リアルタイム Terraform Drift 検知を始めよう　ーTFDrift-Falco 完全セットアップガイドー

Last updated at 2025-12-06Posted at 2025-12-05

TFDrift-Falco 完全セットアップガイド - リアルタイム Terraform Drift 検知を始めよう

はじめに

「AWS Console で誰かが設定を変更したけど、Terraform State に反映されていない...」

そんな Terraform Drift（設定のズレ） をリアルタイムで検知して、即座に Slack 通知してくれるのが TFDrift-Falco です。

この記事では、ゼロから TFDrift-Falco をセットアップして、実際に動かすまでを丁寧に解説します。

TFDrift-Falco とは？

TFDrift-Falco は、Falco のランタイムセキュリティ機能を使って、Terraform で管理されているリソースの設定変更をリアルタイムで検知するOSS ツールです。

仕組み

誰かが AWS Console で EC2 の設定を変更
    ↓
CloudTrail イベントを Falco が検知（数秒以内）
    ↓
TFDrift-Falco が Terraform State と比較
    ↓
差分があれば Slack に即座に通知 🚨

特徴

⚡ リアルタイム検知 - CloudTrail イベントを Falco でストリーム処理
🔍 差分の詳細表示 - 期待値 vs 実際の値を比較
🔔 複数の通知チャネル - Slack、Discord、Webhook
📊 Grafana ダッシュボード - 可視化とアラート
🤖 Auto-Import 機能 - 管理外リソースの自動取り込み
🐳 Docker 対応 - コンテナで簡単起動

従来のツールとの違い

機能	TFDrift-Falco	terraform plan	driftctl
検知方法	リアルタイム	手動実行	定期スキャン
レイテンシ	数秒	手動	数分〜数時間
ユーザー識別	○（IAM ユーザー特定）	×	×
通知	○	×	一部対応
Auto-Import	○	×	×

前提条件

必須

Docker Desktop または Docker Engine がインストール済み
AWS CLI が設定済み（aws configure 完了）
Terraform 1.0+ がインストール済み
Terraform State が存在する（local または S3）
CloudTrail が有効化されており、S3 バケットにログが保存されている

推奨

Linux または macOS（Windows は WSL2 推奨）
8GB 以上の RAM
Slack Webhook URL（通知用）

CloudTrail の確認

TFDrift-Falco は CloudTrail のログを監視するため、まず CloudTrail が有効化されているか確認します。

# CloudTrail が有効か確認
aws cloudtrail describe-trails

# S3 バケット名を確認
aws cloudtrail describe-trails | jq -r '.trailList[0].S3BucketName'
# → my-cloudtrail-logs-bucket （この名前を後で使います）

セットアップ手順

Phase 1: プロジェクトのセットアップ（5分）

Step 1: プロジェクトをクローン

cd ~/
git clone https://github.com/higakikeita/tfdrift-falco.git
cd tfdrift-falco

Step 2: 設定ファイルを作成

# サンプル設定をコピー
cp examples/config.yaml config.yaml

# エディタで編集
vim config.yaml

Step 3: config.yaml を編集

最小限の設定例（コメントを削除してシンプルに）：

# Falco 連携設定
falco:
  enabled: true
  hostname: falco  # Docker Compose のサービス名
  port: 5060

# AWS 設定
providers:
  aws:
    enabled: true
    regions:
      - us-east-1

    # Terraform State の場所（重要！）
    state:
      # ローカルファイルの場合
      backend: local
      local_path: /terraform/terraform.tfstate

      # S3 の場合（推奨）
      # backend: s3
      # s3_bucket: "my-terraform-state-bucket"
      # s3_key: "prod/terraform.tfstate"
      # s3_region: "us-east-1"

# ドリフトルール
drift_rules:
  - name: "EC2 Configuration Drift"
    resource_types:
      - "aws_instance"
    watched_attributes:
      - "instance_type"
      - "disable_api_termination"
    severity: "high"

  - name: "IAM Policy Drift"
    resource_types:
      - "aws_iam_role"
      - "aws_iam_policy"
    watched_attributes:
      - "assume_role_policy"
      - "policy"
    severity: "critical"

  - name: "S3 Bucket Configuration Drift"
    resource_types:
      - "aws_s3_bucket"
    watched_attributes:
      - "versioning"
      - "server_side_encryption_configuration"
    severity: "high"

