BGP in a separate frr-k8s DaemonSet, which keeps host networking whatever the speaker does. The test therefore uses MetalLB's native mode, in which the speaker itself speaks BGP: frrk8s: enabled: false speaker: frr: enabled: false Flipping hostNetwork alone is not enough in 0.16.1. The speaker serves its health endpoint on 127.0.0.1 inside its own network namespace (speaker/main.go), and the chart's probes ask for 127.0.0.1, which the kubelet resolves in the node's network namespace. With only the field changed, no speaker became ready on kind, and every probe was refused: Readiness probe failed: Get "http://127.0.0.1:17472/readyz": dial tcp 127.0.0.1:17472: connect: connection refused Liveness probe failed: Get "http://127.0.0.1:17472/healthz": dial tcp 127.0.0.1:17472: connect: connection refused Pull request #3099 changes the field only, so it would leave the same probes in place. The patch below also removes both probes. The speaker then has no health check, and the kubelet restarts it only when the process exits: resources: - helm.yaml patches: - target: kind: DaemonSet name: metallb-speaker patch: |- - op: test path: /spec/template/spec/hostNetwork value: true - op: replace path: /spec/template/spec/hostNetwork value: false - op: test path: /spec/template/spec/containers/0/name value: speaker - op: remove path: /spec/template/spec/containers/0/livenessProbe - op: remove path: /spec/template/spec/containers/0/readinessProbe parameters: mutations: metallb-speaker-pod-network: match: {apiVersion: apps/v1, kind: DaemonSet, name: metallb-speaker} json6902: - {op: test, path: /spec/template/spec/hostNetwork, value: true} - {op: replace, path: /spec/template/spec/hostNetwork, value: false} - {op: test, path: /spec/template/spec/containers/0/name, value: speaker} - {op: remove, path: /spec/template/spec/containers/0/livenessProbe} - {op: remove, path: /spec/template/spec/containers/0/readinessProbe} On kind, a speaker ran on each of the four nodes with its own pod IP. Without a readiness probe, ready means that the container runs: metallb-speaker-6nsjd hostNetwork=false pod IP is the node IP: no ready=true restarts=0 metallb-speaker-6rr28 hostNetwork=false pod IP is the node IP: no ready=true restarts=0 metallb-speaker-8z7rr hostNetwork=false pod IP is the node IP: no ready=true restarts=0 metallb-speaker-hc622 hostNetwork=false pod IP is the node IP: no ready=true restarts=0 L2 mode answers ARP requests for the service address on the node's interface, which a speaker in the pod network does not have. With an L2 pool from the kind network and an nginx LoadBalancer Service, the test compared both settings from the host: speaker in the pod network: the LoadBalancer address from the host: not reachable speaker in the host network (plain chart): the LoadBalancer address from the host: reachable The test did not set up a BGP peer, so it shows that the speakers run in the pod network, not that they announce routes over BGP from there. Consul Helm chart: tolerations on the hook Jobs {#consul-hook-job-tolerations} hashicorp/consul-k8s#4469, opened in January 2025 and at 7 thumbs up, asks for tolerations and a nodeSelector on the Job that generates the gossip encryption key. When every node carries a taint, that Job and tls-init stay Pending, and the thread names a third Job, tls-init-cleanup. The workaround offered there is to helm pull the chart and edit its templates, which a commenter who installs from HashiCorp's repository cannot do. Pull request #4625, opened in June 2025, adds the values and has had no review. In chart 2.0.4, released on 11 September 2026, none of the three Jobs sets either field in its pod spec, and 2.1.0-rc2 does not either. All three are Helm hooks, as tls-init-job.yaml shows for tls-init: annotations: "helm.sh/hook": pre-install,pre-upgrade "helm.sh/hook-weight": "1" "helm.sh/hook-delete-policy": hook-succeeded,before-hook-creation The gossip key Job runs at the same hooks, tls-init-cleanup at pre-delete. These values turn on TLS and the gossip key, and global.name gives the Jobs the names from the issue: global: name: consul tls: enabled: true gossipEncryption: autoGenerate: true The test tainted and labelled all three workers with example.com/purpose=infra and set the chart's own tolerations and nodeSelector values for the server, the connect injector and the webhook cert manager. global.acls.tolerations reaches the consul-gateway-resources Job, which a commenter also mentions, and the two gateway cleanup Jobs, even with ACLs off. Those three have no nodeSelector value. With the plain chart, both pre-install Jobs stayed Pending: consul-tls-init-fh7nh: 0/4 nodes are available: 4 node(s) had untolerated taint(s). preemption: 0/4 nodes are available: 4 Preemption is not helpful for scheduling. The