Die Integration von Redis mit Logstash ermöglicht eine effiziente Handhabung und Verteilung von Daten in Echtzeit. Logstash unterstützt dabei mehrere Modi von Redis, einschließlich der Nutzung von Listen, Kanälen und auch der Kombination von mehreren Kanälen. Der List-Modus arbeitet ähnlich wie ein Kafka-Topic: Daten werden in eine Warteschlange eingeordnet und verbleiben im RAM, bis sie konsumiert oder ablaufen. Ein Kanal funktioniert wie ein Rundfunksender, bei dem die Daten sofort an alle Abonnenten gesendet werden, unabhängig davon, ob diese gerade aktiv sind. Ein weiteres nützliches Feature ist die Möglichkeit, mit Wildcards (z.B. *beat) eine Vielzahl von Kanälen gleichzeitig zu abonnieren. Dies bietet eine enorme Flexibilität für die Datenverarbeitung in Logstash.

Allerdings gibt es eine bekannte Einschränkung bei der Verwendung von Redis in Logstash: Der TLS-Support für Redis weist derzeit einen Bug auf. In solchen Fällen empfiehlt es sich, verschlüsselte Tunneling-Tools wie Stunnel oder SSH zu nutzen, um Logstash sicher mit Redis zu verbinden. Standardmäßig lauscht Redis auf dem lokalen TCP-Port 6379, und wenn Redis auf einem Remote-Server läuft, kann ein SSH-Tunnel die Verbindung ermöglichen. Der Befehl für den SSH-Tunnel könnte wie folgt aussehen:

bash
$ ssh -N -L 6379:127.0.0.1:6379 -l j 192.168.8.138

Dieser Befehl stellt sicher, dass der Redis-Server auf dem Remote-Host über den lokalen Port 6379 erreichbar ist. Damit wird die Kommunikation zwischen Logstash und Redis über einen sicheren Tunnel abgewickelt. Eine dauerhafte Lösung für den Verbindungsaufbau könnte über ein systemd-Service erreicht werden, der den Tunnel beim Booten automatisch aufbaut und bei einer Trennung wiederherstellt.

Für die Eingabe in Logstash wird eine Redis-Verbindung konfiguriert, um sowohl mit einem Kanal als auch mit einer Liste zu arbeiten. Hierzu wird für jedes Eingabekommando eine eindeutige ID zugewiesen, was die Fehlersuche und Analyse der Netzwerkleistung vereinfacht. Ein Beispiel für die Konfiguration von Redis als Eingabedatenquelle ist wie folgt:

plaintext
input {
    redis {
        id => "redis-channel-input"
        host => "localhost"
        port => 6379
        password => ""
        data_type => "channel"
        key => "mychannel"
    }
    redis {
        id => "redis-list-input"
        host => "localhost"
        port => 6379
        password => ""
        data_type => "list"
        key => "mylist"
    }
}

In dieser Konfiguration verbinden sich zwei Inputs mit dem Redis-Server: Ein Kanal, der Daten empfängt, und eine Liste, die mit Daten gefüllt wird. Beide Verbindungen sind durch den zuvor genannten SSH-Tunnel gesichert.

Wenn Logstash Daten an Redis senden muss, können ebenfalls sowohl Kanäle als auch Listen genutzt werden. Besonders bei großen Datenmengen ist es sinnvoll, Daten in Batches zu senden, da dies die Verarbeitungseffizienz steigert. Es wird auch empfohlen, unnötige Felder zu filtern, um den Speicherbedarf in Redis zu reduzieren. Ein Beispiel für das Senden von Daten an eine Redis-Liste mit Batch-Verarbeitung könnte folgendermaßen aussehen:

plaintext
output {


    redis {
        id => "redis-list-output"
        host => "localhost"
        port => 6379
        password => ""
        data_type => "list"
        key => "mylist2"
        batch => true
        batch_events => 50
        batch_timeout => 5
    }
}

In diesem Beispiel werden die Daten in Batches von 50 Ereignissen gesendet, wobei eine Zeitüberschreitung von 5 Sekunden festgelegt wird, um auch dann Daten zu versenden, wenn nicht genügend Ereignisse im Batch sind.