# 通知設定
notifications:
  slack:
    enabled: false  # 後で設定
    webhook_url: ""
    channel: "#alerts"

  falco_output:
    enabled: true
    priority: "warning"

# ログ設定
logging:
  level: "info"
  format: "json"

重要な編集ポイント:

Terraform State のパス
- ローカルファイルの場合: local_path を設定
- S3 の場合: backend: s3 に変更して、バケット名とキーを設定
監視するリソースタイプ
- drift_rules で監視したいリソースと属性を定義

Step 4: 環境変数を設定

# .env ファイルを作成
cat > .env << 'EOF'
# CloudTrail S3 バケット（必須）
CLOUDTRAIL_S3_BUCKET=my-cloudtrail-logs-bucket

# AWS リージョン
AWS_REGION=us-east-1

# Terraform State ディレクトリ（ローカルの場合）
# Dockerfile でのパスを指定
TERRAFORM_STATE_DIR=/absolute/path/to/your/terraform

# Slack Webhook（オプション、後で設定）
# SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/...
EOF

CLOUDTRAIL_S3_BUCKET の設定:

Phase 1 で確認した CloudTrail の S3 バケット名を入力
例: my-company-cloudtrail-logs

TERRAFORM_STATE_DIR の設定:

Terraform State ファイルがあるディレクトリの絶対パス
例: /Users/yourname/projects/terraform
例: /home/ubuntu/infrastructure/terraform

Phase 2: Docker Compose で起動（5分）

TFDrift-Falco のプロジェクトには、Falco と TFDrift-Falco の両方を起動する docker-compose.yml が含まれています。

Step 1: Docker Compose で起動

# すべて起動
docker-compose up -d

# 起動確認
docker-compose ps

期待される出力:

NAME                    STATUS
tfdrift-falco-falco     Up (healthy)
tfdrift-falco-app       Up (healthy)

Step 2: ログを確認

# すべてのログを確認
docker-compose logs -f

# Falco のみ
docker-compose logs -f falco

# TFDrift のみ
docker-compose logs -f tfdrift

Step 3: 正常起動の確認

Falco のログ:

Falco initialized with configuration file /etc/falco/falco.yaml
Loading rules from file /etc/falco/rules.d/terraform_drift.yaml
gRPC server threadiness equals to 0, enabling single-threaded mode
Starting gRPC server at 0.0.0.0:5060
Starting internal webserver, listening on port 8765

TFDrift-Falco のログ:

{
  "level": "info",
  "msg": "Starting TFDrift-Falco v0.1.0",
  "time": "2025-12-05T12:00:00Z"
}
{
  "level": "info",
  "msg": "Connected to Falco gRPC: falco:5060",
  "time": "2025-12-05T12:00:01Z"
}
{
  "level": "info",
  "msg": "Loaded Terraform state: 42 resources",
  "time": "2025-12-05T12:00:02Z"
}
{
  "level": "info",
  "msg": "Drift detection started",
  "time": "2025-12-05T12:00:02Z"
}

Phase 3: Slack 通知の設定（5分）

Step 1: Slack Webhook を作成

https://api.slack.com/apps にアクセス
Create New App → From scratch
App Name: TFDrift-Falco、Workspace を選択
Incoming Webhooks → Activate Incoming Webhooks をオン
Add New Webhook to Workspace
通知先チャンネル（例: #alerts）を選択
Webhook URL をコピー（https://hooks.slack.com/services/...）

Step 2: config.yaml を更新

notifications:
  slack:
    enabled: true
    webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
    channel: "#alerts"

または、環境変数で設定：

# .env ファイルに追加
echo 'SLACK_WEBHOOK_URL=https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL' >> .env

そして config.yaml で環境変数を参照：

notifications:
  slack:
    enabled: true
    webhook_url: "${SLACK_WEBHOOK_URL}"
    channel: "#alerts"

Step 3: 再起動

docker-compose restart tfdrift

Phase 4: 動作確認（10分）

実際に AWS リソースを変更して、TFDrift-Falco が検知するかテストします。

Step 1: テスト用 EC2 インスタンスを作成

まず、Terraform で管理された EC2 インスタンスを作成します。

terraform/main.tf:

terraform {
  required_version = ">= 1.0"
}

provider "aws" {
  region = "us-east-1"
}

resource "aws_instance" "test" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"  # Amazon Linux 2
  instance_type = "t2.micro"

  tags = {
    Name        = "tfdrift-test"
    Environment = "development"
    ManagedBy   = "terraform"
  }

