ELK Stack 101: Kernkonzepte

SIEM & Monitoring Blog-Serie: ELK Stack

Die Notwendigkeit für Backup-Administratoren, Protokollwarnungen ordnungsgemäß zu überwachen und darauf zu reagieren, war schon immer wichtig. Mit den zunehmenden Bedrohungen durch Malware und Ransomware ist es jedoch jetzt unerlässlich, dass eine Form von Überwachungssystem, einschließlich Sicherheitsüberwachungssystemen, implementiert wird.

Im ersten Blog der Serie haben wir einen Überblick über SIEM/Monitoring im Allgemeinen gegeben. Jetzt werden wir uns spezifischen Lösungen widmen und Backup-Administratoren Laborlösungen anbieten, um mit jeder Anwendung zu üben und Fähigkeiten zu erwerben. Heute werden wir über den Elasticsearch, Logstash und Kibana (ELK) Stack sprechen.

Was ist der ELK Stack? 

Der ELK Stack ist eine Open-Source-Lösung, die drei komplementäre Technologien kombiniert, um eine umfassende Plattform für Protokollmanagement und Analytik zu schaffen. Elasticsearch dient als Such- und Analyse-Engine. Logstash übernimmt die Datenverarbeitung und -transformation, und Kibana bietet Visualisierungs- und Dashboard-Funktionen. Gemeinsam bilden sie eine vollständige Pipeline, die rohe Protokolldaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandelt. 

Ursprünglich als ELK bekannt, hat sich der Stack zu dem entwickelt, was jetzt als Elastic Stack bezeichnet wird, und umfasst zusätzliche Tools wie Beats für den leichten Datentransport. Dennoch bleibt das Kerntrio aus Elasticsearch, Logstash und Kibana die Grundlage der meisten Implementierungen.  

Darüber hinaus können Sie, wenn Sie eine Lizenz erwerben, auch Elastic Security nutzen, das echte SIEM-Funktionen und KI-Analysen hinzufügt.  

Verständnis jeder Komponente 

Elasticsearch: Der Schlüssel für Suche und Analytik 

Elasticsearch ist eine verteilte, RESTful Such- und Analyse-Engine, die auf Apache Lucene basiert. Im Kern ist es eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die sich durch Volltextsuche und Echtzeitanalysen auszeichnet. Was Elasticsearch besonders macht, ist die Fähigkeit, massive Datensätze zu verarbeiten und nahezu sofortige Suchergebnisse zu liefern. 

Die Architektur ist für horizontale Skalierung ausgelegt, was bedeutet, dass Sie weitere Knoten hinzufügen können, um ein erhöhtes Datenvolumen und Abfragebelastung zu bewältigen. Jedes Datenelement wird als JSON-Dokument gespeichert, was es flexibel genug macht, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Die integrierten Replikations- und Failover-Mechanismen gewährleisten hohe Verfügbarkeit, während das leistungsstarke Aggregationsframework komplexe Analyseoperationen ermöglicht. 

Elasticsearch ist hervorragend in schneller Textsuche, Echtzeitanalysen und komplexen Datenbeziehungen.  

Logstash: Die Datenverarbeitung und -vorbereitung 

Logstash fungiert als Datenverarbeitungspipeline im ELK-Stack, verantwortlich für das Einlesen von Daten aus mehreren Quellen, deren Transformation und den Versand an verschiedene Ziele. Denken Sie an Logstash als ein Verarbeitungssystem, das unstrukturierte Daten (in unserem Demofall Syslog-Nachrichten) aufbereitet, um sie für die Analyse zu bereinigen. 

Die Logstash-Pipeline besteht aus drei Hauptphasen: Eingaben, Filter und Ausgaben. **Eingabe-Plugins** sammeln Daten aus Quellen wie Protokolldateien, Systemprotokollen, Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen. **Filter-Plugins** analysieren, transformieren und können die Daten anreichern. Grok-Muster können komplexe Protokollformate analysieren, geografische Informationen können basierend auf IP-Adressen hinzugefügt werden, und Zeitstempel können normalisiert werden. Schließlich senden **Ausgabe-Plugins** die verarbeiteten Daten an Ziele wie Elasticsearch, Dateien oder externe Systeme. In unserer Labor-Demo werden wir die analysierten Daten an Elasticsearch senden. 

