Suricata 和 InfluxDB 集成

强大的性能和简单的集成,由 Telegraf 提供支持,Telegraf 是 InfluxData 构建的开源数据连接器。

50亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。使用 InfluxDB,第一时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

此插件报告 Suricata IDS/IPS 引擎的内部性能计数器,并处理传入数据以适应 Telegraf 的格式。

InfluxDB 插件将指标写入 InfluxDB HTTP 服务,从而可以高效地存储和检索时序数据。

集成详情

Suricata

Suricata 插件捕获并报告 Suricata IDS/IPS 引擎的内部性能指标,其中包括各种统计信息,例如流量、内存使用率、正常运行时间以及流和警报的计数器。此插件监听来自 Suricata 的 JSON 格式的日志输出,使其能够解析数据并将其格式化以便与 Telegraf 集成。它作为服务输入插件运行,这意味着它主动等待来自 Suricata 的指标或事件,而不是以预定义的间隔收集指标。该插件支持不同指标版本的配置,从而提高了灵活性和详细的数据收集能力。

InfluxDB

InfluxDB Telegraf 插件用于将指标发送到 InfluxDB HTTP API,从而以结构化方式促进时序数据的存储和查询。此插件与 InfluxDB 无缝集成,提供令牌身份验证和对多个 InfluxDB 集群节点的支持等基本功能,从而确保可靠且可扩展的数据摄取。通过其可配置性,用户可以指定组织、目标存储桶和 HTTP 特定设置等选项,从而灵活地定制数据的发送和存储方式。该插件还支持敏感数据的秘密管理,从而增强了生产环境中的安全性。此插件在现代可观测性堆栈中尤其有用,在这些堆栈中,时序数据的实时分析和存储至关重要。

配置

Suricata

[[inputs.suricata]]
  ## Source
  ## Data sink for Suricata stats log. This is expected to be a filename of a
  ## unix socket to be created for listening.
  # source = "/var/run/suricata-stats.sock"

  ## Delimiter
  ## Used for flattening field keys, e.g. subitem "alert" of "detect" becomes
  ## "detect_alert" when delimiter is "_".
  # delimiter = "_"

  ## Metric version
  ## Version 1 only collects stats and optionally will look for alerts if
  ## the configuration setting alerts is set to true.
  ## Version 2 parses any event type message by default and produced metrics
  ## under a single metric name using a tag to differentiate between event
  ## types. The timestamp for the message is applied to the generated metric.
  ## Additional tags and fields are included as well.
  # version = "1"

  ## Alerts
  ## In metric version 1, only status is captured by default, alerts must be
  ## turned on with this configuration option. This option does not apply for
  ## metric version 2.
  # alerts = false

InfluxDB

[[outputs.influxdb]]
  ## The full HTTP or UDP URL for your InfluxDB instance.
  ##
  ## Multiple URLs can be specified for a single cluster, only ONE of the
  ## urls will be written to each interval.
  # urls = ["unix:///var/run/influxdb.sock"]
  # urls = ["udp://127.0.0.1:8089"]
  # urls = ["http://127.0.0.1:8086"]

  ## Local address to bind when connecting to the server
  ## If empty or not set, the local address is automatically chosen.
  # local_address = ""

  ## The target database for metrics; will be created as needed.
  ## For UDP url endpoint database needs to be configured on server side.
  # database = "telegraf"

  ## The value of this tag will be used to determine the database.  If this
  ## tag is not set the 'database' option is used as the default.
  # database_tag = ""

  ## If true, the 'database_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_database_tag = false

  ## If true, no CREATE DATABASE queries will be sent.  Set to true when using
  ## Telegraf with a user without permissions to create databases or when the
  ## database already exists.
  # skip_database_creation = false

  ## Name of existing retention policy to write to.  Empty string writes to
  ## the default retention policy.  Only takes effect when using HTTP.
  # retention_policy = ""

  ## The value of this tag will be used to determine the retention policy.  If this
  ## tag is not set the 'retention_policy' option is used as the default.
  # retention_policy_tag = ""

  ## If true, the 'retention_policy_tag' will not be included in the written metric.
  # exclude_retention_policy_tag = false