  # 終了保護を有効化
  disable_api_termination = true
}

output "instance_id" {
  value = aws_instance.test.id
}

# Terraform で作成
cd terraform
terraform init
terraform apply

# Instance ID をメモ
terraform output instance_id
# → i-0123456789abcdef0

Step 2: AWS Console で変更

AWS Console → EC2 → Instances
tfdrift-test インスタンスを選択
Actions → Instance settings → Change termination protection
Disable を選択 → Save

Step 3: TFDrift-Falco のログを確認

docker-compose logs -f tfdrift

期待される出力（JSON形式）:

{
  "level": "info",
  "msg": "Drift detected: aws_instance.test",
  "resource_id": "i-0123456789abcdef0",
  "resource_type": "aws_instance",
  "attribute": "disable_api_termination",
  "expected": true,
  "actual": false,
  "changed_by": "john.doe@company.com",
  "arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/john.doe",
  "event_time": "2025-12-05T12:10:23Z",
  "time": "2025-12-05T12:10:25Z"
}
{
  "level": "info",
  "msg": "Notification sent to Slack",
  "time": "2025-12-05T12:10:26Z"
}

Step 4: Slack を確認

Slack の #alerts チャンネルに以下のような通知が届きます：

🚨 Terraform Drift Detected

📦 Resource: aws_instance.test (i-0123456789abcdef0)
🔧 Attribute: disable_api_termination
📊 Severity: high

Expected: true
Actual:   false

👤 Changed By: john.doe@company.com
🕐 Detected At: 2025-12-05 12:10:23
🔗 CloudTrail Event: ModifyInstanceAttribute

成功！ 🎉

トラブルシューティング

Q1: Falco が CloudTrail S3 バケットにアクセスできない

エラー:

Error loading CloudTrail events: Access Denied

原因:

IAM 権限が不足
S3 バケット名が間違っている
.env ファイルの CLOUDTRAIL_S3_BUCKET が設定されていない

対策:

IAM 権限を確認

# 現在のユーザーを確認
aws sts get-caller-identity

必要な IAM ポリシー：

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "s3:GetObject",
        "s3:ListBucket"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::your-cloudtrail-bucket/*",
        "arn:aws:s3:::your-cloudtrail-bucket"
      ]
    },
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "cloudtrail:LookupEvents"
      ],
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

環境変数を確認

# .env ファイルを確認
cat .env | grep CLOUDTRAIL_S3_BUCKET

# docker-compose で環境変数が読み込まれているか確認
docker-compose config | grep CLOUDTRAIL_S3_BUCKET

Q2: Terraform State が読み込めない

エラー:

Failed to load Terraform state: no such file or directory

原因:

TERRAFORM_STATE_DIR のパスが間違っている
config.yaml の local_path が間違っている
Docker ボリュームマウントの問題

対策:

ローカルのパスを確認

# Terraform State ファイルの存在確認
ls -la /path/to/your/terraform/terraform.tfstate

docker-compose.yml の設定を確認

# volumes が正しくマウントされているか確認
docker-compose config | grep -A5 volumes

# コンテナ内でファイルが見えるか確認
docker-compose exec tfdrift ls -la /terraform/

config.yaml のパスを確認

state:
  backend: local
  local_path: /terraform/terraform.tfstate  # コンテナ内のパス

重要: local_path はコンテナ内のパスを指定します。

ホスト側: /Users/yourname/projects/terraform → TERRAFORM_STATE_DIR に設定
コンテナ内: /terraform/terraform.tfstate → local_path に設定

Q3: Falco と TFDrift-Falco が接続できない

エラー:

Failed to connect to Falco gRPC: connection refused

原因:

Falco がまだ起動していない
Falco のヘルスチェックが失敗している
ネットワーク設定の問題

対策:

# Falco のステータスを確認
docker-compose ps falco

# Falco のログを確認
docker-compose logs falco | grep -i error

# Falco のヘルスチェックを確認
docker-compose logs falco | grep -i grpc

# ネットワークを確認
docker network inspect tfdrift-network

# Falco を再起動
docker-compose restart falco

# すべてを再起動
docker-compose down
docker-compose up -d

Q4: ドリフトが検知されない

チェックリスト:

Falco が CloudTrail イベントを受信しているか？
```
docker-compose logs falco | grep cloudtrail
```

