AI 강화된 OpenSearch 3.0과 Graylog 활용 중앙 로그 분석 시스템 설계

OpenSearch 3.0은 AI 시대의 요구에 부응하여 벡터 검색 성능과 검색 인프라를 대폭 강화한 메이저 릴리즈입니다.

🚀 성능 및 구조 개선

성능 향상: OpenSearch 1.3 대비 최대 9.5배의 성능 향상을 달성했습니다.
GPU 가속 지원: NVIDIA cuVS 엔진 기반의 GPU 가속을 통해 벡터 인덱싱 속도를 최대 9.3배 향상시키고, 운영 비용을 최대 3.75배 절감할 수 있습니다.
Derived Source 기능: 벡터 데이터를 JSON 소스에서 분리하여 저장소 사용량을 최대 3배 절감하고, 쿼리 성능을 최대 30배 향상시킵니다.
Lucene 10 기반: 최신 검색 라이브러리 도입이 되었습니다.
Java 21, 모듈 아키텍처 도입: 유지보수성과 확장성을 확보합니다.

🤖 AI 및 벡터 검색 기능 강화

Model Context Protocol (MCP) 지원: AI 에이전트(Agent)와의 연동을 위한 MCP를 지원하여, AI 기반 검색 및 추천 시스템의 유연성을 높였습니다.
벡터 엔진 개선: GPU 가속과 함께 벡터 엔진의 처리 속도와 효율성을 대폭 향상시켜, 대규모 벡터 데이터 처리에 최적화되었습니다.
Hybrid Search 기반 설계: RAG 구조 적용이 가능합니다.

🔄 데이터 처리 및 전송 효율성 강화

gRPC 지원: 클라이언트-서버 및 노드 간 통신에 gRPC를 도입하여 데이터 전송 속도와 효율성을 향상시켰습니다.
Pull 기반 데이터 수집: Kafka, Kinesis 등 외부 스트리밍 시스템에서 데이터를 직접 가져오는 구조를 지원하여, 데이터 수집의 유연성과 제어력을 강화했습니다.
Reader-Writer 분리: 검색과 인덱싱 작업을 분리하여 각 작업의 안정성과 성능을 확보하였습니다.

🏗️ 검색 인프라 및 플랫폼 개선

Lucene 10 업그레이드: 검색 인프라를 현대화하여 병렬 작업 성능을 향상시키고, 검색 기능을 고도화하였습니다.
Java 21 최소 지원 런타임: 최신 언어 기능과 성능을 활용할 수 있도록 Java 21을 최소 지원 런타임으로 설정하였습니다.
Java 모듈 시스템 도입: 모놀리식 구조를 라이브러리 기반으로 전환하여 유지보수성과 확장성을 향상시켰습니다.

300x250

OpenSearch 3.0은 AI 및 RAG 기반 검색 수요 증가에 대응하여 벡터 검색 성능, 데이터 처리 효율성, 검색 인프라의 현대화를 통해 차세대 검색 플랫폼으로 자리매김하였습니다. 특히 GPU 가속, MCP 지원, gRPC 도입 등은 AI 기반 검색 및 대규모 데이터 처리에 큰 도움이 될 것입니다.

Elasticsearch vs OpenSearch 비교

항목	Elasticsearch	OpenSearch
라이선스	Elastic License 2.0 / AGPLv3 (2024년 9월부로 오픈소스 재전환)	Apache 2.0 완전 오픈소스
출시 배경	Elastic 사에서 독자 개발	Elasticsearch 7.10을 기반으로 AWS 주도로 포크
Kibana	매우 강력하고 다양한 시각화 제공	OpenSearch Dashboards는 비교적 느리고 버그 존재
SQL 쿼리	자체 DSL + SQL API, 변환 처리 우수	SQL 지원은 있으나 구현 방식이 다름
API 호환성	Elastic 고유 기능 존재 (ex. enrich processor 등)	대다수 7.10 기반 API 호환, 일부 예외 존재 (search_after 등)
벡터 검색	FAISS 기반, Elastic 전용 기능	HNSW 기반 벡터 검색, GPU 가속 등 강화
클라우드 지원	Elastic Cloud (AWS 내에서 동작)	AWS OpenSearch Service
성능 튜닝	Elastic이 소폭 우위 (Dynamic Mapping 최적화 등)	직접 호스팅 시 거의 유사한 수준 도달 가능

