Elastic Stack 7 : Logstash インストール2019/06/18 |
ログの収集や管理機能を提供する Logstash をインストールします。
Logstash の概要や設定ファイルの記述方法等の詳細は Logstash 公式サイトを参照ください。
⇒ https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html |
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[1] | Logstash をインストールします。 事前に Elasticsearch リポジトリ設定済みであることが前提です。 |
[root@dlp ~]# yum -y install logstash
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[2] | ログの収集/保管の設定をして Logstash を起動します。 例として、[/var/log/secure] から sshd への失敗アクセスを取り込むよう設定します。 |
[root@dlp ~]#
vi /etc/logstash/conf.d/sshd.conf # 新規作成 # [/var/log/secure] からsshdの失敗アクセスを抽出してelasticsearchのindex [sshd_fail-yyyy.mm]に書き出す input { file { type => "seucure_log" path => "/var/log/secure" } } filter { grok { add_tag => [ "sshd_fail" ] match => { "message" => "Failed %{WORD:sshd_auth_type} for %{USERNAME:sshd_invalid_user} from %{IP:sshd_client_ip} port %{NUMBER:sshd_port} %{GREEDYDATA:sshd_protocol}" } } } output { elasticsearch { index => "sshd_fail-%{+YYYY.MM}" } } chgrp logstash /var/log/secure [root@dlp ~]# chmod 640 /var/log/secure [root@dlp ~]# systemctl start logstash [root@dlp ~]# systemctl enable logstash
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[3] | 数分経過後、データが取り込まれているか確認しておきます。 |
# index 一覧 [root@dlp ~]# curl localhost:9200/_cat/indices?v health status index uuid pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size yellow open sshd_fail-2019.06 Q689hZJTTjG6beQ6XtZsXw 1 1 6 0 49.9kb 49.9kb green open .kibana_1 OD2lQaCLQFeG7RQbYXigEA 1 0 4 0 17.5kb 17.5kb yellow open test_index u5nanOeOSCmGbSIlrqluZA 1 1 1 0 5.2kb 5.2kb green open .kibana_task_manager yuJ1nGaBSDeoeP6GToztbg 1 0 2 0 45.6kb 45.6kb # indexのドキュメント一覧 [root@dlp ~]# curl localhost:9200/sshd_fail-2019.06/_search?pretty { "took" : 6, "timed_out" : false, "_shards" : { "total" : 1, "successful" : 1, "skipped" : 0, "failed" : 0 }, "hits" : { "total" : { "value" : 6, "relation" : "eq" }, "max_score" : 1.0, "hits" : [ { "_index" : "sshd_fail-2019.06", "_type" : "_doc", "_id" : "AniWVGsBrQK6anSSZupA", "_score" : 1.0, "_source" : { "type" : "seucure_log", "path" : "/var/log/secure", "@version" : "1", "host" : "dlp.srv.world", ..... ..... |
[4] | Kibana を稼働させている場合は、 Kibana に Index を登録すると、以下のようにデータが取り込まれ、好みの形でグラフ化することもできます。 |
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