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Empresas increíbles que usan CloudGraph**

• AWS
• Microsoft
• Oracle
• IBM
• NASA
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• Zendesk
• McKinsey
• Pulumi
• Siemens
• MasterCard

** el uso no implica respaldo

Por qué CloudGraph

AWS, Azure y GCP han hecho un trabajo maravilloso construyendo soluciones que permiten a ingenieros como nosotros crear sistemas para potenciar nuestro mundo cada vez más interconectado. En los últimos 15 años, productos como EC2, S3, RDS y Lambda han cambiado fundamentalmente nuestra forma de pensar sobre la computación, el almacenamiento y las bases de datos.

Con la proliferación de Kubernetes y Serverless en los últimos 5 años aproximadamente, los servicios en la nube se han vuelto cada vez más abstractos sobre racks de servidores físicos. Para los usuarios finales, todo en la nube es solo una API, por lo que no necesitamos saber necesariamente cómo funcionan internamente Lambda Functions o EKS para poder usarlos en la construcción de aplicaciones. Con un poco de documentación, acceso a API o consola, y un tutorial, cualquiera puede crear prácticamente cualquier cosa que necesite.

Estas abstracciones han dado lugar a mejoras masivas en la conveniencia general y la amplitud de las ofertas de servicios de CSP. Lo que antes era un proceso tedioso, lento y propenso a errores de aprovisionar nuevos servidores, bases de datos o sistemas de archivos ahora se puede hacer en segundos con solo hacer clic en un botón o implementar IAC. Dado que todo es solo una abstracción de API, cuando un CAP está listo para introducir un nuevo "producto", simplemente necesita exponer una nueva API; sí, estoy simplificando un poco :)

Cualquiera familiarizado con los CSP sabe que las API de servicios casi siempre están divididas en espacios de nombres modulares que contienen docenas, si no cientos, de métodos API separados para recursos individuales. Por ejemplo, el servicio AWS EC2 contiene más de 500 métodos API diferentes, y ocasionalmente se agregan nuevos. Cualquier empresa que construya sistemas sustanciales en un CSP probablemente esté utilizando muchos, muchos servicios diferentes.

Si bien es una obra maestra de la arquitectura de centros de datos, esta elección de cientos de servicios y opciones de configuración pone la carga del conocimiento sobre cómo usar correctamente estos servicios directamente sobre nosotros, los ingenieros. Como resultado, nos encontramos teniendo que mantenernos constantemente actualizados y aprender sobre todas las ofertas de servicios o cambios nuevos. Esto requiere una cantidad significativa de tiempo y energía mental. Como desarrolladores, puede ser difícil, lento y frustrante usar la CLI de AWS para hacer 5 llamadas API diferentes para describir, por ejemplo, un clúster de AWS ECS, sus servicios, definiciones de tareas, tareas, definiciones de contenedores, etc. A menudo nos perdemos en la documentación y tenemos que usar media docena de API para obtener respuestas a preguntas como "¿Qué está ejecutando exactamente en esta VPC?"

Esto significa que AWS, Azure y GCP pueden sentirse abrumadores rápidamente incluso para arquitectos de nube experimentados. Si bien los CSP son fantásticos construyendo los servicios reales que impulsan nuestros negocios, no se ha avanzado mucho en simplificar la experiencia de usuario diaria de consultar estos cientos de servicios de una manera sensata.

Nuevas soluciones como Cloud Control API para AWS han intentado crear una interfaz estandarizada para consultar muchos tipos diferentes de recursos de AWS. Desafortunadamente, el uso de Cloud Control API es severamente limitado, y los usuarios aún necesitan saber cómo consultar correctamente sus datos. Esto significa más tiempo leyendo documentación y entendiendo cómo funcionan los servicios y cómo se relacionan entre sí.

Si bien la modularidad de las API de CSP es un gran sistema de organización lógica y tiene sentido, es una carga para los usuarios finales en términos de sobrecarga cognitiva y curva de aprendizaje. Tener que recordar cómo funcionan y están conectados cientos de servicios que cambian constantemente lleva a una adicción a la cafeína y tiempo perdido jugando al detective.

¿No sería genial si nosotros, como ingenieros DevOps/Cloud, tuviéramos una forma más sencilla de obtener nuestros datos de AWS, Azure, GCP y otros? ¿Una que refleje nuestra necesidad de consultar fácilmente cualquier dato sobre cualquier servicio en cualquier cuenta sin tener que pasar horas en documentación o stack overflow?

