ELK 日志分析實例

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ELK 日志分析實例
一、ELK-web日志分析
二、ELK-MySQL 慢查詢日志分析
三、ELK-SSH登陸日志分析
四、ELK-vsftpd 日志分析

一、ELK-web日志分析

通過logstash grok正則將web日志過濾出來，輸出到Elasticsearch 搜索引擎里，通過Kibana前端展示。

1.1、創建logstash grok 過濾規則

#cat ./logstahs/patterns/nginx

NGINXACCESS %{IPORHOST:remote_addr} – – \[%{HTTPDATE:time_local}\] "%{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}" %{INT:status} %{INT:body_bytes_sent} %{QS:http_referer} %{QS:http_user_agent}

1.2、創建logstash web日志配置文件

#cat ./logstash/conf/ngx_log.conf

input {
        file {
                type => "nginx_log"
                path => "/opt/nginx/logs/access.log"
        }
}  
filter {
  if [type] == "nginx_log" {
    grok {
      match => { "message" => "%{NGINXACCESS}" }
    }
    geoip {
      source => "remote_addr"
      target => "geoip"
      database => "/opt/logstash-2.0.0/conf/GeoLiteCity.dat"
      add_field => [ "[geoip][coordinates]", "%{[geoip][longitude]}" ]
      add_field => [ "[geoip][coordinates]", "%{[geoip][latitude]}"  ]
    }
    mutate {
      convert => [ "[geoip][coordinates]","float", "body_bytes_sent","float", \
　　　　　　　　　　"body_bytes_sent.raw","float"]
    }
  }
}

output {
    stdout { codec => rubydebug }
    elasticsearch {
        hosts => "elk.test.com:9200"
        index => "ngx_log-%{+YYYY.MM}"
    }
}

1.3、創建Kibana圖形

統計httpcode狀態碼

選擇【Visualize】菜單，選擇 【Pie chart】選項。字段選擇status.raw，如下圖所示:

統計訪問前50 IP

選擇【Visualize】菜單，選擇 【Vertical bar chart】選項。字段選擇remote_addr.raw，如下圖所示:

統計 403-405 狀態碼

選擇【Visualize】菜單，選擇 【Line chart】選項。字段選擇status.raw，如下圖所示:

其它圖形統計，就不詳細舉例了。

詳細圖形展示如下:

二、ELK-MySQL 慢查詢日志分析

2.1、創建logstash grok 過濾規則

#cat ./logstahs/patterns/mysql_slow

MYSQLSLOW "# User@Host: %{WORD:user}\[%{WORD}\] @ (%{HOST:client_hostname}|) \[(%{IP:client_ip}|)\]",
"# Thread_id: %{NUMBER:thread_id:int} \s*Schema: (%{WORD:schema}| ) \s*Last_errno: \
%{NUMBER:last_errno:int} \s*Killed: %{NUMBER:killed:int}",
"# Query_time: %{NUMBER:query_time:float} \s*Lock_time: %{NUMBER:lock_time:float} \
\s*Rows_sent: %{NUMBER:rows_sent:int} \s*Rows_examined: %{NUMBER:rows_examined:int}",
"# Bytes_sent: %{NUMBER:bytes_sent:int}",
"(?m)SET timestamp=%{NUMBER:timestamp};%{GREEDYDATA:mysql_query}"

2.2、創建logstash MySQL-Slow慢查詢配置文件

#cat ./logstash/conf/MySQL-Slow.conf

input {
  file {
    type => "mysql-slow"
    path => "/var/log/mysql_slow_log.log"  
  }
}  
filter {
if [type] == "mysql-slow" {  
multiline {
    pattern => "^#|^SET"
    negate => true
    what => "previous"
}  
grok {
    match => { "message" => "%{MYSQLSLOW}"  }
}
mutate {
         gsub => [ "mysql_query", "\n", " " ]
         gsub => [ "mysql_query", "  ", " " ]
         add_tag => "mutated_mysql_query"
}
multiline {
    pattern => "(# User|# Thread|# Query|# Time|# Bytes)"
    negate => false
    what => "next"
}
date {
    match => [ "timestamp","UNIX" ]
}
mutate {
    remove_field => [ "timestamp" ]
}
}
}  
output {
    stdout { codec => rubydebug }
    elasticsearch {
        hosts => "elk.test.com:9200"
        index => "mysql_slow_log-%{+YYYY.MM}"
    }
}

