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与 New Relic 集成
现在,您可以将 NetScaler 控制台与 New Relic 集成,以便在 New Relic 控制面板中查看 WAF 和机器人违规行为的分析。通过这种集成,您可以:
-
在 New Relic 控制板中合并所有其他外部数据源。
-
集中查看分析情况。
NetScaler 控制台收集机器人和 WAF 事件,并根据您的选择实时或定期将它们发送到 New Relic。作为管理员,您还可以在 New Relic 控制板中查看机器人和 WAF 事件。
必备条件
要成功集成,您必须:
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使用以下格式获取 New Relic 事件终端节点:
https://insights-collector.newrelic.com/v1/accounts/<account_id>/events
有关配置事件端点的更多信息,请参阅 New Relic 文档。
有关获取帐户 ID 的更多信息,请参阅 New Relic 文档。
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获取 New Relic 密钥。有关更多信息,请参阅 New Relic 文档。
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在 NetScaler 控制台中添加关键细节
在 NetScaler 控制台中添加关键细节
生成令牌后,必须在 NetScaler 控制台中添加详细信息才能与 New Relic 集成。
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登录到 NetScaler 控制台。
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导航到“设置”>“可观测性集成”。
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在“集成”页面中,单击“添加”。
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在“创建订阅”页面中,指定以下详细信息:
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在“订阅名称”字段中指定您选择的名称 。
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选择 NetScaler 控制台作为源,然后单击“下一步”。
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选择“New Relic”,然后单击“配置”。在“配置端点”页面中:
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端点 URL — 指定 New Relic 端点的详细信息。终点必须采用以下
https://insights-collector.newrelic.com/v1/accounts/<account_id>/events
格式。
注意
出于安全考虑,建议使用 HTTPS。
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端点 URL — 指定 New Relic 端点的详细信息。终点必须采用以下
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身份验证令牌 - 复制并粘贴来自 New Relic 的身份验证令牌。
- 单击 Submit(提交)。
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单击下一步。
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单击“添加见解”,在“选择功能”选项卡中,您可以选择要导出的功能,然后单击“添加选定功能”。
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实时导出 -选定的违规行为会立即导出到 New Relic。
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定期导出 -选定的违规行为将根据您选择的持续时间导出到 New Relic。
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从“频率”列表中选择“每天”或“每小时”。根据选择,NetScaler 控制台将详细信息导出到 New Relic。
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单击下一步。
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在“选择实例”选项卡中,可以选择“选择所有实例”或“自定义选择”,然后单击“下一步”。
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选择所有实例 -将数据从所有 NetScaler 实例导出到 New Relic。
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自定义选择 - 允许您从列表中选择 NetScaler 实例。如果您从列表中选择特定实例,则仅将数据从选定的 NetScaler 实例导出到 New Relic。
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单击 Submit(提交)。
注意:
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首次使用“定期导出”选项进行配置时,所选要素数据会立即推送到 New Relic。下一次导出频率取决于您的选择(每天或每小时)。
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当您首次使用 实时导出 选项进行配置时,一旦在 NetScaler 控制台中检测到违规行为,所选功能数据就会立即推送到 New Relic。
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配置已完成。您可以在“订阅”页面中查看详细信息。
New Relic 控制板
在 New Relic 中导出事件后,您可以使用以下 JSON 格式在“指标和事件”下查看事件详细信息:
<subsription_name>_adm_<event name>
,其中事件名称可以是机器人、WAF 等。
在以下示例中,ADMSTAGING 是 <subscription_name>
,机器人是 <event_name>
。
将 JSON 数据提取到 New Relic 控制板后,作为管理员,您可以使用 NRQL(New Relic Query Language),通过围绕提取的数据构建查询,根据您的选择创建包含分面和小部件的自定义控制板。有关详细信息,请参阅https://docs.newrelic.com/docs/query-your-data/nrql-new-relic-query-language/get-started/introduction-nrql-new-relics-query-language/
以下是使用 NRQL 创建的控制板示例:
要创建此控制板,需要进行以下查询:
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组件 1:事件表中的传奇攻击总数
SELECT count(total_attacks) from <event_name> since 30 days ago
-
组件 2:事件表中的唯一事务 ID
SELECT uniqueCount(transaction_id) from <event_name> since 30 days ago
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组件 3:独特机器人类型总数及其数量
SELECT uniqueCount(bot_type_desc), uniques(bot_type_desc) from <event_name> since 30 days ago
-
组件 4:看到机器人违规行为的唯一应用程序名称总数
SELECT uniques(appname) from <event_name> since 30 days ago
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