Es por estas razones que construimos CloudGraph, la API GraphQL para todo en la nube. CloudGraph extrae, normaliza, procesa y enriquece tus datos de nube, permitiéndote acceder a conocimientos profundos a través de múltiples proveedores sin esfuerzo. Consulta nuestra publicación de blog La API GraphQL para todo para obtener más información.

Cómo funciona

Ten en cuenta que CloudGraph requiere permisos de SOLO LECTURA para ejecutarse y, como tal, nunca puede mutar tu infraestructura real en la nube. Además, ninguna de las informaciones de tu entorno de nube se envía o comparte con CloudGraph, AutoCloud, ni ningún tercero.

Internamente, CloudGraph se conecta a tu(s) proveedor(es) de nube, absorbe todos los datos de configuración, los procesa y almacena una copia de estos datos para ti en Dgraph. Luego expone un endpoint en http://localhost:8997 que te permite escribir consultas GraphQL contra tus datos almacenados. Estas consultas no solo te permiten hacer cualquier cosa que harías con, por ejemplo, el SDK/CLI de AWS, sino que también te permiten ejecutar consultas mucho más potentes. CloudGraph incluye herramientas de consulta GraphQL preempaquetadas como GraphQL Playground y Altair, pero también puedes usar las tuyas propias. También incluye una herramienta de visualización de esquemas llamada Voyager para que puedas entender las relaciones entre entidades.

Autenticación y permisos

CloudGraph actualmente es compatible con AWS, Azure, GCP, K8s y Tencent (varios más próximamente). CloudGraph necesita permisos de lectura para ingerir tus datos. Para mantener las cosas simples, puedes usar los mismos permisos que usamos internamente cuando ejecutamos CloudGraph para potenciar AutoCloud. Aquí están las guías de autenticación y detalles sobre cómo generar credenciales para cada proveedor (siéntete libre de omitir la configuración específica de AutoCloud):

• Documentación de AWS
• Documentación de Azure
• Documentación de GCP
• Documentación de K8s
• Documentación de Tencent

Instalación

Requisitos del sistema

• Docker

Hay 2 formas de instalar la CLI de CloudGraph

Homebrew (Recomendado)

Puedes instalar CloudGraph usando homebrew con el siguiente comando: brew install cloudgraphdev/tap/cg

NPM

• Requiere Node 16+

Usa este comando para instalar y actualizar CloudGraph a la última versión.```bash npm i -g @cloudgraph/cli

También puedes agregar tantos como quieras de una sola vez```bash cg init aws azure gcp k8s tencent

Puedes encontrar una lista de los policy packs actualmente soportados en el Policy Packs repo

Inicio Rápido

Puedes empezar a funcionar con tres simples comandos:

cg init

2. Este comando inicia una instancia de Dgraph, la base de datos gráfica que CloudGraph utiliza internamente para almacenar datos. Ten en cuenta que hay 2 formas de iniciar una instancia. AMBAS requieren que Docker esté instalado y ejecutándose. La solución preferida es usar nuestro comando de conveniencia cg launch.

Ten en cuenta que si no deseas usar este comando, por ejemplo, si quieres iniciar el contenedor de Dgraph en modo interactivo, puedes usar el comando docker que se muestra a continuación.```bash docker run -it -p 8995:5080 -p 8996:6080 -p 8997:8080 -p 8998:9080 -p 8999:8000 --label cloudgraph-cli-dgraph-standalone -v ~/dgraph:/dgraph --name dgraph dgraph/standalone:v21.03.1

3. Escanea la infraestructura en la nube de todos los proveedores configurados. Este comando accederá y leerá todos los metadatos de tu infraestructura en la nube. Ten en cuenta que es completamente normal ver advertencias y errores mientras se ejecuta el comando cg scan, estos suelen deberse a problemas de permisos. Dicho esto, si encuentras algún error problemático al ejecutar CloudGraph, puedes anteponer CG_DEBUG=5 al inicio de tu comando, como en CG_DEBUG=5 cg scan. Esto imprimirá los registros detallados con más información y guardará la salida en cg-debug.log. Comparte tus registros con nosotros ya sea abriendo un issue en GitHub o informándonos en nuestro Espacio de Slack.

¡Eso es todo, ya estás listo para empezar a consultar! ¡La herramienta de consulta que seleccionaste durante el comando cg init se abrirá en tu navegador preferido para ejecutar consultas, mutaciones y visualizaciones en toda tu infraestructura en la nube! Ten en cuenta que si instalaste paquetes de políticas, como AWS CIS 1.2, los datos de información de los paquetes de políticas se agregarán automáticamente a tus datos en la nube!