2.3、詳細圖形展示如下:

三、ELK-SSH登陸日志分析

3.1、創建logstash grok 過濾規則

#cat ./logstahs/patterns/ssh

SECURELOG %{WORD:program}\[%{DATA:pid}\]: %{WORD:status} password for ?(invalid user)? %{WORD:USER} from %{DATA:IP} port

SYSLOGPAMSESSION %{SYSLOGBASE} (?=%{GREEDYDATA:message})%{WORD:pam_module}\(%{DATA:pam_caller}\): session %{WORD:pam_session_state} for user %{USERNAME:username}(?: by %{GREEDYDATA:pam_by})?

SYSLOGBASE2 (?:%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp}|%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp8601}) (?:%{SYSLOGFACILITY} )?%{SYSLOGHOST:logsource} %{SYSLOGPROG}:

3.2、創建logstash ssh配置文件

#cat ./logstash/conf/ssh.conf

input {
    file {
        type => "seclog"
        path => "/var/log/secure"
   }
}
filter {
if [type] == "seclog" {
    grok {
        match => { "message" => "%{SYSLOGPAMSESSION}" }
        match => { "message" => "%{SECURELOG}" }
        match => { "message" => "%{SYSLOGBASE2}" }
    }
    geoip {
        source => "IP"
        fields => ["city_name"]
        database => "/opt/logstash-2.0.0/conf/GeoLiteCity.dat"
    }
    if ([status] == "Accepted") {
        mutate {
        add_tag => ["Success"]
        }
    }
    else if ([status] == "Failed") {
        mutate {
        add_tag => ["Failed"]
        }
    }
}
output {
    stdout { codec => rubydebug }
    elasticsearch {
        hosts => "elk.test.com:9200"
        index => "sshd_log-%{+YYYY.MM}"
    }
}

PS:添加狀態標簽，便于Kibana 統計

if ([status] == "Accepted") {              #判斷字段[status]值，匹配[Accepted]
        mutate {
        add_tag => ["Success"]      #添加標簽[Success]
        }
}
else if ([status] == "Failed") {           #判斷字段[status]值，匹配[Failed]
        mutate {
        add_tag => ["Failed"]       #添加標簽[Failed]
        }
}

3.3、詳細圖形展示如下:

四、ELK-vsftpd 日志分析

4.1、創建logstash grok 過濾規則

#cat ./logstahs/patterns/vsftpd

VSFTPDCONNECT \[pid %{WORD:pid}\] %{WORD:action}: Client \"%{DATA:IP}\"
VSFTPDLOGIN \[pid %{WORD:pid}\] \[%{WORD:user}\] %{WORD:status} %{WORD:action}: Client \"%{DATA:IP}\"VSFTPDACTION \[pid %{DATA:pid}\] \[%{DATA:user}\] %{WORD:status} %{WORD:action}: Client \"%{DATA:IP}\", \"%{DATA:file}\", %{DATA:bytes} bytes, %{DATA:Kbyte_sec}Kbyte/sec 

4.2、創建logstash vsftpd配置文件

#cat ./logstash/conf/vsftpd.conf

input {
    file {
        type => "vsftpd_log"
        path => "/var/log/vsftpd.log"
    }
}
filter {
    if [type] == "vsftpd_log" {
        grok {
            match => { "message" => "%{VSFTPDACTION}" }
            match => { "message" => "%{VSFTPDLOGIN}" }
            match => { "message" => "%{VSFTPDCONNECT}" }
        }
    }
}
output {
    stdout { codec => rubydebug }
    elasticsearch {
        hosts => "elk.test.com:9200"
        index => "vsftpd_log-%{+YYYY.MM}"
    }
}

4.3、詳細圖形展示如下: