Citrix Analytics 로그 수집

다음에서 지원:

Google secops SIEM

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 Citrix Analytics 로그를 Google Security Operations로 수집하는 방법을 설명합니다. Citrix Analytics for Performance는 성능 데이터 소스에서 집계된 데이터를 제공하므로 세션, 머신, 사용자 데이터를 가져올 수 있습니다.

시작하기 전에

다음 기본 요건이 충족되었는지 확인합니다.

Google SecOps 인스턴스
Cloud Storage API가 사용 설정된 GCP 프로젝트
GCS 버킷을 만들고 관리할 수 있는 권한
Cloud Run 서비스, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
Citrix Analytics for Performance 테넌트에 대한 액세스 권한 관리
Citrix Cloud API 사용자 인증 정보 (클라이언트 ID, 클라이언트 보안 비밀번호, 고객 ID)

Citrix Analytics API 사용자 인증 정보 수집

Citrix Cloud Console에 로그인합니다. Citrix Cloud 콘솔에서 화면 왼쪽 상단의 메뉴를 클릭합니다. 메뉴에서 Identity and Access Management 옵션을 선택합니다. API 액세스 탭을 선택합니다.
클라이언트 만들기를 클릭합니다.
다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.
- Client ID
- 클라이언트 보안 비밀번호
- 고객 ID (Citrix Cloud URL 또는 IAM 페이지에 있음)
- API 기본 URL: https://api.cloud.com/casodata
참고: 이 구현에서는 Citrix Cloud 전달자 토큰을 사용하여 인증합니다.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

Google Cloud Console로 이동합니다.
프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
버킷 이름 지정	전역적으로 고유한 이름 (예: `citrix-analytics-logs`)을 입력합니다.
위치 유형	필요에 따라 선택 (리전, 이중 리전, 멀티 리전)
위치	위치를 선택합니다 (예: `us-central1`).
스토리지 클래스	Standard (자주 액세스하는 로그에 권장)
액세스 제어	균일 (권장)
보호 도구	선택사항: 객체 버전 관리 또는 보관 정책 사용 설정

만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 서비스 계정 이름: citrix-analytics-collector-sa을 입력합니다.
- 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Citrix Analytics logs을 입력합니다.
만들고 계속하기를 클릭합니다.
이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 단계를 따르세요.
1. 역할 선택을 클릭합니다.
2. 스토리지 객체 관리자를 검색하여 선택합니다.
3. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
4. Cloud Run 호출자를 검색하여 선택합니다.
5. + 다른 역할 추가를 클릭합니다.
6. Cloud Functions 호출자를 검색하여 선택합니다.
계속을 클릭합니다.
완료를 클릭합니다.

이러한 역할은 다음 작업에 필요합니다.

스토리지 객체 관리자: GCS 버킷에 로그를 쓰고 상태 파일을 관리합니다.
Cloud Run 호출자: Pub/Sub가 함수를 호출하도록 허용
Cloud Functions 호출자: 함수 호출 허용

GCS 버킷에 대한 IAM 권한 부여

GCS 버킷에 대한 쓰기 권한을 서비스 계정에 부여합니다.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일을 입력합니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

게시/구독 주제 만들기

Cloud Scheduler가 게시하고 Cloud Run 함수가 구독할 Pub/Sub 주제를 만듭니다.

GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
주제 만들기를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주제 ID: citrix-analytics-trigger를 입력합니다.
- 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Citrix Analytics OData API에서 로그를 가져오고 GCS에 씁니다.

GCP 콘솔에서 Cloud Run으로 이동합니다.
서비스 만들기를 클릭합니다.
함수를 선택합니다 (인라인 편집기를 사용하여 함수 만들기).
구성 섹션에서 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정 값

서비스 이름 citrix-analytics-collector

리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).

런타임 Python 3.12 이상 선택
트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.
1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 citrix-analytics-trigger 주제를 선택합니다.
4. 저장을 클릭합니다.
인증 섹션에서 다음을 구성합니다.
1. 인증 필요를 선택합니다.
2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
참고: 함수를 호출할 때 Pub/Sub에서 자동으로 인증을 처리합니다.
아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.
보안 탭으로 이동합니다.
- 서비스 계정: 서비스 계정 citrix-analytics-collector-sa를 선택합니다.

설정	값
서비스 이름	`citrix-analytics-collector`
리전	GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: `us-central1`).
런타임	Python 3.12 이상 선택

컨테이너 탭으로 이동합니다.

변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.

변수 이름	예시 값
`GCS_BUCKET`	`citrix-analytics-logs`
`GCS_PREFIX`	`citrix_analytics`
`STATE_KEY`	`citrix_analytics/state.json`
`CITRIX_CLIENT_ID`	`your-client-id`
`CITRIX_CLIENT_SECRET`	`your-client-secret`
`CITRIX_CUSTOMER_ID`	`your-customer-id`
`API_BASE`	`https://api.cloud.com/casodata`
`ENTITIES`	`sessions,machines,users`
`TOP_N`	`1000`
`LOOKBACK_MINUTES`	`75`

변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.
- 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.
컨테이너의 설정 탭으로 이동합니다.
- 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
  - 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
  - CPU: 1을 선택합니다.
- 완료를 클릭합니다.
실행 환경까지 아래로 스크롤합니다.
- 기본을 선택합니다 (권장).
버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
- 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
만들기를 클릭합니다.
서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).
서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

함수 진입점에 main을 입력합니다.