실사용자 경험 및 커뮤니티 통찰

✅ 장점

kt-search와 같이 Elastic과 OpenSearch 모두 지원하는 커뮤니티 클라이언트 존재
대부분의 표준 검색/로그 수집 기능은 여전히 유사
GPU 벡터 검색, derived sources, gRPC 등으로 OpenSearch는 AI/벡터 검색에 집중

❗ 단점

OpenSearch는 enrich processor 등 고급 기능 부재
Dashboards UI 느리고 버그 많음 (Kibana 대비)
OpenSearch 커뮤니티는 Elastic 대비 커뮤니티 활력과 검증 부족
대규모 마이그레이션 시 모든 데이터 재인덱싱 필요

🔍 경험 기반 사용 팁

HNSW 구현 성능은 탁월하지만 RAM 자원 요구 큼
KNN 벡터 검색은 "RAM 전체 그래프 로딩"이 병목 → 메모리 관리 중요
성능은 대부분 “임베딩 품질 + 인덱스 튜닝”에 의존

어떤 환경에서 무엇을 선택할 것인가?

사용 시나리오	추천 제품	비고
클라우드 중심, 안정성 중시	Elastic Cloud	성숙한 SaaS, 강력한 Kibana
오픈소스 선호, 벡터 중심 AI 검색	OpenSearch 3.0	GPU 가속, 확장성 우수
기존 Elasticsearch 유저	Elastic 유지 or 신중한 마이그레이션	마이그레이션 비용 큼
완전 오픈소스 기반 제품 지향	OpenSearch	AGPL 걱정 없는 Apache 2.0

📎 참고 링크

로그와 관련해서 대량 서버에서 순수하게 syslog 수집을 목적으로 한다면, Elastic Stack(ELK, OpenSearch 포함)과 함께 자주 비교되는 대안이 바로 Graylog입니다. 아래는 Graylog를 중심으로, syslog 수집에 필요한 주요 요소별로 Elastic Stack/OpenSearch 기반 시스템과 비교 분석한 결과입니다.

Graylog vs Elastic Stack (ELK/OpenSearch) – syslog 수집 목적 중심 비교

1. 아키텍처 구성 및 설치 용이성

항목	Graylog	Elastic Stack (ELK/OpenSearch)
구성 요소	- Graylog 서버 (UI 및 파이프라인) - Elasticsearch or OpenSearch (저장소) - MongoDB (메타정보 저장) - 수집기: `syslog`, `sidecar`, `beats`	- Elasticsearch / OpenSearch - Logstash (또는 Filebeat, rsyslog) - Kibana or OpenSearch Dashboards
설치 복잡도	중간 수준: 공식 Docker Compose 제공, syslog 입력 포함되어 있음	복잡: Logstash 필터 구성, Kibana 설정, 다양한 인덱스 템플릿 설정 필요
기본 syslog 지원	내장된 Syslog 입력 포트 지원 (514/UDP)	Filebeat/rsyslog/Logstash를 통해 별도 구성 필요

결론: Graylog는 syslog 수집 전용으로는 보다 간단한 아키텍처를 제공함

2. syslog 수집 및 파싱 기능

항목	Graylog	ELK / OpenSearch
기본 syslog 파싱	기본적으로 RFC3164, RFC5424 파서 제공	Logstash 혹은 rsyslog 설정 필요 (자체 grok 패턴 또는 dissect)
파싱 방식	UI 기반 파이프라인 정의, 정규표현식 처리	Logstash config, grok 패턴 수작업
필드 추출 UI	있음 (pipeline rules)	없음, Kibana에선 수집 후 확인만 가능
상태 기반 파싱	가능 (메시지 기반 Rule 설정)	복잡한 상황 처리 어려움 (Logstash 필터 구성 필요)

