PS. Это перевод моей статьи на английском. Давно я не писал на Хабре. Сразу прощу прощения, много на русском не пишу. Не скажу что у меня и английский шикарный. Но к сожалению проживание за рубежом ухудшает мой русский и медленно развивает английский.
Если вы пользуетесь AWS Athena для анализа логов, то часто хочется найти источник IP адресов. К сожалению AWS Athena не предоставляет этого из коробки. К счастью MaxMind предоставляет базы данных GeoIP таблиц, которые позволяют вычислить местоположение по IP адресам. Есть платная и бесплатная версия.
В этой статье я покажу как создать AWS Lambda функцию, которая каждую неделю будет скачивать последнюю базу данных с MaxMind на S3. Эту базу данных можно использовать в AWS Athena для написания SQL запросов для анализа, например, веб логов.
Создание аккаунта на MaxMind
Для скачивания даже бесплатных баз данных GeoLite 2 с MaxMind вам нужно будет создать аккаунт. После создания аккаунта, в Services можно сгенерировать Service Key. Сохраните его. Мы будем использовать формат GeoLite2-City-CSV.
При помощи Service Key мы можем попробовать скачать базу данных при помощи curl
curl -o GeoLite2-City-CSV.zip 'https://download.maxmind.com/app/geoip_download?edition_id=GeoLite2-City-CSV&license_key={{YOUR_LICENSE_KEY}}&suffix=zip'
Последние инструкции по скачиванию GeoIP баз данных можно найти тут.
AWS Lambda функция для обновления GeoIP базы данных на S3
Для собственного проекта я создал S3 Bucket s3://app.loshadki.data
, где я планирую разместить базу данных GeoIP. Размещать две таблицы я буду по путям
s3://app.loshadki.datadata/geoip_blocks/data.csv.gz
- база IP масок и их GEO положениеs3://app.loshadki.datadata/geoip_locations/data.csv.gz
- расшифровка GEO в адреса (Страны, Города).
Создайте новую Lambda функцию, я назвал свою GeoIP-Table-Update
, и использую python:3.8
.
Я использую Environment Variables для некоторых настроек функции:
MAXMIND_GEOIP_LICENSE
- ваш Service Key от MaxMind.S3_BUCKET_NAME
- S3 Bucket, куда собираетесь сохранять базу данных (я используюapp.loshadki.data
).S3_BUCKET_PREFIX
- префикс для баз данных, я используюdata
Эта функцию может выполняться долгое время. Выставите Timeout в 5 минут. Я так же изменил Memory в 256MB, так как с большей памятью выделяется так же больше CPU, и я часто замечал что дешевле выполнять функции с более быстрым CPU, даже если не используется вся память. Мы будем запускать эту функцию раз в неделю, так что большой разницы не будет, сколько мы будем платить.
Для автоматического выполнение этой функции раз в неделю создайте trigger. Выберете EventBridge (Cloud Watch Events), создайте новое правило upload-geoip-to-s3-weekly
с правилом rate(7 days)
.
Для того, чтобы AWS Lambda функция могла писать на S3, мы так же должны обновить разрешения, я обычно просто обновляю Role созданную автоматически. Добавьте разрешение
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "s3:PutObject",
"Resource": "arn:aws:s3:::app.loshadki.data/data/*"
}
]
}
Исходный код функции
Исходный код функции нижу. Вы можете просто скопировать и вставить его в редактор, сделать Deploy и запустить. Функцию будет работать несколько минут. По окончании, если все настройки верны, вы должны увидеть файлы на S3.
import os
import os.path
import urllib.request
import shutil
import zipfile
import tempfile
import gzip
import boto3
def lambda_handler(event, context):
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmpdirname:
zipfilename = os.path.join(tmpdirname, 'GeoLite2-City-CSV.zip')
print('step 1 - download geolite ip database')
download_geo_ip(tmpdirname, zipfilename)
print('step 2 - unzip all files')
unzip_all(tmpdirname, zipfilename)
print('step 3 - gzip files')
gzip_files(tmpdirname)
print('step 4 - upload to s3')
upload_to_s3(tmpdirname)
return
def download_geo_ip(tmpdirname, zipfilename):
geoip_url = 'https://download.maxmind.com/app/geoip_download?edition_id=GeoLite2-City-CSV&license_key={}&suffix=zip'.