인라인 코드 편집기에서 다음 두 파일을 만듭니다.

첫 번째 파일: main.py:

import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import urllib.parse

# Initialize HTTP client
http = urllib3.PoolManager()

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

CITRIX_TOKEN_URL_TMPL = "https://api.cloud.com/cctrustoauth2/{customerid}/tokens/clients"
DEFAULT_API_BASE = "https://api.cloud.com/casodata"

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch logs from Citrix Analytics API and write to GCS.

    Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
    """

    # Get environment variables
    bucket_name = os.environ.get('GCS_BUCKET')
    prefix = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'citrix_analytics').strip('/')
    state_key = os.environ.get('STATE_KEY') or f"{prefix}/state.json"
    customer_id = os.environ.get('CITRIX_CUSTOMER_ID')
    client_id = os.environ.get('CITRIX_CLIENT_ID')
    client_secret = os.environ.get('CITRIX_CLIENT_SECRET')
    api_base = os.environ.get('API_BASE', DEFAULT_API_BASE)
    entities = [e.strip() for e in os.environ.get('ENTITIES', 'sessions,machines,users').split(',') if e.strip()]
    top_n = int(os.environ.get('TOP_N', '1000'))
    lookback_minutes = int(os.environ.get('LOOKBACK_MINUTES', '75'))

    if not all([bucket_name, customer_id, client_id, client_secret]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(bucket_name)

        # Determine target hour to collect
        now = datetime.now(timezone.utc)
        fallback_target = (now - timedelta(minutes=lookback_minutes)).replace(minute=0, second=0, microsecond=0)

        # Load state (last processed timestamp)
        state = load_state(bucket, state_key)
        last_processed_str = state.get('last_hour_utc')

        if last_processed_str:
            last_processed = datetime.fromisoformat(last_processed_str.replace('Z', '+00:00')).replace(tzinfo=None)
            target_hour = last_processed + timedelta(hours=1)
        else:
            target_hour = fallback_target

        print(f'Processing logs for hour: {target_hour.isoformat()}Z')

        # Get authentication token
        token = get_citrix_token(customer_id, client_id, client_secret)
        headers = {
            'Authorization': f'CwsAuth bearer={token}',
            'Citrix-CustomerId': customer_id,
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/json',
        }

        total_records = 0

        # Process each entity type
        for entity in entities:
            records = []
            for row in fetch_odata_entity(entity, target_hour, top_n, headers, api_base):
                enriched_record = {
                    'citrix_entity': entity,
                    'citrix_hour_utc': target_hour.isoformat() + 'Z',
                    'collection_timestamp': datetime.now(timezone.utc).isoformat() + 'Z',
                    'raw': row
                }
                records.append(enriched_record)

                # Write in batches to avoid memory issues
                if len(records) >= 1000:
                    blob_name = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}.ndjson"
                    write_ndjson_to_gcs(bucket, blob_name, records)
                    total_records += len(records)
                    records = []

            # Write remaining records
            if records:
                blob_name = f"{prefix}/{entity}/year={target_hour.year:04d}/month={target_hour.month:02d}/day={target_hour.day:02d}/hour={target_hour.hour:02d}/part-{datetime.now(timezone.utc).strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')}.ndjson"
                write_ndjson_to_gcs(bucket, blob_name, records)
                total_records += len(records)

        # Update state file
        save_state(bucket, state_key, {'last_hour_utc': target_hour.isoformat() + 'Z'})

        print(f'Successfully processed {total_records} records for hour {target_hour.isoformat()}Z')

    except Exception as e:
        print(f'Error processing logs: {str(e)}')
        raise

def get_citrix_token(customer_id, client_id, client_secret):
    """Get Citrix Cloud authentication token."""
    url = CITRIX_TOKEN_URL_TMPL.format(customerid=customer_id)
    payload = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': client_id,
        'client_secret': client_secret,
    }
    data = urllib.parse.urlencode(payload).encode('utf-8')

    response = http.request(
        'POST',
        url,
        body=data,
        headers={
            'Accept': 'application/json',
            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        }
    )

    token_response = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    return token_response['access_token']

def fetch_odata_entity(entity, when_utc, top, headers, api_base):
    """Fetch data from Citrix Analytics OData API with pagination."""
    year = when_utc.year
    month = when_utc.month
    day = when_utc.day
    hour = when_utc.hour

    base_url = f"{api_base.rstrip('/')}/{entity}?year={year:04d}&month={month:02d}&day={day:02d}&hour={hour:02d}"
    skip = 0