결론: Graylog는 syslog 파싱이 시각적이고 직관적인 UI로 구성 가능, 운영 편의성 높음

3. 검색 및 시각화

항목	Graylog	Kibana / OpenSearch Dashboards
검색 UI	실시간 검색에 특화, stream 필터 기반	Discover 중심, dashboard 구성 후 분석
시각화 기능	제한적 (차트, 테이블 등)	Kibana는 매우 강력한 시각화 도구 보유
사용자 편의성	Stream, Alert, Dashboard 등 명확한 용도 구분	매우 유연하나, 초기 설정 복잡

결론: 검색만 집중한다면 Graylog가 빠름, 시각화와 대시보드 활용은 Elastic이 우수

4. 확장성 및 대량 처리 성능

항목	Graylog	ELK / OpenSearch
수집 처리량	중간 이상 (수천 EPS 이상도 가능)	대규모 (수만 EPS 이상 처리 가능)
스케일 아웃	가능 (Graylog node clustering)	매우 유연 (Beats, Logstash 수평 확장 가능)
병목 요소	MongoDB 및 stream filter 처리 시 부하	Logstash 또는 Elasticsearch indexing bottleneck

결론: 중소 규모까지는 Graylog로 충분하며, 대규모 분산 로그 처리는 ELK가 유리

5. 보안 및 역할 기반 접근 제어 (RBAC)

항목	Graylog	Elastic / OpenSearch
기본 RBAC	있음 (role-based stream 접근 제어)	Elastic은 유료 X-Pack, OpenSearch는 Security Plugin으로 가능
TLS 암호화	지원	지원
멀티 테넌시	지원 (stream 기반 분리)	지원 (OpenSearch는 namespace/tenant 분리, Elastic은 유료 기능)

결론: Graylog는 기본적으로도 보안 접근 제어가 잘 구성됨

6. 유지보수 및 운영 편의성

항목	Graylog	Elastic Stack
로그 수집 파이프라인 유지	UI에서 파이프라인 관리	Logstash grok 또는 ingest pipeline 직접 설정
운영 모니터링	Web UI에서 시스템 상태, JVM 상태 모니터링 가능	Stack Monitoring 별도 구성 필요
인덱스 롤오버	GUI에서 자동 구성 가능	ILM 또는 manual rollover 설정 필요

결론: Graylog는 단순 로그 수집 목적의 운영성이 뛰어남

7. 라이선스 및 오픈소스 정책

항목	Graylog	Elastic	OpenSearch
오픈소스 여부	GPLv3 오픈소스 (Graylog Open)	일부 기능 유료 (Elastic License)	Apache 2.0 완전 오픈소스
유료 기능	SIEM, archive 등은 Graylog Enterprise	보안, 머신러닝 등 유료	대부분 무료, Amazon이 후원

결론: syslog 수집만 고려한다면 Graylog Open 또는 OpenSearch 모두 적합

종합 결론

조건	추천 솔루션
syslog 수집 전용, 설치 간단, UI 기반 관리 원함	Graylog
대규모 로그 처리, 복합 이벤트 처리, 커스텀 대시보드 필수	ELK / OpenSearch
보안 접근 제어 + 멀티 유저 환경	Graylog 또는 OpenSearch Security Plugin
AI 기반 로그 분석, SIEM 구축 고려 중	Elastic Stack (유료 포함) 또는 Wazuh 등

운영 시 체크포인트

수집 성능(EPS) 요구량 계산 후 적절한 아키텍처 선정
TLS / RBAC 적용 여부 판단 (Graylog는 기본 제공, OpenSearch도 가능)
파싱 규칙 유지 가능성: 운영자가 직접 관리할 수 있는 UI 여부 중요
백업/보관/보존 정책 적용 필요 시 Elasticsearch 기반 솔루션 유리

아래는 Graylog를 Docker Compose로 구성하고, syslog 수집 및 파싱까지 설정하는 예시입니다.