Logstash ist nicht die einzige verfügbare Wahl, auch Fluentd kann genutzt werden, unter anderem, aber was Logstash leistungsstark macht, ist seine umfangreiche Bibliothek von Plugins und seine Fähigkeit, mehrere Datenströme gleichzeitig zu verarbeiten. Zum Beispiel kann es Syslog-Nachrichten analysieren und sie in ein konsistentes Format für die Analyse umwandeln. 

Kibana: Die "Auf einen Blick Lösung" 

Kibana verwandelt Elasticsearch-Daten in visuelle Entitäten, die jeder verstehen kann. Als die Visualisierungsschicht des ELK-Stacks bietet Kibana eine intuitive Weboberfläche zur Erkundung von Daten, Erstellung von Dashboards und zum Teilen von Erkenntnissen innerhalb von Organisationen. Die Plattform unterstützt zahlreiche Visualisierungstypen, von einfachen Liniendiagrammen und Balkendiagrammen bis hin zu komplexen Heatmaps und geografischen Visualisierungen. Interaktive Dashboards ermöglichen es Benutzern, in Daten einzutauchen, Filter in Echtzeit anzuwenden und Muster zu entdecken, die in rohen Protokollen möglicherweise nicht offensichtlich sind. Die Entdeckungsoberfläche bietet ein Google-ähnliches Sucherlebnis für Protokolldaten, was es nicht-technischen Benutzern erleichtert, spezifische Ereignisse zu finden oder Probleme zu beheben. 

Moderne Versionen von Kibana haben sich über die Visualisierung hinaus erweitert und beinhalten maschinelles Lernen für Anomalieerkennung, Alarmierungsfunktionen für proaktive Überwachung und Canvas zur Erstellung pixelgenauer Berichte und Präsentationen. 

Die Kraft der Integration 

Während jede Komponente einzeln leistungsstark ist, geschieht die wahre Magie, wenn sie zusammenarbeiten. Der typische Datenfluss beginnt mit der Protokollgenerierung von Anwendungen, Servern oder Netzwerkgeräten. Logstash sammelt diese Rohdaten, wendet Parsing-Regeln und Transformationen an und indiziert die sauberen, strukturierten Daten in Elasticsearch. Kibana bietet dann die Schnittstelle zum Suchen, Analysieren und Visualisieren dieser Daten. 

Diese Integration schafft einen Feedbackloop, in dem Erkenntnisse aus Kibana darüber informieren können, wie Daten in Logstash verarbeitet und in Elasticsearch indiziert werden. Zum Beispiel könnte die Entdeckung, dass bestimmte Protokollfelder häufig durchsucht werden, dazu führen, dass das Elasticsearch-Mapping für diese Felder optimiert wird, was die Abfrageleistung verbessert. 

Anwendungen zum Datenschutz 

Der ELK-Stack dient zahlreichen Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen. Für **Datenschutz- und Sicherheitsoperationen** nutzen Teams ihn zur Überwachung der Infrastrukturgesundheit, Verfolgung von Backup-Job-Ergebnissen und zur Fehlersuche. Die Fähigkeit, Protokolle aus mehreren Systemen zu korrelieren, macht ihn unverzichtbar für die Fehlersuche bei komplexen verteilten Anwendungen, wie zum Beispiel Veeam-Backup-Software und Object First Ootbi, da beide jetzt Syslog-Weiterleitung unterstützen. 

Als Nächstes: Praktische Übungen mit ELK 

Jetzt, da Sie ein solides Verständnis der Kernkomponenten des ELK-Stacks und ihrer Zusammenarbeit haben, sind Sie bereit, den nächsten Schritt zu gehen. In Teil 2 dieser Serie werden wir von der Theorie zur Praxis übergehen mit praktischen Laboren und Beispielscripten, die Ihnen helfen werden, Ihre eigene ELK-Pipeline aufzubauen. Bleiben Sie dran – Sie möchten die Gelegenheit nicht verpassen, Ihr Wissen auf die Probe zu stellen!