Sentry 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 Google Security Operations에 Sentry 로그를 수집하는 방법을 설명합니다. Sentry는 이벤트, 문제, 성능 모니터링 데이터, 오류 추적 정보의 형태로 운영 데이터를 생성합니다. 이 통합을 사용하면 이러한 로그를 Google SecOps로 전송하여 분석 및 모니터링할 수 있으므로 Sentry에서 모니터링하는 애플리케이션 내의 애플리케이션 오류, 성능 문제, 사용자 상호작용을 파악할 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
  • GCS 버킷의 IAM 정책을 관리할 수 있는 권한
  • Cloud Run 함수, Pub/Sub 주제, Cloud Scheduler 작업을 만들 수 있는 권한
  • Sentry 테넌트에 대한 권한 액세스 (API 범위가 있는 인증 토큰)

Sentry 기본 요건 (ID, API 키, 조직 ID, 토큰) 수집

  1. Sentry에 로그인합니다.
  2. 조직 슬러그를 찾습니다.
    • 설정 > 조직 > 설정 > 조직 ID로 이동합니다 (슬러그는 조직 이름 옆에 표시됨).
  3. 인증 토큰을 만듭니다.
    1. 설정 > 개발자 설정 > 개인 토큰으로 이동합니다.
    2. 새 토큰 만들기를 클릭합니다.
    3. 범위 (최소): org:read, project:read, event:read
    4. 토큰 만들기를 클릭합니다.
    5. 토큰 값을 복사합니다 (한 번 표시됨). Authorization: Bearer <token>와 같이 사용됩니다.
  4. (자체 호스팅인 경우) 기본 URL (예: https://<your-domain>)을 기록합니다. 그렇지 않으면 https://sentry.io을 사용합니다.

Google Cloud Storage 버킷 만들기

  1. Google Cloud Console로 이동합니다.
  2. 프로젝트를 선택하거나 새 프로젝트를 만듭니다.
  3. 탐색 메뉴에서 Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  4. 버킷 만들기를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정
    버킷 이름 지정 전역적으로 고유한 이름 (예: sentry-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
  6. 만들기를 클릭합니다.

Cloud Run 함수의 서비스 계정 만들기

Cloud Run 함수에는 GCS 버킷에 쓸 수 있고 Pub/Sub에서 호출할 수 있는 권한이 있는 서비스 계정이 필요합니다.

서비스 계정 만들기

  1. GCP 콘솔에서 IAM 및 관리자 > 서비스 계정으로 이동합니다.
  2. 서비스 계정 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 서비스 계정 이름: sentry-logs-collector-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Sentry logs을 입력합니다.
  4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
  5. 이 서비스 계정에 프로젝트에 대한 액세스 권한 부여 섹션에서 다음 역할을 추가합니다.
    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.
  6. 계속을 클릭합니다.
  7. 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.

  1. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.
  2. 버킷 이름을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: sentry-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)을 입력합니다.
    • 역할 할당: 스토리지 객체 관리자를 선택합니다.
  6. 저장을 클릭합니다.

게시/구독 주제 만들기

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

  1. GCP Console에서 Pub/Sub > 주제로 이동합니다.
  2. 주제 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주제 ID: sentry-logs-trigger를 입력합니다.
    • 다른 설정은 기본값으로 둡니다.
  4. 만들기를 클릭합니다.

로그를 수집하는 Cloud Run 함수 만들기

Cloud Run 함수는 Cloud Scheduler의 Pub/Sub 메시지에 의해 트리거되어 Sentry API에서 로그를 가져오고 GCS에 작성합니다.

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

    설정
    서비스 이름 sentry-logs-collector
    리전 GCS 버킷과 일치하는 리전을 선택합니다 (예: us-central1).
    런타임 Python 3.12 이상 선택
  5. 트리거 (선택사항) 섹션에서 다음을 수행합니다.

