Дружим ELK и Exchange. Часть 2

Я продолжаю свой рассказ о том, как подружить Exchange и ELK (начало тут). Напомню, что эта комбинация способна без колебаний обрабатывать очень большое количество логов. На это раз мы поговорим о том, как наладить работу Exchange с компонентами Logstash и Kibana.

Logstash в стеке ELK используется для интеллектуальной обработки логов и их подготовки к размещению в Elastic в виде документов, на основе которых удобно строить различные визуализации в Kibana.

Установка

Состоит из двух этапов:
Установка и настройка пакета OpenJDK.
Установка и настройка пакета Logstash.

Установка и настройка пакета OpenJDK
Пакет OpenJDK необходимо скачать и распаковать в определённую директорию. Затем путь до этой директории необходимо внести в переменные $env:Path и $env:JAVA_HOME операционной системы Windows:



Проверим версию Java:

PS C:\> java -versionopenjdk version "13.0.1" 2019-10-15OpenJDK Runtime Environment (build 13.0.1+9)OpenJDK 64-Bit Server VM (build 13.0.1+9, mixed mode, sharing)

Установка и настройка пакета Logstash

Файл-архив с дистрибутивом Logstash скачайте отсюда. Архив нужно распаковать в корень диска. Распаковывать в папку C:\Program Files не стоит, Logstash откажется нормально запускаться. Затем необходимо внести в файл jvm.options правки, отвечающие за выделение оперативной памяти для процесса Java. Рекомендую указать половину оперативной памяти сервера. Если у него на борту 16 Гб оперативки, то ключи по умолчанию:

-Xms1g-Xmx1g

необходимо заменить на:

-Xms8g-Xmx8g

Кроме этого, целесообразно закомментировать строку -XX:+UseConcMarkSweepGC. Подробнее об этом тут. Следующий шаг создание конфигурации по умолчанию в файле logstash.conf:

input { stdin{}} filter {} output { stdout { codec => "rubydebug" }}

При использовании этой конфигурации Logstash считывает данные из консоли, пропускает через пустой фильтр и выводит обратно в консоль. Применение этой конфигурации позволит проверить работоспособность Logstash. Для этого запустим его в интерактивном режиме:

PS C:\...\bin> .\logstash.bat -f .\logstash.conf...[2019-12-19T11:15:27,769][INFO ][logstash.javapipeline    ][main] Pipeline started {"pipeline.id"=>"main"}The stdin plugin is now waiting for input:[2019-12-19T11:15:27,847][INFO ][logstash.agent           ] Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]}[2019-12-19T11:15:28,113][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}

Logstash успешно запустился на порту 9600.

Финальный шаг установки: запуск Logstash в виде сервиса Windows. Это можно сделать, например, с помощью пакета NSSM:

PS C:\...\bin> .\nssm.exe install logstashService "logstash" installed successfully!

Отказоустойчивость

Сохранность логов при передаче с исходного сервера обеспечивается механизмом Persistent Queues.

Как работает

Схема расположения очередей в процессе обработки логов: input queue filter + output.

Плагин input получает данные от источника логов, записывает их в очередь и отправляет источнику подтверждение получения данных.

Сообщения из очереди обрабатываются Logstash, проходят фильтр и плагин output. При получении от output подтверждения отправки лога Logstash удаляет обработанный лог из очереди. Если Logstash останавливается, то все необработанные сообщения и сообщения, по которым не получено подтверждение об отправке, остаются в очереди, и Logstash продолжит их обработку при следующем запуске.

Настройка

Регулируется ключами в файле C:\Logstash\config\logstash.yml:

queue.type: (возможные значения persisted и memory (default)).
path.queue: (путь до папки с файлами очередей, которые по умолчанию хранятся в C:\Logstash\queue).
queue.page_capacity: (максимальный размер страницы очереди, значение по умолчанию 64mb).
queue.drain: (true/false включает/выключает остановку обработки очереди перед выключением Logstash. Не рекомендую включать, потому что это прямо скажется на скорости выключения сервера).
queue.max_events: (максимально число событий в очереди, по умолчанию 0 (не ограничено)).
queue.max_bytes: (максимальный размер очереди в байтах, по умолчанию 1024mb (1gb)).

