آشنایی با Beats: ابزارهای جمع‌آوری داده در اکوسیستم ELK

در دنیای فناوری اطلاعات، جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها یکی از مهم‌ترین چالش‌های مدیران سیستم، تحلیل‌گران امنیت و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار محسوب می‌شود. سازمان‌ها برای نظارت بر عملکرد سیستم‌ها، تحلیل لاگ‌ها، پایش شبکه و شناسایی تهدیدات امنیتی نیازمند ابزارهایی قدرتمند و کارآمد هستند. Beats یکی از اجزای اصلی اکوسیستم ELK Stack (مخفف Elasticsearch، Logstash و Kibana) است که به‌عنوان مجموعه‌ای از ابزارهای سبک و ماژولار برای جمع‌آوری داده‌های مختلف طراحی شده است. این ابزارها داده‌ها را از منابع گوناگون دریافت کرده و آن‌ها را به Elasticsearch یا Logstash ارسال می‌کنند تا برای جستجو، تحلیل و مصورسازی آماده شوند.

Beats شامل چندین ماژول مختلف مانند Filebeat برای جمع‌آوری لاگ‌ها، Metricbeat برای پایش متریک‌های سیستم، Packetbeat برای تحلیل ترافیک شبکه، Winlogbeat برای نظارت بر لاگ‌های ویندوز و Auditbeat برای جمع‌آوری داده‌های امنیتی است. این ابزارها با مصرف حداقل منابع سیستم، داده‌های حیاتی را در مقیاس وسیع و با کمترین تأخیر ارسال می‌کنند. در این مقاله، به بررسی کامل انواع Beats، نحوه عملکرد آن‌ها، مقایسه با سایر ابزارهای مشابه و روش‌های پیکربندی آن‌ها خواهیم پرداخت.

1. معماری و نحوه کار Beats

معرفی کلی معماری Beats

Beats مجموعه‌ای از ابزارهای سبک و بهینه است که به‌عنوان یک عامل (Agent) روی سیستم‌های مختلف اجرا می‌شود و داده‌ها را از منابع گوناگون جمع‌آوری کرده و به مقصد موردنظر ارسال می‌کند. این ابزارها در اکوسیستم ELK Stack نقش کلیدی ایفا می‌کنند و داده‌های موردنیاز را برای Elasticsearch یا Logstash فراهم می‌کنند. معماری Beats به‌گونه‌ای طراحی شده که کمترین میزان مصرف منابع سیستم را داشته باشد و درعین‌حال، داده‌ها را با قابلیت اطمینان بالا جمع‌آوری کند.

اجزای اصلی معماری Beats

معماری Beats شامل چندین مؤلفه کلیدی است که هرکدام در پردازش و انتقال داده‌ها نقش دارند:

1. Input (ورودی‌ها)

   • این بخش مسئول جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند فایل‌های لاگ، متریک‌های سیستم، بسته‌های شبکه و لاگ‌های امنیتی است.
   • بسته به نوع Beat، می‌توان ورودی‌های متعددی را پیکربندی کرد.

2. Processors (پردازنده‌ها)

   • پس از جمع‌آوری داده، Beats می‌تواند پردازش‌های اولیه‌ای روی داده‌ها انجام دهد. برخی از عملیات پردازشی شامل فیلتر کردن، افزودن برچسب‌ها، تغییر فرمت داده‌ها و حذف اطلاعات غیرضروری است.

3. Outputs (خروجی‌ها)

   • داده‌های پردازش‌شده به یکی از چندین مقصد ارسال می‌شوند که شامل Elasticsearch، Logstash، Kafka، Redis و حتی فایل‌های محلی می‌شود.
   • درصورتی‌که نیاز به پردازش پیچیده‌تری باشد، معمولاً داده‌ها ابتدا به Logstash ارسال شده و سپس به Elasticsearch هدایت می‌شوند.

