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使用 Logstash 通过 HTTP 数据收集 API（旧版）流式传输日志

项目
03/29/2023

重要

使用 Logstash 输出插件的数据引入目前为公共预览版。此功能不附带服务级别协议，不建议将其用于生产工作负载。有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 预览版补充使用条款。

注意

较新版本的 Logstash 插件可以使用基于 DCR 的 API 将日志从外部数据源转发到自定义表和标准表中。此新插件可完全控制输出架构，包括配置列名和类型。

对 Logstash 数据收集引擎使用 Microsoft Sentinel 的输出插件时，可以通过 Logstash 将所需的任何类型的日志直接发送到 Microsoft Sentinel 中的 Log Analytics 工作区。日志将发送到使用输出插件定义的自定义表格。此版本的插件使用 HTTP 数据收集 API。

若要详细了解如何使用 Logstash 数据收集引擎，请参阅 Logstash 入门。

概述

体系结构和背景

Logstash 引擎由三个组件组成：

输入插件：以自定义的方式从各种源收集数据。
筛选器插件：根据指定的条件对数据进行处理和规范化。
输出插件：以自定义的方式将收集和处理的数据发送到各种目标。

注意

Microsoft 仅支持此处讨论的由 Microsoft Sentinel 提供的 Logstash 输出插件。此插件的当前版本为 v1.0.0，发布于 2020 年 8 月 25 日。可以针对有关输出插件的任何问题提交支持票证。
Microsoft 不支持 Microsoft Sentinel 的第三方 Logstash 输出插件，也不支持任何其他 Logstash 插件或任何类型的组件。
Microsoft Sentinel 的 Logstash 输出插件仅支持 Logstash 版本 7.0 到 7.17.10 和版本 8.0 到 8.9 和 8.11。如果使用 Logstash 8，我们建议在管道中禁用 ECS。

Logstash 的 Microsoft Sentinel 输出插件使用 Log Analytics HTTP 数据收集器 REST API 将 JSON 格式的数据发送到 Log Analytics 工作区。数据将引入自定义日志。

详细了解 Log Analytics REST API。
详细了解自定义日志。

在 Logstash 中部署 Microsoft Sentinel 输出插件

步骤 1：安装

Logstash 集合中提供了 Microsoft Sentinel 输出插件。

请按照 Logstash 使用插件文档中的说明安装 microsoft-logstash-output-azure-loganalytics 插件。
如果 Logstash 系统无法访问 Internet，请按照 Logstash 脱机插件管理文档中的说明准备和使用脱机插件包。（这将需要构建另一个具有 Internet 访问权限的 Logstash 系统。）

步骤 2：配置

使用 Logstash 配置文件的结构文档中的信息，并通过以下键和值将 Microsoft Sentinel 输出插件添加配置中。（正确的的配置文件语法显示在表格后。）

字段名称	数据类型	说明
`workspace_id`	字符串	输入工作区 ID GUID（参见“提示”）。
`workspace_key`	字符串	输入工作区主键 GUID（参见“提示”）。
`custom_log_table_name`	string	设置将引入日志的表格的名称。只能为每个输出插件配置一个表格名称。日志表格将显示在 Microsoft Sentinel 的“日志”下的“表格”中的“自定义日志”类别中，并带有 `_CL` 后缀。
`endpoint`	string	可选字段。默认情况下，这是 Log Analytics 终结点。使用此字段可设置备用终结点。
`time_generated_field`	string	可选字段。此属性将替代 Log Analytics 中默认的 TimeGenerated 字段。在数据源中输入时间戳字段的名称。该字段中的数据必须遵循 ISO 8601 格式 (`YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ`)
`key_names`	array	输入 Log Analytics 输出架构字段的列表。每个列表项都应加单引号，各项之间以逗号分隔，并且整个列表用方括号括起来。请参阅以下示例。
`plugin_flush_interval`	数字	可选字段。设置此项以定义向 Log Analytics 传输信息的最大时间间隔（以秒为单位）。默认值为 5。
`amount_resizing`	boolean	True 或 False。启用或禁用自动缩放机制，该机制根据收到的日志数据量调整消息缓冲区大小。
`max_items`	数字	可选字段。仅当 `amount_resizing` 设置为“false”时应用。用于设置（记录中的）消息缓冲区大小的上限。默认为 2000。
`azure_resource_id`	string	可选字段。定义数据所在的 Azure 资源的 ID。如果使用资源上下文 RBAC提供仅针对特定数据的访问，则资源 ID 值特别有用。

