收集 Sentry 日志

支持的平台：

Google SecOps SIEM

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage 将 Sentry 日志提取到 Google Security Operations。Sentry 会生成运营数据，包括事件、问题、性能监控数据和错误跟踪信息。通过此集成，您可以将这些日志发送到 Google SecOps 以进行分析和监控，从而了解 Sentry 监控的应用中的应用错误、性能问题和用户互动。

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
管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
创建 Cloud Run 函数、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
对 Sentry 租户的特权访问权限（具有 API 范围的身份验证令牌）

收集 Sentry 前提条件（ID、API 密钥、组织 ID、令牌）

登录 Sentry。
查找您的组织处理后标题：
- 依次前往设置 > 组织 > 设置 > 组织 ID（slug 会显示在组织名称旁边）。
创建身份验证令牌：
1. 依次前往设置 > 开发者设置 > 个人令牌。
2. 点击创建新令牌。
3. 范围（最低要求）：org:read、project:read、event:read。
4. 点击 Create Token。
5. 复制令牌值（仅显示一次）。此参数用作：Authorization: Bearer <token>。
（如果是自行托管）：记下您的基本网址（例如 https://<your-domain>）；否则请使用 https://sentry.io。

注意： Sentry 会限制每个 API 请求的速率，以防止滥用。限制适用于调用方和端点的每种唯一组合，并且每个端点都有自己的最大请求数和时间窗口大小。Cloud Run 函数实现了指数退避，可自动处理速率限制。
注意：在免费方案中，错误日志的存储期限为 30 天；在团队/商务方案中，错误日志的存储期限为 30 天。此外，在商务方案中，Sentry 还会将抽样的 span 和事务保留 13 个月。这会限制首次配置集成时可用于回填的历史数据。

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 `sentry-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 函数需要一个服务账号，该账号具有向 GCS 存储分区写入内容以及被 Pub/Sub 调用的权限。

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 sentry-logs-collector-sa。
- 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Sentry 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中，添加以下角色：
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（例如 sentry-logs-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）。
- 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 sentry-logs-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 Sentry 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 sentry-logs-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 主题中，选择相应主题 (sentry-logs-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 (sentry-logs-collector-sa)。

设置	值
Service 名称	`sentry-logs-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	说明
`GCS_BUCKET`	`sentry-logs`	将存储数据的 GCS 存储分区名称。
`GCS_PREFIX`	`sentry/events/`	对象的可选 GCS 前缀（子文件夹）。
`STATE_KEY`	`sentry/events/state.json`	可选的状态/检查点文件键。
`SENTRY_ORG`	`your-org-slug`	Sentry 组织 slug。
`SENTRY_AUTH_TOKEN`	`sntrys_************************`	具有组织读取权限、项目读取权限和事件读取权限的 Sentry 身份验证令牌。
`SENTRY_API_BASE`	`https://sentry.io`	Sentry API 基准网址（自托管：`https://<your-domain>`）。
`MAX_PROJECTS`	`100`	要处理的项目数量上限。
`MAX_PAGES_PER_PROJECT`	`5`	每次执行时每个项目的最大页数。

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。
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, 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 ```

点击部署以保存并部署该函数。
等待部署完成（2-3 分钟）。

注意： Pub/Sub 触发器配置会自动创建必要的订阅和权限。

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	`sentry-logs-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 (`sentry-logs-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
每隔 5 分钟	`/5 * * *`	高容量、低延迟
每隔 15 分钟	`/15 * * *`	搜索量中等
每小时	`0 * * * *`	标准（推荐）
每 6 小时	`0 /6 * *`	量小、批处理
每天	`0 0 * * *`	历史数据收集

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，然后前往 Cloud Run > 服务 > sentry-logs-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 Sentry Logs）。
选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
选择 Sentry 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 以提取 Sentry 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 Sentry Logs）。
选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
选择 Sentry 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://sentry-logs/sentry/events/
```
  - 将
    - sentry-logs：您的 GCS 存储分区名称。
    - sentry/events/：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://company-logs/
    - 带前缀：gs://company-logs/sentry-logs/
    - 使用子文件夹：gs://company-logs/sentry/events/
  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。