Snort 性能监控实战：Prometheus + Grafana 打造专业级监控仪表盘

你好！作为一名网络安全工程师，你一定对 Snort 这款强大的入侵检测系统（IDS）不陌生。但光靠 Snort 本身还不够，我们还需要一套强大的监控体系，实时掌握 Snort 的运行状态，及时发现性能瓶颈和潜在问题。今天，咱们就来聊聊如何用 Prometheus 和 Grafana 这对黄金搭档，给 Snort 打造一个专业级的性能监控仪表盘。

为什么选择 Prometheus + Grafana？

在监控领域，Prometheus 和 Grafana 可谓是“强强联手”：

• Prometheus： 时序数据库的佼佼者，特别擅长处理时间序列数据。它能高效地收集、存储和查询 Snort 的各种性能指标，比如数据包处理速率、CPU 占用率、内存使用情况等等。
• Grafana： 可视化工具的“颜值担当”，提供丰富的图表类型和灵活的配置选项。我们可以用它创建美观、直观的监控仪表盘，将 Prometheus 收集到的数据以各种形式展现出来，方便我们快速了解 Snort 的运行状态。

监控哪些 Snort 性能指标？

在开始搭建监控系统之前，我们首先要明确需要监控哪些 Snort 性能指标。这里给你列出一些关键指标，你可以根据实际需求进行调整：

• 数据包处理速率（Packets per second）： 反映 Snort 处理网络流量的速度，是衡量 Snort 性能的重要指标。
• CPU 占用率（CPU Usage）： 显示 Snort 进程占用的 CPU 资源，过高的 CPU 占用率可能导致性能下降。
• 内存使用情况（Memory Usage）： 监控 Snort 进程的内存消耗，防止内存泄漏或过度占用。
• 丢包率（Packet Drop Rate）： 统计 Snort 因性能不足而丢弃的数据包比例，过高的丢包率会影响检测效果。
• 规则匹配次数（Rule Matches）： 记录 Snort 规则被触发的次数，有助于分析网络流量中的威胁情况。
• 警报数量（Alerts）： 统计 Snort 生成的警报数量，可以反映网络安全事件的发生频率。
• 运行时间（Uptime）： 显示 Snort 进程的运行时间，可以用来判断 Snort 是否稳定运行。

如何配置 Prometheus 抓取 Snort 性能数据？

要让 Prometheus 收集 Snort 的性能数据，我们需要一个“桥梁”，将 Snort 的内部指标暴露给 Prometheus。这里介绍两种常用的方法：

方法一：使用 Snort 内置的 Perfmonitor

Snort 2.9.12 版本及以上内置了 Perfmonitor 功能，可以输出性能统计数据。我们可以通过配置 Snort，将这些数据输出到文件或 Unix Socket，然后使用 Prometheus 的 file_sd_configs 或 unix_sd_configs 来抓取。

1. 配置 Snort：

   在 snort.conf 配置文件中，找到 output perfmonitor 部分，进行如下配置：

   output perfmonitor: file /var/log/snort/perfmon.txt, time 1, 
                     pktcnt 1, events all, 
                     no_rotate_log

   或者，使用unix socket(需root权限):

   output perfmonitor: unix_socket /var/run/snort_perfmon.sock, time 1, 
                    pktcnt 1, events all

   • file 或 unix_socket：指定输出方式，这里选择输出到文件或 Unix Socket。
   • time：设置输出时间间隔（秒）。
   • pktcnt: 数据包计数间隔
   • events：指定要输出的事件类型，all 表示输出所有事件。
   • no_rotate_log: 不进行日志轮转

2. 配置 Prometheus：

   在 prometheus.yml 配置文件中，添加一个 scrape_config，使用 file_sd_configs 或unix_sd_configs 来抓取 Snort 的性能数据：

   scrape_configs:
     - job_name: 'snort'
       file_sd_configs:
         - files:
           - '/var/log/snort/perfmon.txt'
       relabel_configs:
         - source_labels: [__address__]
           target_label: instance
           replacement: snort_instance_1  # 根据实际情况修改
     #使用unix socket的配置范例
     #- job_name: snort_socket
     #  unix_sd_configs:
     #   - names:
     #     - /var/run/snort_perfmon.sock
     #  relabel_configs:
     #    - source_labels: [__address__]
     #      target_label: instance
     #      replacement: snort_instance_1

   file_sd_configs 或 unix_sd_configs: 通过读取文件或 unix socket 获取 targets。

   relabel_configs:修改instance标签，便于区分不同的Snort实例。

3. 编写解析脚本（针对文件输出）：
   使用file_sd_configs需要将Perfmonitor输出的文本数据转换为Prometheus可识别的格式. 需要使用exporter, 此处以社区常用的snort_exporter为例进行说明。