Если настроены queue.max_events и queue.max_bytes, то сообщения перестают приниматься в очередь при достижении значения любой из этих настроек. Подробнее про Persistent Queues рассказано тут.

Пример части logstash.yml, отвечающей за настройку очереди:

queue.type: persistedqueue.max_bytes: 10gb

Настройка

Конфигурация Logstash обычно состоит из трёх частей, отвечающих за разные фазы обработки входящий логов: приём (секция input), парсинг (секция filter) и отправка в Elastic (секция output). Ниже мы подробнее рассмотрим каждую из них.

Input

Входящий поток с сырыми логами принимаем от агентов filebeat. Именно этот плагин мы и указываем в секции input:

input {  beats {    port => 5044  }}

После такой настройки Logstash начинает прослушивать порт 5044, и при получении логов обрабатывает их согласно настройкам секции filter. При необходимости можно канал получения логов от filebit завернуть в SSL. Подробнее о настройках плагина beats написано тут.

Filter

Все интересные для обработки текстовые логи, которые генерирует Exchange, имеют csv-формат с описанными в самом файле логов полями. Для парсинга csv-записей Logstash предлагает нам три плагина: dissect, csv и grok. Первый самый быстрый, но справляется с парсингом только самых простых логов.
Например, следующую запись он разобьёт на две (из-за наличия внутри поля запятой), из-за чего лог будет разобран неправильно:

,"MDB:GUID1, Mailbox:GUID2, Event:526545791, MessageClass:IPM.Note, CreationTime:2020-05-15T12:01:56.457Z, ClientType:MOMT, SubmissionAssistant:MailboxTransportSubmissionEmailAssistant",

Его можно использовать при парсинге логов, например, IIS. В этом случае секция filter может выглядеть следующим образом:

filter {  if "IIS" in [tags] {    dissect {      mapping => {        "message" => "%{date} %{time} %{s-ip} %{cs-method} %{cs-uri-stem} %{cs-uri-query} %{s-port} %{cs-username} %{c-ip} %{cs(User-Agent)} %{cs(Referer)} %{sc-status} %{sc-substatus} %{sc-win32-status} %{time-taken}"      }      remove_field => ["message"]      add_field => { "application" => "exchange" }    }  }} 

Конфигурация Logstash позволяет использовать условные операторы, поэтому мы в плагин dissect можем направить только логи, которые были помечены filebeat тэгом IIS. Внутри плагина мы сопоставляем значения полей с их названиями, удаляем исходное поле message, которое содержало запись из лога, и можем добавить произвольное поле, которое будет, например, содержать имя приложения из которого мы собираем логи.

В случае с логами трэкинга лучше использовать плагин csv, он умеет корректно обрабатывать сложные поля:

filter {  if "Tracking" in [tags] {    csv {      columns => ["date-time","client-ip","client-hostname","server-ip","server-hostname","source-context","connector-id","source","event-id","internal-message-id","message-id","network-message-id","recipient-address","recipient-status","total-bytes","recipient-count","related-recipient-address","reference","message-subject","sender-address","return-path","message-info","directionality","tenant-id","original-client-ip","original-server-ip","custom-data","transport-traffic-type","log-id","schema-version"]      remove_field => ["message", "tenant-id", "schema-version"]      add_field => { "application" => "exchange" }    }}

Внутри плагина мы сопоставляем значения полей с их названиями, удаляем исходное поле message (а также поля tenant-id и schema-version), которое содержало запись из лога, и можем добавить произвольное поле, которое будет, например, содержать имя приложения из которого мы собираем логи.

На выходе из стадии фильтрации мы получим документы в первом приближении готовые к визуализации в Kibana. Не хватать нам будет следующего:

Числовые поля будут распознаны как текст, что не позволяет выполнять операции с ними. А именно, поля time-taken лога IIS, а также поля recipient-count и total-bites лога Tracking.
Стандартный временной штамп документа будет содержать время обработки лога, а не время записи его на стороне сервера.
Поле recipient-address будет выглядеть одной стройкой, что не позволяет проводить анализ с подсчётом получателей писем.

Настало время добавить немного магии в процесс обработки логов.