Ten en cuenta que también puedes usar cualquier herramienta de consulta GraphQL que desees conectándola a http://localhost:8997/graphql.

Deteniendo la instancia de Dgraph

Para detener la instancia de Dgraph(detener el contenedor de dgraph) ejecuta:

```bash cg teardown

Cargando Versiones Anteriores

CloudGraph almacena tantas versiones anteriores de tus datos como hayas configurado en el comando cg init. Para cargar y consultar una versión anterior de tus datos, simplemente ejecuta el comando cg load y selecciona la versión de tus datos que deseas inspeccionar de la siguiente manera:

Servicios Compatibles

Puedes encontrar la lista de servicios actualmente compatibles para cada proveedor en los siguientes repositorios de proveedores:

AWS Provider Repo Repositorio del Proveedor Azure Repositorio del Proveedor GCP Repositorio del Proveedor K8s

Consultas de Ejemplo

Enlace a la documentación completa: https://docs.cloudgraph.dev/overview.

Para usar CloudGraph, necesitarás estar familiarizado con GraphQL. Esta sección contiene un puñado de consultas de ejemplo para ponerte en marcha, pero no es exhaustiva. ¡Si puedes imaginarlo, puedes consultarlo! Ten en cuenta que puedes encontrar cientos de consultas de ejemplo adicionales en la documentación.

Ejemplos de Sintaxis Básica de Consultas:

Nota: esta sección se centrará en AWS, pero las mismas ideas aplican a otros proveedores como Azure y GCP

Para explicar cómo funciona CloudGraph, considera la siguiente consulta que puedes ejecutar para obtener el ID y el ARN de una sola instancia EC2. Ten en cuenta que, para los fines de estos ejemplos, solo solicitaremos los IDs y ARNs de los recursos de AWS para mantener la brevedad, pero puedes consultar los atributos que quieras:

```graphql query { getawsEc2( arn: "arn:aws:ec2:us-east-1:123445678997:instance/i-12345567889012234" ) { id arn } }

Obtén el ID y el ARN de cada EC2 en todas las cuentas de AWS que has escaneado:```graphql query { queryawsEc2 { id arn } }

Obtén el ID y el ARN de cada EC2 en "us-east-1" usando una expresión regular para buscar el ARN:```graphql query { queryawsEc2(filter: { arn: { regexp: "/.us-east-1./" } }) { id arn } }

Haga lo mismo, pero verificando que el region contenga "us-east-1" en el nombre en lugar de usar eq:```graphql query { queryawsEc2(filter: { region: { in: "us-east-1" } }) { id arn } }

Haz lo mismo pero omite el primer resultado encontrado (es decir, offset: 1) y luego devuelve solo los primeros dos resultados después de eso (es decir, first: 2) y ordena esos resultados por AZ en orden ascendente (order: { asc: availabilityZone }) para que las instancias en "us-east-1a" aparezcan al principio de la lista.```graphql query { queryawsEc2( filter: { region: { eq: "us-east-1" }, instanceType: { regexp: "/^m5a*/" } } order: { asc: availabilityZone } first: 2 offset: 1 ) { id arn } }

Haga lo mismo, pero también incluya los SGs y ALBs para cada EC2. Para los ALBs, obtenga los EC2s a los que están conectados junto con el ID y ARN de cada EC2 instance encontrada (es decir, una consulta circular).```graphql query { queryawsEc2( filter: { region: { eq: "us-east-1" }, instanceType: { regexp: "/^m5a*/" } } order: { asc: availabilityZone } first: 2 offset: 1 ) { id arn ebs(filter: { isBootDisk: true }, first: 1) { id arn isBootDisk } securityGroups { id arn } alb { id arn ec2Instance { id arn } } } }

Ejemplos de seguridad, cumplimiento y gobernanza en AWS:

CloudGraph Policy Packs garantizan el cumplimiento en toda la infraestructura existente para un proveedor de nube determinado. Los packs se basan en conjuntos de reglas/benchmarks proporcionados por organizaciones de seguridad como el Center for Internet Security con el objetivo de mantener su infraestructura actualizada con los estándares de seguridad de la industria. Una vez que haya agregado un policy pack usando el comando cg policy add (p. ej., cg policy add aws-cis-1.2.0), cada vez que ejecute un escaneo, CloudGraph ejecutará automáticamente sus políticas configuradas. Esos resultados se almacenarán en Dgraph y se vincularán a sus recursos existentes, lo que facilita consultar sus resultados de cumplimiento junto con sus recursos.

