Wie man Kibana und Fleet Server sicher konfiguriert und in Elasticsearch integriert

Die Konfiguration von Kibana und dem Fleet Server zur Verwaltung von Elastic Agents kann eine komplexe, aber sehr wichtige Aufgabe bei der Arbeit mit Elastic Stack sein. Der erste Schritt besteht darin, Kibana so zu konfigurieren, dass es sicher mit Elasticsearch kommuniziert und von den Nutzern problemlos zugänglich ist. Dies wird durch die ordnungsgemäße Konfiguration der URL, der Hostnamen und der Elasticsearch-Hosts erreicht. Es ist ratsam, alle Elasticsearch-Knoten in das Array elasticsearch.hosts aufzunehmen, falls mehrere Knoten vorhanden sind. Dies stellt sicher, dass Kibana auf alle Elasticsearch-Instanzen zugreifen kann.

Ein wesentliches Sicherheitsmerkmal in dieser Konfiguration ist das Einfügen von TLS-Verschlüsselung (Transport Layer Security) für die Kommunikation zwischen Kibana und Elasticsearch. Dies stellt sicher, dass alle Verbindungen verschlüsselt und authentifiziert sind. Um die Sicherheit weiter zu erhöhen, ist es ratsam, gegenseitiges TLS (mTLS) für die Kommunikation zwischen Kibana und Elasticsearch zu aktivieren, was bedeutet, dass sowohl Kibana als auch Elasticsearch Zertifikate zur gegenseitigen Authentifizierung verwenden.

Nachdem die Serverkonfiguration abgeschlossen ist, müssen die Geheimnisse (wie Passwörter und Zertifikate) sicher im Kibana-Keystore abgelegt werden. Dies geschieht mit den folgenden Befehlen, die die notwendigen Passwörter hinzufügen: elasticsearch.password, elasticsearch.ssl.keystore.password und server.ssl.keystore.password. Diese Passwörter sind entscheidend, da sie die Verbindung zwischen Kibana und Elasticsearch sichern. Sobald alle Geheimnisse im Keystore gespeichert sind, kann Kibana gestartet werden.

Ein wichtiger Schritt nach dem Start von Kibana ist die Anmeldung im Kibana-Webinterface, das in der Regel über die Adresse https://kibana.local:5601 zugänglich ist. Hier erfolgt die Anmeldung mit einem vordefinierten Benutzernamen und Passwort, wobei das Standardkennwort abcd1234 lautet. Sobald der Benutzer erfolgreich eingeloggt ist, kann Kibana verwendet werden, um verschiedene Überwachungs- und Verwaltungstools zu nutzen.

Ein weiterer entscheidender Bestandteil der Verwaltung von Elastic Agent ist der Fleet Server. Der Fleet Server verwaltet die Elastic Agent-Instanzen und verteilt Richtlinien an diese Agenten, die definieren, welche Daten gesammelt und wohin sie gesendet werden. Der Fleet Server benötigt eine ordnungsgemäße Konfiguration, damit er Daten sicher an Elasticsearch senden kann. Dies erfordert die Angabe eines Elasticsearch-Hosts in den Fleet Server-Einstellungen sowie die Integration einer CA-Kette, die sicherstellt, dass die Agenten nach der Installation keine separaten Zertifikatdateien lesen müssen.

Die Konfiguration des Fleet Servers erfolgt über die Kibana-Oberfläche, wo der Benutzer zunächst die notwendigen Ausgabeeinstellungen festlegt und dann die CA-Kette in die YAML-Konfiguration des Fleet Servers einfügt. Diese Kette wird dann in den Richtlinien gespeichert, die die Agenten bei der Verbindung mit dem Fleet Server laden. Sobald der Fleet Server erfolgreich konfiguriert ist, kann der Benutzer einen Dienst-Token generieren, der es dem Fleet Server ermöglicht, sich authentifiziert mit dem Agentencluster zu verbinden.

Nachdem der Fleet Server konfiguriert wurde, beginnt der Installationsprozess des Fleet Servers selbst. Dies erfordert das Herunterladen und Installieren der Elastic Agent-Software auf den entsprechenden Maschinen. Dies kann entweder manuell über ein Python-Web-Server-Setup oder automatisch durch Skripte erfolgen, die auf die Agentenmaschinen verteilt werden. Der Installationsbefehl enthält wichtige Parameter wie den URL des Fleet Servers, den Port, den Dienst-Token und die Zertifikate für die TLS-Verbindung.