1. Graylog Docker Compose 구성 예시

version: '3.8'

services:
  mongo:
    image: mongo:6
    container_name: mongo
    restart: always

  opensearch:
    image: opensearchproject/opensearch:2.11.1
    container_name: opensearch
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - plugins.security.disabled=true
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - opensearch-data:/usr/share/opensearch/data
    ports:
      - "9200:9200"

  graylog:
    image: graylog/graylog:5.1
    container_name: graylog
    depends_on:
      - mongo
      - opensearch
    environment:
      - GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=somepasswordpepper
      - GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=<SHA2_HASHED_PASSWORD>
      - GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://localhost:9000/
    entrypoint: /usr/bin/tini -- wait-for-it opensearch:9200 -- /docker-entrypoint.sh
    ports:
      - "9000:9000"         # Graylog 웹 인터페이스
      - "1514:1514/udp"     # Syslog 수신 (UDP)
      - "12201:12201/udp"   # GELF 수신
    volumes:
      - graylog-journal:/usr/share/graylog/data/journal

volumes:
  opensearch-data:
  graylog-journal:

비밀번호 해시 생성 방법

echo -n 'admin1234' | sha256sum

결과의 첫 번째 필드를 GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2에 입력하세요.

2. Syslog Input 구성

Graylog 웹 UI → System → Inputs → Launch new input

설정 예시

Input Type: Syslog UDP
Bind address: 0.0.0.0
Port: 1514
Override source: 빈칸
Store full message: 체크
Allow overriding date: 체크

3. Pipeline Rule 구성 (RFC3164 파서 예시)

Graylog는 수집한 메시지에 대해 Pipeline Rules를 이용해 필드를 추출하거나 변경할 수 있습니다.

예제: Jun 11 08:12:34 hostname appname[pid]: message 형태 파싱

1단계: Pipeline Rule 생성

rule "parse rfc3164 syslog"
when
  has_field("message") &&
  contains(to_string($message.message), ":")
then
  let syslog_msg = regex("^(\\w{3}\\s+\\d+\\s+\\d+:\\d+:\\d+)\\s+(\\S+)\\s+(\\S+?)(?:\\[(\\d+)\\])?:\\s*(.*)$", to_string($message.message));
  set_field("timestamp_string", syslog_msg["0"]);
  set_field("syslog_hostname", syslog_msg["1"]);
  set_field("syslog_program", syslog_msg["2"]);
  set_field("syslog_pid", syslog_msg["3"]);
  set_field("syslog_message", syslog_msg["4"]);
end

2단계: Pipeline 생성 및 연결

System → Pipelines → Create pipeline
- 이름: syslog_parser
- Description: Parses basic RFC3164 messages
Stage 0에 위 rule 추가
System → Connectors → Stream에서 해당 파이프라인을 Syslog UDP Input에 연결

4. 결과 예시

입력 메시지

Jun 11 08:12:34 web01 nginx[1234]: access log line

추출된 필드

필드명	값
timestamp_string	Jun 11 08:12:34
syslog_hostname	web01
syslog_program	nginx
syslog_pid	1234
syslog_message	access log line

운영 팁

운영 환경에서는 syslog 포트(514/UDP)는 루트 권한 필요 → iptables 또는 setcap 활용하거나 포트 포워딩 필요
Graylog에 TLS 적용 시 reverse proxy(NGINX 등)를 사용하는 것이 일반적
수집량이 많은 경우, journal 디스크 경로 용량 주의 필요
OpenSearch 대신 Elasticsearch도 사용 가능하나, 버전 호환성 주의

Graylog로 로그를 전송하기 위한 rsyslog 및 syslog-ng 설정 예제입니다. 이 구성은 특히 서버가 많고 syslog만 수집하려는 환경에서 매우 효율적으로 사용됩니다.

