操作审计：在日志服务SLS中分析操作事件

场景一：分析AK泄露情况

某企业发现IP地址存在异常调用，怀疑是由于人事调动导致AK（AccessKey）泄露。此时可以通过操作审计创建跟踪，将操作事件投递到日志服务SLS，在SLS中分析AK调用轨迹。

您可以获取AK调用来源IP地址所在的城市，一旦发现当前城市非企业所在地，即可明确AK存在泄露。

1. 登录日志服务控制台。

2. 在全部的Project页签，单击操作事件对应的Project名称。

3. 单击日志库名称，然后单击最近15分钟，设置查询的时间范围。

4. 在搜索框中输入如下代码。

   __topic__: actiontrail_audit_event and event.userIdentity.accessKeyId:<YourAccessKeyId> | SELECT count(1) as pv, city FROM (SELECT "event.sourceIpAddress" AS ip, ip_to_city("event.sourceIpAddress") as city FROM log) WHERE ip_to_domain(ip)!='intranet' GROUP BY city ORDER BY pv DESC

   说明

   • <YourAccessKeyId>请替换为您自己的AccessKey ID。

   • 以上查询能够获取指定AK所产生调用的来源IP地址，并且给出具体的调用量。如果当前城市非企业所在地，则AK存在泄露。

5. 单击查询/分析，查看分析结果。

6. 可选：当AK泄露时，您可以调整RAM用户权限，解决AK泄露问题。

   具体操作，请参见为RAM用户移除权限。

场景二：分析ECS实例删除情况

某企业期望可以追溯云资源的高危操作，例如：删除ECS实例。此时可以通过操作审计创建跟踪，将操作事件投递到日志服务SLS，获取执行ECS实例删除动作的操作者。

1. 登录日志服务控制台。

2. 在全部的Project页签，单击操作事件对应的Project名称。

3. 单击日志库名称，然后单击最近15分钟，设置查询的时间范围。

4. 在搜索框中输入如下代码。

   __topic__: actiontrail_audit_event | SELECT serviceName, eventName, userName, count(1) as pv FROM (SELECT "event.eventName" as eventName, "event.serviceName" as serviceName, "event.userIdentity.userName" as userName FROM log) WHERE (serviceName = <TargetServiceName> and eventName = <TargetEventName>) GROUP BY serviceName, eventName, userName

   说明

   您可以将<TargetServiceName>和<TargetEventName>分别指定为ECS和DeleteInstances，获取执行ECS实例删除动作的操作者。

5. 单击查询/分析，查看分析结果。

   分析结果会统计执行ECS实例删除动作的操作者以及执行次数。定位到ECS实例的非法操作后，您可以根据如下代码获取非法的操作记录，以便进行问题修复。

   __topic__: actiontrail_audit_event and event.serviceName:<TargetServiceName> and <TargetResourceId> and event.userIdentity.accessKeyId:<YourAccessKeyId>

场景三：生成数据报表

随着企业自身云上业务的快速发展，对于部分核心资源的调用频率周期需要生成完整的数据报表，以便进行资源容量的预估及风险预判。

例如：企业内部需要生成ECS实例创建近半年来的数据报表，通过分析同比以及环比增长情况来预测未来半年内资源扩充情况，以便合理的控制和规划成本开销。

1. 登录日志服务控制台。

2. 在全部的Project页签，单击操作事件对应的Project名称。

3. 单击日志库名称，然后单击最近15分钟，设置查询的时间范围。

4. 在搜索框中输入如下代码。

   __topic__: actiontrail_audit_event and event.serviceName:<TargetServiceName> and event.eventName:<TargetEventName> | select t, diff[1] as current, diff[2] as last_month, diff[3] as percentage from(select t, compare( pv , 2592000) as diff from (select count(1) as pv, date_format(from_unixtime(__time__), '%m') as t from log group by t) group by t order by t)

   说明

   您可以将<TargetServiceName>和<TargetEventName>两个变量分别指定为ECS和CreateInstance，即可获取ECS实例每个月的创建次数，并且展示同比上个月的增长幅度。

5. 单击查询/分析，查看分析结果。

6. 单击页面下方的统计图表页签。

7. 在页签右侧的通用配置区域，选择图表类型 > ，查看折线图。

您也可以通过类似方法对部分风险等级较高的操作生成数据报表，并且从中分析调用规律以及流程高低峰所在时间点，以便更加合理地规划资源，提升资源利用率。

场景四：异常监控告警

某企业期望某个云服务某日的访问量超过最近60天平均访问量的一定比例时上报告警，此时您可以通过日志服务仪表盘中的查询图表配置监控告警，实现实时服务状态的监控。您也可以将自定义的统计图表添加到仪表盘中，以便实现定制化业务的实时监控。具体操作，请参见添加统计图表到仪表盘。

1. 登录日志服务控制台。

2. 在全部的Project页签，单击操作事件对应的Project名称。

3. 查询各个云服务在最近60天内的平均流量以及当天的实时流量。

   1. 单击日志库名称，然后单击最近15分钟。

   2. 在时间选择区域，单击自定义，设置查询的时间范围为60天。

   3. 在搜索框中输入如下代码。

      __topic__: actiontrail_audit_event |select a.serviceName, a.avg_pv, b.today_pv from (select serviceName, avg(pv) as avg_pv from (select "event.serviceName" as serviceName, count(1) as pv, date_format(from_unixtime(__time__), '%m-%d') as day from log group by serviceName, day) group by serviceName) a join (select "event.serviceName" as serviceName, count(1) as today_pv from log where date_format(from_unixtime(__time__), '%Y-%m-%d')=current_date group by serviceName) b on a.serviceName = b.serviceName

   4. 单击查询/分析，查看分析结果。

   5. 单击页面下方的统计图表页签。

   6. 在页签右侧的通用配置区域，选择图表类型 > ，查看折线图。

      说明

      您可以添加过滤条件排除不关注的云服务或者事件。

4. 设置业务告警。

   1. 单击页面右上角的图标。

   2. 在告警监控规则面板配置相关参数。

      具体操作，请参见设置告警。

   3. 配置触发条件。

      $0.today_pv > $0.avg_pv && ($0.today_pv - $0.avg_pv)/$0.avg_pv > 0.5

      其中$0表示第一条查询语句关联的原始图表数据，即每个云服务的当日访问量以及最近60天的平均访问量。$0.avg_pv表示云服务最近60天的平均访问量。

   4. 单击确定。

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