format(os.getenv('MAXMIND_GEOIP_LICENSE'))
with urllib.request.urlopen(geoip_url) as response, open(zipfilename, 'wb') as output:
shutil.copyfileobj(response, output)
def unzip_all(tmpdirname, zipfilename):
# unzip all, but without the directories, to easily find the files
with zipfile.ZipFile(zipfilename, 'r') as z:
for member in z.namelist():
filename = os.path.basename(member)
# if a directory, skip
if not filename:
continue
# copy file (taken from zipfile's extract)
with z.open(member) as zobj:
with open(os.path.join(tmpdirname, filename), "wb") as targetobj:
shutil.copyfileobj(zobj, targetobj)
def gzip_files(tmpdirname):
for filename in ['GeoLite2-City-Blocks-IPv4.csv', 'GeoLite2-City-Locations-en.csv']:
file_path = os.path.join(tmpdirname, filename)
with open(file_path, 'rb') as f_in,
gzip.open(file_path + '.gz', 'wb') as f_out:
shutil.copyfileobj(f_in, f_out)
def upload_to_s3(tmpdirname):
s3_bucket_name = os.getenv('S3_BUCKET_NAME')
s3_bucket_prefix = os.getenv('S3_BUCKET_PREFIX')
s3_client = boto3.client('s3')
s3_client.upload_file(
os.path.join(tmpdirname, 'GeoLite2-City-Blocks-IPv4.csv.gz'),
s3_bucket_name,
os.path.join(s3_bucket_prefix, 'geoip_blocks/data.csv.gz')
)
s3_client.upload_file(
os.path.join(tmpdirname, 'GeoLite2-City-Locations-en.csv.gz'),
s3_bucket_name,
os.path.join(s3_bucket_prefix, 'geoip_locations/data.csv.gz')
)
Создание таблиц AWS Athena
Теперь мы можем создать таблицы в AWS Athena на базе CSV файлов, которые мы только что скопировали на S3.
Первая таблица это IP адреса (не забудьте поменять расположение на S3, где вы храните CSV файлы)
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS default.geoip_blocks (
network STRING,
geoname_id INT,
registered_country_geoname_id INT,
represented_country_geoname_id INT,
is_anonymous_proxy INT,
is_satellite_provider INT,
postal_code STRING,
latitude DOUBLE,
longitude DOUBLE,
accuracy_radius INT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION 's3://app.loshadki.data/data/geoip_blocks/'
TBLPROPERTIES ('skip.header.line.count'='1');
Вторая таблицы это расшифровка к странам и городам (опять не забудьте поменять S3 путь)
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS default.geoip_locations (
geoname_id INT,
locale_code STRING,
continent_code STRING,
continent_name STRING,
country_iso_code STRING,
country_name STRING,
subdivision_1_iso_code STRING,
subdivision_1_name STRING,
subdivision_2_iso_code STRING,
subdivision_2_name STRING,
city_name STRING,
metro_code STRING,
time_zone STRING,
is_in_european_union INT
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.OpenCSVSerde'
WITH SERDEPROPERTIES (
'separatorChar' = ',',
'quoteChar' = '\"',
'escapeChar' = '\\'
)
LOCATION 's3://app.loshadki.data/data/geoip_locations/'
TBLPROPERTIES ('skip.header.line.count'='1');
Мы можем попробовать выполнить простой SQL запрос
select *
from default.geoip_blocks t1
inner join default.geoip_locations t2 on t1.geoname_id = t2.geoname_id
limit 10
Использование таблиц для поиска адреса по IP адресу (CIDR lookup)
Таблица geoip_blocks
определяет адреса блоками в CIDR кодировке, например 1.0.0.0/24
, что определяет все адреса от 1.0.0.0
до 1.0.0.255
. Текущая версия Presto поддерживает функции для проверки если IP адрес подходит для CIDR кодировки. Но к сожалению AWS Athena (даже версия 2) до сих пор не поддерживает эти функции, так как использует Presto 0.217. Но мы можем найти другой способ проверки.
Один из способов это преобразование IP адресов в Integer, чтобы была возможность выполнять запросы вроде ip_start <= ip_address <= ip_end
. Преобразовать IP адрес в Integer очень легко, формула простая ipv4[1]*256*256*256 + ipv4[2]*256*256 + ipv4[3]*256 + ipv4[4]
. Ну и маску /24
просто нужно преобразовать в последний IP адрес диапазона.