three Jobs carry app: consul whatever the release is called, and component with their own name, so one Kustomize target with a set-based selector matches all three: resources: - helm.yaml patches: - target: group: batch kind: Job labelSelector: app=consul,component in (tls-init,tls-init-cleanup,gossip-encryption-autogenerate) patch: |- - op: add path: /spec/template/spec/tolerations value: - key: example.com/purpose operator: Equal value: infra effect: NoSchedule - op: add path: /spec/template/spec/nodeSelector value: example.com/purpose: infra mutate's match takes one value per key, so each Job gets a mutation of its own, and the three share the operations through an inventory key: parameters: hook_scheduling: - op: add path: /spec/template/spec/tolerations value: - {key: example.com/purpose, operator: Equal, value: infra, effect: NoSchedule} - op: add path: /spec/template/spec/nodeSelector value: example.com/purpose: infra mutations: consul-tls-init: match: {apiVersion: batch/v1, kind: Job, labels: {app: consul, component: tls-init}} json6902: ${hook_scheduling} consul-tls-init-cleanup: match: {apiVersion: batch/v1, kind: Job, labels: {app: consul, component: tls-init-cleanup}} json6902: ${hook_scheduling} consul-gossip-encryption-autogenerate: match: {apiVersion: batch/v1, kind: Job, labels: {app: consul, component: gossip-encryption-autogenerate}} json6902: ${hook_scheduling} Without a cluster to ask, helm template renders the chart's two PodDisruptionBudgets as policy/v1beta1, which Kubernetes 1.25 removed, and the first server-side dry run refused them. Both renders therefore pass --api-versions policy/v1/PodDisruptionBudget, which Kapitan takes as api_versions in helm_params. Helm hooks with the patched Jobs kubectl apply of the whole render would also start tls-init-cleanup, which deletes the Secrets consul-ca-cert, consul-ca-key and consul-server-cert. The test applied the mutate output in the order of helm install: the pre-install hooks, the templates, then the post-install Job. The server and the connect injector became ready. The pre-delete hooks, applied last as helm uninstall would run them, removed the three Secrets. Every Job completed on a tainted worker: consul-tls-init node=cac-consul-worker2 taint=example.com/purpose=infra:NoSchedule complete=True consul-gossip-encryption-autogenerate node=cac-consul-worker taint=example.com/purpose=infra:NoSchedule complete=True consul-tls-init-cleanup node=cac-consul-worker2 taint=example.com/purpose=infra:NoSchedule complete=True For helm install itself, Helm 4 passes hooks to the post-renderer together with the templates. Helm 3 never did. With Helm 3.22.1 and the same Kustomize patch as a post-renderer script, helm template printed the three Jobs without the fields. A Helm 4 post-renderer is a plugin, and this one runs the Kustomize patch from the directory it is given: name: kustomize-pr version: 0.1.0 type: postrenderer/v1 apiVersion: v1 runtime: subprocess runtimeConfig: platformCommand: - command: "${HELM_PLUGIN_DIR}/kustomize.sh" #!/usr/bin/env bash # stdin: Helm's render, hooks included. $1: the directory with kustomization.yaml. set -euo pipefail tmp=$(mktemp -d) trap 'rm -rf "$tmp"' EXIT cp "$1/kustomization.yaml" "$tmp/" cat > "$tmp/helm.yaml" kustomize build "$tmp" helm plugin install ./kustomize-pr helm install consul consul --repo https://helm.releases.hashicorp.com --version 2.0.4 \ -n consul -f consul-values.yaml --post-renderer kustomize-pr --post-renderer-args "$PWD" --wait The plugin's output equalled the Kustomize build. With Helm 4.3.1 on kind, the release installed, and helm uninstall ran tls-init-cleanup, each Job on a tainted worker: Successfully assigned consul/consul-gossip-encryption-autogenerate-jdm6k to cac-consul-worker Successfully assigned consul/consul-tls-init-qt7ql to cac-consul-worker3 Successfully assigned consul/consul-tls-init-cleanup-wkt87 to cac-consul-worker APISIX ingress controller chart: pod labels {#apisix-ingress-controller-pod-labels} apache/apisix-helm-chart#978, opened in June 2026 and at 11 thumbs up, asks for a podLabels value in the apisix-ingress-controller chart, so that the controller's pods can carry labels for observability, scheduling or policies. Nobody has commented. The apisix chart in the same repository got podLabels through pull request #965, merged on 30 September 2026. The controller chart takes deployment.podAnnotations, but in 1.4.0, released on 17 September 2026, deployment.yaml gives the pod template the selector labels only: labels: {{- include "apisix-ingress-controller-manager.selectorLabels" . | nindent 8 }} The chart's labelsOverride replaces these selector labels, so a label set there also lands in the Deployment's spec.selector and in the selectors of both Services. Over