   #下载编译好的二进制文件
   wget https://github.com/zartbot/snort_exporter/releases/download/v0.0.5/snort_exporter-linux-amd64
   chmod +x snort_exporter-linux-amd64
   mv snort_exporter-linux-amd64 snort_exporter
   #启动exporter,默认监听9727端口
   ./snort_exporter -input /var/log/snort/perfmon.txt

   修改prometheus.yml，添加static_configs:

   scrape_configs:
    - job_name: 'snort'
      static_configs:
        - targets: ['localhost:9727']
      relabel_configs:
        - source_labels: [__address__]
          target_label: instance
          replacement: snort_instance_1  # 根据实际情况修改

方法二：使用第三方 Exporter

除了使用 Snort 内置的 Perfmonitor，我们还可以使用一些第三方开发的 Exporter，它们通常能提供更丰富的功能和更灵活的配置。 比较常用的如：snort_exporter , 还有其他选择如使用 Lua 脚本自定义输出格式，然后使用 Prometheus 的 Node Exporter 的 textfile collector 来收集数据。

如何使用 Grafana 创建 Snort 性能监控仪表盘？

有了 Prometheus 收集到的数据，我们就可以用 Grafana 来创建漂亮的监控仪表盘了。这里给你提供一个简单的示例：

1. 连接 Prometheus 数据源：

   在 Grafana 中，添加一个 Prometheus 数据源，配置好 Prometheus 的地址和端口。

2. 创建 Dashboard：

   新建一个 Dashboard，添加多个 Panel，每个 Panel 对应一个监控指标。

3. 配置 Panel：

   • 选择图表类型： 根据指标的特点，选择合适的图表类型，比如折线图、柱状图、仪表盘等。
   • 编写 PromQL 查询语句： 使用 PromQL 查询语句从 Prometheus 中获取数据。例如，要查询数据包处理速率，可以使用 rate(snort_packets_total[5m])。
   • 设置图表样式： 调整图表的标题、坐标轴、颜色等，使其更美观、易读。

   以下是一些常用的 PromQL 查询语句示例：

   • 数据包处理速率： rate(snort_packets_total[5m])
   • CPU 占用率： snort_cpu_user_seconds_total / (snort_cpu_user_seconds_total + snort_cpu_system_seconds_total)
   • 内存使用情况： snort_mem_bytes
   • 丢包率： rate(snort_dropped_packets_total[5m]) / rate(snort_packets_total[5m])

4. 添加变量（可选）：

   如果你的环境中部署了多个 Snort 实例，可以使用 Grafana 的变量功能，创建一个下拉列表，方便在不同实例之间切换。

最佳实践和注意事项

• 定期检查监控系统： 确保 Prometheus 和 Grafana 正常运行，数据采集和展示没有问题。
• 设置告警规则： 根据实际需求，在 Prometheus 中设置告警规则，当 Snort 性能指标超过阈值时，及时发送告警通知。
• 优化 Snort 配置： 根据监控结果，对 Snort 的配置进行优化，提高性能和检测效果。
• 关注 Snort 日志： 除了性能监控，还要关注 Snort 的日志，及时发现安全事件和异常情况。
• 数据安全： 保护好 Prometheus 和 Grafana 的访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露。
• Exporter 选择: 如果使用file_sd_configs方式, 则需要选择合适的exporter将perfmonitor输出的文件内容转换为prometheus可识别的metrics。
• 权限问题: 如果使用unix_sd_configs, Snort进程需要以root权限启动。

总结

通过 Prometheus 和 Grafana，我们可以轻松搭建一套强大的 Snort 性能监控系统，实时掌握 Snort 的运行状态，及时发现问题并进行优化。希望这篇文章能帮助你更好地管理和维护 Snort，提升网络安全防护能力。如果你有任何问题或建议，欢迎随时交流！