Série de Blog sobre SIEM & Monitoramento: ELK Stack
A necessidade de administradores de backup monitorarem e reagirem adequadamente a alertas de log sempre foi importante. No entanto, com as crescentes ameaças de malware e ransomware, agora é imperativo que algum tipo de sistema de monitoramento, incluindo sistemas de monitoramento de segurança, seja implementado.
No primeiro blog da série, fizemos uma visão geral do SIEM/Monitoramento em geral. Agora, vamos nos aprofundar em soluções específicas e fornecer aos administradores de backup soluções de laboratório para que possam praticar e adquirir habilidades com cada aplicação. Hoje, vamos abordar o Elasticsearch, Logstash e Kibana (ELK) Stack.
O que é o ELK Stack?
O ELK Stack é uma solução de código aberto que combina três tecnologias complementares para criar uma plataforma abrangente de gerenciamento e análise de logs. O Elasticsearch serve como o motor de busca e análise. O Logstash lida com o processamento e transformação de dados, e o Kibana fornece capacidades de visualização e painel. Juntas, elas formam um pipeline completo que transforma dados brutos de log em insights acionáveis.
Originalmente conhecido como ELK, o stack evoluiu para o que agora é chamado de Elastic Stack, incorporando ferramentas adicionais como Beats para envio leve de dados. No entanto, o trio central de Elasticsearch, Logstash e Kibana permanece a base da maioria das implementações.
Além disso, se você adquirir uma licença, também pode aproveitar o Elastic Security, que adiciona recursos reais de SIEM e análise de IA.
Entendendo Cada Componente
Elasticsearch: A Chave para Busca e Análise
O Elasticsearch é um motor de busca e análise distribuído e RESTful construído sobre o Apache Lucene. Em seu núcleo, é um banco de dados NoSQL orientado a documentos que se destaca em busca de texto completo e análise em tempo real. O que torna o Elasticsearch especial é sua capacidade de lidar com conjuntos de dados massivos enquanto fornece resultados de busca quase instantâneos.
A arquitetura é projetada para escalabilidade horizontal, o que significa que você pode adicionar mais nós para lidar com o aumento do volume de dados e carga de consultas. Cada pedaço de dado é armazenado como um documento JSON, tornando-o flexível o suficiente para lidar com dados estruturados e não estruturados. Os mecanismos de replicação e failover integrados garantem alta disponibilidade, enquanto o poderoso framework de agregação permite operações analíticas complexas.
O Elasticsearch é excelente em busca rápida de texto, análise em tempo real e relacionamentos complexos de dados.
Logstash: O Processamento e Preparação de Dados
O Logstash atua como o pipeline de processamento de dados no ELK stack, responsável por ingerir dados de múltiplas fontes, transformá-los e enviá-los para vários destinos. Pense no Logstash como um sistema de processamento que pega dados não estruturados (no nosso caso de demonstração, mensagens Syslog) e os limpa para análise.
O pipeline do Logstash consiste em três etapas principais: entradas, filtros e saídas. **Plugins de entrada** coletam dados de fontes como arquivos de log, logs de sistema, bancos de dados e filas de mensagens. **Plugins de filtro** analisam, transformam e podem enriquecer os dados. Padrões Grok podem analisar formatos de log complexos, informações geográficas podem ser adicionadas com base em endereços IP, e timestamps podem ser normalizados. Finalmente, **plugins de saída** enviam os dados processados para destinos como Elasticsearch, arquivos ou sistemas externos. Na nossa demonstração de laboratório, enviaremos os dados analisados para o Elasticsearch.
O Logstash não é a única escolha disponível, o Fluentd também pode ser utilizado, entre outros, mas o que torna o Logstash poderoso é sua extensa biblioteca de plugins e sua capacidade de lidar com múltiplos fluxos de dados ao mesmo tempo. Por exemplo, ele pode analisar mensagens Syslog convertendo-as em um formato consistente para análise.
Kibana: A Solução "À Primeira Vista"
O Kibana transforma os dados do Elasticsearch em entidades visuais que qualquer um pode entender. Como a camada de visualização do ELK stack, o Kibana fornece uma interface web intuitiva para explorar dados, criar painéis e compartilhar insights entre organizações. A plataforma suporta numerosos tipos de visualização, desde gráficos de linha simples e gráficos de barras até mapas de calor complexos e visualizações geográficas. Painéis interativos permitem que os usuários aprofundem os dados, apliquem filtros em tempo real e descubram padrões que podem não ser aparentes em logs brutos. A interface de descoberta fornece uma experiência de busca semelhante ao Google para dados de log, facilitando para usuários não técnicos encontrarem eventos específicos ou solucionarem problemas.
Versões modernas do Kibana se expandiram além da visualização para incluir capacidades de aprendizado de máquina para detecção de anomalias, recursos de alerta para monitoramento proativo e Canvas para criar relatórios e apresentações com precisão pixel a pixel.
O Poder da Integração
Embora cada componente seja poderoso individualmente, a verdadeira mágica acontece quando eles trabalham juntos. O fluxo de dados típico começa com a geração de logs a partir de aplicações, servidores ou dispositivos de rede. O Logstash coleta esses dados brutos, aplica regras de análise e transformações, e então indexa os dados limpos e estruturados no Elasticsearch. O Kibana então fornece a interface para buscar, analisar e visualizar esses dados.
Essa integração cria um ciclo de feedback onde insights do Kibana podem informar como os dados são processados no Logstash e indexados no Elasticsearch. Por exemplo, descobrir que certos campos de log são frequentemente pesquisados pode levar à otimização do mapeamento do Elasticsearch para esses campos, melhorando o desempenho das consultas.
Aplicações de Proteção de Dados
O ELK stack serve a numerosos casos de uso em diferentes indústrias. Para **Proteção de Dados e operações de Segurança**, as equipes o utilizam para monitorar a saúde da infraestrutura, rastrear resultados de trabalhos de backup e depurar problemas. A capacidade de correlacionar logs de múltiplos sistemas o torna inestimável para solucionar problemas de aplicações distribuídas complexas, como por exemplo, o software de backup Veeam e o Object First Ootbi, uma vez que ambos agora suportam o encaminhamento de syslog.
Próximo: Mão na Massa com ELK
Agora que você tem uma compreensão sólida dos componentes principais do ELK Stack e como eles funcionam juntos, você está pronto para dar o próximo passo. Na Parte 2 desta série, vamos passar da teoria para a prática com laboratórios práticos e scripts de exemplo que ajudarão você a construir seu próprio pipeline ELK. Fique atento—você não vai querer perder a chance de colocar seu conhecimento à prova!
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