the installed chart, the API server refused the change: The Deployment "apisix-ingress-controller" is invalid: spec.selector: Invalid value: {"matchLabels":{"app.kubernetes.io/instance":"apisix-ingress-controller","app.kubernetes.io/name":"apisix-ingress-controller","team":"platform"}}: field is immutable add on a path below the pod template's labels sets one label there and leaves the selector alone: resources: - helm.yaml patches: - target: group: apps kind: Deployment name: apisix-ingress-controller patch: |- - op: add path: /spec/template/metadata/labels/team value: platform parameters: mutations: apisix-pod-labels: match: {apiVersion: apps/v1, kind: Deployment, name: apisix-ingress-controller} json6902: - {op: add, path: /spec/template/metadata/labels/team, value: platform} A key with a slash such as example.com/team goes into the path as example.com~1team, and both tools then set the label example.com/team. The chart generates its webhook certificate on every render, so the comparison of the renders left out that Secret and the webhook configuration's caBundle. helm template renders the chart's CRDs only with --include-crds, which Kapitan's helm input passes by default. On kind, the controller became ready, and its pod carries the label: apisix-ingress-controller-85b5bb8fb4-9m4kc labels: {"app.kubernetes.io/instance":"apisix-ingress-controller","app.kubernetes.io/name":"apisix-ingress-controller","pod-template-hash":"85b5bb8fb4","team":"platform"} Cilium Helm chart: ipFamilyPolicy on cilium-ingress {#cilium-ingress-ipfamilypolicy} cilium/cilium#27003, opened in July 2023, asks for ipFamilyPolicy and ipFamilies on the Service of Cilium's ingress controller. Without them the Service gets the cluster's primary family only, so on a dual-stack cluster the Ingresses answer on IPv4 or on IPv6, not on both. The maintainer youngnick wrote in July 2023 that LB Service customisation was planned for that cycle, and pinned the issue in December 2023. Chart 1.20.3, released on 15 October 2026, renders the Service with its ports, type, loadBalancerClass, allocateLoadBalancerNodePorts, loadBalancerIP and externalTrafficPolicy, and 1.21.0-pre.3 renders the same. The chart has this Service in shared mode only. In dedicated mode the operator creates a Service per Ingress, which a patch of the chart does not reach. The ingress controller needs Cilium's kube-proxy replacement, so the test ran Cilium as the CNI of a dual-stack kind cluster without kube-proxy: kubeProxyReplacement: true k8sServiceHost: cac-cilium-control-plane k8sServicePort: 6443 ipam: mode: kubernetes ipv6: enabled: true ingressController: enabled: true loadbalancerMode: shared resources: - helm.yaml patches: - target: kind: Service name: cilium-ingress patch: |- - op: add path: /spec/ipFamilyPolicy value: RequireDualStack - op: add path: /spec/ipFamilies value: [IPv4, IPv6] parameters: mutations: cilium-ingress-dual-stack: match: {apiVersion: v1, kind: Service, name: cilium-ingress} json6902: - {op: add, path: /spec/ipFamilyPolicy, value: RequireDualStack} - {op: add, path: /spec/ipFamilies, value: [IPv4, IPv6]} The chart generates the Hubble certificates on every render, so the comparison of the renders left out those Secrets. The plain chart gave the Service one IPv4 cluster IP. The mutate output, applied over it, changed the existing Service in place, and 60 seconds later the operator had not reverted it: ipFamilyPolicy=SingleStack ipFamilies=["IPv4"] clusterIPs=["10.96.179.251"] loadBalancer=198.51.100.0 ipFamilyPolicy=RequireDualStack ipFamilies=["IPv4","IPv6"] clusterIPs=["10.96.179.251","fd00:10:96::b12c"] loadBalancer=198.51.100.0 2001:db8:: LB-IPAM had a pool with one block of each family from the documentation ranges and gave the Service an address of each. An Ingress for an echo backend then answered on all four addresses from a node, with curl in the node's network namespace: 10.96.179.251 from node: 200, from pod: 000 fd00:10:96::b12c from node: 200, from pod: 200 198.51.100.0 from node: 200, from pod: 000 2001:db8:: from node: 200, from pod: 200 From a pod, requests over IPv4 timed out on this test host, with the plain chart as well and on an IPv4-only kind cluster too. The patch does not cause it, and the test does not cover that path. ipFamilies with both families needs a dual-stack cluster, whatever the policy. On an IPv4-only kind cluster the server-side dry run refused the patched Service: * spec.ipFamilyPolicy: Invalid value: "RequireDualStack": this cluster is not configured for dual-stack services * spec.ipFamilies[1]: Invalid value: "IPv6": not configured on this cluster With PreferDualStack it still refused ipFamilies[1]. PreferDualStack without ipFamilies passed there and got IPv4 only. Originally published at kadet-hub.org.

