OpenTelemetry Collector Contrib 中 Azure Front Door WAF 日志处理优化
2025-06-23 13:27:18作者:钟日瑜
在 OpenTelemetry Collector Contrib 项目中,针对 Azure Front Door Web Application Firewall (WAF) 日志的处理方式进行了重要优化。本文将详细介绍这项改进的技术细节和实现方案。
背景与问题分析
Azure Front Door WAF 日志记录了网络安全防护事件的关键信息,包括客户端IP、请求URI、规则匹配情况等。在现有实现中,这些有价值的信息被整体存储在日志记录的 body 属性中,导致以下问题:
- 查询效率低下:无法直接通过属性进行过滤和查询
- 标准化程度不足:字段命名不符合 OpenTelemetry 语义约定
- 解析成本高:下游系统需要额外处理才能提取关键信息
技术解决方案
新的处理方案将这些关键字段从 body 中提取出来,转换为标准的日志记录属性。具体转换规则如下:
| 原始字段 | 转换后属性 | 说明 |
|---|---|---|
| clientIP | client.address | 客户端IP地址 |
| clientPort | client.port | 客户端端口号 |
| socketIP | source.address | 连接源IP地址 |
| requestUri | url.original | 完整请求URL |
| ruleName | azure.frontdoor.waf.rule | 触发的WAF规则名称 |
| policy | azure.frontdoor.waf.policy.name | 应用的WAF策略名称 |
| action | azure.frontdoor.waf.action | WAF采取的动作 |
| host | http.request.header.host | 请求头中的Host值 |
| trackingReference | azure.ref | Azure跟踪参考号 |
| policyMode | azure.frontdoor.waf.policy.mode | 策略模式 |
特别值得注意的是对 requestUri 的处理,不仅保留了原始URL,还进行了细粒度解析:
- url.scheme:提取协议类型(http/https)
- url.fragment:提取片段标识符
- url.query:提取查询参数
- url.path:提取路径部分
- url.port:提取端口号
实现效果对比
优化后的日志记录结构更加清晰,查询能力显著提升。以下是新旧实现的对比:
旧实现将所有信息嵌套存储在body中:
body:
kvlistValue:
values:
- key: properties
value:
kvlistValue:
values:
- key: clientIP
value: "2001:1c00:3280..."
新实现将关键信息提取为顶级属性:
attributes:
- key: client.address
value: "2001:1c00:3280..."
body: {}
技术价值
这项改进带来了多方面的技术优势:
- 查询性能提升:属性化存储使得日志系统可以直接索引这些字段
- 标准化兼容:遵循OpenTelemetry语义约定,便于与其他系统集成
- 维护性增强:明确的结构定义降低了后续维护成本
- 资源节约:减少了下游系统的解析处理负担
未来展望
虽然当前实现已经处理了主要字段,但仍有优化空间:
- details字段中的匹配信息可以进一步结构化
- 考虑添加更多Azure特有的诊断信息
- 完善错误处理机制,确保数据完整性
这项改进为Azure日志处理树立了良好范例,后续可推广到其他Azure日志类别的处理中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218