Para obtener más información sobre los policy packs actualmente disponibles, visite nuestro repositorio de Policy Packs

Utilice el CloudGraph Policy Pack para AWS CIS 1.2 para consultar todos sus hallazgos de CIS en todas sus cuentas de AWS:```graphql query { queryawsCISFindings { id resourceId result rule { id description severity } } }

Para cada regla CIS, obtener los recursos asociados a la regla; en este caso, estamos consultando los datos de los usuarios de IAM para ver cuáles pasan y cuáles fallan:```graphql query { queryawsCISFindings { id resourceId result rule { id description severity } iamUser { id arn name } } }

Incluso si no tienes ningún paquete de políticas instalado, aún puedes escribir consultas de seguridad potentes como esta para encontrar todos los EBS Volumes no cifrados:```graphql query { queryawsEbs(filter: { encrypted: false }) { id arn availabilityZone encrypted } }

Encuentra todos los S3 Buckets que sean públicos o que puedan tener Objetos públicos en ellos:```graphql query { queryawsS3(filter: { not: { access: { eq: "Private" } } }) { id arn access } }

Encuentra todas las instancias burstables de la serie T:```graphql query { queryawsEc2(filter: { instanceType: { regexp: "/^t.*/" } }) { id arn availabilityZone instanceType } }

Encuentra los ALBs públicos:```graphql query { queryawsAlb(filter: { scheme: { eq: "internet-facing" } }) { id arn dnsName createdAt tags { key value } } }

Haz lo mismo pero busca tanto un key como un value:```graphql query { queryawsTag( filter: { key: { eq: "Environment" }, value: { eq: "Production" } } ) { key value ec2Instance { id arn } lambda { id arn } vpc { id arn } } }

Ejemplos de AWS FinOps:

Ten en cuenta que los datos de facturación actualmente solo están disponibles para AWS. Para ingerir correctamente los datos relacionados con FinOps, debes tener habilitada la API de Cost Explorer en tu cuenta de AWS. Puedes ver cómo hacerlo aquí

Obtén el costo total de tu cuenta de AWS de los últimos 30 días, el costo total de tu cuenta de AWS del mes hasta la fecha, un desglose de cada servicio y su costo de los últimos 30 días, y un desglose de cada servicio y su costo del mes hasta la fecha, así como los costos promedio mensuales y del mes hasta la fecha:```graphql query { queryawsBilling { totalCostLast30Days { cost currency formattedCost } totalCostMonthToDate { cost currency formattedCost } monthToDate { name cost currency formattedCost } last30Days { name cost currency formattedCost } monthToDateDailyAverage { name cost currency formattedCost } last30DaysDailyAverage { name cost currency formattedCost } } }

Obtén cada EC2 instance en tu cuenta de AWS junto con su costo diario:```graphql query { queryawsEc2 { arn dailyCost { cost currency formattedCost } } }

Obtén cada NAT Gateway en tu cuenta de AWS junto con su costo diario:```graphql query { queryawsNatGateway { arn dailyCost { cost currency formattedCost } } }

Pensando en términos de un grafo:

Cuando piensas "en términos de un grafo", puedes hacer casi cualquier cosa con CloudGraph. Por ejemplo, supongamos que quieres saber qué funciones Lambda no pertenecen a una VPC (es decir, no aprovechan la red de la VPC). Dado que CloudGraph conecta todos los recursos que tienen relaciones, como las VPC padres con sus hijos Lambda, puedes responder esta pregunta fácilmente. Simplemente verifica qué funciones Lambda están "conectadas" a la VPC y compáralo con la lista de todas las funciones Lambda de la siguiente manera:```graphql query { queryawsVpc { id arn lambda { id arn } } queryawsLambda { id arn } }

Esto no es realmente una limitación de CloudGraph, sino una característica que aún debe implementarse con Dgraph. Puede ver y comentar el hilo de discusión aquí

Herramientas de Consulta

CloudGraph incluye 2 increíbles herramientas de consulta y un explorador de esquemas GraphQL. Recuerde, puede usar CUALQUIER herramienta de consulta GraphQL si prefiere otra opción, solo conéctela a su endpoint /graphql expuesto.

