0x00 概述 此文力求比较详细的解释DNS可视化所能带来的场景意义,无论是运维.还是DNS安全.建议仔细看完下图之后的大篇文字段落,希望能引发您的一些思考. 在“F5利用Elastic stack(ELK)进行应用数据挖掘系列(2)-DNS”一文中阐述了通过DNS logging profile进行DNS可视化的一种方法.DNS logging profile本身对解析和响应是发出的两条日志,因此在上篇文章中我们其实用了一些特殊的方法来处理一些我们想要的场景.所以这样的处理方式可能不够灵活,也…

0x00 概述 很多客户使用GTM/DNS为企业业务提供动态智能解析,解决应用就近性访问.优选问题.对于已经实施多数据中心双活的客户,则会使用GSLB提供双活流量调度.DNS作为企业业务访问的指路者,在整个IT基础架构系统中有着举足轻重的作用,一旦DNS无法提供服务,将导致客户无法访问业务系统,造成重大经济损失.因此构建一套高弹性分布式的高安全DNS架构是IT系统建设的基础之石,通常为了保证系统的正常运行,运维人员为了实时掌握系统运行状态如解析速率.失败率.延迟.来源地址位置.智能选路.解析类型…

0x00 概述 F5 BIGIP从应用角度位于网络结构的关键咽喉位置,可获取所有应用的流量,针对流量执行L7层处理,即便是TLS加密的流量也可以通过F5进行SSL offload.通过F5可以统一获取所有应用的请求元数据,而不用关心应用是部署在何种系统架构中,这可以大大简化针对不同应用系统进行应用性能分析.日志采集工作.BIGIP TMOS系统提供了多种方法帮助实现统一信息收集,包括: HTTP Request logging profile DNS logging profile Avr iR…

最近在学习ELK的时候踩了不少的坑,特此写个笔记记录下学习过程. 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收…

0x00 概述 测试搭建一个使用kafka作为消息队列的ELK环境,数据采集转换实现结构如下: F5 HSL–>logstash(流处理)–> kafka –>elasticsearch 测试中的elk版本为6.3, confluent版本是4.1.1 希望实现的效果是 HSL发送的日志胫骨logstash进行流处理后输出为json,该json类容原样直接保存到kafka中,kafka不再做其它方面的格式处理. 0x01 测试 192.168.214.138: 安装 logstash,c…

0x00 简介 现在的公司由于绝大部分项目都采用分布式架构,很早就采用ELK了,只不过最近因为额外的工作需要,仔细的研究了分布式系统中,怎么样的日志规范和架构才是合理和能够有效提高问题排查效率的. 经过仔细的分析和研究,确定下面的架构应该是比较合理的之一(Filebeat也支持直接写到ES),如果可以的话,Filebeat也可以不直接连到Logstash,先写到kafka,然后从kafka写到logstash的kafka插件. 关于ELK的各种架构以及优缺点,可以参考. 首先,不管是不是分布式架…

0x00 filebeat配置多个topic filebeat.prospectors: - input_type: log encoding: GB2312 # fields_under_root: true fields: ##添加字段 serverip: 192.168.1.10 logtopic: wap enabled: True paths: - /app/wap/logs/catalina.out multiline.pattern: '^\[' #java报错过滤 multili…

这次我们通过一个最简单的HelloWolrd来了解一下ELK的使用. 进入logstash的config目录,创建stdin.conf 文件. input{ stdin{ } } output{ stdout{ codec => rubydebug } elasticsearch{ hosts => ["192.168.25.129:9200"] index => "logstash-stdin" #我们会通过这个索引在Kibana中检索数据 us…

一般情况下单台服务器只会部署一个ElasticSearch node,但是在学习过程中,很多情况下会需要实现ElasticSearch的分布式效果,所以需要启动多个节点,但是学习开发环境(不想开多个虚拟机实现多个服务器的效果),所以就想着在一台服务器上部署多个结点(下文以2个结点作为例子),两个节点分别称为实例一.二. 1.首先将elasticsearch-5.4.0文件夹再复制一份 elasticsearch--node2 2.修改节点1的配置文件 # ====================…

废话不多说,直接上干货,首先看下整体应用的大致结构.(整个过程我用到了两台虚拟机  应用和Shipper 部署在192.168.25.128 上 Redis和ELK 部署在192.168.25.129上) Controller: @RestController @RequestMapping("/user") public class UserController { private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(UserControl…