Zusätzlich zur grundlegenden Einrichtung und Konfiguration sollte der Leser die Bedeutung der regelmäßigen Wartung und Überprüfung der Sicherheitszertifikate und Passwörter verstehen. Sicherheitslücken in der Verwaltung dieser Elemente können schwerwiegende Auswirkungen auf die gesamte Infrastruktur haben. Es wird empfohlen, regelmäßig Sicherheitsupdates zu installieren und die Konfigurationen zu überprüfen, insbesondere wenn neue Agenten oder Server hinzukommen. Ebenso ist es wichtig, die Logdateien regelmäßig zu überwachen, da sie wertvolle Hinweise auf mögliche Probleme oder unbefugte Zugriffe liefern können.

Wie verarbeitet man unstrukturierte Daten mit Logstash?

Logstash ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Verarbeitung von Log- und Ereignisdaten. Besonders in Umgebungen, in denen Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten eintreffen, ist eine strukturierte und präzise Extraktion entscheidend. Eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit Logs ist die korrekte Handhabung unstrukturierter Daten. Im Folgenden wird beschrieben, wie man mit Logstash unstrukturierte, aber regelmäßig formatierte Daten verarbeitet, um nützliche und strukturierte Informationen zu extrahieren.

Ein zentraler Bestandteil der Logstash-Datenverarbeitung ist der Umgang mit sogenannten "Syslog"-Nachrichten. Syslog-Nachrichten enthalten eine Vielzahl von Informationen, die oft nicht in einem strukturierten Format vorliegen. Um diese Nachrichten zu verarbeiten, nutzt Logstash verschiedene Filter wie den Grok-Filter, den Dissect-Filter und den Date-Filter.

Grok-Filter: Unstrukturierte Daten aufbereiten

Der Grok-Filter in Logstash hilft, komplexe, unstrukturierte Daten zu analysieren und in strukturierte Felder umzuwandeln. Grok basiert auf regulären Ausdrücken und ermöglicht das Extrahieren von Informationen aus der Syslog-Nachricht, etwa nach einem bestimmten Muster. Zum Beispiel kann eine typische Syslog-Nachricht, die Informationen wie IP-Adressen, Protokolle und Portnummern enthält, durch Grok in mehrere Felder unterteilt werden.

Ein Beispiel für eine Syslog-Nachricht könnte wie folgt aussehen:

rust
Copy code
<191>Jan 19 17:22:43 ServerThree MyApp[45788]: UDP DNS 192.168.8.138 36728 -> 8.8.8.8 53

Mit Grok wird diese Nachricht in strukturierte Felder zerlegt:

• Protokoll: UDP

• IP-Adresse Quelle: 192.168.8.138

• Port Quelle: 36728

• IP-Adresse Ziel: 8.8.8.8

• Port Ziel: 53

Mutate-Filter: Bereinigung der Daten

Nach der Extraktion der Daten durch Grok kann es erforderlich sein, überflüssige Leerzeichen oder nicht benötigte Felder zu entfernen. Der Mutate-Filter hilft hier, indem er Felder verändert oder bereinigt. Ein häufig angewendeter Schritt ist das Entfernen führender und abschließender Leerzeichen in den extrahierten Feldern, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und für die weitere Verarbeitung geeignet sind.

Beispiel für einen Mutate-Filter, der führende Leerzeichen entfernt:

plaintext
Copy code
filter {
  mutate {
    strip => ["[message]"]
  }
}

Dissect-Filter: Zuverlässige Extraktion aus strukturierten Daten

Der Dissect-Filter ist eine schnellere Alternative zu Grok und eignet sich besonders gut für unstrukturierte, aber regelmäßig formatierte Daten. Er basiert auf einer festen Positionalität der Daten, was bedeutet, dass die Daten immer an der gleichen Stelle im Log-Ereignis erscheinen. So kann beispielsweise eine Nachricht, die immer das gleiche Format aufweist, durch Dissect einfach in Felder wie Quelle, Ziel, Protokoll und Port extrahiert werden.

Ein Beispiel für den Einsatz des Dissect-Filters:

plaintext
Copy code
filter {

  dissect {
    mapping => {
      "[message]" => "%{[network][protocol]} %{[source][ip]} %{[source][port]} -> %{[destination][ip]} %{[destination][port]}"
    }
  }
}

Durch diese Methode wird die Nachricht aufgeteilt und in benutzerfreundliche Felder umgewandelt.