GraphQL Playground

GraphQL Playground tiene una UX fluida y atractiva que es excelente para consultar un esquema GraphQL de manera rápida y sencilla. Tiene documentación incorporada generada automáticamente y autocompletado mientras escribe. Para acceder a Playground, selecciónelo como su herramienta de consulta preferida en el comando init O visite /playground en el servidor que CG inicia.

Altair

Altair es otra excelente herramienta de consulta GraphQL que incluye una gran cantidad de funcionalidades para usuarios avanzados. Haga cosas como autocompletar consultas, agregar fragmentos dinámicamente y exportar/importar colecciones de consultas. Para acceder a Altair, selecciónelo como su herramienta de consulta preferida en el comando init O visite /altair en el servidor que CG inicia.

Voyager

GraphQL Voyager es una excelente manera de explorar los esquemas de sus proveedores de CG. Le proporciona un excelente gráfico bidireccional que contiene todos sus tipos y consultas. Puede hacer clic en entidades o flechas para descubrir conexiones, buscar algo específico y obtener una comprensión más profunda de su esquema. Para acceder a Voyager, visite /voyager en el servidor que CG inicia.

Comunidad

¿Comentarios, preguntas o sugerencias? Por favor Únete a nuestro espacio de Slack nos encantaría saber de ti.

Pautas de Contribución

Si está interesado en contribuir a CloudGraph, consulte nuestras Pautas de Contribución.

Opciones de Despliegue

Puede ejecutar CloudGraph localmente o desplegarlo en su proveedor de nube preferido. ¡Los módulos de Terraform y las guías para despliegues en la nube están próximamente!

Versión Alojada

¿Interesado en una versión completamente administrada SaaS/autoalojada de CloudGraph que tiene capacidades de visualización 3D incorporadas, escaneos automatizados y cientos de verificaciones de cumplimiento adicionales? Consulte AutoCloud para más detalles.

Depuración

Si encuentra algún error al ejecutar CloudGraph, puede anteponer CG_DEBUG=5 al inicio de su comando, como en CG_DEBUG=5 cg scan. Esto imprimirá los registros detallados con más información que luego puede usar para abrir un issue en GitHub o informarnos en nuestro Espacio de Slack.

Errores Comunes

Hay algunos errores comunes que puede ver al ejecutar CloudGraph y que generalmente están relacionados con permisos o problemas de conexión.

• ⚠️ no se pueden establecer algunas conexiones - Esta advertencia en el informe de escaneo aparece cuando CG intenta establecer una conexión entre dos recursos y no puede hacerlo. Si ve esto usando uno de los proveedores oficialmente compatibles de CG, por favor cree un nuevo issue para que podamos resolverlo. La causa más común de este error es un error en la lógica de conexión de recursos del proveedor subyacente.

• 🚫 no se pueden almacenar datos en Dgraph - Este error en el informe de escaneo aparece cuando CG intenta insertar algunos datos del proveedor de nube en la base de datos de gráficos y falla. Cualquier servicio con este error no podrá ser consultado en la herramienta de consulta GraphQL. Esto ocurre generalmente cuando CG no puede obtener los datos requeridos (como un arn) para un recurso debido a un error al llamar al SDK del proveedor, comúnmente por falta de autorización.

• El proveedor {name}@${version} requiere la versión {version} de la CLI pero la versión de la CLI es ${version} - Esta advertencia significa que tiene versiones incompatibles de CG y del proveedor que intenta usar. Intente actualizar CG npm install -g @cloudgraphdev/cli y el módulo del proveedor cg provider update para que ambos estén en la última versión. También puede verificar el package.json del proveedor para ver qué versiones de CG lo soportan.

• El administrador no pudo instalar el plugin para {provider} - Este error ocurre cuando el administrador de plugins de CG no puede encontrar el módulo del proveedor que desea usar. El administrador busca en el registro público de NPM el módulo del proveedor. Para proveedores oficialmente compatibles, solo pase el nombre del proveedor CG init aws. Para proveedores compatibles por la comunidad, debe pasar también el espacio de nombres CG init @{providerNamespace}/{provider}

Comandos

• cg help [COMMAND]
• cg init [PROVIDER]
• cg launch [PROVIDER]
• cg load [PROVIDER]
• cg policy [PROVIDER]
• cg policy add [PROVIDER]
• cg policy install [PROVIDER]
• cg policy list [PROVIDER]
• cg policy remove [PROVIDER]
• cg policy update [PROVIDER]
• cg provider [PROVIDER]
• cg provider add [PROVIDER]
• cg provider install [PROVIDER]
• cg provider list [PROVIDER]
• cg provider remove [PROVIDER]
• cg provider update [PROVIDER]
• cg scan [PROVIDER]
• cg serve [PROVIDER]
• cg teardown [PROVIDER]
• cg update [PROVIDER]

cg help [COMMAND]

Muestra la ayuda para cg.``` USAGE $ cg help [COMMAND] [-n]

ARGUMENTS COMMAND Command to show help for.

