收集 Citrix Analytics 記錄

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本文說明如何使用 Google Cloud Storage,將 Citrix Analytics 記錄檔擷取至 Google Security Operations。Citrix Analytics for Performance 會提供來自效能資料來源的匯總資料,方便您擷取工作階段、電腦和使用者資料。

事前準備

請確認您已完成下列事前準備事項:

  • Google SecOps 執行個體
  • 已啟用 Cloud Storage API 的 GCP 專案
  • 建立及管理 GCS 值區的權限
  • 建立 Cloud Run 服務、Pub/Sub 主題和 Cloud Scheduler 工作的權限
  • Citrix Analytics for Performance 租戶的特殊存取權
  • Citrix Cloud API 憑證 (用戶端 ID、用戶端密碼、客戶 ID)

收集 Citrix Analytics API 憑證

  1. 登入 Citrix Cloud 控制台。在 Citrix Cloud 控制台中,按一下畫面左上角的選單。從選單中選取「身分與存取管理」選項。選取「API 存取權」分頁標籤。
  2. 按一下「Create Client」(建立用戶端)
  3. 複製下列詳細資料並存放在安全的地方:

    • 用戶端 ID
    • 用戶端密碼
    • 客戶 ID (位於 Citrix Cloud 網址或 IAM 頁面)
    • API 基礎網址https://api.cloud.com/casodata

建立 Google Cloud Storage 值區

  1. 前往 Google Cloud 控制台
  2. 選取專案或建立新專案。
  3. 在導覽選單中,依序前往「Cloud Storage」>「Bucket」
  4. 按一下「建立值區」
  5. 請提供下列設定詳細資料:

    設定
    為 bucket 命名 輸入全域不重複的名稱 (例如 citrix-analytics-logs)
    位置類型 根據需求選擇 (區域、雙區域、多區域)
    位置 選取地點 (例如 us-central1)
    儲存空間級別 標準 (建議用於經常存取的記錄)
    存取控管 統一 (建議)
    保護工具 選用:啟用物件版本管理或保留政策
  6. 點選「建立」

為 Cloud Run 函式建立服務帳戶

Cloud Run 函式需要具備 GCS bucket 寫入權限的服務帳戶。

建立服務帳戶

  1. GCP 主控台中,依序前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) >「Service Accounts」(服務帳戶)
  2. 按一下 [Create Service Account] (建立服務帳戶)
  3. 請提供下列設定詳細資料:
    • 服務帳戶名稱:輸入 citrix-analytics-collector-sa
    • 服務帳戶說明:輸入 Service account for Cloud Run function to collect Citrix Analytics logs
  4. 按一下「建立並繼續」
  5. 在「將專案存取權授予這個服務帳戶」部分:
    1. 按一下「選擇角色」
    2. 搜尋並選取「Storage 物件管理員」
    3. 點選「+ 新增其他角色」
    4. 搜尋並選取「Cloud Run Invoker」
    5. 點選「+ 新增其他角色」
    6. 搜尋並選取「Cloud Functions Invoker」(Cloud Functions 叫用者)
  6. 按一下「繼續」
  7. 按一下 [完成]。

這些角色適用於:

  • Storage 物件管理員:將記錄檔寫入 GCS 值區,並管理狀態檔案
  • Cloud Run 叫用者:允許 Pub/Sub 叫用函式
  • Cloud Functions 叫用者:允許函式叫用

授予 GCS 值區的 IAM 權限

授予服務帳戶 GCS bucket 的寫入權限:

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」
  2. 按一下 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」
  5. 請提供下列設定詳細資料:
    • 新增主體:輸入服務帳戶電子郵件地址。
    • 指派角色:選取「Storage 物件管理員」
  6. 按一下 [儲存]

建立 Pub/Sub 主題

建立 Pub/Sub 主題,Cloud Scheduler 會將訊息發布至該主題,而 Cloud Run 函式會訂閱該主題。

  1. GCP Console 中,前往「Pub/Sub」>「Topics」(主題)
  2. 按一下「建立主題」
  3. 請提供下列設定詳細資料:
    • 主題 ID:輸入 citrix-analytics-trigger
    • 其他設定保留預設值。
  4. 點選「建立」

建立 Cloud Run 函式來收集記錄

Cloud Run 函式會由 Cloud Scheduler 傳送的 Pub/Sub 訊息觸發,從 Citrix Analytics OData API 擷取記錄,並將記錄寫入 GCS。

  1. 前往 GCP Console 的「Cloud Run」
  2. 按一下「Create service」(建立服務)
  3. 選取「函式」 (使用內嵌編輯器建立函式)。
  4. 在「設定」部分,提供下列設定詳細資料:

    設定
    服務名稱 citrix-analytics-collector
    區域 選取與 GCS bucket 相符的區域 (例如 us-central1)
    執行階段 選取「Python 3.12」以上版本
  5. 在「Trigger (optional)」(觸發條件 (選用)) 專區:

    1. 按一下「+ 新增觸發條件」
    2. 選取「Cloud Pub/Sub」
    3. 在「選取 Cloud Pub/Sub 主題」中,選擇主題 citrix-analytics-trigger
    4. 按一下 [儲存]
  6. 在「Authentication」(驗證) 部分:

    1. 選取「需要驗證」
    2. 檢查 Identity and Access Management (IAM)
  7. 向下捲動並展開「Containers, Networking, Security」

  8. 前往「安全性」分頁:

    • 服務帳戶:選取服務帳戶 citrix-analytics-collector-sa
  9. 前往「容器」分頁:

    1. 按一下「變數與密鑰」
    2. 針對每個環境變數,按一下「+ 新增變數」
    變數名稱 範例值
    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
  10. 在「變數與密鑰」分頁中向下捲動至「要求」

    • 要求逾時:輸入 600 秒 (10 分鐘)。
  11. 前往「容器」中的「設定」分頁:

    • 在「資源」部分:
      • 記憶體:選取 512 MiB 以上。
      • CPU:選取 1
    • 按一下 [完成]。
  12. 向下捲動至「執行環境」

    • 選取「預設」 (建議選項)。
  13. 在「修訂版本資源調度」部分:

    • 執行個體數量下限:輸入 0
    • 「Maximum number of instances」(執行個體數量上限):輸入 100 (或根據預期負載調整)。
  14. 點選「建立」

  15. 等待服務建立完成 (1 到 2 分鐘)。

  16. 服務建立完成後,系統會自動開啟內嵌程式碼編輯器

新增函式程式碼

  1. 在「Function entry point」(函式進入點) 中輸入 main
  2. 在內嵌程式碼編輯器中建立兩個檔案:

    • 第一個檔案: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')
    
    • 第二個檔案:requirements.txt:
    functions-framework==3.*
    google-cloud-storage==2.*
    urllib3>=2.0.0
    
  3. 點選「部署」來儲存並部署函式。

  4. 等待部署作業完成 (2 到 3 分鐘)。

建立 Cloud Scheduler 工作

Cloud Scheduler 會定期將訊息發布至 Pub/Sub 主題,觸發 Cloud Run 函式。

  1. 前往 GCP 主控台的「Cloud Scheduler」
  2. 點選「建立工作」
  3. 請提供下列設定詳細資料:

    設定
    名稱 citrix-analytics-collector-hourly
    區域 選取與 Cloud Run 函式相同的區域
    頻率 0 * * * * (每小時整點)
    時區 選取時區 (建議使用世界標準時間)
    目標類型 Pub/Sub
    主題 選取主題 citrix-analytics-trigger
    郵件內文 {} (空白 JSON 物件)
  4. 點選「建立」

排程頻率選項

  • 根據記錄檔量和延遲時間要求選擇頻率:

    頻率 Cron 運算式 用途
    每小時 0 * * * * 標準 (建議採用)
    每 2 小時 0 */2 * * * 調低音量
    每 6 小時 0 */6 * * * 少量、批次處理

測試排程器工作

  1. Cloud Scheduler 控制台中找出您的工作。
  2. 按一下「強制執行」即可手動觸發。
  3. 等待幾秒鐘,然後依序前往「Cloud Run」>「Services」>「citrix-analytics-collector」>「Logs」
  4. 確認函式是否已順利執行。
  5. 檢查 GCS 值區,確認是否已寫入記錄。

擷取 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 會使用專屬服務帳戶,從 GCS bucket 讀取資料。您必須授予這個服務帳戶值區存取權。

取得服務帳戶電子郵件地址

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」
  2. 按一下「新增動態消息」
  3. 按一下「設定單一動態饋給」
  4. 在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 Citrix Analytics Performance logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」
  6. 選取「Citrix Analytics」做為「記錄類型」
  7. 按一下「取得服務帳戶」。系統會顯示不重複的服務帳戶電子郵件地址,例如: chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com

  8. 複製這個電子郵件地址,以便在下一步中使用。

將 IAM 權限授予 Google SecOps 服務帳戶

Google SecOps 服務帳戶需要 GCS bucket 的「Storage 物件檢視者」角色。

  1. 依序前往「Cloud Storage」>「Buckets」
  2. 按一下 bucket 名稱。
  3. 前往「權限」分頁標籤。
  4. 按一下「授予存取權」
  5. 請提供下列設定詳細資料:
    • 新增主體:貼上 Google SecOps 服務帳戶電子郵件地址。
    • 指派角色:選取「Storage 物件檢視者」
  6. 按一下 [儲存]

在 Google SecOps 中設定動態饋給,擷取 Citrix Analytics 記錄

  1. 依序前往「SIEM 設定」>「動態饋給」
  2. 按一下「新增動態消息」
  3. 按一下「設定單一動態饋給」
  4. 在「動態饋給名稱」欄位中輸入動態饋給名稱 (例如 Citrix Analytics logs)。
  5. 選取「Google Cloud Storage V2」做為「來源類型」
  6. 選取「Citrix Analytics」做為「記錄類型」
  7. 點選 [下一步]。
  8. 指定下列輸入參數的值:

    • 儲存空間 bucket URL:輸入 GCS bucket URI,並加上前置路徑:

      gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
      
      • 取代:

        • citrix-analytics-logs:您的 GCS bucket 名稱。
        • citrix_analytics:儲存記錄的選用前置字元/資料夾路徑 (如為根目錄,請留空)。
      • 範例:

        • 根層級 bucket:gs://citrix-analytics-logs/
        • 前置字串:gs://citrix-analytics-logs/citrix_analytics/
    • 來源刪除選項:根據偏好設定選取刪除選項:

      • 永不:移轉後一律不刪除任何檔案 (建議用於測試)。
      • 刪除已轉移的檔案:成功轉移檔案後刪除檔案。
      • 刪除已轉移的檔案和空白目錄:成功轉移後刪除檔案和空白目錄。

    • 檔案存在時間上限:包含在過去天數內修改的檔案。預設值為 180 天。

    • 資產命名空間資產命名空間

    • 擷取標籤:要套用至這個動態饋給事件的標籤。

  9. 點選 [下一步]。

  10. 在「Finalize」(完成) 畫面中檢查新的動態饋給設定,然後按一下「Submit」(提交)

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