Datum und Zeitstempel verarbeiten

Ein weiteres häufiges Problem bei der Log-Verarbeitung ist der Umgang mit Zeitstempeln. In Syslog-Nachrichten sind Zeitstempel oft ungenau oder im falschen Format, was die Datenanalyse erschwert. Logstash bietet den Date-Filter, mit dem Zeitstempel im richtigen Format und in der richtigen Zeitzone konvertiert werden können.

Ein Beispiel für einen Date-Filter, der den Zeitstempel einer Syslog-Nachricht anpasst:

plaintext
Copy code
filter {

  if [syslog_timestamp] {
    date {
      timezone => "Europe/Madrid"
      match => ["[syslog_timestamp]", "MMM dd yyyy HH:mm:ss"]
    }
  }
}

Dieser Filter stellt sicher, dass der Zeitstempel korrekt in das gewünschte Format konvertiert wird.

Bereicherung von Daten

Die Bereicherung von Daten (Enrichment) ist der Prozess, bei dem zusätzliche Informationen zu bestehenden Log-Daten hinzugefügt werden. Dies kann durch verschiedene Filter wie den CIDR-Filter oder den Translate-Filter geschehen. Diese Filter ermöglichen es, IP-Adressen zu geografischen Regionen zuzuordnen oder Felder mit zusätzlichen Tags oder Werten zu versehen, um den Kontext der Daten zu erweitern.

Ein Beispiel für die Bereicherung von IP-Adressen mit geografischen Informationen durch den CIDR-Filter:

plaintext
Copy code
filter {
  cidr {
    address => "[source][ip]"
    network_attachments => [ "192.168.8.0/24" ]
  }
}

Diese Filter helfen dabei, die Log-Daten durch das Hinzufügen von Kontext zu strukturieren und nutzbar zu machen.

Fazit

Die Verarbeitung von unstrukturierten Log-Daten ist eine zentrale Aufgabe bei d

Wie man Apache Kafka mit TLS-Sicherheit und Zertifikaten für Produktionsumgebungen konfiguriert

Um Apache Kafka mit sicheren TLS-Verbindungen zu betreiben, müssen verschiedene Schritte zur Konfiguration der Broker, der Zertifikate und der TLS-Authentifizierung durchgeführt werden. In diesem Kapitel wird erläutert, wie man eine sichere Kafka-Installation mit TLS-Verschlüsselung aufsetzt, beginnend mit dem Herunterladen und Installieren der Kafka-Binärdateien bis hin zur Konfiguration der verschiedenen Sicherheitseinstellungen für die Kommunikation zwischen den Broker-Knoten.

Zunächst müssen Sie die neueste Version von Kafka von der offiziellen Apache-Website herunterladen. Nachdem Sie das Tarball-Paket heruntergeladen haben, extrahieren Sie es in das Verzeichnis /opt/kafka. Verwenden Sie dazu den Befehl:

shell
Copy code
$ wget https://downloads.apache.org/kafka/VERSION/kafka_VERSION.tgz

$ tar -xzf kafka_X.XX-Y.Y.Y.tgz --strip 1 -C /opt/kafka/

Nach der Installation der Kafka-Dateien müssen TLS-Zertifikate erstellt werden. Da Kafka sowohl Client-Verbindungen empfängt als auch zwischen den Brokern kommuniziert, müssen Sie für jede Kafka-Instanz (Broker) TLS-Zertifikate und private Schlüssel erstellen. Eine detaillierte Anleitung zur Erstellung von flexiblen Zertifikaten finden Sie in Kapitel 2 und Kapitel 6. Um Fehler bei der TLS-Kommunikation zu vermeiden, sollten Sie zusätzliche Subject Alternative Names (SANs) zu den Host-Zertifikaten hinzufügen, insbesondere, wenn Sie bestimmte Kafka-Management-Metadaten über ein separates Netzwerk senden wollen.

Kafka verwendet Java KeyStores (JKS), um die Zertifikate, Schlüssel und CA-Dateien zu speichern. Um eine JKS-Datei zu erstellen, benötigen Sie das Werkzeug keytool, das Bestandteil der Java-Entwicklungs-Kits wie OpenJDK ist. Wenn Sie OpenJDK bereits auf Ihren Arbeitsstationen und Kafka-Knoten installiert haben, können Sie mit den folgenden Befehlen die JKS-Dateien erstellen. Zuerst müssen Sie eine P12-Datei für jeden Knoten erzeugen, die sowohl den privaten Schlüssel als auch das Zertifikat enthält:

shell
Copy code
$ openssl pkcs12 -export -inkey tls/keys/kafka01.local.flex.key.pem -in tls/certs/kafka01.local.flex.cert.pem -out tls/certs/kafka01.local.flex.pkcs12