4. Security (امنیت و رمزنگاری)

   • Beats از TLS/SSL برای رمزنگاری ارتباطات و ارسال داده‌های امن به مقصد پشتیبانی می‌کند.
   • امکان احراز هویت و کنترل دسترسی برای محافظت از داده‌ها وجود دارد.

5. Monitoring & Logging (نظارت و ثبت وقایع)

   • تمامی Beats قابلیت نظارت بر عملکرد خود را دارند و می‌توانند لاگ‌های داخلی را برای بررسی وضعیت ارسال کنند.
   • Kibana می‌تواند داشبوردهایی برای نمایش عملکرد Beats فراهم کند.

نحوه کار Beats در یک سناریو عملی

برای درک بهتر معماری Beats، یک سناریوی عملی را در نظر بگیرید:

سناریو: نظارت بر لاگ‌های سرور با Filebeat

فرض کنید یک سرور لینوکس داریم که لاگ‌های مهمی در مسیر /var/log/syslog و /var/log/auth.log تولید می‌کند. برای ارسال این لاگ‌ها به Elasticsearch، از Filebeat استفاده می‌کنیم. مراحل کار به این صورت است:

1. Filebeat روی سرور نصب و پیکربندی می‌شود تا فایل‌های لاگ موردنظر را مانیتور کند.
2. Filebeat هر خط جدیدی که به فایل‌های لاگ اضافه شود را جمع‌آوری می‌کند و در صورت نیاز برخی پردازش‌های اولیه را روی آن انجام می‌دهد.
3. داده‌ها به Elasticsearch ارسال می‌شوند که در آنجا ذخیره، ایندکس و برای جستجو و تحلیل آماده‌سازی می‌شوند.
4. در نهایت، با استفاده از Kibana می‌توان لاگ‌های جمع‌آوری‌شده را مشاهده و تحلیل کرد.

مدل‌های مختلف استقرار Beats

Beats به چند روش مختلف قابل استقرار است که بسته به نیاز سازمان، می‌توان مدل مناسب را انتخاب کرد:

1. ارسال مستقیم به Elasticsearch

   • مناسب برای مواقعی که نیازی به پردازش داده‌ها نیست و می‌توان آن‌ها را مستقیماً در Elasticsearch ذخیره کرد.
   • ساده‌ترین مدل پیاده‌سازی، با کمترین تأخیر در ارسال داده‌ها.

2. ارسال به Logstash برای پردازش پیشرفته

   • اگر نیاز به فیلتر کردن، تغییر فرمت، حذف داده‌های غیرضروری یا تبدیل داده‌ها باشد، Beats داده‌ها را ابتدا به Logstash ارسال می‌کند و سپس Logstash آن‌ها را پردازش کرده و به Elasticsearch می‌فرستد.
   • این مدل برای تحلیل‌های پیچیده و یکپارچه‌سازی داده‌ها از چندین منبع مناسب است.

3. ارسال به یک Message Broker (مانند Kafka یا Redis)

   • در سیستم‌های توزیع‌شده بزرگ، ممکن است داده‌ها ابتدا به یک صف پیام (Message Queue) مانند Kafka یا Redis ارسال شوند و سپس از آنجا توسط پردازشگرهای مختلف مصرف شوند.
   • این روش برای معماری‌های مقیاس‌پذیر که حجم بالایی از داده را مدیریت می‌کنند، مناسب است.

ویژگی‌های کلیدی معماری Beats

✅ ماژولار بودن: هر Beat برای یک وظیفه خاص طراحی شده است و می‌توان چندین Beat را هم‌زمان اجرا کرد.
✅ سبک و کم‌مصرف: بهینه‌شده برای اجرا در سرورهای سبک، دستگاه‌های IoT و محیط‌های کلود.
✅ قابل اعتماد: از مکانیزم Backpressure Handling برای جلوگیری از از دست رفتن داده‌ها در شرایط ازدحام شبکه استفاده می‌کند.
✅ امنیت بالا: پشتیبانی از رمزنگاری TLS/SSL و احراز هویت برای ارسال داده‌ها.
✅ ادغام آسان: به‌راحتی با Elasticsearch، Logstash، Kafka و سایر ابزارهای تحلیل داده یکپارچه می‌شود.