    1. + 트리거 추가를 클릭합니다.
    2. Cloud Pub/Sub를 선택합니다.
    3. Cloud Pub/Sub 주제 선택에서 주제 (sentry-logs-trigger)를 선택합니다.
    4. 저장을 클릭합니다.
  6. 인증 섹션에서 다음을 구성합니다.

    1. 인증 필요를 선택합니다.
    2. ID 및 액세스 관리 (IAM)를 확인합니다.
  7. 아래로 스크롤하고 컨테이너, 네트워킹, 보안을 펼칩니다.

  8. 보안 탭으로 이동합니다.

    • 서비스 계정: 서비스 계정 (sentry-logs-collector-sa)을 선택합니다.
  9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

    1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
    2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.
    변수 이름 예시 값 설명
    GCS_BUCKET sentry-logs 데이터가 저장될 GCS 버킷 이름입니다.
    GCS_PREFIX sentry/events/ 객체의 선택적 GCS 접두사 (하위 폴더)입니다.
    STATE_KEY sentry/events/state.json 선택적 상태/체크포인트 파일 키입니다.
    SENTRY_ORG your-org-slug Sentry 조직 슬러그입니다.
    SENTRY_AUTH_TOKEN sntrys_************************ org:read, project:read, event:read 권한이 있는 Sentry 인증 토큰
    SENTRY_API_BASE https://sentry.io Sentry API 기본 URL (자체 호스팅: https://<your-domain>)
    MAX_PROJECTS 100 처리할 최대 프로젝트 수입니다.
    MAX_PAGES_PER_PROJECT 5 실행당 프로젝트별 최대 페이지 수입니다.
  10. 변수 및 보안 비밀 탭에서 요청까지 아래로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.
  11. 컨테이너설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
      • CPU: 1을 선택합니다.
    • 완료를 클릭합니다.
  12. 실행 환경으로 스크롤합니다.

    • 기본을 선택합니다 (권장).
  13. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

    • 최소 인스턴스 수: 0를 입력합니다.
    • 최대 인스턴스 수: 100을 입력합니다 (또는 예상 부하에 따라 조정).
  14. 만들기를 클릭합니다.

  15. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

  16. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

  1. 함수 진입점main을 입력합니다.
  2. 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, timezone
     import time
    
     # Initialize HTTP client
     http = urllib3.PoolManager()
    
     # Initialize Storage client
     storage_client = storage.Client()
    
     @functions_framework.cloud_event
     def main(cloud_event):
         """
         Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Sentry events 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', 'sentry/events/')
         state_key = os.environ.get('STATE_KEY', 'sentry/events/state.json')
         org = os.environ.get('SENTRY_ORG', '').strip()
         token = os.environ.get('SENTRY_AUTH_TOKEN', '').strip()
         api_base = os.environ.get('SENTRY_API_BASE', 'https://sentry.io').rstrip('/')
         max_projects = int(os.environ.get('MAX_PROJECTS', '100'))
         max_pages_per_project = int(os.environ.get('MAX_PAGES_PER_PROJECT', '5'))
    
         if not all([bucket_name, org, token]):
             print('Error: Missing required environment variables')
             return
    
         try:
             # Get GCS bucket
             bucket = storage_client.bucket(bucket_name)
    
             # Load state
             state = load_state(bucket, state_key)
             state.setdefault('projects', {})
    
             # Get list of projects
             projects = list_projects(api_base, org, token, max_projects)
             print(f'Found {len(projects)} projects')
    
             summary = []
    
             # Process each project
             for slug in projects:
                 start_prev = state['projects'].get(slug, {}).get('prev_cursor')
                 res = fetch_project_events(
                     api_base, org, token, slug, start_prev, 
                     max_pages_per_project, bucket, prefix
                 )
    
                 if res.get('store_prev_cursor'):
                     state['projects'][slug] = {'prev_cursor': res['store_prev_cursor']}
    
                 summary.append(res)
    