Конвертация числовых полей

Плагин dissect имеет опцию convert_datatype, которую можно использовать для конвертации текстового поля в цифровой формат. Например, так:

dissect {    convert_datatype => { "time-taken" => "int" }  }

Стоит помнить, что этот метод подходит только в том случае, если поле точно будет содержать строку. Null-значения из полей опция не обрабатывает и вываливается в исключение.

Для логов трэкинга аналогичный метод convert лучше не использовать, так как поля recipient-count и total-bites могут быть пустыми. Для конвертации этих полей лучше использовать плагин mutate:

mutate {  convert => [ "total-bytes", "integer" ]  convert => [ "recipient-count", "integer" ]}

Разбиение recipient_address на отдельных получателей

Эту задачу можно также решить с помощью плагина mutate:

mutate {  split => ["recipient_address", ";"]}

Изменяем timestamp

В случае с логами трэкинга задача очень просто решается плагином date, который поможет прописать в поле timestamp дату и время в нужном формате из поля date-time:

date {  match => [ "date-time", "ISO8601" ]  timezone => "Europe/Moscow"  remove_field => [ "date-time" ]}

В случае с логами IIS нам будет необходимо объединить данные полей date и time с помощью плагина mutate, прописать нужную нам временную зону и поместить этот временной штамп в timestamp с помощью плагина date:

mutate {   add_field => { "data-time" => "%{date} %{time}" }  remove_field => [ "date", "time" ]}date {   match => [ "data-time", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss" ]  timezone => "UTC"  remove_field => [ "data-time" ]}

Output

Секция output используется для отправки обработанных логов в приёмник логов. В случае отправки напрямую в Elastic используется плагин elasticsearch, в котором указывается адрес сервера и шаблон имени индекса для отправки сформированного документа:

output {  elasticsearch {    hosts => ["127.0.0.1:9200", "127.0.0.2:9200"]    manage_template => false    index => "Exchange-%{+YYYY.MM.dd}"  }}

Итоговая конфигурация

Итоговая конфигурация будет выглядеть следующим образом:

input {  beats {    port => 5044  }} filter {  if "IIS" in [tags] {    dissect {      mapping => {        "message" => "%{date} %{time} %{s-ip} %{cs-method} %{cs-uri-stem} %{cs-uri-query} %{s-port} %{cs-username} %{c-ip} %{cs(User-Agent)} %{cs(Referer)} %{sc-status} %{sc-substatus} %{sc-win32-status} %{time-taken}"      }      remove_field => ["message"]      add_field => { "application" => "exchange" }      convert_datatype => { "time-taken" => "int" }    }    mutate {       add_field => { "data-time" => "%{date} %{time}" }      remove_field => [ "date", "time" ]    }    date {       match => [ "data-time", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss" ]      timezone => "UTC"      remove_field => [ "data-time" ]    }  }  if "Tracking" in [tags] {    csv {      columns => ["date-time","client-ip","client-hostname","server-ip","server-hostname","source-context","connector-id","source","event-id","internal-message-id","message-id","network-message-id","recipient-address","recipient-status","total-bytes","recipient-count","related-recipient-address","reference","message-subject","sender-address","return-path","message-info","directionality","tenant-id","original-client-ip","original-server-ip","custom-data","transport-traffic-type","log-id","schema-version"]      remove_field => ["message", "tenant-id", "schema-version"]      add_field => { "application" => "exchange" }    }    mutate {      convert => [ "total-bytes", "integer" ]      convert => [ "recipient-count", "integer" ]      split => ["recipient_address", ";"]    }    date {      match => [ "date-time", "ISO8601" ]      timezone => "Europe/Moscow"      remove_field => [ "date-time" ]    }  }} output {  elasticsearch {    hosts => ["127.0.0.1:9200", "127.0.0.2:9200"]    manage_template => false    index => "Exchange-%{+YYYY.MM.dd}"  }}

Полезные ссылки:

How to install OpenJDK 11 on Windows?
Download Logstash
Elastic uses depricated option UseConcMarkSweepGC #36828
NSSM
Persistent Queues
Beats input plugin
Logstash Dude, where's my chainsaw? I need to dissect my logs
Dissect filter plugin
Conditionals
Mutate filter plugin
Date filter plugin
Elasticsearch output plugin