معماری Beats به‌گونه‌ای طراحی شده که امکان جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف را به‌صورت سبک، سریع و کارآمد فراهم کند. این ابزارها به‌عنوان عامل‌های سبک روی سیستم‌ها اجرا می‌شوند و داده‌های ارزشمند را بدون سربار اضافی جمع‌آوری کرده و به مقصدهای موردنظر ارسال می‌کنند. انعطاف‌پذیری بالا، ادغام آسان با سایر ابزارهای ELK و امنیت بالا، Beats را به یکی از بهترین گزینه‌ها برای جمع‌آوری و ارسال داده‌ها تبدیل کرده است.

2. انواع Beats و کاربردهای آن‌ها

مجموعه Beats شامل ابزارهای سبک و بهینه‌ای است که هرکدام برای جمع‌آوری نوع خاصی از داده‌ها طراحی شده‌اند. این ابزارها به‌طور خاص برای ارسال داده‌ها به Elasticsearch یا Logstash توسعه یافته‌اند و در محیط‌های مختلف IT از جمله مانیتورینگ سیستم، تحلیل لاگ‌ها، نظارت بر امنیت و پایش شبکه کاربرد دارند. در ادامه، انواع مختلف Beats و موارد استفاده از آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

2.1. Filebeat – جمع‌آوری و ارسال لاگ‌ها

Filebeat یکی از پرکاربردترین اعضای Beats است که برای جمع‌آوری و ارسال لاگ‌های سیستم و برنامه‌ها استفاده می‌شود. این ابزار برای نظارت بر لاگ‌های سرورها، اپلیکیشن‌ها، و سرویس‌های مختلف به کار می‌رود و امکان ارسال آن‌ها به Elasticsearch یا Logstash را فراهم می‌کند.

کاربردهای Filebeat:

• جمع‌آوری و ارسال لاگ‌های سیستم‌عامل (مانند /var/log/syslog در لینوکس)
• مانیتورینگ لاگ‌های وب‌سرورهایی مانند Nginx و Apache
• نظارت بر لاگ‌های اپلیکیشن‌های در حال اجرا (Docker، Kubernetes و غیره)
• قابلیت استفاده در SIEM برای تحلیل امنیتی لاگ‌ها

Filebeat دارای ماژول‌های از پیش پیکربندی‌شده برای سرویس‌های مختلف مانند MySQL، Apache، Nginx، System logs و غیره است که روند جمع‌آوری لاگ را بسیار ساده‌تر می‌کند.

2.2. Metricbeat – جمع‌آوری متریک‌های سیستم و سرویس‌ها

Metricbeat برای جمع‌آوری داده‌های متریک از سیستم و سرویس‌های مختلف استفاده می‌شود. این ابزار به مدیران سیستم کمک می‌کند تا منابع سرور مانند پردازنده، حافظه، دیسک، و شبکه را پایش کرده و اطلاعات دقیقی از عملکرد آن‌ها دریافت کنند.

کاربردهای Metricbeat:

• پایش سلامت و عملکرد سرورها و ماشین‌های مجازی
• نظارت بر سرویس‌های پایگاه داده مانند MySQL، PostgreSQL، MongoDB
• مانیتورینگ سرویس‌های ابری مانند AWS، Azure، Google Cloud
• جمع‌آوری اطلاعات از Docker و Kubernetes برای بررسی وضعیت کانتینرها

Metricbeat دارای ماژول‌های متعددی است که داده‌های موردنیاز را بدون نیاز به تنظیمات پیچیده جمع‌آوری می‌کند.

2.3. Packetbeat – تحلیل ترافیک شبکه

Packetbeat یک ابزار برای نظارت و تحلیل ترافیک شبکه است. این Beat می‌تواند بسته‌های شبکه را شنود کرده و اطلاعات مربوط به ارتباطات بین سرویس‌ها را استخراج کند.

