تدفقات الأحداث وخطوط أنابيب المراقبة

تُصدر الأنظمة الحديثة كميات هائلة من سجلات القياس عن بُعد، والمقاييس، والتتبع، والأحداث الأمنية، وكل ما بينهما.
يشرح هذا المستند كيف تساعد خطوط أنابيب المراقبة الفرق على جمع هذه البيانات وتشكيلها وتوجيهها وتحسينها في الوقت الفعلي.

سواءً كنت تتعامل مع الخدمات المصغرة أو المنصات السحابية أو الحاويات أو أعباء عمل الأمان، فإن فهم هذه المفاهيم هو المفتاح لبناء تدفقات بيانات قابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة.

---

لماذا تعتبر خطوط أنابيب المراقبة مهمة

تحل خطوط أنابيب المراقبة تحديات العالم الحقيقي:

• تخفيض التكلفة عن طريق تصفية أو أخذ عينات من السجلات الصاخبة قبل أن تصل إلى الأدوات المكلفة
• تحسين جودة البيانات من خلال التحليل والتطبيع وإثراء البيانات الوصفية
• حماية الخصوصية عن طريق إخفاء أو إزالة معلومات تحديد الهوية الشخصية مبكرًا
• زيادة المرونة من خلال التوجيه متعدد الوجهات
• تسريع استكشاف الأخطاء وإصلاحها من خلال المعالجة والتحويل في الوقت الحقيقي

يستفيد كل فريق هندسي وفريق البحث والتطوير والأمان من البيانات الأسرع والأنظف والأكثر قابلية للتنفيذ.

---

بنية خط أنابيب عالي المستوى

Mermaid (code)

flowchart TD
    A[Event Sources<br/>• Apps<br/>• Containers<br/>• IoT] --> B[Ingestion Layer]
    B --> C[Processing Layer<br/>• Normalize<br/>• Parse<br/>• Enrich]
    C --> D[Routing Engine<br/>• Filters<br/>• Sampling<br/>• Rules]
    D --> E{{Destinations}}
    E --> E1[S3]
    E --> E2[SIEM]
    E --> E3[Data Warehouse]
    E --> E4[Observability Tools]

Mermaid (image)

ASCII

   [Event Sources]
     (Apps, Containers, IoT, Security Logs)
                 |
                 v
+-------------------------------+ 
|        Ingestion Layer        |
| Auth • Validation • Buffering |
+-------------------------------+ 
                 |
                 v
+-------------------------------+ 
|       Processing Layer        |
| Parse • Normalize • Enrich    |
| Mask • Transform • Filter     |
+-------------------------------+ 
                 |
                 v
+-------------------------------+ 
|         Routing Layer         |
| Rules • Sampling • Fan-out    |
+-------------------------------+ 
       /          |            \
      v           v             v
   [SIEM]       [S3]       [Elastic]

---

ما هو دفق الحدث

إن دفق الحدث هو تدفق مستمر لبيانات القياس عن بُعد مرتبة زمنيًا.

تتضمن أنواع الدفق الشائعة ما يلي:

• سجلات التطبيق
• المقاييس
• امتدادات التتبع الموزعة
• أحداث التدقيق الأمني
• سجلات المصادقة
• قياس جهاز إنترنت الأشياء عن بُعد
• أحداث المنصة السحابية

تدفقات الأحداث كبيرة الحجم وديناميكية وغير محدودة في كثير من الأحيان—مما يجعل المعالجة في الوقت الحقيقي ضرورية.

---

المكونات الأساسية لخط أنابيب المراقبة

1. طبقة الاستيعاب

مسؤولة عن:

• التعامل مع المدخلات من الوكلاء، وواجهات برمجة التطبيقات، ومدونات النظام، ووكلاء التوجيه، ومقدمي الخدمات السحابية
• المصادقة والتحقق من صحة البيانات
• إدارة الضغط الخلفي
• تطبيع تنسيقات الأحداث المختلفة

هذا هو المكان الذي تدخل فيه البيانات الخام أولاً إلى النظام.