1. rsyslog 설정 예제 (UDP/TCP 전송)

A. 기본 UDP 전송 설정

📍 설정 파일: /etc/rsyslog.d/90-graylog.conf

*.* @graylog.example.com:1514

@ → UDP 전송
graylog.example.com → Graylog 서버 IP 또는 호스트명
1514 → Graylog Syslog UDP Input 포트

B. TCP 전송 (보다 신뢰성 있는 전송)

*.* @@graylog.example.com:1514

@@ → TCP 전송

C. 포맷 지정 (RFC5424 등)

module(load="imuxsock")  # local syslog
module(load="imklog")    # kernel log

$template GRAYLOG,"<%pri%>%protocol-version% %timestamp:::date-rfc3339% %hostname% %app-name% %procid% %msgid% %msg%\n"

*.* @@graylog.example.com:1514;GRAYLOG

🚀 재시작

sudo systemctl restart rsyslog

2. syslog-ng 설정 예제

A. Graylog 전송을 위한 구성

📍 설정 파일: /etc/syslog-ng/conf.d/graylog.conf

destination d_graylog {
    udp("graylog.example.com" port(1514));
};

log {
    source(s_src);   # 기본 source 정의 확인
    destination(d_graylog);
};

graylog.example.com: Graylog 서버 IP 또는 호스트명
port(1514): Graylog에서 열린 Syslog Input 포트

B. TCP 또는 TLS 전송

destination d_graylog_tcp {
    tcp("graylog.example.com" port(1514));
};

# 또는 TLS
destination d_graylog_tls {
    tcp("graylog.example.com" port(1514)
        tls(
            ca-dir("/etc/syslog-ng/ca.d")
            peer-verify(optional-untrusted)
        )
    );
};

🚀 재시작

sudo systemctl restart syslog-ng

Graylog Input 설정 요약

Graylog 웹 UI → System → Inputs → Syslog UDP or TCP 생성 시 다음 정보를 참고하세요.

설정 항목	값
Port	1514 (또는 원하는 포트)
Bind address	0.0.0.0
Store full message	체크
Allow override date	체크

1. JSON 로그 메시지 처리

rule "parse_json_log"
when
  has_field("message") &&
  regex("^\\{.*\\}$", to_string($message.message))
then
  let parsed = parse_json(to_string($message.message));
  set_fields(parsed);
end

✅ 설명

message 필드가 {} 형식의 JSON이면 파싱하여 key/value 필드로 자동 분리

2. CSV 형식 로그 처리

rule "parse_csv_log"
when
  has_field("message") &&
  contains(to_string($message.message), ",")
then
  let parts = split(to_string($message.message), ",");
  set_field("src_ip", parts[0]);
  set_field("dest_ip", parts[1]);
  set_field("action", parts[2]);
end

✅ 예시 로그

192.168.0.10,10.0.0.2,ALLOW

3. Apache/Nginx Access Log 파싱

rule "parse_apache_access_log"
when
  has_field("message") &&
  contains(to_string($message.message), "HTTP")
then
  let m = regex("^(\\S+) (\\S+) (\\S+) \\[(.*?)\\] \"(.*?)\" (\\d{3}) (\\d+)", to_string($message.message));
  set_field("client_ip", m["0"]);
  set_field("user_ident", m["1"]);
  set_field("user_auth", m["2"]);
  set_field("timestamp", m["3"]);
  set_field("request", m["4"]);
  set_field("http_status", m["5"]);
  set_field("size", m["6"]);
end

✅ 예시 로그

127.0.0.1 - frank [10/Oct/2024:13:55:36 +0000] "GET /apache_pb.gif HTTP/1.0" 200 2326