Neben Redis bietet Logstash auch die Möglichkeit, Daten in Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3 zu integrieren. S3 ist eine skalierbare Objektspeicherung, die häufig in der Cloud verwendet wird. Logstash kann mit S3-Buckets verbunden werden, um entweder Daten zu speichern oder Daten, die von anderen Programmen dort abgelegt wurden, zu verarbeiten. MinIO stellt eine Open-Source-Alternative zu S3 dar, die ähnliche APIs verwendet, jedoch nicht alle Features von S3 bietet.

Wenn Logstash mit S3 verbunden wird, lädt es Dateien aus einem Bucket herunter, die dann durch Filter geleitet werden, bevor sie an die Ausgabepunkte weitergegeben werden. Besonders wichtig ist dabei die Handhabung von Präfixen, um nur bestimmte Dateien zu filtern, die bearbeitet werden sollen. Diese Funktion ist auch bei der Verwendung von MinIO verfügbar, wobei jedoch einige Funktionalitäten von S3 in MinIO fehlen.

Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass die Möglichkeit, Dateien in S3 zu sichern und zu löschen, derzeit nur mit S3 und nicht mit MinIO funktioniert. Diese Einschränkung sollte beachtet werden, um Duplikationen der Daten zu vermeiden.

In Logstash kann eine S3-Verbindung folgendermaßen konfiguriert werden:

plaintext
input {


    s3 {
        id => "s3-input"
        type => "s3-input"
        bucket => "mylogs"
        endpoint => ""
        access_key_id => "Vfzt54o4w6lmEHMbEqVj"
        secret_access_key => "bir2etGNAjTsMFBXxIRXEaa3f0xOLYAqF7e5X3t1"
        prefix => "202"
        interval => 120
        region => "us-east-1"
        sincedb_path => "/home/j/Downloads/logstash/sincedb_s3"
        temporary_directory => "/tmp/logstash"
        backup_add_prefix => "processed-"
        backup_to_bucket => "archive"
        delete => true
    }
}

In diesem Beispiel wird der Zugriff auf einen S3-Bucket konfiguriert, wobei Logstash auch die Möglichkeit hat, Dateien zu verschieben, zu sichern und zu löschen, nachdem sie verarbeitet wurden. Für eine genaue Konfiguration müssen die entsprechenden Zugangsdaten sowie die Region des S3-Buckets angegeben werden.

Die Verwendung von Redis und S3 in Logstash ermöglicht eine äußerst flexible und skalierbare Datenverarbeitung. Redis kann als schneller Zwischenspeicher dienen, während S3 als langfristige Speichermöglichkeit für große Datenmengen verwendet werden kann. Beide Tools lassen sich gut in Logstash integrieren, um eine reibungslose und effiziente Datenverarbeitung zu gewährleisten.

Wie man mit Logstash Felder vergleicht und Daten transformiert

In der Welt der Datenverarbeitung mit Logstash spielt die Fähigkeit, Felder zu vergleichen und zu transformieren, eine zentrale Rolle bei der Analyse von Ereignisdaten. Der Logstash-Filter ermöglicht es, Datenströme zu verarbeiten, zu extrahieren und zu analysieren, um aus rohen Eingabedaten strukturierte Informationen zu generieren. Ein häufiges Szenario ist die Prüfung von Feldern auf bestimmte Werte, das Vergleichen von Werten mit Arrays oder Strings sowie das Parsen von strukturierten Daten wie Key-Value-Paaren.

Um zu prüfen, ob der Wert eines Feldes in einem Array vorhanden ist, können die Operatoren in oder not in verwendet werden. Beispielsweise ist die Prüfung [host][name] in [ "MyHostname", "MyOtherHostname", "YetAnotherHostname" ] eine übliche Methode, um festzustellen, ob der Wert des Feldes host.name in einer vordefinierten Liste von Hostnamen enthalten ist. Es ist jedoch zu beachten, dass Arrays immer mindestens zwei Mitglieder enthalten müssen. Ein einzelnes Element im Array würde nicht korrekt funktionieren, wie das folgende Beispiel zeigt: [host][name] in [ "MyHostname" ].

Wichtig ist auch, dass es nicht möglich ist, ein Array mit einem Array zu vergleichen. Wenn das Feld host.ip beispielsweise die Werte ["192.168.99.99", "fe80::1234:5678:1a:2bcd"] enthält, funktioniert der Vergleich [host][ip] in [ "192.168.99.99", "fe80::1234:5678:1a:2bcd" ] nicht, obwohl beide Arrays die gleichen Werte enthalten. In solchen Fällen wäre es besser, ein Ruby-Skript zu verwenden, um Array-Felder zu vergleichen.

