ELK Stack 101: Concetti Fondamentali

SIEM & Monitoring Blog Series: ELK Stack

La necessità per gli amministratori di backup di monitorare e reagire correttamente agli avvisi di log è sempre stata importante. Tuttavia, con le crescenti minacce di malware e ransomware, è ora imperativo implementare qualche forma di sistema di monitoraggio, inclusi i sistemi di monitoraggio della sicurezza.

Nel primo blog della serie, abbiamo fatto una panoramica su SIEM/Monitoring in generale. Ora ci immergeremo in soluzioni specifiche e daremo agli amministratori di backup soluzioni da laboratorio per poter praticare e acquisire competenze con ciascuna applicazione. Oggi esamineremo Elasticsearch, Logstash e Kibana (ELK) Stack.

Che cos'è l'ELK Stack? 

L'ELK Stack è una soluzione open-source che combina tre tecnologie complementari per creare una piattaforma completa di gestione e analisi dei log. Elasticsearch funge da motore di ricerca e analisi. Logstash gestisce l'elaborazione e la trasformazione dei dati, e Kibana fornisce capacità di visualizzazione e dashboard. Insieme, formano un pipeline completo che trasforma i dati di log grezzi in informazioni utili. 

Originariamente conosciuto come ELK, lo stack si è evoluto in quello che ora è chiamato Elastic Stack, incorporando strumenti aggiuntivi come Beats per la spedizione leggera dei dati. Tuttavia, il trio fondamentale di Elasticsearch, Logstash e Kibana rimane la base della maggior parte delle implementazioni.  

Inoltre, se acquisisci una licenza, puoi anche sfruttare Elastic Security, che aggiunge vere funzionalità SIEM e analisi AI.  

Comprendere ciascun componente 

Elasticsearch: La chiave per ricerca e analisi 

Elasticsearch è un motore di ricerca e analisi distribuito e RESTful costruito su Apache Lucene. Alla sua base, è un database NoSQL orientato ai documenti che eccelle nella ricerca full-text e nell'analisi in tempo reale. Ciò che rende Elasticsearch speciale è la sua capacità di gestire enormi set di dati fornendo risultati di ricerca quasi istantanei. 

L'architettura è progettata per la scalabilità orizzontale, il che significa che puoi aggiungere più nodi per gestire un volume di dati e un carico di query aumentati. Ogni pezzo di dati è memorizzato come un documento JSON, rendendolo abbastanza flessibile da gestire dati strutturati e non strutturati. I meccanismi di replica e failover integrati garantiscono alta disponibilità, mentre il potente framework di aggregazione consente operazioni analitiche complesse. 

Elasticsearch è eccellente nella ricerca testuale veloce, nell'analisi in tempo reale e nelle relazioni complesse tra i dati.  

Logstash: L'elaborazione e preparazione dei dati 

Logstash funge da pipeline di elaborazione dei dati nell'ELK stack, responsabile dell'ingestione dei dati da più fonti, della loro trasformazione e della spedizione a varie destinazioni. Pensa a Logstash come a un sistema di elaborazione che prende dati non strutturati (nel nostro caso di demo messaggi Syslog) e li pulisce per l'analisi. 

La pipeline di Logstash è composta da tre fasi principali: input, filtri e output. **I plugin di input** raccolgono dati da fonti come file di log, log di sistema, database e code di messaggi. **I plugin di filtro** analizzano, trasformano e possono arricchire i dati. I modelli Grok possono analizzare formati di log complessi, informazioni geografiche possono essere aggiunte in base agli indirizzi IP e i timestamp possono essere normalizzati. Infine, **i plugin di output** inviano i dati elaborati a destinazioni come Elasticsearch, file o sistemi esterni. Nella nostra demo di laboratorio invieremo i dati analizzati a Elasticsearch. 

Logstash non è l'unica scelta disponibile, Fluentd può essere utilizzato anche, tra gli altri, ma ciò che rende Logstash potente è la sua vasta libreria di plugin e la sua capacità di gestire più flussi di dati contemporaneamente. Ad esempio, può analizzare i messaggi Syslog convertendoli in un formato coerente per l'analisi. 

Kibana: La "soluzione a colpo d'occhio" 

Kibana trasforma i dati di Elasticsearch in entità visive che chiunque può comprendere. Come livello di visualizzazione dell'ELK stack, Kibana fornisce un'interfaccia web intuitiva per esplorare i dati, creare dashboard e condividere informazioni all'interno delle organizzazioni. La piattaforma supporta numerosi tipi di visualizzazione, da semplici grafici a linee e barre a complesse mappe di calore e visualizzazioni geografiche. Le dashboard interattive consentono agli utenti di approfondire i dati, applicare filtri in tempo reale e scoprire modelli che potrebbero non essere evidenti nei log grezzi. L'interfaccia di scoperta fornisce un'esperienza di ricerca simile a Google per i dati di log, rendendo facile per gli utenti non tecnici trovare eventi specifici o risolvere problemi. 

Le versioni moderne di Kibana si sono espanse oltre la visualizzazione per includere capacità di machine learning per il rilevamento delle anomalie, funzionalità di avviso per il monitoraggio proattivo e Canvas per la creazione di report e presentazioni pixel-perfect. 

Il potere dell'integrazione 

Sebbene ciascun componente sia potente singolarmente, la vera magia avviene quando lavorano insieme. Il flusso di dati tipico inizia con la generazione di log da applicazioni, server o dispositivi di rete. Logstash raccoglie questi dati grezzi, applica regole di analisi e trasformazioni, quindi indicizza i dati puliti e strutturati in Elasticsearch. Kibana fornisce quindi l'interfaccia per cercare, analizzare e visualizzare questi dati. 

Questa integrazione crea un ciclo di feedback in cui le informazioni di Kibana possono informare su come i dati vengono elaborati in Logstash e indicizzati in Elasticsearch. Ad esempio, scoprire che alcuni campi di log vengono cercati frequentemente potrebbe portare a ottimizzare la mappatura di Elasticsearch per quei campi, migliorando le prestazioni delle query. 

Applicazioni di protezione dei dati 

L'ELK stack serve numerosi casi d'uso in diversi settori. Per **le operazioni di protezione e sicurezza dei dati**, i team lo utilizzano per monitorare la salute dell'infrastruttura, tracciare i risultati dei lavori di backup e risolvere problemi. La capacità di correlare i log provenienti da più sistemi lo rende inestimabile per la risoluzione di problemi complessi in applicazioni distribuite, come ad esempio il software di backup Veeam e Object First Ootbi, poiché entrambi ora supportano l'inoltro di syslog. 

Prossimamente: Pratica con ELK 

Ora che hai una solida comprensione dei componenti fondamentali dell'ELK Stack e di come lavorano insieme, sei pronto per fare il passo successivo. Nella Parte 2 di questa serie, passeremo dalla teoria alla pratica con laboratori pratici e script di esempio che ti aiuteranno a costruire la tua pipeline ELK. Resta sintonizzato: non vorrai perdere l'occasione di mettere alla prova le tue conoscenze!