FLAGS -n, --nested-commands Include all nested commands in the output.

DESCRIPTION Display help for cg.

Ver código: src/commands/init.ts

cg launch [PROVIDER]

Lanza una instancia de Dgraph para almacenar datos``` USAGE $ cg launch [PROVIDER] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Launch an instance of Dgraph to store data

EXAMPLES $ cg launch

Ver código: src/commands/load.ts

cg policy [PROVIDER]

Comandos para gestionar módulos de paquetes de políticas, ejecute $ cg policy para más información.``` USAGE $ cg policy [PROVIDER] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Commands to manage policy pack modules, run $ cg policy for more info.

cg policy install [PROVIDER]

Instalar paquetes de políticas basados en el archivo de bloqueo``` USAGE $ cg policy install [PROVIDER] [--no-save] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-save Set to not alter lock file, just delete plugin --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Install policy packs based on the lock file

ALIASES $ cg install policy

EXAMPLES $ cg policy install

cg policy remove [PROVIDER]

Eliminar el paquete de políticas instalado actualmente``` USAGE $ cg policy remove [PROVIDER] [--no-save] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-save Set to not alter lock file, just delete plugin --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Remove currently installed policy pack

ALIASES $ cg remove policy $ cg policy remove $ cg policy rm $ cg del policy $ cg rm policy

EXAMPLES $ cg policy remove

$ cg policy remove aws-cis-1.2.0

$ cg policy remove aws-cis-1.2.0 --no-save

cg provider [PROVIDER]

Comandos para gestionar módulos de proveedor, ejecuta $ cg provider para más información.``` USAGE $ cg provider [PROVIDER] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Commands to manage provider modules, run $ cg provider for more info.

cg provider install [PROVIDER]

Instalar proveedores basados en el archivo de bloqueo``` USAGE $ cg provider install [PROVIDER] [--no-save] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-save Set to not alter lock file, just delete plugin --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Install providers based on the lock file

ALIASES $ cg install provider

EXAMPLES $ cg provider install

cg provider remove [PROVIDER]

Eliminar el proveedor actualmente instalado``` USAGE $ cg provider remove [PROVIDER] [--no-save] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-save Set to not alter lock file, just delete plugin --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Remove currently installed provider

ALIASES $ cg remove provider $ cg provider remove $ cg provider rm $ cg del provider $ cg rm provider

EXAMPLES $ cg provider remove

$ cg provider remove aws

$ cg provider remove aws --no-save

cg scan [PROVIDER]

Escanea datos de uno o varios proveedores para ser consultados a través de Dgraph.``` USAGE $ cg scan [PROVIDER] [--dev] [-d ] [-s dgraph] [--directory ] [--no-serve] [-p ] [-q playground|altair] [-l ] [--use-roles] [-P ]

FLAGS -P, --policies= Policy Packs to execute during scan -d, --dgraph= Set where dgraph is running (default localhost:8997) -l, --version-limit= Limit the amount of version folders stored on the filesystem (default 10) -p, --port= Set port to serve query engine -q, --query-engine= Query engine to launch <options: playground|altair> -s, --storage= Select a storage engine to use. Currently only supports Dgraph <options: dgraph> --dev Turn on developer mode --directory= Set the folder where CloudGraph will store data. (default cg) --no-serve Set to not serve a query engine --use-roles Set to true to use roleARNs instead of profiles for AWS credentials

DESCRIPTION Scan one or multiple providers data to be queried through Dgraph

EXAMPLES $ cg scan

$ cg scan aws

$ cg scan aws --dgraph http://localhost:1000 [Save data in dgraph running on port 1000]

$ cg scan aws --no-serve [Do not start the query engine]

Ver código: src/commands/serve.ts

cg teardown [PROVIDER]

Detiene el contenedor Docker de Dgraph.``` USAGE $ cg teardown [PROVIDER] [--delete-image]

FLAGS --delete-image Remove dgraph docker image after stopping it

DESCRIPTION Stops the Dgraph Docker container.

EXAMPLES $ cg teardown

$ cg teardown --delete-image

Ver código: src/commands/update.ts