Darüber hinaus gibt es die Möglichkeit, nach Teilstrings innerhalb eines Feldes zu suchen, wie etwa den Vergleich in für Strings. Wenn Sie überprüfen möchten, ob ein String wie "JamesB" im Feld [user][name] vorhanden ist, kann dies leicht mit dem Operator in erreicht werden. Ebenso ist es möglich, zu prüfen, ob ein Feldwert in einem anderen Feld oder sogar in einem Array enthalten ist, etwa "[user][name] in [source][user][name]". Diese Vergleiche funktionieren nur bei Strings, wobei Zahlen andere Vergleichsoperatoren wie ==, !=, <, >, <= oder >= erfordern.

Ein weiteres leistungsstarkes Werkzeug ist der Einsatz von regulären Ausdrücken (Regex) zur Durchführung von Feldvergleichen. Logstash unterstützt Regex-basierte Vergleiche, was jedoch mit Vorsicht zu genießen ist, da komplexe oder ineffiziente reguläre Ausdrücke den Verarbeitungsoverhead erheblich erhöhen können. Besonders wichtig ist dabei, dass spezielle Zeichen wie Schrägstriche, Punkte und Klammern korrekt maskiert werden müssen, um unerwünschte Verarbeitungsfehler zu vermeiden. Ein Beispiel für einen Regex-Vergleich könnte wie folgt aussehen: [log][file][path] =~ /auth\.log|ufw\.log/. Wenn Sie nach Zeichenfolgen suchen möchten, die entweder auth.log oder ufw.log enthalten, kann dies durch diesen Ausdruck erfolgen.

Für die Arbeit mit Windows-Systemen, die oft Backslashes in Daten verwenden, stellt sich eine zusätzliche Herausforderung. In vielen Fällen sind Backslashes notwendig, um Sonderzeichen wie neue Zeilen oder Tabulatoren zu maskieren, was die Verarbeitung von Pfaden oder Benutzernamen erschwert. Zum Beispiel kann ein Windows-Pfad wie C:\Windows\System32 Probleme verursachen, da der Backslash als Escape-Zeichen interpretiert wird. Um dies zu umgehen, empfiehlt es sich, die Backslashes durch einfache Schrägstriche zu ersetzen. Diese Transformation hilft dabei, die Daten zu standardisieren und erleichtert die Suche in Tools wie Kibana, das Backslashes selbst maskieren muss.

Ein typisches Beispiel für den Umgang mit Windows-Benutzernamen besteht darin, den Benutzernamen und die Domäne zu trennen. Wenn ein Benutzername wie StLouisOffice\James in einem Feld gespeichert ist, kann dieses Feld mithilfe eines Filters in zwei separate Felder aufgeteilt werden: user.domain und user.name. Ein entsprechender Logstash-Filter könnte wie folgt aussehen:

plaintext
input {


  generator {
    count => 1
    add_field => { "[winlog][event_data][UserName]" => "StLouisOffice\James" }
  }
}
filter {
  prune {
    whitelist_names => [ "winlog" ]
  }
  mutate {
    gsub => [ "[winlog][event_data][UserName]", "\\", "/" ]
  }
}

Dieser Filter entfernt die Backslashes und ersetzt sie durch Schrägstriche. Anschließend kann der Benutzername in zwei Teile aufgeteilt werden, was die Analyse erheblich vereinfacht.

Wichtig ist, dass Filter wie kv verwendet werden können, um strukturierte Daten wie Key-Value-Paare zu extrahieren. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn Daten in einem standardisierten Format vorliegen, wie es bei Syslog-Daten nach RFC 5424 der Fall ist. Hierbei wird der kv-Filter verwendet, um die Daten aus einem Feld zu extrahieren und in strukturierte Felder zu überführen. Der Vorteil dieser Methode liegt in der Effizienz: Daten mit konstanten Trennzeichen lassen sich schnell und zuverlässig parsen.

Zusätzlich zur Arbeit mit regulären Ausdrücken und der Transformation von Feldern spielt auch die Verwaltung von Arrays und das Parsen von Key-Value-Paaren eine Schlüsselrolle. Eine fundierte Kenntnis der verschiedenen Vergleichsoperatoren und Filtermethoden ist daher unerlässlich, um eine effektive Datenverarbeitung und -analyse zu gewährleisten. Wenn Sie mit verschiedenen Datenquellen arbeiten, sollten Sie stets sicherstellen, dass Ihre Filter und Transformationen auf die jeweiligen Formate abgestimmt sind.

