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AWS WAFの大量ログをAthenaで抽出してみる

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はじめに

こんにちは!

AWSにてインフラを構築するとWAFに触る機会も多いかと思います。

WAFのログを分析して、障害時の調査やリクエストの傾向など知りたい時があります..よね??
そこで今回はWAFのログをAthenaを用いて抽出、おまけでLambdaで定期取得できたらなと思います。

SQL(RDB)も少し関わってくるので、多少知識があると良いかもしれません。

Athenaとは

詳しくは公式に書いてある通りなので省略します。

要点は

  • Amazon S3 内のデータを標準 SQL を使用して簡単に分析できる(S3のデータをRDBのように使えるということですね)
  • クエリを実行するごとに課金される

くらいでシンプルです。少しでもDB触ったことのある人なら苦労せず構築できそうです。

大まかなフロー

  1. WAFのログ出力用S3バケットを用意する: 今回は省略
  2. WAFのログ出力をオンにする: 今回は省略
  3. Athenaにて1.のS3を元にテーブルを作成する
  4. コンソールでクエリを発行してみる
  5. LambdaでAthenaに対してクエリを発行する(おまけ)

では早速

3. Athenaにて1.のS3を元にテーブルを作成する

対象がWAFのログならば下記クエリのコピペで十分です。(公式のママ

WAFログのCREATE文

CREATE EXTERNAL TABLE `waf_logs`(
  `timestamp` bigint, 
  `formatversion` int, 
  `webaclid` string, 
  `terminatingruleid` string, 
  `terminatingruletype` string, 
  `action` string, 
  `terminatingrulematchdetails` array<
                                    struct<
                                        conditiontype:string,
                                        location:string,
                                        matcheddata:array<string>
                                           >
                                    >, 
  `httpsourcename` string, 
  `httpsourceid` string, 
  `rulegrouplist` array<
                      struct<
                          rulegroupid:string,
                          terminatingrule:struct<
                                              ruleid:string,
                                              action:string,
                                              rulematchdetails:string
                                                >,
                          nonterminatingmatchingrules:array<string>,
                          excludedrules:string
                            >
                       >, 
 `ratebasedrulelist` array<
                         struct<
                             ratebasedruleid:string,
                             limitkey:string,
                             maxrateallowed:int
                               >
                          >, 
  `nonterminatingmatchingrules` array<
                                    struct<
                                        ruleid:string,
                                        action:string
                                          >
                                     >, 
  `requestheadersinserted` string, 
  `responsecodesent` string, 
  `httprequest` struct<
                    clientip:string,
                    country:string,
                    headers:array<
                                struct<
                                    name:string,
                                    value:string
                                      >
                                 >,
                    uri:string,
                    args:string,
                    httpversion:string,
                    httpmethod:string,
                    requestid:string
                      >, 
  `labels` array<
               struct<
                   name:string
                     >
                >, 
  `captcharesponse` struct<
                        responsecode:string,
                        solvetimestamp:string,
                        failureReason:string
                          > 
)
PARTITIONED BY ( 
`region` string, 
`date` string) 
ROW FORMAT SERDE 
  'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe' 
STORED AS INPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' 
OUTPUTFORMAT 
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  's3://bucket/AWSLogs/accountID/WAFLogs/region/webACL/'
TBLPROPERTIES(
 'projection.enabled' = 'true',
 'projection.region.type' = 'enum',
 'projection.region.values' = 'us-east-1,us-west-2,eu-central-1,eu-west-1',
 'projection.date.type' = 'date',
 'projection.date.range' = '2021/01/01,NOW',
 'projection.date.format' = 'yyyy/MM/dd',
 'projection.date.interval' = '1',
 'projection.date.interval.unit' = 'DAYS',
 'storage.location.template' = 's3://(bucket)/AWSLogs/accountID/WAFLogs/${region}/webACL/${date}/')

テーブル作成自体はできてしまうのですが、見慣れない予約語がありますね。
簡単に触れてみましょう

  • LOCATION
    • テーブルの作成元となるS3のパスを指定します。今回の場合は1.で作成したS3ですね。
  • TBLPROPERTIES
    • テーブルに適用したいプロパティを定義します。
    • projection.*やstorage.location.templateなど設定していますね。この辺りはパーティションというテーブル分割のためのプロパティになります。本記事で触れると長くなりそうなので省略します。
      • ※projection.region.valuesにS3のリージョンが含まれていることは確認しましょう!
  • PARTITIONED BY
    • ここも同様に別途まとめたいと思います。

クエリを実行し、SELECTしてみるとテーブルが作成されていることを確認できます。

スクリーンショット 2022-12-12 22.46.12.png

4.コンソールでクエリを発行してみる

テーブルを作成できれば、いつものSQLと同じ感覚でデータ取得できると思います。

ただ一点、WAFログにはhttprequest など中身がJSONのカラムがあります。。
プロパティにはclientIPやuriなど含まれており、抽出の条件に使いたいところです。
もしや文字検索..と思いきや、どうやらstructとして定義?されているようです。
スクリーンショット 2022-12-12 22.51.42.png

実は先ほどのCREATE文で定義していたのでした。

httprequest struct<
clientip:string,
country:string,
...

Athenaの場合、構造化定義をしてあるカラムであればhttprequest.clientipのように指定可能になります。

つまり・・

SELECT * FROM "default"."waf_logs_test" where httprequest.clientip='XXX.XXX.XXX.XXX'

といった要領でSQLが書けるわけですね。なんと簡単..

5. LambdaでAthenaに対してクエリを発行する(おまけ)

さて、単発なデータの抽出であればコンソールからクエリを実行すれば十分ですが、実際の運用を考えると定期的に収集しておけると良さそうです。

AthenaのclientSDKは用意されていて、最低限なメソッド(javascript)は下記になります。

  • startQueryExecution()
    • Athenaに対してクエリを発行します。
    • レスポンスとしてQueryExecutionIdを受け取り後述のメソッドで実行状況を取得していきます。
  • getQueryExecution()
    • QueryExecutionIdをリクエストして、実行状況を取得します。
    • SUCCEEDEDが返却されれば完了です。結果を取りにいきましょう
  • getQueryResults()
    • QueryExecutionIdをリクエストして、実行結果を取得します。
    • レスポンスに実行結果があるのであとはS3に格納したり..!

最後に

Athenaに出会う前はS3からデータ抽出はなんだか億劫だなと思ってましたが、実際にやってみるとほぼSQLの知識だけで構築できて距離がグッと縮まりました!

お次は @akk11_k さんの記事になります!
お楽しみに!

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