好的，各位听众，欢迎来到“云原生审计日志的实时收集与分析”专题讲座！我是你们的老朋友，江湖人称“代码诗人”的李白，今天就让我用代码和诗意的语言，带大家畅游云原生审计日志的世界。
引子：云原生，你的透明外衣呢？
想象一下，你是一位风度翩翩的云原生架构师，你精心设计了一座座云端城堡，里面住满了各种容器、微服务，它们日夜不停地运转，为用户提供着各种服务。但是，有一天，你突然发现，城堡里好像混进了一只“小偷”，偷偷摸摸地修改数据、窃取信息。你急得像热锅上的蚂蚁，却发现自己对城堡里发生的事情一无所知，就像瞎子摸象一样。
这是为什么呢？因为你没有给你的云原生城堡穿上一件“透明外衣”——审计日志。审计日志就像监控摄像头一样，记录着城堡里发生的一切，让你随时可以回溯历史，找到“小偷”，保护你的城堡安全。
第一幕：审计日志，云原生的“黑匣子”
什么是审计日志？简单来说，它就是云原生系统的“黑匣子”，记录着系统中发生的各种事件，比如用户登录、数据修改、权限变更等等。这些日志就像侦探小说里的线索一样，可以帮助我们还原事件真相，找到问题的根源。
更专业一点说，审计日志是一种结构化的、可验证的记录，它包含以下关键信息：
- 谁（Who）： 谁发起了这个操作？是哪个用户、哪个服务？
- 什么（What）： 做了什么操作？是创建了一个容器，还是修改了一条数据？
- 何时（When）： 操作发生的时间？精确到毫秒级，方便我们追踪事件顺序。
- 何地（Where）： 操作发生的地点？是哪个节点、哪个命名空间？
- 如何（How）： 操作是如何执行的？是通过API调用，还是通过命令行？
- 结果（Result）： 操作是否成功？成功了会返回什么信息，失败了会返回什么错误？
| 关键信息 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| Who | 发起操作的用户或服务 | user:alice, service:order-service |
| What | 执行的操作类型 | create, update, delete |
| When | 操作发生的时间戳 | 2023-10-27T10:00:00.000Z |
| Where | 操作发生的地点（节点、命名空间等） | node:node-1, namespace:production |
| How | 执行操作的方式（API调用、命令行等） | api_call, kubectl |
| Result | 操作的结果（成功或失败） | success, failure |
| 其他 | 与操作相关的其他信息，例如请求ID、资源ID等 | request_id:12345, resource_id:order-1 |
第二幕：审计日志，从“分散游击队”到“正规军”
在传统的应用架构中，审计日志往往是“分散游击队”，散落在各个应用服务器上，格式不统一，难以收集和分析。但是在云原生时代，我们需要把审计日志打造成一支“正规军”，统一管理，集中分析，才能发挥其真正的价值。
那么，如何实现审计日志的集中收集呢？我们可以采用以下几种策略：
-
Sidecar模式： 为每个应用容器配备一个“小助手”——Sidecar容器，专门负责收集和转发审计日志。这种方式就像给每个士兵配备一个通讯兵，随时汇报情况。
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: my-app spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: my-app template: metadata: labels: app: my-app spec: containers: - name: my-app image: my-app-image - name: audit-sidecar image: fluentd-image # 替换为你的日志收集器镜像 volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log/my-app # 应用程序的日志目录 volumes: - name: varlog emptyDir: {} -
DaemonSet模式： 在每个节点上部署一个DaemonSet，负责收集该节点上所有容器的审计日志。这种方式就像在每个哨所安排一个观察员，监视着整个区域的动静。
apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: audit-daemonset spec: selector: matchLabels: app: audit-daemonset template: metadata: labels: app: audit-daemonset spec: containers: - name: audit-collector image: fluentd-image # 替换为你的日志收集器镜像 volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log # 挂载宿主机的 /var/log 目录 readOnly: true volumes: - name: varlog hostPath: path: /var/log # 宿主机的 /var/log 目录 -
Agent模式： 在每个应用中嵌入一个Agent，负责收集和转发审计日志。这种方式就像给每个士兵配备一个传感器，随时感知周围的环境。
无论采用哪种策略，都需要选择合适的日志收集器，比如Fluentd、Logstash、Filebeat等等。这些工具就像“物流公司”一样，负责把审计日志从各个角落运送到中央存储中心。
第三幕：审计日志，从“原始数据”到“黄金矿藏”
收集到审计日志只是第一步，更重要的是如何对这些日志进行分析，从中挖掘出有价值的信息。这就好比挖到了一堆金矿石，需要经过提炼才能变成真正的黄金。
审计日志分析可以分为以下几个层次：
-
实时监控： 实时监控审计日志，可以及时发现异常事件，比如恶意登录、权限滥用等等。这就像给城堡安装了警报系统，一旦发现“小偷”，立即发出警报。
-
安全分析： 对审计日志进行安全分析，可以发现潜在的安全风险，比如弱口令、漏洞利用等等。这就像给城堡聘请了安全专家，定期进行安全巡检，及时发现安全隐患。
-
合规审计： 对审计日志进行合规审计，可以满足各种合规要求，比如GDPR、PCI DSS等等。这就像给城堡准备了合规报告，随时应对监管部门的检查。
-
性能分析： 对审计日志进行性能分析，可以发现系统的性能瓶颈，比如慢查询、高延迟等等。这就像给城堡配备了性能分析师，定期进行性能评估，优化系统性能。
为了实现这些目标，我们需要借助一些强大的工具，比如：
-
Elasticsearch： 一个强大的搜索和分析引擎，可以对海量审计日志进行快速检索和分析。
-
Kibana： 一个可视化的仪表盘工具，可以把审计日志数据以图表的形式展示出来，方便我们进行监控和分析。