    while True:
        url = f"{base_url}&$top={top}&$skip={skip}"

        response = http.request('GET', url, headers=headers)
        data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        items = data.get('value', [])

        if not items:
            break

        for item in items:
            yield item

        if len(items) < top:
            break

        skip += top

def load_state(bucket, key):
    """Load state from GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        if blob.exists():
            state_data = blob.download_as_text()
            return json.loads(state_data)
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not load state: {str(e)}')
    return {}

def save_state(bucket, key, state):
    """Save state to GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, separators=(',', ':')),
            content_type='application/json'
        )
    except Exception as e:
        print(f'Warning: Could not save state: {str(e)}')

def write_ndjson_to_gcs(bucket, key, records):
    """Write records as NDJSON to GCS."""
    body_lines = []
    for record in records:
        json_line = json.dumps(record, separators=(',', ':'), ensure_ascii=False)
        body_lines.append(json_line)

    body = ('\n'.join(body_lines) + '\n').encode('utf-8')

    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_string(body, content_type='application/x-ndjson')

두 번째 파일: requirements.txt:

functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.
배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

Cloud Scheduler 작업 만들기

Cloud Scheduler는 일정 간격으로 Pub/Sub 주제에 메시지를 게시하여 Cloud Run 함수를 트리거합니다.

GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
작업 만들기를 클릭합니다.

다음 구성 세부정보를 제공합니다.

설정	값
이름	`citrix-analytics-collector-hourly`
리전	Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
주파수	`0 * * * *` (매시간 정각)
시간대	시간대 선택 (UTC 권장)
타겟 유형	Pub/Sub
주제	`citrix-analytics-trigger` 주제를 선택합니다.
메일 본문	`{}` (빈 JSON 객체)

만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

빈도 크론 표현식 사용 사례

1시간마다 0 * * * * 일반(권장)

2시간마다 0 */2 * * * 볼륨 낮추기

6시간마다 0 */6 * * * 양이 적은 일괄 처리

빈도	크론 표현식	사용 사례
1시간마다	`0 * * * *`	일반(권장)
2시간마다	`0 /2 * *`	볼륨 낮추기
6시간마다	`0 /6 * *`	양이 적은 일괄 처리

스케줄러 작업 테스트

Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
몇 초간 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > citrix-analytics-collector > 로그로 이동합니다.
함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다.
GCS 버킷을 확인하여 로그가 작성되었는지 확인합니다.

Google SecOps 서비스 계정 가져오기

Google SecOps는 고유한 서비스 계정을 사용하여 GCS 버킷에서 데이터를 읽습니다. 이 서비스 계정에 버킷에 대한 액세스 권한을 부여해야 합니다.

서비스 계정 이메일 가져오기

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Citrix Analytics Performance logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Citrix Analytics를 선택합니다.
서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다(예: chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com).
다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

참고: 각 Google SecOps 인스턴스에는 고유한 서비스 계정이 있습니다. 다른 문서나 예시의 서비스 계정을 사용하지 마세요.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

Google SecOps 서비스 계정에는 GCS 버킷에 대한 스토리지 객체 뷰어 역할이 필요합니다.

Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
버킷 이름을 클릭합니다.
권한 탭으로 이동합니다.
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
다음 구성 세부정보를 제공합니다.
- 주 구성원 추가: Google SecOps 서비스 계정 이메일을 붙여넣습니다.
- 역할 할당: 스토리지 객체 뷰어를 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

참고: '전송된 파일 삭제' 또는 '전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제' 삭제 옵션을 사용하려면 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할을 부여하세요.

Citrix Analytics 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
새 피드 추가를 클릭합니다.
단일 피드 구성을 클릭합니다.
피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Citrix Analytics logs).
소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
로그 유형으로 Citrix Analytics를 선택합니다.
다음을 클릭합니다.
다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.
- 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.
```
gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
```
  - 다음과 같이 바꿉니다.
    - citrix-analytics-logs: GCS 버킷 이름입니다.
    - citrix_analytics: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
  - 예:
    - 루트 버킷: gs://citrix-analytics-logs/
    - 접두사 사용: gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
  참고: 항상 URI 끝에 후행 슬래시 (/)를 포함하세요.
- 소스 삭제 옵션: 환경설정에 따라 삭제 옵션을 선택합니다.
  - 삭제 안함: 전송 후 파일을 삭제하지 않습니다 (테스트에 권장).
  - 전송된 파일 삭제: 전송이 완료되면 파일을 삭제합니다.
  - 전송된 파일 및 빈 디렉터리 삭제: 전송이 완료되면 파일과 빈 디렉터리를 삭제합니다.
    
    참고: 삭제 옵션을 선택하는 경우 서비스 계정에는 스토리지 객체 뷰어 대신 스토리지 객체 관리자 역할이 있어야 합니다. 이에 따라 IAM 권한을 업데이트합니다.
- 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.
- 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.
- 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.
다음을 클릭합니다.
확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

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