Самый простой вариант это просто создать View на базе таблицы geoip_blocks
CREATE OR REPLACE VIEW geoip_blocks_int AS
select
cast(ip[1] as BIGINT)*256*256*256 + cast(ip[2] as BIGINT)*256*256 + cast(ip[3] as BIGINT)*256 + cast(ip[4] as BIGINT) as ip_start,
(
bitwise_or(cast(ip[1] as BIGINT), bitwise_and(255, cast(power(2, greatest(8 - range, 0)) as BIGINT)-1))
)*256*256*256 +
(
bitwise_or(cast(ip[2] as BIGINT), bitwise_and(255, cast(power(2, greatest(16 - range, 0)) as BIGINT)-1))
)*256*256 +
(
bitwise_or(cast(ip[3] as BIGINT), bitwise_and(255, cast(power(2, greatest(24 - range, 0)) as BIGINT)-1))
)*256+
(
bitwise_or(cast(ip[4] as BIGINT), bitwise_and(255, cast(power(2, greatest(32 - range, 0)) as BIGINT)-1))
) as ip_end,
network,
geoname_id,
registered_country_geoname_id,
represented_country_geoname_id,
cast(is_anonymous_proxy as BOOLEAN) as is_anonymous_proxy,
cast(is_satellite_provider as BOOLEAN) as is_satellite_provider,
postal_code,
latitude,
longitude,
accuracy_radius
from
(
select
network,
geoname_id,
registered_country_geoname_id,
represented_country_geoname_id,
is_anonymous_proxy,
is_satellite_provider,
postal_code,
latitude,
longitude,
accuracy_radius,
split(network_array[1], '.') as ip,
cast(network_array[2] as BIGINT) as range
from
(
select
network,
geoname_id,
registered_country_geoname_id,
represented_country_geoname_id,
is_anonymous_proxy,
is_satellite_provider,
postal_code,
latitude,
longitude,
accuracy_radius,
split(network, '/') as network_array
from default.geoip_blocks
)
)
Пробуем результаты
Например мы можем попробовать найти местоположение IP адреса 1.1.1.1
. Нам нужно только преобразовать его в Integer опять.
with ips as (
select
(
cast(ip_array[1] as BIGINT)*256*256*256 +
cast(ip_array[2] as BIGINT)*256*256 +
cast(ip_array[3] as BIGINT)*256 +
cast(ip_array[4] as BIGINT)
) as ip_int,
ip
from (
select
'1.1.1.1' as ip,
split('1.1.1.1', '.') as ip_array
) as source
)
select
ips.ip,
locations.continent_name,
locations.country_name,
locations.city_name,
locations.time_zone
from
ips as ips
left join geoip_blocks_int as blocks on blocks.ip_start <= ips.ip_int and ips.ip_int <= blocks.ip_end
left join geoip_locations as locations on blocks.geoname_id = locations.geoname_id
Ну и немного более сложный SQL запрос, если у вас хранятся логи от CloudFront, чтобы показать самые популярные страницы с группировкой по странам и городам.
with access_logs as (
select
uri,
(
cast(split(ip, '.')[1] as BIGINT)*256*256*256 +
cast(split(ip, '.')[2] as BIGINT)*256*256 +
cast(split(ip, '.')[3] as BIGINT)*256 +
cast(split(ip, '.')[4] as BIGINT)
) as ip_int
from (
select uri,
case xforwarded_for
when '-' then request_ip
else xforwarded_for
end as ip
from access_logs_yesterday
where
sc_content_type = 'text/html'
and status = 200
and method = 'GET'
and not regexp_like(url_decode(user_agent), '(bot|spider)')
)
)
select
count(*) as count,
access_logs.uri as uri,
locations.continent_name,
locations.country_name,
locations.city_name,
locations.time_zone
from
access_logs
left join geoip_blocks_int as blocks on
blocks.ip_start <= access_logs.ip_int and access_logs.ip_int <= blocks.ip_end
left join geoip_locations as locations on blocks.geoname_id = locations.geoname_id
group by 2, 3, 4, 5, 6
order by 1
Что дальше?
Вы можете использовать колонки postal_code
или city_name
вместе с country_name
вместе с AWS QuickSight для создания отчетов. Я так же создал для себя CloudWatch Alert, если функция упадет больше 2х раз, чтобы знать если что-то сломалось.