کاربردهای Packetbeat:

• تحلیل پروتکل‌های شبکه مانند HTTP، DNS، MySQL، PostgreSQL، Redis، MongoDB و غیره
• نظارت بر عملکرد شبکه و شناسایی گلوگاه‌ها
• کشف تهدیدات امنیتی مانند حملات Man-in-the-Middle و نشت داده
• کمک به بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌های تحت شبکه

Packetbeat اطلاعاتی ارزشمند در مورد تأخیرها، نرخ پاسخ‌دهی و درخواست‌های رد شده ارائه می‌دهد که به تیم‌های DevOps و امنیت کمک می‌کند تا مشکلات را سریع‌تر شناسایی و برطرف کنند.

2.4. Winlogbeat – جمع‌آوری لاگ‌های رویداد ویندوز

Winlogbeat مخصوص جمع‌آوری لاگ‌های رویداد در سیستم‌عامل Windows طراحی شده است. این ابزار برای مانیتورینگ سیستم‌های ویندوزی و شناسایی مشکلات امنیتی، عملکردی و مدیریتی به کار می‌رود.

کاربردهای Winlogbeat:

• جمع‌آوری لاگ‌های Event Viewer در ویندوز
• مانیتورینگ رویدادهای امنیتی مانند ورود کاربران، تغییرات در رجیستری و دسترسی به منابع حساس
• ارسال لاگ‌های ویندوزی به SIEM برای تحلیل تهدیدات
• تحلیل خطاهای نرم‌افزاری و سخت‌افزاری در محیط‌های ویندوزی

Winlogbeat برای تیم‌های امنیتی بسیار مفید است زیرا به آن‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های مشکوک را در سیستم‌های ویندوزی شناسایی کنند.

2.5. Auditbeat – نظارت بر تغییرات سیستم و امنیت

Auditbeat برای نظارت بر تغییرات در فایل‌های سیستم، فعالیت‌های کاربری، و لاگ‌های امنیتی طراحی شده است. این ابزار داده‌های ارزشمندی برای تحلیل امنیتی و کشف تهدیدات ارائه می‌دهد.

کاربردهای Auditbeat:

• نظارت بر تغییرات فایل‌ها و دایرکتوری‌های مهم (مانند /etc/passwd و /etc/shadow در لینوکس)
• جمع‌آوری داده‌های auditd در لینوکس برای تحلیل فعالیت‌های کاربران
• پایش اجرای دستورات حساس در سرورها و ایستگاه‌های کاری
• تحلیل فعالیت‌های مشکوک در محیط‌های سازمانی

Auditbeat یکی از ابزارهای حیاتی برای متخصصان امنیتی است، زیرا امکان بررسی دقیق حوادث امنیتی و نقض سیاست‌های سازمانی را فراهم می‌کند.

2.6. Heartbeat – بررسی وضعیت دسترسی و اتصال سرویس‌ها

Heartbeat برای بررسی وضعیت در دسترس بودن سرویس‌های مختلف استفاده می‌شود. این ابزار می‌تواند از طریق ICMP (پینگ)، HTTP، TCP و سایر پروتکل‌ها دسترسی سرویس‌ها را بررسی کند.

کاربردهای Heartbeat:

• مانیتورینگ دسترسی‌پذیری سرویس‌های تحت شبکه
• بررسی تأخیر پاسخ‌دهی و عملکرد APIها
• هشدار در صورت قطعی یا عدم دسترسی به سرویس‌ها
• یکپارچگی با Elasticsearch و Kibana برای نمایش داده‌ها در داشبوردهای گرافیکی

Heartbeat یک ابزار مفید برای تیم‌های عملیاتی و DevOps است که به آن‌ها کمک می‌کند از در دسترس بودن سرویس‌ها و سرورها اطمینان حاصل کنند.