I love it when I get interesting questions after a meetup talk. Last night was no exception. Thanks to all who attended, and asked questions. Slides 👇 github.com/elastic/meetups/blob/main/London/2026-… I also got a nice surprise after when I found out mini R watched the livestream. Future engineer?

Rules it maps to: • Payload Execution by Web Server: github.com/elastic/protections-artifacts/blob/a86… • Payload Downloaded via Curl or Wget by Web Server: github.com/elastic/protections-artifacts/blob/a86… • Suspicious Command Execution via Web Server: github.com/elastic/detection-rules/blob/main/rule… • Unusual Command Execution via Web Server: github.com/elastic/detection-rules/blob/main/rule… • File Creation via Web Server (+ polyglot / double-extension): github.com/elastic/detection-rules/blob/main/rule… wp2shell walkthrough: elastic.co

I used Opus 5.5 on max and GPT-6 Astra for 5 days straight and I reversed engineered Elastic Security and extracted all the rules. I made them available here: elastic/detection-rules You’re welcome.

Thanks to all who came to our meetup last night on @elastic.co fuzzy search and Jina models. Special mention to our amazing speakers Amir and Antonio. Slides are 👇. github.com/elastic/meetups/tree/main/London Our next meetup with Tessl is on 22nd Oct. Register 👇. luma.com See you there!

Copied ASP.NET Keys Turned 571 IIS Servers Into an SEO Fraud Network: Jia Yu Chan and Salim Bitam at VB2026 Hundreds of IIS servers were compromised with ASP.NET machine keys that anyone could copy from StackOverflow or Microsoft's own documentation. A reused machine key lets an attacker forge ViewState payloads. The server deserializes them and runs the attacker's code. A Chinese-speaking actor tracked as REF3927 used that trick at scale. Elastic, working with Texas A&M University System Cybersecurity, found 571 actively infected servers across every industry vertical, none of them in China. In their VB2026 talk, "Paying the TOLL: how REF3927 turned 571 IIS servers into an SEO fraud network", on Thursday, October 15 at 3:00 p.m., Jia Yu Chan and Salim Bitam walk through the full kill chain. Speakers: - Jia Yu Chan, Malware Research Engineer, Elastic Security Labs - Salim Bitam, Senior Threat Researcher, Elastic Security Labs After getting in, the actor deployed a Godzilla-derived webshell framework and the GotoHTTP remote management tool. A modified version of the open-source "Hidden" kernel rootkit concealed processes, files and registry entries. The end goal is TOLLBOOTH, a malicious IIS module. It serves keyword-stuffed link-farm pages to search engine crawlers while redirecting human visitors to attacker landing pages. TOLLBOOTH also carries its own webshell. The spread across sectors points to automated, opportunistic targeting, and the investigation is still ongoing. The talk reverse engineers each tool in the chain. It closes with detection rules and remediation guidance. For defenders, the first fix is simple. Never deploy a machine key that appears in public samples, and rotate any key that might have leaked. Jia Yu Chan is a malware research engineer at Elastic Security Labs who hunts new threats, reverse engineers them and writes YARA rules. His research covers infostealers, malware-as-a-service, loader chains and signed driver abuse, including Elastic's BADIIS to the Bone report. Salim Bitam is a senior threat researcher at Elastic Security Labs who automates binary analysis and builds configuration extractors. He previously worked on red and purple teams building custom offensive tooling. Bitam presented his FINALDRAFT backdoor research at CODE BLUE 2025. His Elastic work also covers GHOSTPULSE, PIKABOT and the r77 rootkit (author page). To go deeper on the topic, start here: - Research: Elastic, "TOLLBOOTH: What's yours, IIS mine", the core report with YARA rules and the 571-server count. - Research: HarfangLab, "RudePanda owns IIS servers like 2003", parallel research tracing the stolen keys to a 2003 MSDN example. - Coverage: The Hacker News on Microsoft finding more than 3,000 publicly disclosed ASP.NET machine keys. - Research: Elastic, "BADIIS to the Bone", on a related IIS SEO-poisoning cluster that hit more than 1,800 servers. - Indicators: Elastic's TOLLBOOTH indicators on GitHub. Anyone running IIS or asp.net applications should check their machine keys after hearing this one. Have you ever audited where your ASP.NET machine keys came from?

@kyREcon @_josehelps @HuntressLabs @M_haggis I believe it had a valid license key; ElasticSearch's previous tooling had to be modified to facilitate handling of the newer format and was the basis for how we got at the beacon. github.com/elastic/labs-releases/tree/main/tools/… Will follow up on Monday!