             # Save state
             save_state(bucket, state_key, state)
    
             print(f'Successfully processed {len(projects)} projects')
             print(f'Summary: {json.dumps(summary)}')
    
         except Exception as e:
             print(f'Error processing logs: {str(e)}')
             raise
    
     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) if state_data else {'projects': {}}
         except Exception as e:
             print(f'Warning: Could not load state: {str(e)}')
         return {'projects': {}}
    
     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 sentry_request(api_base, token, path, params=None):
         """Make request to Sentry API."""
         url = f"{api_base}{path}"
         if params:
             url = f"{url}?{urllib3.request.urlencode(params)}"
    
         headers = {
             'Authorization': f'Bearer {token}',
             'Accept': 'application/json',
             'User-Agent': 'chronicle-gcs-sentry-function/1.0'
         }
    
         response = http.request('GET', url, headers=headers, timeout=60.0)
         data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
         link = response.headers.get('Link')
    
         return data, link
    
     def parse_link_header(link_header):
         """Parse Link header to extract cursors."""
         if not link_header:
             return None, False, None, False
    
         prev_cursor, next_cursor = None, None
         prev_more, next_more = False, False
    
         parts = [p.strip() for p in link_header.split(',')]
         for p in parts:
             if '<' not in p or '>' not in p:
                 continue
    
             url = p.split('<', 1)[1].split('>', 1)[0]
             rel = 'previous' if 'rel="previous"' in p else ('next' if 'rel="next"' in p else None)
             has_more = 'results="true"' in p
    
             try:
                 from urllib.parse import urlparse, parse_qs
                 q = urlparse(url).query
                 cur = parse_qs(q).get('cursor', [None])[0]
             except Exception:
                 cur = None
    
             if rel == 'previous':
                 prev_cursor, prev_more = cur, has_more
             elif rel == 'next':
                 next_cursor, next_more = cur, has_more
    
         return prev_cursor, prev_more, next_cursor, next_more
    
     def write_page(bucket, prefix, project_slug, payload, page_idx):
         """Write page of events to GCS."""
         ts = time.gmtime()
         key = f"{prefix.rstrip('/')}/{time.strftime('%Y/%m/%d', ts)}/sentry-{project_slug}-{page_idx:05d}.json"
    
         blob = bucket.blob(key)
         blob.upload_from_string(
             json.dumps(payload, separators=(',', ':')),
             content_type='application/json'
         )
    
         return key
    
     def list_projects(api_base, org, token, max_projects):
         """List Sentry projects."""
         projects, cursor = [], None
    
         while len(projects) < max_projects:
             params = {'cursor': cursor} if cursor else {}
             data, link = sentry_request(api_base, token, f'/api/0/organizations/{org}/projects/', params)
    
             for p in data:
                 slug = p.get('slug')
                 if slug:
                     projects.append(slug)
                 if len(projects) >= max_projects:
                     break
    
             _, _, next_cursor, next_more = parse_link_header(link)
             cursor = next_cursor if next_more else None
             if not next_more:
                 break
    
         return projects
    
     def fetch_project_events(api_base, org, token, project_slug, start_prev_cursor, max_pages, bucket, prefix):
         """Fetch events for a project."""
         pages = 0
         total = 0
         latest_prev_cursor_to_store = None
    
         def fetch_one(cursor):
             nonlocal pages, total, latest_prev_cursor_to_store
    
             params = {'cursor': cursor} if cursor else {}
             data, link = sentry_request(api_base, token, f'/api/0/projects/{org}/{project_slug}/events/', params)
    
             write_page(bucket, prefix, project_slug, data, pages)
             total += len(data) if isinstance(data, list) else 0
    
             prev_c, prev_more, next_c, next_more = parse_link_header(link)
             latest_prev_cursor_to_store = prev_c or latest_prev_cursor_to_store
             pages += 1
    