Nach der Erstellung der P12-Dateien können Sie diese mit keytool in JKS-Dateien umwandeln:

shell
Copy code
$ keytool -importkeystore -srckeystore tls/certs/kafka01.local.flex.pkcs12 -srcstoretype pkcs12 -destkeystore tls/certs/kafka01.local.keystore.jks

Dieser Schritt muss für jeden Broker wiederholt werden. Die JKS-Dateien enthalten die privaten Schlüssel und Zertifikate, die für die sichere Kommunikation zwischen den Brokern erforderlich sind. Darüber hinaus müssen Sie eine Truststore-Datei erstellen, die die CA-Kette enthält, die von allen Kafka-Knoten verwendet wird:

shell
Copy code
$ keytool -keystore tls/certs/truststore.jks -alias CAChain -import -file tls/certs/ca-chain.cert.pem

Kopieren Sie die JKS- und Truststore-Dateien auf jeden Kafka-Knoten und stellen Sie sicher, dass diese Dateien in einem sicheren Verzeichnis wie /opt/kafka/certs/ abgelegt werden.

Nachdem die Zertifikate und Schlüssel erstellt und auf den Knoten übertragen wurden, können Sie mit der Konfiguration von Kafka fortfahren. Kafka speichert seine Konfigurationen in der Datei /opt/kafka/config/server.properties, die für alle Broker- und Controller-Rollen relevant ist. Es wird empfohlen, für größere Produktionsumgebungen spezifische Konfigurationsdateien für den Broker (broker.properties) und den Controller (controller.properties) zu verwenden, da diese die Konfigurationen klarer strukturieren und voneinander trennen.

Bevor Sie Änderungen an der Konfiguration vornehmen, sollten Sie die Originaldatei sichern:

shell
Copy code
$ mv /opt/kafka/config/server.properties /opt/kafka/config/server.properties.original

Nun können Sie die Datei server.properties mit den erforderlichen Einstellungen für TLS und den Cluster anpassen. Beginnen Sie mit den folgenden Zeilen:

ini
Copy code
node.id=211

process.roles=broker,controller
bootstrap.servers=SSL://kafka01:9094,SSL://kafka02:9094
log.dirs=/data/kafka

Die Konfiguration definiert die Knoten-ID und welche Rollen der Knoten übernimmt (Broker und Controller). Es ist wichtig, dass jede Knoten-ID einzigartig ist und auf die IP-Adresse des jeweiligen Knotens verweist. Die bootstrap.servers-Einstellung gibt die initialen Broker-Adressen für die Verbindung des neuen Knotens zum Cluster an. Kafka verwendet hierfür den SSL-Port 9094 für die verschlüsselte Kommunikation.

Zusätzlich müssen Sie die Listener-Einstellungen für die verschiedenen Kommunikationskanäle konfigurieren. Verwenden Sie dabei die folgenden Einstellungen:

ruby
Copy code
listeners=CONTROLLER://kafka01.internal:9093,SSL://kafka01.local:9094
advertised.listeners=SSL://kafka01.local:9094
inter.broker.listener.name=SSL

listener.security.protocol.map=CONTROLLER:SSL,SSL:SSL

In dieser Konfiguration verwenden sowohl der Controller als auch die Broker den TLS-Listener (SSL). Der advertised.listeners-Eintrag sorgt dafür, dass die richtigen Adressen für Clients und andere Broker bekannt gemacht werden. Der Eintrag inter.broker.listener.name stellt sicher, dass die Kommunikation zwischen den Brokern ebenfalls über TLS erfolgt.

Der wichtigste Aspekt dieser Konfiguration ist die korrekte Verwaltung der TLS-Zertifikate und der Schlüsseldateien. Jegliche Fehler in der Zertifikatskette oder in den Konfigurationsdateien können zu Verbindungsproblemen und Sicherheitslücken führen. Die Verwaltung und Sicherstellung der Integrität dieser Zertifikate und Schlüsseldateien ist entscheidend für den Betrieb eines sicheren und stabilen Kafka-Clusters.