  ## Write consistency (clusters only), can be: "any", "one", "quorum", "all".
  ## Only takes effect when using HTTP.
  # write_consistency = "any"

  ## Timeout for HTTP messages.
  # timeout = "5s"

  ## HTTP Basic Auth
  # username = "telegraf"
  # password = "metricsmetricsmetricsmetrics"

  ## HTTP User-Agent
  # user_agent = "telegraf"

  ## UDP payload size is the maximum packet size to send.
  # udp_payload = "512B"

  ## Optional TLS Config for use on HTTP connections.
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

  ## HTTP Proxy override, if unset values the standard proxy environment
  ## variables are consulted to determine which proxy, if any, should be used.
  # http_proxy = "http://corporate.proxy:3128"

  ## Additional HTTP headers
  # http_headers = {"X-Special-Header" = "Special-Value"}

  ## HTTP Content-Encoding for write request body, can be set to "gzip" to
  ## compress body or "identity" to apply no encoding.
  # content_encoding = "gzip"

  ## When true, Telegraf will output unsigned integers as unsigned values,
  ## i.e.: "42u".  You will need a version of InfluxDB supporting unsigned
  ## integer values.  Enabling this option will result in field type errors if
  ## existing data has been written.
  # influx_uint_support = false

  ## When true, Telegraf will omit the timestamp on data to allow InfluxDB
  ## to set the timestamp of the data during ingestion. This is generally NOT
  ## what you want as it can lead to data points captured at different times
  ## getting omitted due to similar data.
  # influx_omit_timestamp = false

输入和输出集成示例

Suricata

  1. 网络流量分析:利用 Suricata 插件跟踪有关网络入侵尝试和性能的详细指标,帮助进行实时威胁检测和响应。通过可视化捕获的警报和流统计信息,安全团队可以快速查明漏洞并降低风险。

  2. 性能监控仪表板:使用 Suricata Telegraf 插件指标创建一个仪表板,以监控 IDS/IPS 引擎的健康状况和性能。此用例概述了内存使用率、捕获的数据包和警报统计信息,使团队能够保持最佳运行状态。

  3. 自动化安全报告:利用该插件生成有关警报统计信息和流量模式的定期报告,帮助安全分析师识别长期趋势并制定战略防御计划。自动化报告还确保持续评估网络的安全态势。

  4. 实时警报处理:将 Suricata 的警报指标集成到更广泛的事件响应自动化框架中。通过结合来自 Suricata 插件的输入,组织可以开发用于警报和自动化响应工作流程的智能触发器,从而缩短对潜在威胁的反应时间。

InfluxDB

  1. 实时系统监控:利用 InfluxDB 插件捕获和存储来自各种系统组件的指标,例如 CPU 使用率、内存消耗和磁盘 I/O。通过将这些指标推送到 InfluxDB,您可以创建一个实时仪表板,以实时可视化系统性能。此设置不仅有助于识别性能瓶颈,还有助于通过分析长期趋势来进行主动容量规划。

  2. Web 应用程序的性能跟踪:自动收集与 Web 应用程序性能相关的指标(例如请求持续时间、错误率和用户交互)并将它们推送到 InfluxDB。通过在您的监控堆栈中使用此插件,您可以使用存储的指标生成报告和分析,以帮助了解用户行为和应用程序效率,从而指导开发和优化工作。

  3. 物联网数据聚合:利用 InfluxDB Telegraf 插件从各种物联网设备收集传感器数据,并将其存储在集中的 InfluxDB 实例中。此用例使您能够分析环境或机器数据随时间变化的趋势和模式,从而促进更智能的决策和预测性维护策略。通过将物联网数据集成到 InfluxDB 中,组织可以利用历史数据分析的力量来推动创新和运营效率。

  4. 分析历史指标以进行预测:设置 InfluxDB 插件以将历史指标数据发送到 InfluxDB,并使用它来驱动预测模型。通过分析过去的性能指标,您可以创建预测未来趋势和需求的预测模型。此应用程序对于商业智能目的特别有用,可帮助组织根据历史使用模式为资源需求的波动做好准备。

反馈

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强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将其视为时序数据时,任何数据都更有价值。使用 InfluxDB,第一时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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