Resumo visual do relacionamento no Mastodon.

Steampipe e SQL possibilitam a visualização dos vínculos entre os dados provenientes de APIs, incluindo a forma de calcular as conexões entre os usuários e os impulsionadores no Mastodon.

A mais recente atualização do Steampipe destaca a importância dos gráficos de relacionamento. Em nosso artigo, abordamos como esses gráficos oferecem uma compreensão contextual para profissionais de devops e segurança, permitindo visualizar todos os recursos ligados a uma instância do EC2, ou verificar rapidamente se as permissões de um papel do IAM estão corretamente configuradas. Os desenvolvedores têm a liberdade de explorar e modificar o código por trás desses gráficos, adaptando as expressões conforme necessário em qualquer conjunto de dados.

Estes gráficos de conexão são gerados através de consultas SQL que especificam nós e arestas. As consultas podem utilizar qualquer coluna de qualquer tabela disponível em qualquer plugin Steampipe para criar nós e, em seguida, conexões entre esses nós. Com o uso de expressões SQL, é possível visualizar as relações entre indivíduos e objetos de várias APIs. As possibilidades são ilimitadas, sendo o único limite a criatividade.

Claro! Aquí está a paráfrase do texto: “Eu decidi representar graficamente os relacionamentos no Mastodon. Até o momento, criei dois gráficos que mostram a minha linha do tempo pessoal. Este é o primeiro deles.”

Estamos visualizando os 50 impulsos mais recentes em minha linha de casa, que equivalem ao retweet no Mastodon. Esta é a pesquisa para localizá-los.

Se direcionarmos nossa atenção para Brian Marick, é possível notar isso.

• Brian é membro da rede social Mastodon.social.
• Brian fez uma publicação em um post de Tim Bray.
• O Tim faz parte da plataforma hachyderm.io.

Assim, o gráfico demonstra os usuários em um servidor específico que estão impulsionando os usuários em outros servidores. Embora mastdn.social seja o servidor em foco, é possível direcionar o gráfico para qualquer outro servidor que esteja enviando esses impulsos.

O segundo gráfico destaca a rede de conexões entre servidores para promover relacionamentos. Quando alguém em infosec.exchange segue alguém em mastodon.world, uma ligação é criada entre os dois nós. Embora não seja visualizado no gráfico, as setas podem indicar conexões em ambas as direções, o que significa que se alguém em mastodon.world também seguir alguém em infosec.exchange, uma ligação será estabelecida.

Vamos criar o gráfico inicialmente, seguindo um processo detalhado.

Identificar o servidor escolhido é a primeira etapa.

Aqui está a descrição do nó que simboliza o servidor escolhido.

De acordo com a documentação, ao consultar um nó, é necessário selecionar pelo menos uma coluna como identificação, como é o caso da coluna do servidor na consulta mencionada. A consulta foi encapsulada na função SQL mastodon_boosts para simplificar e ocultar detalhes (como timeline = ‘home’ e reblog_server não é nulo, limitando a 50), permitindo focar no aspecto especial de cada nó. Neste contexto, a característica especial é que a coluna do servidor que identifica o nó corresponde ao servidor selecionado.

Se o bloco de gráficos contiver somente esse nó e o servidor de mídia social for o escolhido, esta é a renderização. Até o momento, não há muita coisa para ser observada aqui!

O nó representa um conjunto de atributos que corresponde a uma das colunas retornadas pela consulta subjacente; esses atributos são exibidos ao passar o cursor sobre o nó. Além disso, o nó está associado a uma categoria que determina o ícone, cor e link do nó. Abaixo está a categoria atribuída ao servidor selecionado.

Identificar os servidores que estão sendo impulsionados é o segundo passo.

Agora iremos incluir servidores impulsionados. Esse servidor utiliza o mesmo grupo de registros: os 50 impulsos mais recentes no meu feed. Mais uma vez, ele seleciona apenas aqueles cuja coluna do servidor corresponde ao servidor escolhido. No entanto, o identificador agora é o reblog_server, que é o destino dos impulsos do servidor selecionado em vez da origem.

Aqui está o gráfico que mostra os nós selected_server e boosted_server. Utilizamos uma categoria adicional para distinguir os nós impulsionados.