Wie man mit Ansible Kafka- und SSL-Konfigurationen automatisiert

In der modernen IT-Infrastruktur ist Automatisierung ein wesentlicher Bestandteil effizienter Systemverwaltung. Insbesondere für komplexe Anwendungen wie Apache Kafka, das häufig in großen verteilten Systemen eingesetzt wird, ist eine präzise und wiederholbare Konfiguration notwendig. Eine der effektivsten Methoden, diese Konfiguration zu automatisieren, ist die Verwendung von Ansible. In diesem Abschnitt zeigen wir, wie man mit Ansible Kafka- und SSL-Konfigurationen erstellt und verwaltet, sowie einige Best Practices für die Arbeit mit SSL-Zertifikaten und GPG-Schlüsseln.

Im Beispiel wird eine for-Schleife verwendet, um eine kommagetrennte Liste von Kafka-Brokern zu erstellen. Diese Schleife geht alle Broker-Basename-Variablen durch und fügt die entsprechenden Kafka-Broker hinzu. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der korrekten Handhabung von Zeilenumbrüchen innerhalb der Jinja-Template-Syntax, um Fehler bei der Konfiguration zu vermeiden. Ohne die richtige Strukturierung könnte die security.protocol-Zeile direkt an die bootstrap.servers-Zeile angehängt werden, was dazu führen würde, dass Kafka nicht startet.

Zur Konfiguration der SSL-Einstellungen wird ein Keystore für jeden Kafka-Broker erstellt. In einer Vorlage (client-ssl.properties.j2) werden Variablen wie der Pfad zum Keystore und zum Truststore verwendet, um eine Datei zu generieren, die spezifische SSL-Konfigurationen für jeden Broker enthält. Diese Datei wird dann an die Remote-Hosts weitergegeben, wobei Ansible es ermöglicht, die Konfiguration zentral zu steuern und dabei individuelle Hostnamen zu verwenden. Die Verwendung von dynamischen Variablen zur Erstellung von Dateinamen stellt sicher, dass jede Konfigurationsdatei eindeutig benannt wird und somit einfach nachverfolgt werden kann.

Zusätzlich zur Kafka-Konfiguration behandelt dieses Beispiel auch die Installation von GPG-Schlüsseln für Paketmanager wie apt und rpm. Durch die Automatisierung der Installation von GPG-Schlüsseln mittels Ansible-Modulen wie apt_key und rpm_key wird die Notwendigkeit, manuell auf die Schlüssel zuzugreifen, eliminiert. Diese Module stellen sicher, dass nur signierte Pakete installiert werden, was die Sicherheit der gesamten Infrastruktur erhöht.

Ein weiteres nützliches Ansible-Modul ist das expect-Modul, das für das automatisierte Beantworten von Eingabeaufforderungen verwendet wird. Ein typisches Beispiel ist das Zurücksetzen von Passwörtern auf einem Elasticsearch-Server. Mit expect kann Ansible die Eingabeaufforderungen zur Bestätigung und Eingabe eines neuen Passworts automatisch beantworten, sodass keine manuelle Intervention erforderlich ist. Dieses Verfahren ist besonders praktisch, wenn mehrere Server gleichzeitig verwaltet werden müssen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Fähigkeit von Ansible, mit APIs und Webdiensten zu interagieren. Dies ermöglicht es, Daten aus externen Systemen zu integrieren und diese für die Konfiguration oder Automatisierung von Systemen zu verwenden. APIs können in vielen Anwendungsfällen nützlich sein, zum Beispiel bei der Abfrage von Konfigurationsdaten oder beim Abrufen von Sicherheitsupdates.

Bei der Arbeit mit Ansible gibt es noch einige zusätzliche Überlegungen, die beachtet werden sollten. Zum Beispiel kann es notwendig sein, die Struktur von Variablen und Templates so zu gestalten, dass sie für alle Hosts wiederverwendbar sind, ohne dass manuelle Anpassungen erforderlich sind. Dies erfordert eine gründliche Planung der Dateisysteme und Variablenstrukturen. Die Verwendung von Aufgaben und Playbooks ermöglicht es, Ansible-Playbooks modular und skalierbar zu halten, sodass sie bei Bedarf leicht angepasst oder erweitert werden können.

Die Automation von SSL- und Kafka-Konfigurationen mit Ansible ermöglicht eine deutlich effizientere Verwaltung großer Kafka-Cluster. Indem wiederkehrende Aufgaben automatisiert werden, wird nicht nur die Fehleranfälligkeit verringert, sondern auch die Zeit, die für die Verwaltung der Infrastruktur aufgewendet wird, reduziert. Dieser Ansatz kann besonders vorteilhaft in komplexen Produktionsumgebungen sein, wo viele Instanzen und Konfigurationen gleichzeitig verwaltet werden müssen.