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Analizza i log di accesso ai bucket con Amazon Athena in Lightsail

In questa guida viene illustrato come identificare le richieste ad un bucket utilizzando i log di accesso. Per ulteriori informazioni, consulta Log di accesso a un bucket.

Indice

Esecuzione di query sui log di accesso per le richieste tramite Amazon Athena

É possibile utilizzare Amazon Athena per interrogare e identificare le richieste di un bucket nei registri di accesso.

Lightsail archivia i log di accesso come oggetti in un bucket Lightsail. Spesso è più semplice utilizzare uno strumento in grado di analizzare i log. Athena supporta l'analisi di oggetti e può essere utilizzato per eseguire query sui log degli accessi..

Esempio

L'esempio seguente mostra come eseguire query sui log degli accessi al server del bucket in Amazon Athena.

Esempio: mostra chi ha eliminato un oggetto e quando (timestamp, indirizzo IP e utente) IAM

SELECT RequestDateTime, RemoteIP, Requester, Key 
FROM s3_access_logs_db.amzn-s3-demo-bucket_logs 
WHERE key = 'images/picture.jpg' AND operation like '%DELETE%';

Esempio: mostra tutte le operazioni eseguite da un utente IAM

SELECT * 
FROM s3_access_logs_db.amzn-s3-demo-bucket_logs 
WHERE requester='arn:aws:iam::123456789123:user/user_name';

Esempio: Visualizza tutte le operazioni eseguite su un oggetto in un periodo di tempo specifico

SELECT *
FROM s3_access_logs_db.amzn-s3-demo-bucket_logs
WHERE Key='prefix/images/picture.jpg' 
    AND parse_datetime(RequestDateTime,'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z')
    BETWEEN parse_datetime('2017-02-18:07:00:00','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')
    AND parse_datetime('2017-02-18:08:00:00','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss');

Esempio: Visualizza la quantità di dati trasferiti da un indirizzo IP specifico in un determinato periodo di tempo

SELECT SUM(bytessent) AS uploadTotal,
      SUM(objectsize) AS downloadTotal,
      SUM(bytessent + objectsize) AS Total
FROM s3_access_logs_db.amzn-s3-demo-bucket_logs
WHERE RemoteIP='1.2.3.4'
AND parse_datetime(RequestDateTime,'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z')
BETWEEN parse_datetime('2017-06-01','yyyy-MM-dd')
AND parse_datetime('2017-07-01','yyyy-MM-dd');

Identificazione delle richieste di accesso agli oggetti tramite i log di accesso di Amazon S3

È possibile utilizzare le query sui log di accesso per identificare le richieste di accesso agli oggetti, per operazioni quali GET, e PUTDELETE, e scoprire ulteriori informazioni su tali richieste.

L'esempio di query Amazon Athena seguente mostra come ottenere tutte le PUTrichieste per un bucket dal log degli accessi al server.

Esempio: mostra tutti i richiedenti che inviano richieste di PUT oggetti in un determinato periodo

SELECT Bucket, Requester, RemoteIP, Key, HTTPStatus, ErrorCode, RequestDateTime
FROM s3_access_logs_db
WHERE Operation='REST.PUT.OBJECT' AND
parse_datetime(RequestDateTime,'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z') 
BETWEEN parse_datetime('2019-07-01:00:42:42','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')
AND 
parse_datetime('2019-07-02:00:42:42','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')

Il seguente esempio di query di Amazon Athena mostra come ottenere tutte le richieste di GET oggetti per Amazon S3 dal log di accesso al server.

Esempio: mostra tutti i richiedenti che inviano richieste di GET oggetti in un determinato periodo

SELECT Bucket, Requester, RemoteIP, Key, HTTPStatus, ErrorCode, RequestDateTime
FROM s3_access_logs_db
WHERE Operation='REST.GET.OBJECT' AND
parse_datetime(RequestDateTime,'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z') 
BETWEEN parse_datetime('2019-07-01:00:42:42','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')
AND 
parse_datetime('2019-07-02:00:42:42','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')

L'esempio di query Amazon Athena seguente mostra come ottenere tutte le richieste anonime ai bucket S3 dal log degli accessi al server.

Esempio: Visualizza tutti i richiedenti anonimi che effettuano richieste a un bucket in un determinato periodo

SELECT Bucket, Requester, RemoteIP, Key, HTTPStatus, ErrorCode, RequestDateTime
FROM s3_access_logs_db.amzn-s3-demo-bucket_logs
WHERE Requester IS NULL AND
parse_datetime(RequestDateTime,'dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z') 
BETWEEN parse_datetime('2019-07-01:00:42:42','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')
AND 
parse_datetime('2019-07-02:00:42:42','yyyy-MM-dd:HH:mm:ss')