首页
/ Malcolm项目中的仪表板导出API设计与实现

Malcolm项目中的仪表板导出API设计与实现

2025-07-04 20:04:04作者:韦蓉瑛

在网络安全监控领域,Malcolm作为一个开源的网络流量分析工具,其仪表板功能为用户提供了直观的数据可视化界面。本文将深入探讨Malcolm项目中仪表板导出API的设计思路与实现细节。

背景与需求

在Malcolm的日常使用中,用户经常需要创建自定义仪表板来满足特定的分析需求。当这些仪表板需要共享或集成到项目代码库时,就面临一个关键问题:如何高效地将仪表板配置导出并进行标准化处理。

传统的手动导出方式存在几个痛点:首先,用户需要手动调用OpenSearch Dashboards的API;其次,导出的JSON配置中包含特定环境的索引模式,需要手动替换为通用变量;最后,某些可视化参数如highlightAll需要统一调整以确保最佳显示效果。

技术方案

针对上述问题,我们设计了一个自动化导出API,主要包含以下核心功能:

  1. 仪表板检索:通过仪表板ID或名称查询具体配置
  2. 索引模式处理:自动移除arkime_sessions3-*索引模式定义,并将其替换为MALCOLM_NETWORK_INDEX_PATTERN_REPLACER变量
  3. 通用化处理:将malcolm_beats_*替换为MALCOLM_OTHER_INDEX_PATTERN_REPLACER
  4. 显示优化:自动设置highlightAll参数为false以获得更清晰的视觉效果

实现细节

该API基于OpenSearch Dashboards的现有导出接口进行扩展,主要处理流程如下:

  1. 接收用户请求,解析仪表板标识参数
  2. 调用原生导出接口获取原始JSON配置
  3. 对JSON进行深度遍历和处理:
    • 删除特定索引模式定义节点
    • 替换硬编码的索引模式字符串为变量
    • 调整可视化参数
  4. 返回处理后的标准化配置

技术优势

这一设计带来了几个显著优势:

  1. 标准化输出:确保所有导出的仪表板配置使用统一的变量命名,便于后续维护和版本控制
  2. 环境无关性:通过变量替换,使仪表板配置不再依赖特定环境的索引名称
  3. 一致性保证:自动化的参数调整避免了人工操作可能带来的不一致问题
  4. 集成便利:API形式的设计使其可以轻松集成到CI/CD流程或其他自动化工具中

实际应用

在实际使用场景中,开发者可以通过简单的API调用即可获得可直接提交到代码库的仪表板配置。这不仅简化了贡献流程,也提高了项目仪表板的质量和一致性。

对于安全分析团队而言,这一功能使得自定义仪表板的共享和部署变得更加高效,团队成员可以专注于分析逻辑的设计,而不必担心配置的兼容性问题。

总结

Malcolm项目中的仪表板导出API设计体现了对开发者体验的深刻理解。通过自动化处理繁琐的配置转换工作,它显著降低了贡献门槛,同时保证了项目代码的质量和一致性。这种以API为核心的解决方案也为其他类似项目提供了有价值的参考。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
681
453
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
97
157
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
139
223
leetcodeleetcode
🔥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
52
15
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
113
254
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
817
149
cherry-studiocherry-studio
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
523
43
continew-admincontinew-admin
🔥Almost最佳后端规范🔥页面现代美观,且专注设计与代码细节的高质量多租户中后台管理系统框架。开箱即用,持续迭代优化,持续提供舒适的开发体验。当前采用技术栈:Spring Boot3(Java17)、Vue3 & Arco Design、TS、Vite5 、Sa-Token、MyBatis Plus、Redisson、FastExcel、CosId、JetCache、JustAuth、Crane4j、Spring Doc、Hutool 等。 AI 编程纪元,从 ContiNew & AI 开始优雅编码,让 AI 也“吃点好的”。
Java
123
29
CangjieMagicCangjieMagic
基于仓颉编程语言构建的 LLM Agent 开发框架,其主要特点包括:Agent DSL、支持 MCP 协议,支持模块化调用,支持任务智能规划。
Cangjie
590
44
MateChatMateChat
前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。 官网地址:https://matechat.gitcode.com
705
97