提示

在“代理管理”下可找到工作区资源中的工作区 ID 和主键。
但是，由于凭据和其他敏感信息在配置文件中以明文方式，这不符合安全最佳做法，因此强烈建议你使用 Logstash 密钥存储，以便安全地在配置中包括工作区 ID 和工作区主密钥。请参阅 Elastic 文档来获取说明。

示例配置

下面是一些使用几个不同选项的示例配置。

使用 filebeat 输入管道的基本配置：

  input {
      beats {
          port => "5044"
      }
  }
  filter {
  }
  output {
      microsoft-logstash-output-azure-loganalytics {
        workspace_id => "<your workspace id>"
        workspace_key => "<your workspace key>"
        custom_log_table_name => "tableName"
      }
  }

使用 tcp 输入管道的基本配置：

  input {
      tcp {
          port => "514"
          type => syslog #optional, will effect log type in table
      }
  }
  filter {
  }
  output {
      microsoft-logstash-output-azure-loganalytics {
        workspace_id => "<your workspace id>"
        workspace_key =>  "<your workspace key>"
        custom_log_table_name => "tableName"
      }
  }

高级配置：

  input {
      tcp {
          port => 514
          type => syslog
      }
  }
  filter {
      grok {
          match => { "message" => "<%{NUMBER:PRI}>1 (?<TIME_TAG>[0-9]{4}-[0-9]{1,2}-[0-9]{1,2}T[0-9]{1,2}:[0-9]{1,2}:[0-9]{1,2})[^ ]* (?<HOSTNAME>[^ ]*) %{GREEDYDATA:MSG}" }
      }
  }
  output {
      microsoft-logstash-output-azure-loganalytics {
          workspace_id => "<WS_ID>"
          workspace_key => "${WS_KEY}"
          custom_log_table_name => "logstashCustomTable"
          key_names => ['PRI','TIME_TAG','HOSTNAME','MSG']
          plugin_flush_interval => 5
      }
  }

一种更高级的配置，用于分析非结构化文本数据中的自定义时间戳和 JSON 字符串，并使用提取的时间戳将一组所选字段记录到 Log Analytics 中：

  # Example log line below:
  # Mon Nov 07 20:45:08 2022: { "name":"_custom_time_generated", "origin":"test_microsoft", "sender":"test@microsoft.com", "messages":1337}
  # take an input
  input {
      file {
          path => "/var/log/test.log"
      }
  }
  filter {
  # extract the header timestamp and the Json section
      grok {
          match => {
              "message" => ["^(?<timestamp>.{24}):\s(?<json_data>.*)$"]
          }
      }
  # parse the extracted header as a timestamp
  date {
      id => 'parse_metric_timestamp'
          match => [ 'timestamp', 'EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy' ]
          timezone => 'Europe/Rome'
          target => 'custom_time_generated'
      }
  json {
      source => "json_data"
      }
  }
  # output to a file for debugging (optional)
  output {
      file {
          path => "/tmp/test.txt"
          codec => line { format => "custom format: %{message} %{custom_time_generated} %{json_data}"}
      }
  }
  # output to the console output for debugging (optional)
  output {
      stdout { codec => rubydebug }
  }
  # log into Log Analytics
  output {
      microsoft-logstash-output-azure-loganalytics {
          workspace_id => '[REDACTED]'
          workspace_key => '[REDACTED]'
          custom_log_table_name => 'RSyslogMetrics'
          time_generated_field => 'custom_time_generated'
          key_names => ['custom_time_generated','name','origin','sender','messages']
      }
  }

注意

请访问输出插件 GitHub 存储库，详细了解其内部工作原理、配置和性能设置。

步骤 3：重启 Logstash

步骤 4：查看 Microsoft Sentinel 中的传入日志

验证消息是否发送到输出插件。
在 Microsoft Sentinel 导航菜单中单击“日志”。在“表格”标题下，展开“自定义日志”类别。找到在配置中指定的表格的名称（带有 _CL 后缀）并单击该名称。
若要查看表格中的记录，请将表格名称用作架构来查询表。

监视输出插件审核日志

若要监视 Microsoft Sentinel 输出插件的连接和活动，请启用相应的 Logstash 日志文件。有关日志文件位置的信息，请参阅 Logstash 目录布局文档。

如果在此日志文件中看不到任何数据，请（通过输入插件和筛选器插件）在本地生成并发送一些事件以确保输出插件在接收数据。 Microsoft Sentinel 将支持只与输出插件相关的问题。

后续步骤

本文档介绍了如何使用 Logstash 将外部数据源连接到 Microsoft Sentinel。若要详细了解 Microsoft Sentinel，请参阅以下文章：

了解如何洞悉数据和潜在威胁。
使用内置或自定义规则，开始通过 Microsoft Sentinel 检测威胁。