收集 Citrix Analytics 日志

支持的平台：

Google SecOps SIEM

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage 将 Citrix Analytics 日志提取到 Google Security Operations。Citrix Analytics for Performance 提供来自性能数据源的汇总数据，使您能够提取会话、计算机和用户数据。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

Google SecOps 实例
已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
创建和管理 GCS 存储分区的权限
创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
对 Citrix Analytics for Performance 租户的特权访问权限
Citrix Cloud API 凭据（客户端 ID、客户端密钥、客户 ID）

收集 Citrix Analytics API 凭据

登录 Citrix Cloud 控制台。在 Citrix Cloud 控制台中，点击屏幕左上角的菜单。从菜单中选择“Identity and Access Management”选项。选择“API 访问权限”标签页。
点击创建客户端。
复制以下详细信息并将其保存在安全的位置：
- Client-ID
- 客户端密钥 (Client Secret)
- 客户 ID（位于 Citrix Cloud 网址或 IAM 页面中）
- API 基本网址：https://api.cloud.com/casodata
注意：该实现使用 Citrix Cloud 不记名令牌进行身份验证。

创建 Google Cloud Storage 存储分区

前往 Google Cloud 控制台。
选择您的项目或创建新项目。
在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击创建存储分区。

提供以下配置详细信息：

设置	值
为存储分区命名	输入一个全局唯一的名称（例如 `citrix-analytics-logs`）
位置类型	根据您的需求进行选择（区域级、双区域级、多区域级）
位置	选择相应位置（例如 `us-central1`）
存储类别	标准（建议用于经常访问的日志）
访问权限控制	统一（推荐）
保护工具	可选：启用对象版本控制或保留政策

点击创建。

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个有权写入 GCS 存储分区的服务账号。

创建服务账号

在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
点击创建服务账号。
提供以下配置详细信息：
- 服务账号名称：输入 citrix-analytics-collector-sa。
- 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Citrix Analytics logs。
点击创建并继续。
在向此服务账号授予对项目的访问权限部分：
1. 点击选择角色。
2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
3. 点击 + 添加其他角色。
4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
5. 点击 + 添加其他角色。
6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
点击继续。
点击完成。

必须拥有这些角色，才能：

Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储分区并管理状态文件
Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数
Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储分区的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储分区的写入权限：

前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击您的存储分区名称。
前往权限标签页。
点击授予访问权限。
提供以下配置详细信息：
- 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址。
- 分配角色：选择 Storage Object Admin。
点击保存。

创建发布/订阅主题

创建一个 Pub/Sub 主题，供 Cloud Scheduler 发布消息，并供 Cloud Run 函数订阅。

在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
点击创建主题。
提供以下配置详细信息：
- 主题 ID：输入 citrix-analytics-trigger。
- 将其他设置保留为默认值。
点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，用于从 Citrix Analytics OData API 中提取日志并将其写入 GCS。

在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
点击创建服务。
选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。
在配置部分中，提供以下配置详细信息：

设置值

Service 名称 citrix-analytics-collector

区域选择与您的 GCS 存储分区匹配的区域（例如 us-central1）

运行时 选择 Python 3.12 或更高版本
在触发器（可选）部分中：
1. 点击 + 添加触发器。
2. 选择 Cloud Pub/Sub。
3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题部分，选择主题 citrix-analytics-trigger。
4. 点击保存。
在身份验证部分中：
1. 选择需要进行身份验证。
2. 检查 Identity and Access Management (IAM)。
注意：调用函数时，Pub/Sub 会自动处理身份验证。
向下滚动并展开容器、网络、安全性。
前往安全标签页：
- 服务账号：选择服务账号 citrix-analytics-collector-sa。

设置	值
Service 名称	`citrix-analytics-collector`
区域	选择与您的 GCS 存储分区匹配的区域（例如 `us-central1`）
运行时	选择 Python 3.12 或更高版本

