Packetbeat+Elasticsearch+KibanaでDNSログを可視化する - Qiita
はじめに 少し前の情報ですが、株式会社ラック社からDNSプロトコルを使用したウィルスについての注意喚起がありました。 ■遠隔操作ウイルスの制御にDNSプロトコルを使用する事案への注意喚起 http://www.lac.co.jp/security/alert/2016/02/01_alert_01.html 記事中にそのウィルスへの対応法について記載があり、その1つに「内部DNSのアクセスログから不正なリクエストを発見する（ログを取得する）」があげられています。 本事案以外でも、多くのマルウェアは名前解決を行いC＆Cサーバとやり取りを行うため、DNS通信のログを取得することは、調査において重要な情報になると考えます。 DNS通信のログを取得するといっても、単純なパケットキャプチャだと、閲覧しにくい（後で情報を追う時に時間が掛かる）等の問題があります。 今回は、以下のオープン・ソースプロダク
JMeterの実行結果CSVデータをローカルMacにたてたElasticsearchとKibanaで可視化する | DevelopersIO
「JMeterの結果CSV、216万行か〜。これくらいだったらJMeterの「グラフ表示」で読み込んで見られるかな〜」 CPU「ブオオオオオオオオン！」 はじめに システムの負荷試験において、Apache JMeterのようなツールを使って試験を実施・結果を出力するケースもあると思います。結果ファイルのサイズがそれほど大きくない場合は、全データを計算する（JMeterでいう「統計レポート」）で問題ありませんが、例えば、長時間負荷をかけたので時系列でデータをグラフ化したい、といったことになると事情が変わってきます。JMeterの結果CSVは手元にあるので、なんとかこれを活用したいところではありますが、数百万行レベルのデータになると、とたんにExcelなどでは辛くなります（というか最大行数的に無理な気がします）。 そこで、ちょうど、弊社木戸がElasticsearchシリーズを連載しているとこ
ネットワークの可視化 | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015 の23日目担当の上竹です。普段はアプライアンスLB やネットワークの構築/運用をしております。 概要 バックボーンネットワークを設計運用していると、実際どのようなトラフィックがどのくらい流れているか中身を知りたい(見たい)ことがよくあります。 どのISP からどの回線へどのくらい流入があるのかだったり、どんなAS からどのくらいアクセスがきているか、これら様々な情報を正しく把握することは、Transit 回線やIX 回線をコントロールし今後のネットワーク戦略を考えるうえで非常に有益です。 また、昨今我々を悩ましているDDoS 対策の第一歩として、今流れているトラフィックをまず"知る"ということが必要だと思います。 そこで、今回ネットワークの見える化を、「NetFlow」、「Fluentd + ElasticSearch + Kibana」
elasticの新プロダクト「Beats」シリーズに震える！ - Taste of Tech Topics
初めてこのブログに投稿します、PlNOKlOです！ 皆さんよろしくお願いします。 このエントリーは、Elasticsearch Advent Calendar 2015の15日目です。 さて、 今日紹介したいのは、elasticの新プロダクト「Beats」シリーズです。 社内で @cero_t さんが「みんなでBeatsのWebinarを見る夕食会」なるイベントを 突発的に企画したので、よく分からないながらも参加してきたのですが、、、 震えました モニタリングツールとしてかなりよくできている感じで、 @cero_t さんが騒ぐ理由も分かる気がしました。 特にPacketbeatは想像以上にヤバかったですね。 皆さん、こいつは注目です！ ということで、そんなBeatsシリーズのうち、 TopbeatとPacketbeatの2つについて、私の震えポイントを紹介します！ 1. Beatsとは？
fluentd -> Elasticsearch 大量データ転送でトラブル | diaspora
概要 fluentd でサービスの情報を転送し、Kibana で分析したい これまでの過去データを一度に放り込みたい データの件数が合わない Kibana でエラーが発生する 各種設定を見直すことで対応可能 背景 長い長いミーティングに疲れ、集中力を擦り減らしたアナタは 無意識のうちにブラウザを起動していました。 去年まで勤めていた会社の同僚がシェアした記事が目に止まります。 「fluentd + Elasticsearch + Kibana で今どきのログ分析！」 感化されやすいアナタはおもむろに VM を立ち上げ環境を構築します。 Web サーバから吐き出されたログはオシャレでイイ感じにチャート化され、 満足したアナタは VM を落とし、再び仕事に戻りました。 しばらく経ったある日のこと、ふと気づきます。 「ログだけじゃなくて、ユーザ属性の分析にもコレ使えそう。」 毎度オレオレ管理ペー
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