             return prev_c, prev_more, next_c, next_more
    
         if start_prev_cursor:
             # Poll new pages toward "previous" until no more
             cur = start_prev_cursor
             while pages < max_pages:
                 prev_c, prev_more, _, _ = fetch_one(cur)
                 if not prev_more:
                     break
                 cur = prev_c
         else:
             # First run: start at newest, then backfill older pages
             prev_c, _, next_c, next_more = fetch_one(None)
             cur = next_c
             while next_more and pages < max_pages:
                 _, _, next_c, next_more = fetch_one(cur)
                 cur = next_c
    
         return {
             'project': project_slug,
             'pages': pages,
             'written': total,
             'store_prev_cursor': latest_prev_cursor_to_store
         }
     ```
    
    * Second file: **requirements.txt:**
    
    

    functions-framework3.* google-cloud-storage2.* urllib3>=2.0.0 ```

  3. 배포를 클릭하여 함수를 저장하고 배포합니다.

  4. 배포가 완료될 때까지 기다립니다 (2~3분).

Cloud Scheduler 작업 만들기

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

  1. GCP Console에서 Cloud Scheduler로 이동합니다.
  2. 작업 만들기를 클릭합니다.
  3. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.

    설정
    이름 sentry-logs-collector-hourly
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 0 * * * * (매시간 정각)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 주제 선택 (sentry-logs-trigger)
    메일 본문 {} (빈 JSON 객체)
  4. 만들기를 클릭합니다.

일정 빈도 옵션

  • 로그 볼륨 및 지연 시간 요구사항에 따라 빈도를 선택합니다.

    빈도 크론 표현식 사용 사례
    5분마다 */5 * * * * 대용량, 저지연
    15분마다 */15 * * * * 검색량 보통
    1시간마다 0 * * * * 일반(권장)
    6시간마다 0 */6 * * * 양이 적은 일괄 처리
    매일 0 0 * * * 이전 데이터 수집

스케줄러 작업 테스트

  1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업을 찾습니다.
  2. 강제 실행을 클릭하여 수동으로 트리거합니다.
  3. 몇 초간 기다린 후 Cloud Run > 서비스 > sentry-logs-collector > 로그로 이동합니다.
  4. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다.
  5. 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

  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Sentry Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Sentry를 선택합니다.
  7. 서비스 계정 가져오기를 클릭합니다. 고유한 서비스 계정 이메일이 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com
    
  8. 다음 단계에서 사용할 수 있도록 이 이메일 주소를 복사합니다.

Google SecOps 서비스 계정에 IAM 권한 부여

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

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

Sentry 로그를 수집하도록 Google SecOps에서 피드 구성

  1. SIEM 설정> 피드로 이동합니다.
  2. 새 피드 추가를 클릭합니다.
  3. 단일 피드 구성을 클릭합니다.
  4. 피드 이름 필드에 피드 이름을 입력합니다(예: Sentry Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Sentry를 선택합니다.
  7. 다음을 클릭합니다.
  8. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

    • 스토리지 버킷 URL: 다음 접두사 경로를 사용하여 GCS 버킷 URI를 입력합니다.

      gs://sentry-logs/sentry/events/
      
      • 다음과 같이 바꿉니다.

        • sentry-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • sentry/events/: 로그가 저장되는 선택적 접두사/폴더 경로입니다 (루트의 경우 비워 둠).
      • 예:

        • 루트 버킷: gs://company-logs/
        • 접두사 사용: gs://company-logs/sentry-logs/
        • 하위 폴더 사용: gs://company-logs/sentry/events/
    • 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.

    • 최대 파일 기간: 지난 일수 동안 수정된 파일을 포함합니다. 기본값은 180일입니다.

    • 애셋 네임스페이스: 애셋 네임스페이스입니다.

    • 수집 라벨: 이 피드의 이벤트에 적용할 라벨입니다.

  9. 다음을 클릭합니다.

  10. 확정 화면에서 새 피드 구성을 검토한 다음 제출을 클릭합니다.

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