リソースタイプがルールに含まれているか？

drift_rules:
  - name: "Test"
    resource_types:
      - "aws_instance"  # ← これが含まれているか

watched_attributes が正しいか？

watched_attributes:
  - "disable_api_termination"  # ← 属性名が正しいか

Terraform State に該当リソースが存在するか？
```
terraform state list | grep aws_instance.test
```

CloudTrail のイベントが S3 に到達しているか？

aws s3 ls s3://your-cloudtrail-bucket/AWSLogs/ --recursive | tail -10

高度な設定

1. Grafana ダッシュボードの追加

リアルタイムで可視化したい場合は、Grafana 統合を有効化します。

# Grafana スタックを起動
cd dashboards/grafana
./quick-start.sh

→ http://localhost:3000 で Grafana ダッシュボードが開きます（admin/admin）

詳細: Grafana セットアップガイド

2. Auto-Import の有効化

管理外リソースを自動で Terraform に取り込みたい場合：

config.yaml に追加:

# Auto-Import 設定（config.yaml の最後に追加）
auto_import:
  enabled: true
  terraform_dir: "/terraform"
  output_dir: "/terraform-imports"

  # 許可するリソースタイプ
  allowed_resources:
    - "aws_iam_role"
    - "aws_iam_policy"
    - "aws_s3_bucket"

  # 承認が必要（推奨）
  require_approval: true

動作例:

🔔 IMPORT APPROVAL REQUIRED
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

📦 Resource Type: aws_s3_bucket
🆔 Resource ID:   my-unmanaged-bucket
👤 Detected By:   admin@company.com

💻 Import Command:
   terraform import aws_s3_bucket.my_unmanaged_bucket my-unmanaged-bucket

❓ Approve this import? [y/N]: y

✅ Import successful!
📄 Generated code: /terraform-imports/aws_s3_bucket_my_unmanaged_bucket.tf

詳細: Auto-Import ガイド

3. S3 Backend の使用（推奨）

本番環境では、Terraform State を S3 に保存することを推奨します。

config.yaml:

providers:
  aws:
    enabled: true
    regions:
      - us-east-1
    state:
      backend: s3
      s3_bucket: "my-terraform-state-bucket"
      s3_key: "prod/terraform.tfstate"
      s3_region: "us-east-1"

4. 複数リージョンの監視

providers:
  aws:
    enabled: true
    regions:
      - us-east-1
      - us-west-2
      - ap-northeast-1
      - eu-west-1

注意: 各リージョンに CloudTrail を設定し、すべてのログが同じ S3 バケットに保存されている必要があります。

本番環境での運用

推奨構成

┌─────────────────────────────────────────┐
│         AWS Account (Production)        │
│                                          │
│  ┌────────────────────────────────────┐ │
│  │         ECS Cluster                │ │
│  │                                    │ │
│  │  ┌──────────┐  ┌───────────────┐ │ │
│  │  │  Falco   │  │ TFDrift-Falco │ │ │
│  │  │  Task    │→ │     Task      │ │ │
│  │  └──────────┘  └───────────────┘ │ │
│  └────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
                    ↓
           ┌────────────────┐
           │  Slack/Email   │
           └────────────────┘

セキュリティのベストプラクティス

IAM Role の最小権限

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "s3:GetObject",
        "s3:ListBucket"
      ],
      "Resource": [
        "arn:aws:s3:::cloudtrail-bucket/*",
        "arn:aws:s3:::cloudtrail-bucket"
      ]
    },
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": ["s3:GetObject"],
      "Resource": "arn:aws:s3:::terraform-state-bucket/*"
    }
  ]
}

Secrets Manager で認証情報管理

# Slack Webhook を Secrets Manager に保存
aws secretsmanager create-secret \
  --name tfdrift/slack-webhook \
  --secret-string "https://hooks.slack.com/services/..."

ネットワーク分離

VPC 内で実行
Security Group で 5060 ポートのアクセス制限
Private Subnet での実行を推奨

パフォーマンスとコスト

リソース使用量

コンポーネント	CPU	メモリ	ディスク
Falco	1-5%	150MB	100MB
TFDrift-Falco	1-3%	100MB	50MB
合計	<10%	250MB	150MB

t3.small インスタンス（$0.0208/時間）で十分動作します。

月間コスト試算

ECS Fargate (0.5 vCPU, 1GB メモリ):
  $0.04856 × 24時間 × 30日 = $35/月

t3.small EC2 (2 vCPU, 2GB メモリ):
  $0.0208 × 24時間 × 30日 = $15/月

CloudTrail:
  無料枠（最初の 100,000 イベント）
  追加イベント: $2.00/100,000イベント

合計: 月額 $15-50 程度で運用可能

よくある質問（FAQ）

Q: Terraform Cloud に対応していますか？

A: はい。Terraform Cloud の Remote State に対応しています。

providers:
  aws:
    state:
      backend: remote
      remote_hostname: "app.terraform.io"
      remote_organization: "my-org"
      remote_workspace: "production"

