やりたいこと

Apache のアクセスログを CloudWatch Logs Insights を使ってステータスコード毎に集計する。

前提

Apache のアクセスログは次の通り、CloudWatch ログに記録されているものとする。

127.0.0.1 - - [14/May/2024:12:57:09 +0000] "GET / HTTP/1.1" 200 5 "-" "curl/8.3.0"

Apache のアクセスログログを CloudWatch ログに吐き出す方法については本題ではないため、以下のページを参考にさせていただきました。

CloudWatch Logs Insights で集計する

クエリ構文については以下のページを参考にさせてもらいました。

結論
結果としては以下のクエリとなりました。

parse '* - * [*] "* * *" * * * *' as host, identity, dateTimeString, httpVerb, url, protocol, statusCode, bytes,Referer,UserAgent
| stats count() as count_status by statusCode
| sort statusCode asc

ここで上からクエリの詳細を確認していきます。

parse

一時フィールドとしてデータを抜き出しています。
例えば、parse の 1行目だけを実行した結果は以下の通りです。

stats

statusCode 毎に count 関数を使って集計しています。

sort

statusCode を昇順にしています。
SQLでいう ORDER BY です。

boto3

これではつまらないので boto3 で実装してみた。

import boto3
import time

# クライアントの作成
logs_client = boto3.client('logs')

# クエリの設定
log_group_name = 'access_log'  # ロググループの名前を指定
query_string = '''
parse '* - * [*] "* * *" * * * *' as host, identity, dateTimeString, httpVerb, url, protocol, statusCode, bytes,Referer,UserAgent
| stats count() as count_status by statusCode
| sort statusCode asc
'''

# クエリの開始
response = logs_client.start_query(
    logGroupName=log_group_name,
    startTime=int((time.time() - 3600) * 1000),  # 過去1時間のログを対象とする場合
    endTime=int(time.time() * 1000),            # 現在時刻
    queryString=query_string,
    limit=1000
)

query_id = response['queryId']

# クエリの結果を取得
while True:
    response = logs_client.get_query_results(
        queryId=query_id
    )

    if response['status'] == 'Complete':
        break

    print('Waiting for query to complete...')
    time.sleep(1)  # 1秒待機してから再度チェック

# クエリ結果の出力
for result in response['results']:
    print(result)

結果は以下の通りです。

[{'field': 'statusCode', 'value': '200'}, {'field': 'count_status', 'value': '8'}]
[{'field': 'statusCode', 'value': '404'}, {'field': 'count_status', 'value': '1'}]

Apache のアクセスログを CloudWatch Logs Insights で分析する

やりたいこと

前提

CloudWatch Logs Insights で集計する

boto3