Wie Kafka die Verarbeitung von Streaming-Daten revolutioniert

Kafka ermöglicht einen zentralisierten Zugriff auf Streaming-Daten und trennt dabei die Datenpublisher von den Datenkonsumenten. Solange beide Anwendungen eine Verbindung zu Kafka herstellen können, müssen sie nicht miteinander interagieren. Kafka kann als eigenständiger Server oder in einem Cluster mit zwei oder mehr Knoten betrieben werden, die zusammenarbeiten. Es repliziert die empfangenen Daten auf andere Knoten im selben Cluster, was seine hohe Zuverlässigkeit gewährleistet, da der Verlust von mehreren Servern keine sofortige Datenzerstörung zur Folge hat. Selbst bei Ausfällen mehrerer Server bleibt die Integrität der Daten gewahrt. Wird ein Server zur Wartung aus dem Cluster entfernt, wird seine Datenlast an andere Knoten übertragen, bevor er abgeschaltet wird. Kafka selbst initiiert keine Netzwerkverbindungen, abgesehen von denen zwischen den Knoten des Clusters. Sowohl die Knoten, die Daten an Kafka senden, als auch diejenigen, die Daten anfordern, müssen sich zuerst mit Kafka verbinden, was die Notwendigkeit für Konsumenten eliminiert, ständig auf neue Daten zu lauschen. Sie können einfach nach den benötigten Daten fragen, wenn diese benötigt werden.

Produzenten sind die Entitäten, die Daten an einen Event-Stream senden oder veröffentlichen, während Konsumenten die Entitäten sind, die diese Daten empfangen oder abonnieren. Sowohl Produzenten als auch Konsumenten sind in der Regel Anwendungen wie Filebeat oder Logstash, können aber auch von einer Person genutzt werden, die mit den Kafka-Tools manuell Testdaten sendet oder Nachrichten liest. Konsumentengruppen teilen einen einzelnen Konsumenten auf, indem sie jedem Konsumenten ein kleines Segment des Datenstroms zuweisen, was die Effizienz der Datenerfassung erheblich steigert. Dies lässt sich mit dem Vorstellen von Schülern vergleichen, die im Unterricht abwechselnd aus einem Buch vorlesen. Jeder liest ein Segment des Buches und übergibt es dann an den nächsten. Wenn jedoch jeder Schüler gleichzeitig seinen Teil liest (und sich alles behält, was er gehört hat), wird das gesamte Buch in einem einzigen Zeitraum durchgearbeitet. So funktioniert eine Konsumentengruppe. Die gleichzeitige Verarbeitung kleiner Datensegmente erhöht die mögliche Durchsatzrate der Konsumenten erheblich.

Themen, sogenannte Topics, sind die zentrale Struktur in Kafka. Sie dienen als sammelnde Einheiten für Event-Logs, in denen Kafka Daten speichert. Jedes Thema ist ein logisches Konstrukt, das auf mehreren physischen oder virtuellen Servern liegen kann. Es ermöglicht die Organisation und Verwaltung von Ereignissen. Ein Topic kann beispielsweise für unterschiedliche Anwendungen wie Filebeat, Winlogbeat oder Rsyslog verwendet werden. Darüber hinaus könnten Themen speziell für Alarme von Sensoren, verdächtige Benutzeranmeldungen oder Transaktionen einer Datenbank genutzt werden. In einem E-Commerce-Kontext könnten Themen für Bestellungen sowie Echtzeit-Shipping-Benachrichtigungen existieren. Kafka empfiehlt, dass jedes Topic einem spezifischen Geschäftszweck oder Datensatz entspricht. Diese Zielgerichtetheit sorgt für eine klare Trennung der Datenströme und erleichtert das Management.

Partitionsgrößen und die Anzahl der Partitionen eines Topics sind entscheidend für die Performance von Kafka. Die Schreibgeschwindigkeit einer einzelnen Partition beträgt in etwa 10 MB pro Sekunde, was bedeutet, dass eine Partition theoretisch bis zu 864 GB Daten pro Tag verarbeiten kann. Für eine effiziente Nutzung sollten Themen in der Regel zwischen 3 und 10 Partitionen besitzen, je nach den Anforderungen an den Datendurchsatz. Kafka ermöglicht eine Skalierung durch die Erhöhung der Anzahl der Partitionen, jedoch können Partitionen nicht reduziert werden, ohne dass dabei Daten verloren gehen. Es gibt jedoch Verfahren, um diese Einschränkung zu umgehen, etwa indem Daten von einer Partition in ein neues Topic mit weniger Partitionen übertragen werden.