4. 방화벽 로그 (정규표현식 기반)

rule "parse_fw_log"
when
  has_field("message") &&
  contains(to_string($message.message), "SRC=")
then
  let m = regex("SRC=(\\S+) DST=(\\S+) PROTO=(\\S+)", to_string($message.message));
  set_field("src_ip", m["0"]);
  set_field("dst_ip", m["1"]);
  set_field("protocol", m["2"]);
end

✅ 예시 로그

SRC=10.0.0.1 DST=192.168.1.5 PROTO=TCP SPT=443 DPT=54632

5. Docker 로그 (logspout 형태)

rule "parse_docker_log"
when
  has_field("message") &&
  contains(to_string($message.message), "container_name=")
then
  let m = regex("container_name=(\\S+) log=(.*)", to_string($message.message));
  set_field("docker_container", m["0"]);
  set_field("docker_log", m["1"]);
end

6. 커스텀 애플리케이션 로그 예시

rule "parse_app_log"
when
  has_field("message") &&
  contains(to_string($message.message), "event_id=")
then
  let m = regex("event_id=(\\d+) user=(\\S+) status=(\\S+)", to_string($message.message));
  set_field("event_id", m["0"]);
  set_field("user", m["1"]);
  set_field("status", m["2"]);
end

✅ 예시 로그

event_id=1004 user=jsmith status=FAILED

공통 필드 정규화

rule "normalize_common_fields"
when
  has_field("src_ip") && has_field("dst_ip")
then
  rename_field("src_ip", "source_ip");
  rename_field("dst_ip", "destination_ip");
end

파이프라인 적용 순서

System → Pipelines → Create pipeline
Stage 0에 Rule 연결
해당 Input 또는 Stream에 Pipeline 연결

운영 시 주의사항

정규표현식은 최대한 구체적이고 빠르게 처리되도록 설계
메시지 구조가 자주 바뀌는 경우 try-catch 형태 조건부 파싱 사용
수백 개 서버에서 전송되는 경우 pipeline processor 부하 고려

Graylog에서는 로그 필터링과 알림 기능을 Stream과 Alert (Event & Notification) 시스템으로 설정합니다. 이 구조는 실시간 보안 분석 및 운영 알림 체계를 구축하는 데 핵심적인 요소입니다. 다음은 Stream 기반 필터링과 Event 알림 설정 예제입니다.

1. Stream 기반 로그 필터링 설정

Stream이란?

특정 조건에 맞는 로그만 필터링해서 분리 처리할 수 있는 실시간 필터링 채널

📍 예제: firewall 로그만 분리

① Stream 생성

System → Streams → Create stream
- Title: Firewall Logs
- Index Set: default
- Description: "Firewall에서 발생한 로그만 필터링"

② Rule 추가

Add Stream Rule
- Field: source or programname
- Condition: match exact
- Value: firewalld 또는 iptables
예: source == fw01.corp.local

③ Input 연결

Syslog UDP 입력 설정 시, Stream을 연결하면 해당 조건을 만족하는 메시지만 해당 Stream으로 라우팅됨

2. Event 정의 + Alert Notification 설정

Event란?
일정 조건을 만족하는 로그가 감지되었을 때 하나의 사건(Event) 으로 감지하여 알림 트리거를 수행

📍 예제: 로그인 실패 감지 후 이메일 알림

① Event Definition 생성

Alerts → Event Definitions → Create
Title: Login Failure Alert
Filter & Aggregation
- Type: Filter-based event
- Query: message:"authentication failure"
- Streams: (앞서 만든 특정 Stream 선택 가능)
Condition
- Add: Trigger when count > 3 in 1 minute (ex: brute force)

② Custom Fields

Extract username, src_ip 필드 설정 가능

③ Notification 정의

Alerts → Notifications → Create
- Type: Email, Slack, HTTP, etc.
- Title: Email to Security
- Recipients: security@company.com
- Subject: [Graylog Alert] Login Failures
- Body Template 예
```
Alert: ${event_definition_title}
Message: ${event.message}
Source: ${event.source}
Timestamp: ${event.timestamp}
```