Apenas um servidor é escolhido, mas ele pode enviar impulsos para vários servidores conectados. A visualização padrão agrupa todos eles em um único nó, mas é possível expandi-los e visualizar individualmente.

Etapa 3: Reconhecer indivíduos que motivam os demais.

Onde se encontram os indivíduos? Vamos adicioná-los em seguida, começando com aqueles que estão emitindo impulsos.

A coluna que identifica o usuário concede a ele uma identidade, assim como a propriedade instance_qualified_account_url. Esta última é uma coluna adicional que foi incorporada ao plugin Mastodon recentemente para garantir a correta funcionalidade dos links para indivíduos e outros elementos no cliente Mastodon. Ao ser incluída como uma propriedade aqui, e por se referir à categoria de pessoa, os links que representam pessoas no gráfico serão resolvidos de forma apropriada.

Etapa 4: Reconhecer as pessoas motivadas.

Este nó utiliza o nome de usuário da coluna reblog_username para identificação e gera o link através da coluna instance_qualified_reblog_url.

Passo 5: Unir os amplificadores ao servidor escolhido para essa finalidade.

Até o momento, observamos apenas nós cujas consultas retornam pelo menos a propriedade id. Uma conexão é estabelecida entre os nós por meio de uma consulta que retorna colunas mínimas associadas aos ids de origem e destino.

Você também precisará inserir um título para identificar a borda. A borda é exibida duas vezes para indicar a associação de “John Mashey com mstdn.social” e “Brian Marick com mstdn.social”.

Etapa 6: Estabeleça conexões entre os indivíduos em servidores melhorados e seus próprios servidores.

Este limite opera de maneira semelhante, porém destaca a conexão entre indivíduos motivados e seus prestadores de serviço.

Passo 7: Estabelecer conexões entre os impulsionadores e as pessoas que eles beneficiam.

Por fim, incluímos um benefício para ligar impulsionadores às pessoas que eles auxiliam a crescer.

Agora finalizamos a análise do gráfico inicial apresentado.

Texto: Gráfico que mostra as conexões entre os usuários do GitHub.

Você pode aplicar essa estrutura de nós e conexões para representar interações em diversas áreas. Um exemplo prático é um gráfico que examina todos os repositórios ligados ao Steampipe e exibe as Pull Requests mais recentemente atualizadas por colaboradores externos.

Aqui está um exemplo que utiliza um plugin Steampipe para exibir as pull requests recentemente atualizadas de um repositório selecionado.

Essas duas abordagens têm em comum uma consulta SQL e são utilizadas de forma complementar. Enquanto a tabela é útil para ordenar por data ou autor, o gráfico destaca conexões únicas.

Erguendo o peso da organização do contexto.

Em que momento Dance se tornou correto, eu me emocionei com a introdução de uma ferramenta para agendar reuniões que se destacou por reunir as mensagens e documentos relacionados a uma reunião. Eu criei o termo “montagem de contexto”, inspirado por Jack Ozzie, cofundador da Groove, outra ferramenta de colaboração que eu admiro. A tarefa de montar contexto é desafiadora, muitas vezes deixada para aqueles que só precisam utilizá-lo e preferem não dedicar tempo e esforço para criá-lo.

Observamos como o SQL pode integrar o acesso às APIs e, agora, pode também facilitar a visualização dos vínculos entre os dados obtidos dessas APIs.

Preciso de mais contexto para poder parafrasear o texto. Poderia fornecer mais informações sobre o que está escrito na série?

1. Independência, dimensão da embalagem, resistência, alcance e rapidez.
2. Mastodon, Steampipe y RSS
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5. Desenvolva a sua própria experiência de usuário no Mastodon.
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7. Quantas pessoas que sigo no Mastodon também postaram hoje?
8. Urls do Mastodon categorizadas por instância.
9. Gráficos que representam a interação no Mastodon.
10. Trabalhando com coleções de dados no Mastodon
11. Imagens que são vistas como nocivas em determinadas situações.
12. Explorando toda a extensão do fediverso.
13. Protocolos, interfaces de programação de aplicativos (APIs) e acordos estabelecidos.
14. Informações no Federal Bureau of Investigation
15. Identificação de indivíduos e etiquetas em Mastodon.
16. Observando o controle de conteúdo no servidor Mastodon.
17. Horários de trabalho para equipes no Mastodon
18. O complemento Mastodon agora está disponível no Steampipe Hub.