Wie man TLS-Zertifikate mit Ansible erstellt und verwaltet

Das Erstellen und Verwalten von TLS-Zertifikaten gehört zu den wesentlichen Aufgaben für die Sicherstellung der Kommunikation in modernen IT-Infrastrukturen. In diesem Kapitel werden verschiedene Ansible-Aufgaben und Playbooks vorgestellt, mit denen Flex-Zertifikate erstellt und in verschiedene Containerformate wie PKCS#12 und Java KeyStore integriert werden können.

Zunächst geht es darum, eine Zertifikatskette zu erstellen. Hierfür müssen die Root- und Intermediate-CA-Zertifikate in eine Datei eingefügt werden, die dann für die Erstellung weiterer Zertifikate verwendet werden kann. Dies erfolgt mit den blockinfile-Modulen in Ansible, die sicherstellen, dass diese Zertifikate in einer Datei gespeichert werden:

yaml
- name: Create CA Chain File - Add Root CA
  delegate_to: localhost
  run_once: true
  blockinfile:
    path: tls/certs/ca-chain.cert.pem
    create: yes
    state: present
    marker: ""
    block: "{{ lookup('file', 'tls/caroot/ca.cert.pem') }}"
- name: Create CA Chain File - Add Intermediate CA
  delegate_to: localhost
  run_once: true
  blockinfile:
    path: tls/certs/ca-chain.cert.pem
    create: yes
    state: present
    marker: ""
    block: "{{ lookup('file', 'tls/caintermediate/ca-int.cert.pem') }}"

Mit diesen Aufgaben wird zunächst die Zertifikatskette für die Vertrauenskette erstellt. Die lookup-Funktion stellt sicher, dass die benötigten Dateien, wie das Root-Zertifikat (ca.cert.pem) und das Intermediate-Zertifikat (ca-int.cert.pem), korrekt eingebunden werden. Der Parameter state: present sorgt dafür, dass diese Dateien immer vorhanden sind, und create: yes stellt sicher, dass die Datei gegebenenfalls neu angelegt wird, falls sie noch nicht existiert.

Um ein Flex-Zertifikat zu erstellen, benötigen wir zuerst einen privaten Schlüssel. Ansible ermöglicht die Generierung eines 4096-Bit RSA-Schlüssels mithilfe des community.crypto.openssl_privatekey-Moduls. Die Schlüsseldatei wird dynamisch für jede Host-Variante basierend auf dem Hostnamen erstellt:

yaml
- name: Generate Flex 4096-bit Private Key
  delegate_to: localhost
  community.crypto.openssl_privatekey:
    path: "tls/keys/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.key.pem"
    passphrase: "{{ ssl_key_password }}"
    type: RSA
    size: 4096
    cipher: auto

Im Anschluss wird der Zertifikatsantrag (CSR, Certificate Signing Request) erstellt. Der CSR enthält alle relevanten Informationen über den Antragsteller und die zu beantragenden Zertifikate. Dabei werden verschiedene Felder wie Land, Bundesstaat und Organisation ausgefüllt, ebenso wie die Erweiterungen clientAuth und serverAuth, die für die Nutzung des Zertifikats im jeweiligen Kontext wichtig sind:

yaml
- name: Generate Flex CSR


  delegate_to: localhost
  community.crypto.openssl_csr:
    path: "tls/csr/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.csr"
    privatekey_path: "tls/keys/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.key.pem"
    privatekey_passphrase: "{{ ssl_key_password }}"
    digest: sha512
    country_name: US
    state_or_province_name: MO
    locality_name: St. Louis
    organization_name: Business, Inc.
    organizational_unit_name: Information Technology
    common_name: "{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}"
    email_address: none@localhost
    subject_alt_name: "DNS:{{ hostvars[inventory_hostname].basename }},DNS:{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}"
    basicConstraints:
      - "CA:FALSE"
    key_usage:
      - digitalSignature
      - keyEncipherment
      - nonRepudiation
    extended_key_usage:
      - clientAuth
      - serverAuth

Es wird explizit festgelegt, dass dieses Zertifikat keine CA-Zertifikatsfunktion erfüllt, was durch den basicConstraints-Parameter erreicht wird. Mit den Feldern key_usage und extended_key_usage wird das Zertifikat für den Einsatz als Client- oder Serverzertifikat konzipiert.