④ Event → Notification 연결

생성한 Notification을 해당 Event Definition에 연결

예시 Query

SSH 로그인 실패 패턴 (pam)

message:"authentication failure" OR message:"Failed password for"

웹 공격 감지 (WAF / Apache)

message:"SQL injection" OR message:"/etc/passwd"

포트 스캔 감지 (fw log)

message:"port scan detected"

운영 팁

목적	방법
특정 서비스 로그 필터링	Stream + Field match
이벤트 수 발생 시 알림	Event Definition + Count 조건
Slack 연동	HTTP Notification + Slack Webhook URL
대량 발생 방지	`Event → Alert → Notification`에 throttling 설정
위험 레벨 구분	Event field에 `severity` 설정 (ex: high, medium, low)

실전 시나리오 예시

✔️ Stream: WAF Logs

Field: source == waf01.local
Field: message contains attack

✔️ Event Definition

Query: message:SQLi OR message:XSS
Condition: count > 5 in 30 seconds

✔️ Notification

Slack → #sec-alerts
Subject: "🚨 Web 공격 감지"

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그리드형(광고전용)

저작자표시 비영리 동일조건 (새창열림)

AI 강화된 OpenSearch 3.0과 Graylog 활용 중앙 로그 분석 시스템 설계

AI 강화된 OpenSearch 3.0과 Graylog 활용 중앙 로그 분석 시스템 설계

🚀 성능 및 구조 개선

🤖 AI 및 벡터 검색 기능 강화

🔄 데이터 처리 및 전송 효율성 강화

🏗️ 검색 인프라 및 플랫폼 개선

Elasticsearch vs OpenSearch 비교

실사용자 경험 및 커뮤니티 통찰

✅ 장점

❗ 단점

🔍 경험 기반 사용 팁

어떤 환경에서 무엇을 선택할 것인가?

📎 참고 링크

Graylog vs Elastic Stack (ELK/OpenSearch) – syslog 수집 목적 중심 비교

1. 아키텍처 구성 및 설치 용이성

2. syslog 수집 및 파싱 기능

3. 검색 및 시각화

4. 확장성 및 대량 처리 성능

5. 보안 및 역할 기반 접근 제어 (RBAC)

6. 유지보수 및 운영 편의성

7. 라이선스 및 오픈소스 정책

종합 결론

운영 시 체크포인트

1. Graylog Docker Compose 구성 예시

비밀번호 해시 생성 방법

2. Syslog Input 구성

설정 예시

3. Pipeline Rule 구성 (RFC3164 파서 예시)

1단계: Pipeline Rule 생성

2단계: Pipeline 생성 및 연결

4. 결과 예시

입력 메시지

추출된 필드

운영 팁

1. rsyslog 설정 예제 (UDP/TCP 전송)

A. 기본 UDP 전송 설정

B. TCP 전송 (보다 신뢰성 있는 전송)

C. 포맷 지정 (RFC5424 등)

2. syslog-ng 설정 예제

A. Graylog 전송을 위한 구성

B. TCP 또는 TLS 전송

Graylog Input 설정 요약

추천 사항

1. JSON 로그 메시지 처리

2. CSV 형식 로그 처리

3. Apache/Nginx Access Log 파싱

4. 방화벽 로그 (정규표현식 기반)

5. Docker 로그 (logspout 형태)

6. 커스텀 애플리케이션 로그 예시

공통 필드 정규화

파이프라인 적용 순서

운영 시 주의사항

1. Stream 기반 로그 필터링 설정

① Stream 생성

② Rule 추가

③ Input 연결

2. Event 정의 + Alert Notification 설정

① Event Definition 생성

② Custom Fields

③ Notification 정의

④ Event → Notification 연결

예시 Query

SSH 로그인 실패 패턴 (pam)

웹 공격 감지 (WAF / Apache)

포트 스캔 감지 (fw log)

운영 팁

실전 시나리오 예시

✔️ Stream: WAF Logs

✔️ Event Definition

✔️ Notification

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