Tshark + Elasticsearch 打造流量回溯分析系统_puyu的专栏文章_微信文章

tshark是网络分析工具wireshark下的一个工具，主要用于命令行环境进行抓包、分析，尤其对协议深层解析时，tcpdump难以胜任的场景中。本文将介绍与tshark相关的流量解决方案。

tshark + elastic stack

利用tshark，不仅可以对现有的pcap文件进行分析，由于可以输出其他格式，也就可以结合ES的强大搜索能力，达到对数据报文进行记录、分析处理的能力，可以实现回溯分析，结合kibana可视化工具，甚至达到实时可视化监控。

elastic stack全家桶

最早ELK全家桶，logstash性能一直被诟病，后来另起炉灶，针对采集使用golang构建出一套beats，用于不同的采集场景。其中针对网络流量，开发出packetbeat。

packetbeat的优势是定制了elasticsearch的mapping、kibana一系列可视化图表，可以满足一般对tcp、dns、udp等常规报文的分析。基本达到开箱即用程度。

但packetbeat也有不足，对报文的分析采用会话分析，没有一个个报文单独分析，倾向于应用层，对网络层面分析不足（尤其是故障排查时），此外，支持的协议有限，仅常见协议与tshark的2000多种存在明显差距，当遇到不支持时，需要等待支持或手动写插件，难度极高。

离线导入elasticsearch

tshark支持将pcap报文分析后生成json文件导入elasticsearch，同时支持elasticsearch的批量导入接口_bulk的格式，命令如下：

tshark -r test_trace.pcap -T ek > test_trace.pcap.json

之后可以将json文件通过curl导入。

curl -s -H “Content-Type: application/x-ndjson” -XPOST “localhost:9200/foo/_bulk” — data-binary “@/Users/test-elastic/test_trace.pcap.json”

注：

导入时可能存在导入失败，由于_bulk接口对post的文件大小有限制，尽量不要超过15MB，最好在10MB以内。如果超过，建议使用tshark的输出条件生成多个json文件，使用curl依次导入。
如果导入失败，可以在curl加-v查看提示信息。
默认索引名为类似 packets-2019-04-23（报文记录的日期），可以导入后重新索引

可以使用类似以下命令查看导入情况：

curl ‘http://127.0.0.1:9200/packets-2019-04-23/_search/?size=10&pretty=true'

实时监控方案

主要思路

使用tshark实时抓取报文，并启用过滤策略
使用tshark解析捕获的报文，提取指定的字段并写入csv文件中，或者使用json格式在下一步进行ETL
使用filebeat持续检测csv文件，并发个logstash用于字段过滤之类（如无需过滤可以跳过logstash直接发给elasticsearch）
logstash对字段进行过滤，格式转化等，之后发到elasticsearch
使用kibana进行数据可视化，对报文统计分析

简单实现

1. tshark部分

tshark -i phy0.mon -t ad -t ad -lT fields -E separator=, -E quote=d   -e _ws.col.Time  -e wlan.fc.type -e wlan.fc.type_subtype -e radiotap.dbm_antsignal -e frame.len -e radiotap.datarate   > tshark.csv
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2. filebeat

简单filebeat.yml配置文件

filebeat.modules:
- module: system
  syslog:
    enabled: false
  auth:
    enabled: true
    var.paths: ["/home/tshark.csv"]
name: test
output.logstash:
  hosts: ["localhost:5044"]
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3. logstash

logstash.yml文件，主要分为：

监听5044端口接收filebeat的数据
对数据按照csv格式解析，字段分割
对日期处理，转换格式
添加时、分、秒，便于索引
对部分字段转换为数字格式
替换部分字段
输出到elasticsearch

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}

csv {
     source => "message"
     columns => [ "col.time","frame.type","frame.subtype","rssi","frame.size","data.rate" ]
   }

date {
     match => [ "col.time", "YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSSSSSSSS" ]
     target => "@timestamp"
   }

mutate {
  add_field => {"[hour]" => "%{+HH}"}
  add_field => {"[minute]" => "%{+mm}"}
  add_field => {"[second]" => "%{+ss}"}

  }

mutate {
     convert => [ "rssi", "integer" ]
     convert => [ "frame.size", "integer" ]
     convert => [ "data.rate", "integer" ]   
     convert => [ "second", "integer" ]  
     convert => [ "minute", "integer" ]  
     convert => [ "hour", "integer" ]  

   }

if[frame.type]=="0"{
   mutate {
     replace => [ "frame.type", "Management" ]
   }}
   if[frame.type]=="1"{
   mutate {
     replace => [ "frame.type", "Control" ]
   }}
   if[frame.type]=="2"{
   mutate {
     replace => [ "frame.type", "Data" ]
   }}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{+YYYY.MM.dd}" 
    document_type => "%{[@metadata][type]}" 
  }
}
复制代码

4. elasticsearch

可以预先导入索引定义mapping，这块可以查elasticsearch文档

5. kibana

利用图表、面板等进行数据可视化，实现监控功能，这块可根据业务需求进行发挥～

小结

使用tshak的报文解析、数据导出功能，可以根据需求灵活处理，借助开源的大数据工具，可以实现更贴合业务的工具，实现快速对网络分析、实时监控、故障排查、高级检索、回溯分析、统计报表等，甚至在部分场景下可以替代商业的网络回溯分析系统。

参考

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