-
Grafana： 另一个流行的仪表盘工具，支持多种数据源，可以把审计日志数据与其他监控数据结合起来，进行综合分析。
-
Splunk： 一个商业化的日志管理和分析平台，功能强大，但价格也比较昂贵。
第四幕：审计日志，代码与诗意的交织
说了这么多，让我们用一些代码示例来加深理解。假设我们使用Fluentd来收集Kubernetes的审计日志，并将其发送到Elasticsearch。
首先，我们需要配置Kubernetes的审计策略，指定哪些事件需要记录到审计日志中。
apiVersion: audit.k8s.io/v1
kind: Policy
rules:
- level: Metadata
resources:
- groups: [""]
resources: ["pods"]
- level: RequestResponse
users: ["system:kube-proxy"]
verbs: ["get", "list", "watch"]
resources:
- groups: [""]
resources: ["services", "endpoints", "nodes"]
- level: Request
verbs: ["create", "update", "patch", "delete"]
resources:
- groups: [""]
resources: ["configmaps", "secrets"]
- groups: ["apps"]
resources: ["deployments", "statefulsets"]
- level: None
users: ["system:kube-controller-manager", "system:kube-scheduler"]
verbs: ["get", "list", "watch"]
namespaces: ["kube-system"]然后，我们需要配置Fluentd，从Kubernetes的审计日志文件中读取日志，并将其格式化为JSON格式，然后发送到Elasticsearch。
<source>
@type tail
path /var/log/kubernetes/audit/audit.log
pos_file /var/log/fluentd-kubernetes-audit.pos
read_from_head true
<parse>
@type json
</parse>
tag kubernetes.audit
</source>
<filter kubernetes.audit>
@type record_transformer
enable_ruby true
<record>
hostname ${Socket.gethostname}
</record>
</filter>
<match kubernetes.audit>
@type elasticsearch
host elasticsearch.default.svc.cluster.local
port 9200
index_name kubernetes_audit
type_name audit
include_tag_key true
tag_key @log_name
flush_interval 5s
</match>最后，我们可以在Kibana中创建一个仪表盘，展示Kubernetes的审计日志数据，比如用户登录次数、资源创建次数等等。
{
"title": "Kubernetes Audit Dashboard",
"panels": [
{
"title": "User Login Count",
"type": "visualization",
"visState": {
"type": "histogram",
"params": {
"type": "histogram",
"grid": {
"categoryLines": false,
"valAxis": null
},
"categoryAxis": {
"scale": {
"type": "linear"
},
"show": true,
"position": "bottom",
"id": "CategoryAxis-1",
"style": {},
"title": null,
"labels": {
"show": true,
"truncate": 100
},
"type": "category"
},
"valueAxes": [
{
"scale": {
"type": "linear"
},
"show": true,
"position": "left",
"id": "ValueAxis-1",
"style": {},
"title": {
"text": "Count"
},
"labels": {
"show": true,
"truncate": 100
},
"type": "value"
}
],
"addTooltip": true,
"addLegend": true,
"legendPosition": "bottom",
"times": [],
"addTimeMarker": false,
"timeMarker": {
"value": "now",
"label": ""
}
},
"aggs": [
{
"id": "1",
"enabled": true,
"type": "count",
"schema": "metric",
"params": {}
},
{
"id": "2",
"enabled": true,
"type": "terms",
"schema": "bucket",
"params": {
"field": "user.username",
"size": 5,
"order": "desc",
"orderBy": "1"
}
}
],
"listeners": {}
},
"uiStateJson": {},
"description": "",
"version": 1,
"kibanaSavedObjectMeta": {
"searchSourceJSON": "{"index":"kubernetes_audit-*","query":{"query":"","language":"kuery"},"filter":[]}"
}
}
]
}这些代码就像一首诗一样，用简洁的语言表达了复杂的逻辑，把审计日志从“原始数据”变成了“黄金矿藏”。
结语：审计日志，云原生的“守护神”
各位听众，云原生审计日志的实时收集与分析是一个复杂而重要的课题。它就像云原生的“守护神”，保护着我们的系统安全，帮助我们发现问题，优化性能，满足合规要求。希望今天的讲座能给大家带来一些启发，让大家在云原生世界里更加游刃有余。
最后，我想用一句诗来结束今天的讲座：
“云端城堡风雨骤，审计日志护周全。代码诗意解真谛，安全合规乐无边。”
谢谢大家！😊