内容简介：NetFLOW / sFLOW 流量报告：FastNetMon + InfluxDB + Grafana
最近稍微有点时间折腾了下 Cisco 的三层交换，尝试搭建了一套数据中心用的流量统计/监控/报告系统。过程不是很复杂，但是也只算利用了一套高级软件组合的一点点功能。之后打算继续研究更多的功能实现，不过也要看有没有时间了…
准备工作
首先确认出口路由设备支持 netflow/sflow 的对应版本。一般 Cisco 的路由器或者三层交换都是支持的。
然后准备一个常见的 Linux 系统，虚拟机或者物理机都可以。
出口路由设备能够连通到该 Linux 系统，并且 flow collector 设置到该 Linux 系统的 IP 地址和对应端口。
FastNetMon
安装 fastnetmon，只需要一条简单的脚本命令。
然后将所有要监控的网段加入 /etc/networks_list 。一行一个，例如：
10.1.0.0/16 192.168.254.0/24 8.8.0.0/16
按照安装文档打开两个终端，分别启动主进程和客户端
/opt/fastnetmon/fastnetmon
/opt/fastnetmon/fastnetmon_client
如果没有问题，应该在客户端上可以看到收到的 flow 数据。
先关闭 fastnetmon 进程，修改配置文件打开 Graphite 支持：
graphite = on graphite_host = 127.0.0.1 graphite_port = 2003 graphite_prefix = fastnetmon
InfluxDB
安装 InfluxDB，官方提供了各种包管理器的安装方式。
配置文件一般位于 /etc/influxdb/influxdb.conf ，需要根据环境做安全相关设置（侦听地址、端口、鉴权、etc）并打开 Graphite Simulation
[[graphite]]
enabled = true
bind-address = "127.0.0.1:2003"
database = "flow_dc1"
protocol = "tcp"
consistency-level = "one"
name-separator = "."
# batch-size / batch-timeout requires InfluxDB >= 0.9.3
batch-size = 5000 # will flush if this many points get buffered
batch-timeout = "1s" # will flush at least this often even if we haven't hit buffer limit
templates = [
"fastnetmon.hosts.* app.measurement.cidr.direction.function.resource",
"fastnetmon.networks.* app.measurement.cidr.direction.resource",
"fastnetmon.total.* app.measurement.direction.resource"
]
顺序重启 InfluxDB 和 fastnetmon。检查 flow 数据是否记录到 InfluxDB:
$ influx Connected to http://localhost:8086 version 1.2.4 InfluxDB shell version: 1.2.4 > use flow_dc1 Using database flow_dc1 > select mean(value) from networks where direction = 'incoming' and resource = 'bps' group by * name: networks tags: app=fastnetmon, cidr=10_1_0_0_24, direction=incoming, resource=bps time mean ---- ---- 0 4735.049632696411
Grafana
Grafana 是一款非常强大且易用的数据可视化工具。 安装 Grafana 然后修改配置文件的必要部分，配置文件一般位于 /etc/grafana/grafana.ini 。
完成后重启 Grafana，将浏览器指向 Grafana 的 HTTP 服务器地址即可看到登录界面。如果内部使用的话，建议关闭匿名访问和注册功能。
使用默认的 admin / admin 登录，按照引导完成配置、添加数据源（Data source），数据源即是 InfluxDB 的 HTTP API 地址。如果 Grafana 中限制了数据源白名单，需要将 InfluxDB 的 HTTP API 地址和端口加到白名单里。
添加面板、Graph，在 Graph 编辑模式里写入类似这样的查询语句：
SELECT mean("value") FROM "networks" WHERE "direction" = 'incoming' AND "resource" = 'bps' AND "cidr" =~ /^10_1_0_0_16/ AND $timeFilter GROUP BY time($interval) fill(previous)
即可看到有图表出现。根据需求完善查询语句和图表配置即可简单实现各种可视化效果。例如流量和数据包的实时报告：
总结
通过配合 FastNetMon，InfluxDB 和 Grafana 即可快速实现一套基于 NetFLOW / sFLOW 的流量统计报告系统。但是 FastNetMon 的功能远不止流量统计，Grafana 也有大量插件和灵活的用法可以满足更多需求。如果配置合理，此方案也可适用于 40Gbps+ 接入的中型数据中心且成本低廉。以及——
- InfluxDB 真的很快！
- Grafana 的图表真的很省资源！
- Chronograph 卡死了我的浏览器！（i7-7700K / Chrome）
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:
- 云安全 报告显示：流量型攻击依旧是企业梦魇
- 安全报告 | 从恶意流量看2018十大互联网安全趋势
- 科普:什么是上行流量什么是下行流量
- 混淆加密流量规避检测：黑客利用加密流量趋势明显
- 还为模拟流量测试发愁吗？！滴滴开源RDebug流量回放工具！
- 利用最新Flash漏洞，通过“流量宝”对流量从业者的攻击活动
本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。