Die Replikation kann jedoch nur in dem Maße durchgeführt werden, wie Knoten im Cluster verfügbar sind, da jeder Broker nur eine Partition als "Leader" haben kann. Dies bedeutet, dass Kafka eine Balance zwischen Skalierbarkeit und Redundanz finden muss, wobei der Replikationsfaktor nie größer sein kann als die Anzahl der Broker im Cluster. Es ist auch wichtig zu beachten, dass eine zu hohe Anzahl von Replikationen den Ressourcenverbrauch erheblich steigern kann, insbesondere in großen Systemen mit zahlreichen Knoten.

Wie kann man Bedrohungsindikatoren effizient verwalten und in Elasticsearch integrieren?

Bedrohungsindikatoren sind ein unverzichtbarer Bestandteil moderner Cyberabwehr, jedoch können sie nicht immer zuverlässig zukünftige Angreiferaktivitäten vorhersagen. Es erfordert ein sorgfältiges Abwägen des Aufwands im Verhältnis zum Nutzen, insbesondere in der jeweiligen IT-Umgebung. Wichtig ist dabei, dass Daten, die als bösartig markiert werden, nicht zwangsläufig von unseriösen Domains stammen müssen. So kann es vorkommen, dass Unterdomänen legitimer Websites – beispielsweise google.com – versehentlich Malware hosten. In solchen Fällen ist Vorsicht geboten, da es wenig sinnvoll ist, bei der bekannten Domain google.com permanent Alarmmeldungen im SIEM-System (Security Information and Event Management) zu erhalten. Deshalb empfiehlt es sich, eine individuelle Logik zu implementieren, mit der unerwünschte Einträge vorab aussortiert oder gelöscht werden können. So verhindert man eine Überflutung der Bedrohungsdatenbank mit Fehlalarmen, etwa durch Skripte, die Domains aus dem Cache entfernen, oder durch manuelles Bereinigen bei einem Anstieg unbrauchbarer Treffer.

Für die Datenübergabe an Elasticsearch wird standardmäßig ein Datenstrom (data stream) wie „logs-generic-default“ verwendet, welcher zuvor explizit angelegt werden muss. In der Logstash-Konfiguration wird dann der Elasticsearch-Output mit TLS-Verschlüsselung und den entsprechenden Zertifikatsdateien definiert. So ist sichergestellt, dass die Indikatoren in einer geeigneten Datenbank gespeichert werden, ohne den kompletten JSON-Event in den Cache zu packen. Stattdessen genügt es, nur den konstruierten Indikatorwert und eine aussagekräftige Nachricht zu speichern.

Neben Logstash spielt Filebeat eine zentrale Rolle bei der Abfrage von Bedrohungsindikatoren aus verschiedenen öffentlichen und privaten Quellen. Die Konfiguration von Filebeat umfasst unter anderem TLS-Parameter und den Serverhost für die Übermittlung der Daten an Logstash. Module, die nicht benötigt werden, etwa das System-Modul, sollten deaktiviert werden, um die Verarbeitung zu optimieren. Für die Anbindung an diverse Threat-Intel-Feeds, wie abuseurl, abusemalware oder malwarebazaar, wird in der Modulkonfiguration der Wert „enabled“ gesetzt. So sammelt Filebeat kontinuierlich aktuelle Bedrohungsdaten, die über Logstash weiterverarbeitet und zwischengespeichert werden.

Im Kontext verteilten Systemen übernimmt Redis die Funktion eines schnellen Cache-Speichers, wobei ein Leader-Follower-Modell verwendet wird. Der Leader hält die aktuellen Indikatoren und verteilt diese unmittelbar an die Follower, die nur lesend auf die Daten zugreifen. Die Synchronisation erfolgt innerhalb von Millisekunden, wodurch eine nahezu Echtzeit-Aktualisierung auf den Datenknoten gewährleistet ist. Redis wird in der Konfigurationsdatei so eingestellt, dass der Follower ausschließlich über UNIX-Sockets kommuniziert, TLS für die Sicherheit aktiviert ist und der Netzwerkzugriff eingeschränkt wird.

Neben der technischen Umsetzung ist das Verständnis des Kontextes, in dem Indikatoren entstehen und genutzt werden, entscheidend. Bedrohungsdaten sind nie absolut; sie müssen immer im Zusammenhang mit der Umgebung interpretiert werden. Eine Indikator-Liste allein schützt nicht, sondern erfordert kontinuierliche Pflege, Anpassung an die aktuelle Bedrohungslage und eine klare Trennung zwischen echten und falschen Alarmen. Das Erkennen und Ausfiltern von Fehlalarmen sowie die dynamische Anpassung der Erkennungslogik sind unerlässlich, um die Leistungsfähigkeit und Akzeptanz eines Threat-Intelligence-Systems sicherzustellen.