Nach der Erstellung des CSR wird dieser von einer Intermediate-CA signiert, um das Flex-Zertifikat zu generieren:

yaml
- name: Generate Flex Signed Certificate
  delegate_to: localhost
  openssl_certificate:
    path: "tls/certs/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.cert.pem"
    csr_path: "tls/csr/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.csr"
    ownca_path: tls/caintermediate/ca-int.cert.pem"
    ownca_privatekey_path: tls/caintermediate/ca-int.key
    ownca_privatekey_passphrase: "{{ ssl_key_password }}"
    ownca_not_after: "+3650d"
    ownca_digest: sha512
    provider: ownca

Die Zertifikate werden mit einer Gültigkeit von 10 Jahren signiert, was im Parameter ownca_not_after: "+3650d" festgelegt wird. Dies stellt sicher, dass das Zertifikat langfristig gültig bleibt.

Schließlich können Container-Dateien im PKCS#12-Format und im Java KeyStore (JKS)-Format erstellt werden, um die Zertifikate in verschiedenen Systemen zu integrieren. Dies wird durch die folgenden Aufgaben ermöglicht:

yaml
- name: Generate PKCS12 Container File


  delegate_to: localhost
  when: hostvars[inventory_hostname].requires_pkcs12
  community.crypto.openssl_pkcs12:
    action: export
    path: "tls/certs/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.pkcs12"
    friendly_name: "{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}"
    privatekey_path: "tls/keys/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.key.pem"
    privatekey_passphrase: "{{ ssl_key_password }}"
    certificate_path: "tls/certs/{{ hostvars[inventory_hostname].hostname }}.flex.cert.pem"
    other_certificates_parse_all: true
    other_certificates:
      - tls/certs/ca-chain.cert.pem
    state: present

Hierbei wird der private Schlüssel, das Zertifikat und die CA-Kette in eine PKCS#12-Datei eingebunden. Auch für das JKS-Format wird eine ähnliche Aufgabe erstellt, die den gleichen Prozess für Java-Anwendungen ermöglicht.

Für die Verwaltung und die Erstellung dieser Dateien empfiehlt es sich, ein Ansible-Playbook zu verwenden, das alle notwendigen Schritte automatisch durchführt. Ein Beispiel dafür wäre:

yaml
- hosts: all
  become: no
  gather_facts: no
  vars_files:
    - vars/vars.yml
    - vars/vault.yml
  tasks:
    - name: Create TLS Required Local Directories
      include_tasks:
        file: tasks/tls-setup.yml
    - name: Create TLS Root Certificate Authority
      include_tasks:
        file: tasks/tls-caroot.yml
    - name: Create TLS Intermediate Certificate Authority
      include_tasks:
        file: tasks/tls-caintermediate.yml


    - name: Generate CA Chain


      include_tasks:
        file: tasks/tls-cachain.yml
    - name: Generate Flex Private Key
      include_tasks:
        file: tasks/tls-cert-flex.yml


    - name: Create PKCS12/PFX Container Files


      include_tasks:
        file: tasks/tls-pkcs12.yml
    - name: Create JKS Container Files
      include_tasks:
        file: tasks/tls-jks.yml

Das Playbook wird dann mit dem Befehl ansible-playbook --ask-vault-pass -i inventory.yml playbook_tls.yml ausgeführt, wobei das --ask-vault-pass-Flag sicherstellt, dass die Verschlüsselung der Passwörter beim Ausführen des Playbooks berücksichtigt wird.

Es ist wichtig, dass der Benutzer beim Erstellen und Verwalten von Zertifikaten und Schlüsseln stets sicherstellt, dass diese vertraulich behandelt werden. Die richtigen Berechtigungen und ein ordnungsgemäß gesicherter Zugriff auf diese Dateien sind unerlässlich, um eine kompromittierte Sicherheitsinfrastruktur zu vermeiden. Die Implementierung von PKCS#12 und JKS-Dateien stellt sicher, dass diese Zertifikate in verschiedenen Umgebungen nahtlos eingesetzt werden können, sei es für Webserver, Datenbankverbindungen oder andere Anwendungsfälle.

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