Zoom 작업 로그 수집

다음에서 지원:

이 문서에서는 Google Cloud Storage를 사용하여 Zoom 작업 로그를 Google Security Operations에 수집하는 방법을 설명합니다. 파서는 원시 로그를 통합 데이터 모델 (UDM)로 변환합니다. 원시 로그 메시지에서 필드를 추출하고, 데이터 정리 및 정규화를 실행하고, 추출된 정보를 해당 UDM 필드에 매핑하여 궁극적으로 SIEM 시스템 내에서 분석 및 상관관계를 위한 데이터를 보강합니다.

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
  • Zoom에 대한 액세스 권한 관리

Zoom 작업 로그 수집 필수 요건

  1. Zoom 앱 Marketplace에 로그인합니다.
  2. 개발 > 앱 빌드 > 서버 간 OAuth로 이동합니다.
  3. 앱을 만들고 report:read:operation_logs:admin (또는 report:read:admin) 범위를 추가합니다.

  4. 앱 사용자 인증 정보에서 다음 세부정보를 복사하여 안전한 위치에 저장합니다.

    • 계정 ID
    • Client ID
    • 클라이언트 보안 비밀번호

권한 확인

계정에 필요한 권한이 있는지 확인하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. Zoom 계정에 로그인합니다.
  2. 관리 > 계정 관리 > 계정 프로필로 이동합니다.
  3. 계정 설정에 액세스하고 작업 로그를 볼 수 있다면 필요한 권한이 있는 것입니다.
  4. 이러한 옵션에 액세스할 수 없는 경우 Zoom 관리자에게 문의하여 필요한 권한을 부여받으세요.

API 액세스 테스트

  • 통합을 진행하기 전에 사용자 인증 정보를 테스트하세요.

    # Replace with your actual credentials
ZOOM_ACCOUNT_ID="<your-account-id>"
ZOOM_CLIENT_ID="<your-client-id>"
ZOOM_CLIENT_SECRET="<your-client-secret>"

# Get OAuth token
TOKEN=$(curl -s -X POST "https://zoom.us/oauth/token?grant_type=account_credentials&account_id=${ZOOM_ACCOUNT_ID}" \
  -u "${ZOOM_CLIENT_ID}:${ZOOM_CLIENT_SECRET}" \
  | grep -o '"access_token":"[^"]*"' | cut -d'"' -f4)

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  "https://api.zoom.us/v2/report/operationlogs?from=$(date -u -d '1 day ago' +%Y-%m-%d)&to=$(date -u +%Y-%m-%d)&page_size=10"

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 값
    버킷 이름 지정 전역적으로 고유한 이름 (예: zoom-operation-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: zoom-operationlogs-sa을 입력합니다.
    • 서비스 계정 설명: Service account for Cloud Run function to collect Zoom operation 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.
  • 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 이름 (예: zoom-operation-logs)을 클릭합니다.
  3. 권한 탭으로 이동합니다.
  4. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.
  5. 다음 구성 세부정보를 제공합니다.
    • 주 구성원 추가: 서비스 계정 이메일 (예: zoom-operationlogs-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: zoom-operationlogs-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 Zoom API에서 로그를 가져오고 GCS에 씁니다.

  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 값
    서비스 이름 zoom-operationlogs-to-gcs
    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 zoom-operationlogs-trigger을 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: zoom-operationlogs-sa를 선택합니다.

  9. 컨테이너 탭으로 이동합니다.

    1. 변수 및 보안 비밀을 클릭합니다.
    2. 각 환경 변수에 대해 + 변수 추가를 클릭합니다.
    변수 이름 예시 값
    GCS_BUCKET zoom-operation-logs
    GCS_PREFIX zoom/operationlogs/
    STATE_KEY zoom/operationlogs/state.json
    ZOOM_ACCOUNT_ID <your-zoom-account-id>
    ZOOM_CLIENT_ID <your-zoom-client-id>
    ZOOM_CLIENT_SECRET <your-zoom-client-secret>
    PAGE_SIZE 300
    TIMEOUT 30

  10. 변수 및 보안 비밀 섹션에서 요청으로 스크롤합니다.