API Token は環境変数 TF_CLOUD_TOKEN で設定してください。

Q: 既存の terraform plan との違いは？

比較項目	terraform plan	TFDrift-Falco
実行タイミング	手動	リアルタイム
検知速度	数分〜数時間	数秒
ユーザー特定	×	○
自動通知	×	○

TFDrift-Falco は terraform plan を置き換えるものではなく、補完するツールです。

Q: CloudTrail の費用が心配です

A: CloudTrail は最初の 100,000 イベント/月が無料です。通常の利用であれば追加費用はほとんど発生しません。

Q: GCP や Azure に対応していますか？

A: 現在は AWS のみ対応。GCP、Azure は Phase 2 で対応予定です（2025年 Q2 予定）。

Q: 検知の遅延はどのくらいですか？

A: CloudTrail イベント発生から通知まで、通常 3-10 秒です。ただし、CloudTrail がログを S3 に書き込むまでに数分かかる場合があります。SQS を使用すると遅延を短縮できます。

まとめ

TFDrift-Falco を使えば：

✅ リアルタイムで Drift を検知 - 手動変更を見逃さない
✅ 誰が変更したか特定 - インシデント対応が迅速化
✅ 自動通知で即座に対応 - Slack で関係者に通知
✅ Grafana で可視化 - トレンド分析とダッシュボード
✅ Auto-Import で自動化 - 管理外リソースを自動取り込み

特に、セキュリティ重視の環境や変更管理が厳格な本番環境で威力を発揮します。

次のステップ

✅ GitHub リポジトリを Star ⭐
✅ サンプル環境で試してみる
✅ Slack 通知を設定
✅ Grafana ダッシュボードを追加
✅ 本番環境へのデプロイ

リンク

GitHub: https://github.com/higakikeita/tfdrift-falco
Grafana セットアップガイド: dashboards/grafana/GETTING_STARTED.md
Auto-Import ガイド: docs/auto-import-guide.md
Issue / 質問: https://github.com/higakikeita/tfdrift-falco/issues

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タグ: #Terraform #AWS #Falco #IaC #DevOps #CloudSecurity #OSS #InfrastructureAsCode

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TFDrift-Falco 完全セットアップガイド - リアルタイム Terraform Drift 検知を始めよう

はじめに

TFDrift-Falco とは？

仕組み

特徴

従来のツールとの違い

前提条件

必須

推奨

CloudTrail の確認

セットアップ手順

Phase 1: プロジェクトのセットアップ（5分）

Step 1: プロジェクトをクローン

Step 2: 設定ファイルを作成

Step 3: config.yaml を編集

Step 4: 環境変数を設定

Phase 2: Docker Compose で起動（5分）

Step 1: Docker Compose で起動

Step 2: ログを確認

Step 3: 正常起動の確認

Phase 3: Slack 通知の設定（5分）

Step 1: Slack Webhook を作成

Step 2: config.yaml を更新

Step 3: 再起動

Phase 4: 動作確認（10分）

Step 1: テスト用 EC2 インスタンスを作成

Step 2: AWS Console で変更

Step 3: TFDrift-Falco のログを確認

Step 4: Slack を確認

トラブルシューティング

Q1: Falco が CloudTrail S3 バケットにアクセスできない

Q2: Terraform State が読み込めない

Q3: Falco と TFDrift-Falco が接続できない

Q4: ドリフトが検知されない

高度な設定

1. Grafana ダッシュボードの追加

2. Auto-Import の有効化

3. S3 Backend の使用（推奨）

4. 複数リージョンの監視

本番環境での運用

推奨構成

セキュリティのベストプラクティス

パフォーマンスとコスト

リソース使用量

月間コスト試算

よくある質問（FAQ）

Q: Terraform Cloud に対応していますか？

Q: 既存の terraform plan との違いは？

Q: CloudTrail の費用が心配です

Q: GCP や Azure に対応していますか？

Q: 検知の遅延はどのくらいですか？

まとめ

次のステップ

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