前往容器标签页：

点击变量和密钥。
为每个环境变量点击 + 添加变量：

变量名称	示例值
`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`

在变量和密钥标签页中，向下滚动到请求：
- 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）。
前往容器中的设置标签页：
- 在资源部分中：
  - 内存：选择 512 MiB 或更高值。
  - CPU：选择 1。
- 点击完成。
向下滚动到执行环境：
- 选择默认（推荐）。
在修订版本扩缩部分中：
- 实例数下限：输入 0。
- 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）。
点击创建。
等待服务创建完成（1-2 分钟）。
创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

在函数入口点中输入 main

在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

第一个文件：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')

第二个文件：requirements.txt:：

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

点击部署以保存并部署该函数。
等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
点击创建作业。

提供以下配置详细信息：

设置	值
名称	`citrix-analytics-collector-hourly`
区域	选择与 Cloud Run 函数相同的区域
频率	`0 * * * *`（每小时一次，在整点时）
时区	选择时区（建议选择世界协调时间 [UTC]）
目标类型	Pub/Sub
主题	选择主题 `citrix-analytics-trigger`
消息正文	`{}`（空 JSON 对象）

点击创建。

时间表频率选项

根据日志量和延迟时间要求选择频次：

频率 Cron 表达式使用场景

每小时 0 * * * * 标准（推荐）

每 2 小时 0 */2 * * * 调低音量

每 6 小时 0 */6 * * * 量小、批处理

频率	Cron 表达式	使用场景
每小时	`0 * * * *`	标准（推荐）
每 2 小时	`0 /2 * *`	调低音量
每 6 小时	`0 /6 * *`	量小、批处理

测试调度器作业

在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业。
点击强制运行以手动触发。
等待几秒钟，然后依次前往 Cloud Run > 服务 > citrix-analytics-collector > 日志。
验证函数是否已成功执行。
检查 GCS 存储分区，确认日志已写入。

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储分区中读取数据。您必须授予此服务账号对您的存储分区的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

依次前往 SIEM 设置 > Feed。
点击添加新 Feed。
点击配置单个 Feed。
在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Citrix Analytics Performance logs）。
选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
选择 Citrix Analytics 作为日志类型。
点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

注意：每个 Google SecOps 实例都有一个唯一的服务账号。请勿使用其他文档或示例中的服务账号。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要对您的 GCS 存储分区具有 Storage Object Viewer 角色。

前往 Cloud Storage > 存储分区。
点击您的存储分区名称。
前往权限标签页。
点击授予访问权限。
提供以下配置详细信息：
- 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址。
- 分配角色：选择 Storage Object Viewer。
点击保存。

注意：如果您打算使用“删除已转移的文件”或“删除已转移的文件和空目录”删除选项，请授予存储对象管理员角色，而不是存储对象查看者角色。

在 Google SecOps 中配置 Feed 以注入 Citrix Analytics 日志

依次前往 SIEM 设置 > Feed。
点击添加新 Feed。
点击配置单个 Feed。
在Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Citrix Analytics logs）。
选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
选择 Citrix Analytics 作为日志类型。
点击下一步。
为以下输入参数指定值：
- 存储分区网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储分区 URI：
```
gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
```
  - 将
    - citrix-analytics-logs：您的 GCS 存储分区名称。
    - citrix_analytics：存储日志的可选前缀/文件夹路径（留空表示根目录）。
  - 示例：
    - 根存储分区：gs://citrix-analytics-logs/
    - 带前缀：gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
  注意：请务必在 URI 末尾添加尾随斜杠 (/)。
- 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：
  - 永不：永不删除转移后的任何文件（建议用于测试）。
  - 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。
  - 删除已转移的文件和空目录：在成功转移后删除文件和空目录。
    
    注意：如果您选择删除选项，服务账号必须具有 Storage Object Admin 角色，而不是 Storage Object Viewer 角色。相应地更新 IAM 权限。
- 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件。默认值为 180 天。
- 资产命名空间：资产命名空间。
- 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签。
点击下一步。
在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。