2. طبقة المعالجة

هنا حيث يحدث السحر. العمليات النموذجية:

• تحليل: JSON, Syslog, CSV, والتعبير العادي والتنسيقات المخصصة
• التطبيع: توحيد الطوابع الزمنية ومستويات الخطورة وأسماء الحقول
• الإثراء: إضافة بيانات وصفية مثل المضيف، والبيئة، والموقع الجغرافي، واسم الخدمة
• إخفاء وتنقية معلومات التعريف الشخصية: حماية الحقول الحساسة
• التحويلات: إعادة تشكيل أو إعادة تشكيل البيانات للأدوات النهائية
• التصفية: إزالة الأحداث ذات القيمة المنخفضة أو الصاخبة

تقوم طبقة المعالجة بتشكيل بياناتك إلى شيء نظيف وقابل للاستخدام ومتسق.

3. طبقة التوجيه

تحدد المكان الذي يجب أن تذهب إليه الأحداث بناءً على احتياجات العمل أو الامتثال أو الاحتياجات الهندسية.

تتضمن استراتيجيات التوجيه ما يلي:

• إعادة توجيه سجلات الأمان إلى SIEM
• إرسال بيانات التخزين طويل الأجل إلى S3/GCS
• شحن سجلات التطبيق إلى Elastic
• إرسال المقاييس إلى Datadog
• نشر البيانات إلى أدوات مختلفة في وقت واحد
• توجيه السجلات الصاخبة من خلال قواعد أخذ العينات لخفض التكاليف

يعمل التوجيه على تحويل خط أنابيب "إرسال كل شيء في كل مكان" إلى نظام بيئي مستهدف وفعال.

4. طبقة الوجهة

حيث تهبط الأحداث المعالجة:

• تخزين الكائنات (S3، GCS، Azure Blob)
• SIEM (Splunk، QRadar، Chronicle)
• منصات البحث (Elastic، OpenSearch)
• أنظمة التحليلات (Snowflake، BigQuery)
• **أدوات المراقبة ** (Datadog، New Relic، Grafana)
• واجهات برمجة التطبيقات المخصصة أو الأنظمة الداخلية

من خلال تنظيف البيانات وتشكيلها مسبقًا، تعمل الأدوات النهائية بشكل أسرع وأرخص.

---

حالات الاستخدام الشائعة

• تحليلات الأمان: حالات فشل مصادقة المسار، وأحداث جدار الحماية، وسجلات التدقيق
• تخفيض التكلفة: تصفية السجلات المطوّلة أو أخذ عينات من التدفقات كبيرة الحجم
• تطبيع البيانات: التوحيد القياسي عبر الخدمات والبيئات
• توجيه متعدد الوجهات: إرسال مجموعات فرعية مختلفة من البيانات إلى فرق مختلفة
• إثراء في الوقت الحقيقي: إضافة بيانات وصفية لتبسيط التصفية ولوحات المعلومات والتنبيهات
• إنفاذ جودة البيانات: ضمان الامتثال واتساق المخطط

---

الوجبات الرئيسية

• تدفقات الأحداث صاخبة ومتنوعة ومستمرة
• المعالجة تنظف البيانات وتثريها للحصول على رؤى أفضل
• يسمح التوجيه بالتحكم الدقيق في مكان تدفق البيانات
• تعمل خطوط أنابيب المراقبة على تقليل التكلفة وتحسين الموثوقية وتمكين الفرق
• يحول خط الأنابيب المصمم جيدًا القياس عن بُعد الخام إلى معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ

---

الخطوات التالية

• استكشاف قواعد التوجيه متعدد الوجهات
• إضافة التحليل أو الإثراء إلى التدفقات الموجودة لديك
• جرب إنشاء سياسة أخذ عينات موفرة للتكلفة
• إضافة حالات استخدام الأمان مع التصفية وتنقية معلومات تحديد الهوية الشخصية