Beats یک مجموعه قدرتمند از ابزارهای سبک و ماژولار است که برای جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف و ارسال آن‌ها به Elasticsearch و Logstash طراحی شده است. هرکدام از Beats یک کاربرد خاص دارند و به مدیران سیستم، تیم‌های DevOps و متخصصان امنیت کمک می‌کنند تا نظارت بهتری بر روی سیستم‌های خود داشته باشند. با توجه به سبک بودن و کارایی بالای Beats، این ابزارها به یکی از گزینه‌های محبوب برای مانیتورینگ و تحلیل داده در مقیاس بزرگ تبدیل شده‌اند.

3. مقایسه Beats با سایر ابزارهای جمع‌آوری داده

مقدمه

ابزارهای مختلفی برای جمع‌آوری، پردازش و ارسال داده‌های سیستمی، لاگ‌ها و متریک‌ها وجود دارند. هرکدام از این ابزارها ویژگی‌های خاص خود را دارند و برای موارد استفاده متفاوتی طراحی شده‌اند. Beats یکی از محبوب‌ترین گزینه‌ها در کنار ابزارهایی مانند Fluentd، Logstash، Graylog Collector، Splunk Forwarder و Prometheus Node Exporter محسوب می‌شود. در این بخش، Beats را از نظر کارایی، مصرف منابع، انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و امنیت با سایر ابزارهای مشابه مقایسه خواهیم کرد.

3.1. مقایسه Beats با Logstash

🔹 نتیجه: اگر نیاز به جمع‌آوری داده‌های سبک و سریع باشد، Beats گزینه بهتری است. اما اگر پردازش‌های پیچیده‌ای مانند تبدیل فرمت داده، تجمیع و فیلترهای پیشرفته نیاز باشد، Logstash انتخاب بهتری خواهد بود. در بسیاری از موارد، این دو ابزار در کنار یکدیگر استفاده می‌شوند.

3.2. مقایسه Beats با Fluentd

🔹 نتیجه: Fluentd یک ابزار قوی‌تر برای پردازش داده‌های لاگ است، درحالی‌که Beats سبک‌تر و سریع‌تر است. در محیط‌های کلاود و Kubernetes، Fluentd معمولاً به دلیل قابلیت‌های پردازشی بهتر ترجیح داده می‌شود، اما برای ارسال داده‌های سبک و سریع، Beats گزینه مناسبی است.

3.3. مقایسه Beats با Splunk Forwarder

🔹 نتیجه: اگر از Splunk برای تحلیل لاگ استفاده می‌کنید، Splunk Forwarder گزینه مناسبی است. اما برای محیط‌های مبتنی بر ELK، Beats انتخاب بهتری خواهد بود زیرا رایگان و سبک‌تر است.

3.4. مقایسه Beats با Prometheus Node Exporter

🔹 نتیجه: اگر از Prometheus برای نظارت استفاده می‌کنید، Node Exporter انتخاب بهتری است. اما اگر قصد دارید داده‌های متریک را در ELK Stack پردازش کنید، Metricbeat گزینه مناسب‌تری خواهد بود.

3.5. مقایسه Beats با Graylog Collector

🔹 نتیجه: اگر از Graylog استفاده می‌کنید، Graylog Collector انتخاب بهتری است، اما برای محیط‌های مبتنی بر ELK، Beats گزینه مناسب‌تری خواهد بود.

جمع‌بندی مقایسه Beats با سایر ابزارها

نتیجه‌گیری کلی

✅ Beats بهترین گزینه برای جمع‌آوری داده‌های سبک و سریع در ELK Stack است.
✅ Fluentd برای پردازش و جمع‌آوری لاگ‌ها در Kubernetes بهتر عمل می‌کند.
✅ Logstash برای پردازش‌های پیچیده مناسب‌تر از Beats است.
✅ Prometheus Node Exporter برای جمع‌آوری متریک‌ها در Prometheus ایده‌آل است.
✅ اگر از Graylog یا Splunk استفاده می‌کنید، ابزارهای مخصوص آن‌ها گزینه بهتری خواهند بود.

🔹 در بسیاری از معماری‌ها، Beats در کنار Logstash یا سایر ابزارها استفاده می‌شود تا بهترین عملکرد را ارائه دهد.