    • 요청 제한 시간: 600초 (10분)를 입력합니다.

  11. 설정 탭으로 이동합니다.

    • 리소스 섹션에서 다음을 수행합니다.
      • 메모리: 512MiB 이상을 선택합니다.
      • CPU: 1을 선택합니다.

  12. 버전 확장 섹션에서 다음을 수행합니다.

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

  13. 만들기를 클릭합니다.

  14. 서비스가 생성될 때까지 기다립니다 (1~2분).

  15. 서비스가 생성되면 인라인 코드 편집기가 자동으로 열립니다.

함수 코드 추가

  1. 함수 진입점에 main을 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, date, timedelta, timezone
import base64
import uuid
import gzip
import io

# Initialize HTTP client with timeouts
http = urllib3.PoolManager(
    timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
    retries=False,
)

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

# Environment variables
GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'zoom/operationlogs/')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'zoom/operationlogs/state.json')
ZOOM_ACCOUNT_ID = os.environ.get('ZOOM_ACCOUNT_ID')
ZOOM_CLIENT_ID = os.environ.get('ZOOM_CLIENT_ID')
ZOOM_CLIENT_SECRET = os.environ.get('ZOOM_CLIENT_SECRET')
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '300'))
TIMEOUT = int(os.environ.get('TIMEOUT', '30'))

TOKEN_URL = "https://zoom.us/oauth/token"
REPORT_URL = "https://api.zoom.us/v2/report/operationlogs"

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

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

    if not all([GCS_BUCKET, ZOOM_ACCOUNT_ID, ZOOM_CLIENT_ID, ZOOM_CLIENT_SECRET]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        # Get OAuth token
        token = get_token()

        # Load state
        state = load_state(bucket, STATE_KEY)
        cursor_date = state.get('cursor_date', date.today().isoformat())

        print(f'Processing logs for date: {cursor_date}')

        # Fetch logs
        from_date = cursor_date
        to_date = cursor_date
        total_written = 0
        next_token = state.get('next_page_token')

        while True:
            page = fetch_page(token, from_date, to_date, next_token)
            items = page.get('operation_logs', []) or []

            if items:
                write_chunk(bucket, items, datetime.now(timezone.utc))
                total_written += len(items)

            next_token = page.get('next_page_token')
            if not next_token:
                break

        # Advance to next day if we've finished this date
        today = date.today().isoformat()
        if cursor_date < today:
            nxt = (datetime.fromisoformat(cursor_date) + timedelta(days=1)).date().isoformat()
            state['cursor_date'] = nxt
            state['next_page_token'] = None
        else:
            # stay on today; continue later with next_page_token=None
            state['next_page_token'] = None

        save_state(bucket, STATE_KEY, state)

        print(f'Successfully processed {total_written} logs for {from_date}')

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

def get_token():
    """Get OAuth 2.0 access token from Zoom."""
    params = f"grant_type=account_credentials&account_id={ZOOM_ACCOUNT_ID}"
    basic = base64.b64encode(f"{ZOOM_CLIENT_ID}:{ZOOM_CLIENT_SECRET}".encode('utf-8')).decode('utf-8')

    headers = {
        'Authorization': f'Basic {basic}',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json',
        'Host': 'zoom.us'
    }

    response = http.request(
        'POST',
        TOKEN_URL,
        body=params,
        headers=headers,
        timeout=TIMEOUT
    )

    if response.status != 200:
        print(f'Token request failed: {response.status}')
        response_text = response.data.decode('utf-8')
        print(f'Response body: {response_text}')
        raise Exception(f'Failed to get OAuth token: {response.status}')

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

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)}')

    # Initial state: start today
    today = date.today().isoformat()
    return {'cursor_date': today, 'next_page_token': None}