4. نصب و پیکربندی Beats (مثال با Filebeat)

4.1. نصب در لینوکس

برای نصب Filebeat در سیستم‌های لینوکس (Ubuntu/Debian):

sudo apt update
sudo apt install filebeat

در سیستم‌های مبتنی بر RHEL/CentOS:

sudo yum install filebeat

4.2. پیکربندی Filebeat

فایل پیکربندی Filebeat معمولاً در مسیر /etc/filebeat/filebeat.yml قرار دارد. در این فایل می‌توان مسیر لاگ‌ها و مقصد ارسال آن‌ها را تعیین کرد:

filebeat.inputs:
  - type: log
    paths:
      - /var/log/syslog
      - /var/log/auth.log

output.elasticsearch:
  hosts: ["http://localhost:9200"]

پس از تنظیمات، سرویس را راه‌اندازی کنید:

sudo systemctl enable filebeat
sudo systemctl start filebeat

5. نتیجه‌گیری و خلاصه مقاله

خلاصه مقاله

در این مقاله، ابزار Beats و نقش کلیدی آن در جمع‌آوری داده‌ها در اکوسیستم ELK Stack بررسی شد. Beats مجموعه‌ای از عامل‌های سبک و کارآمد است که برای جمع‌آوری و ارسال لاگ‌ها، متریک‌های سیستمی، داده‌های شبکه و اطلاعات امنیتی به Elasticsearch یا Logstash استفاده می‌شود.

معماری Beats شامل اجزای اصلی ورودی‌ها (Inputs)، پردازنده‌ها (Processors) و خروجی‌ها (Outputs) است که امکان جمع‌آوری و پردازش اولیه داده‌ها با حداقل مصرف منابع را فراهم می‌کنند. از مزایای کلیدی Beats می‌توان به سبک بودن، سرعت بالا، امنیت قوی، و ادغام آسان با سایر ابزارهای مانیتورینگ و تحلیل داده اشاره کرد.

در بخش مقایسه Beats با سایر ابزارها، مشخص شد که درحالی‌که Logstash و Fluentd گزینه‌های بهتری برای پردازش پیچیده داده‌ها هستند، Beats در جمع‌آوری سریع، کم‌مصرف بودن و مقیاس‌پذیری عملکرد بهتری دارد. همچنین، ابزارهایی مانند Splunk Forwarder، Prometheus Node Exporter و Graylog Collector برای استفاده در پلتفرم‌های خاص خود مناسب‌تر هستند.

نتیجه‌گیری کلی

🔹 Beats یک ابزار قدرتمند برای جمع‌آوری و ارسال داده‌ها در محیط‌های مبتنی بر ELK است که کمترین سربار را بر روی سیستم وارد می‌کند.
🔹 در سناریوهایی که نیاز به پردازش داده‌ها قبل از ذخیره‌سازی باشد، Beats در کنار Logstash یا سایر پردازشگرهای داده استفاده می‌شود.
🔹 در مقایسه با سایر ابزارها، Beats از نظر سادگی، کارایی و مصرف پایین منابع، گزینه‌ای ایده‌آل برای جمع‌آوری داده‌ها در محیط‌های مختلف، از سرورهای ابری گرفته تا دستگاه‌های IoT محسوب می‌شود.
🔹 با توجه به امنیت بالا، قابلیت ادغام آسان و پشتیبانی از پروتکل‌های مختلف، Beats یک انتخاب مناسب برای سازمان‌هایی است که نیاز به یک راهکار سبک و کارآمد برای نظارت و تحلیل داده‌ها دارند.

در نهایت، انتخاب ابزار مناسب بستگی به نیازهای خاص سازمان، حجم داده‌ها، نوع پردازش موردنیاز و محیط اجرایی دارد. Beats برای جمع‌آوری داده‌ها در حجم بالا با کمترین مصرف منابع گزینه‌ای عالی است و می‌تواند در کنار سایر ابزارهای پردازش داده، یک راهکار جامع برای مانیتورینگ و تحلیل اطلاعات ارائه دهد.