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

def write_chunk(bucket, items, ts):
    """Write log chunk to GCS."""
    key = f"{GCS_PREFIX}{ts:%Y/%m/%d}/zoom-operationlogs-{uuid.uuid4()}.json.gz"

    buf = io.BytesIO()
    with gzip.GzipFile(fileobj=buf, mode='w') as gz:
        for rec in items:
            gz.write((json.dumps(rec) + '\n').encode('utf-8'))

    buf.seek(0)
    blob = bucket.blob(key)
    blob.upload_from_file(buf, content_type='application/gzip')

    print(f'Wrote {len(items)} logs to {key}')
    return key

def fetch_page(token, from_date, to_date, next_page_token):
    """Fetch a page of logs from Zoom API."""
    params = {
        'from': from_date,
        'to': to_date,
        'page_size': str(PAGE_SIZE)
    }

    if next_page_token:
        params['next_page_token'] = next_page_token

    # Build query string
    query_string = '&'.join([f"{k}={v}" for k, v in params.items()])
    url = f"{REPORT_URL}?{query_string}"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {token}',
        'Accept': 'application/json'
    }

    response = http.request(
        'GET',
        url,
        headers=headers,
        timeout=TIMEOUT
    )

    if response.status != 200:
        print(f'API request failed: {response.status}')
        response_text = response.data.decode('utf-8')
        print(f'Response body: {response_text}')
        raise Exception(f'Failed to fetch logs: {response.status}')

    return json.loads(response.data.decode('utf-8'))
    • 두 번째 파일: requirements.txt:
    functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
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 값
    이름 zoom-operationlogs-schedule-15min
    리전 Cloud Run 함수와 동일한 리전 선택
    주파수 */15 * * * * (15분마다)
    시간대 시간대 선택 (UTC 권장)
    타겟 유형 Pub/Sub
    주제 zoom-operationlogs-trigger 선택
    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 * * * * 일반(권장)
    1시간마다 0 * * * * 검색량 적음
    6시간마다 0 */6 * * * 일괄 처리

통합 테스트

  1. Cloud Scheduler 콘솔에서 작업 (예: zoom-operationlogs-schedule-15min)을 찾습니다.
  2. 강제 실행을 클릭하여 작업을 수동으로 트리거합니다.
  3. 몇 초 동안 기다립니다.
  4. Cloud Run > 서비스로 이동합니다.
  5. 함수 이름 (zoom-operationlogs-to-gcs)을 클릭합니다.
  6. 로그 탭을 클릭합니다.

  7. 함수가 성공적으로 실행되었는지 확인합니다. 다음을 확인하세요.

    Processing logs for date: YYYY-MM-DD
Page 1: Retrieved X events
Wrote X records to zoom/operationlogs/YYYY/MM/DD/zoom-operationlogs-UUID.json.gz
Successfully processed X logs for YYYY-MM-DD

  8. Cloud Storage> 버킷으로 이동합니다.

  9. 버킷 이름 (zoom-operation-logs)을 클릭합니다.

  10. 접두사 폴더 (zoom/operationlogs/)로 이동합니다.

  11. 현재 타임스탬프를 사용하여 새 .json.gz 파일이 생성되었는지 확인합니다.

로그에 오류가 표시되면 다음 단계를 따르세요.

  • HTTP 401: 환경 변수에서 Zoom API 사용자 인증 정보 확인
  • HTTP 403: Zoom 앱에 report:read:operation_logs:admin 범위가 있는지 확인
  • 환경 변수 누락: Cloud Run 함수 구성에 필요한 모든 변수가 설정되어 있는지 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: Zoom Operation Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Zoom 작업 로그를 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 이름 (예: zoom-operation-logs)을 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.

Zoom 작업 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: Zoom Operation Logs).
  5. 소스 유형으로 Google Cloud Storage V2를 선택합니다.
  6. 로그 유형으로 Zoom 작업 로그를 선택합니다.
  7. 다음을 클릭합니다.

  8. 다음 입력 매개변수의 값을 지정합니다.

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

      gs://zoom-operation-logs/zoom/operationlogs/

      • 다음과 같이 바꿉니다.

        • zoom-operation-logs: GCS 버킷 이름입니다.
        • zoom/operationlogs/: 로그가 저장되는 접두사 경로입니다.

    • 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.

UDM 매핑 테이블

로그 필드 UDM 매핑 로직
action metadata.product_event_type 'action' 원시 로그 필드가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
category_type additional.fields.key 원시 로그 필드 'category_type'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
category_type additional.fields.value.string_value 원시 로그 필드 'category_type'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
도 target.user.department 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'Department'가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
설명 target.user.role_description 원시 로그 필드 'Description'('operation_detail' 필드에서 추출됨)이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
표시 이름 target.user.user_display_name 원시 로그 필드 '표시 이름'('operation_detail' 필드에서 추출됨)이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
이메일 주소 target.user.email_addresses 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 '이메일 주소'가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
이름 target.user.first_name 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'First Name'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
직책 target.user.title 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'Job Title'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
성 target.user.last_name 'Last Name'(last_name) 원시 로그 필드('operation_detail' 필드에서 추출됨)가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
위치 target.location.name 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'Location'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
operation_detail metadata.description 원시 로그 필드 'operation_detail'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
연산자 principal.user.email_addresses 이메일 정규식과 일치하는 경우 원시 로그 필드 'operator'가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
연산자 principal.user.userid 이메일 정규식과 일치하지 않는 경우 원시 로그 필드 'operator'가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
방 이름 target.user.attribute.labels.value 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'Room Name'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
역할 이름 target.user.attribute.roles.name 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 '역할 이름'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
시간 metadata.event_timestamp.seconds 원시 로그 필드 'time'이 파싱되어 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
유형 target.user.attribute.labels.value 원시 로그 필드 'Type'('operation_detail' 필드에서 추출됨)이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
사용자 역할 target.user.attribute.roles.name 원시 로그 필드 'User Role'('operation_detail' 필드에서 추출됨)이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
사용자 유형 target.user.attribute.labels.value 원시 로그 필드 '사용자 유형'('operation_detail' 필드에서 추출됨)이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
metadata.log_type 'ZOOM_OPERATION_LOGS' 값이 이 UDM 필드에 할당됩니다.
metadata.vendor_name 'ZOOM' 값이 이 UDM 필드에 할당됩니다.
metadata.product_name 'ZOOM_OPERATION_LOGS' 값이 이 UDM 필드에 할당됩니다.
metadata.event_type 값은 다음 논리에 따라 결정됩니다. 1. 'event_type' 필드가 비어 있지 않으면 해당 값이 사용됩니다. 1. 'operator', 'email' 또는 'email2' 필드가 비어 있지 않으면 값이 'USER_UNCATEGORIZED'로 설정됩니다. 1. 그 외에는 값이 'GENERIC_EVENT'로 설정됩니다.
json_data about.user.attribute.labels.value 원시 로그 필드 'json_data'('operation_detail' 필드에서 추출됨)가 JSON으로 파싱됩니다. 파싱된 JSON 배열의 각 요소에 있는 'assistant' 및 'options' 필드는 UDM의 'labels' 배열에 있는 'value' 필드에 매핑됩니다.
json_data about.user.userid 원시 로그 필드 'json_data'('operation_detail' 필드에서 추출됨)가 JSON으로 파싱됩니다. 파싱된 JSON 배열의 각 요소 (첫 번째 요소 제외)의 'userId' 필드는 UDM의 'about.user' 객체의 'userid' 필드에 매핑됩니다.
json_data target.user.attribute.labels.value 원시 로그 필드 'json_data'('operation_detail' 필드에서 추출됨)가 JSON으로 파싱됩니다. 파싱된 JSON 배열의 첫 번째 요소에 있는 'assistant' 및 'options' 필드가 UDM의 'labels' 배열에 있는 'value' 필드에 매핑됩니다.
json_data target.user.userid 원시 로그 필드 'json_data'('operation_detail' 필드에서 추출됨)가 JSON으로 파싱됩니다. 파싱된 JSON 배열의 첫 번째 요소에 있는 'userId' 필드는 UDM의 'target.user' 객체의 'userid' 필드에 매핑됩니다.
이메일 target.user.email_addresses 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'email'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
email2 target.user.email_addresses 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'email2'가 이 UDM 필드에 매핑됩니다.
역할 target.user.attribute.roles.name 'operation_detail' 필드에서 추출된 원시 로그 필드 'role'이 이 UDM 필드에 매핑됩니다.

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