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Analise os registros de acesso ao bucket com o Amazon Athena no Lightsail

Neste guia, mostraremos como identificar solicitações para um bucket usando logs de acesso. Para obter mais informações, consulte Bucket access logs.

Índice

Consultar logs de acesso para solicitações usando o Amazon Athena

Você pode usar o Amazon Athena para consultar e identificar solicitações para um bucket em logs de acesso.

O Lightsail armazena registros de acesso como objetos em um bucket do Lightsail. Muitas vezes, é mais fácil usar uma ferramenta capaz de analisar os logs. O Athena suporta a análise de objetos e pode ser usado para consultar logs de acesso.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra como você pode consultar os logs de acesso do servidor do bucket no Amazon Athena.

Exemplo — Mostrar quem excluiu um objeto e quando (data e hora, endereço IP e IAM usuário)

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

Exemplo — Mostrar todas as operações que foram realizadas por um IAM usuário

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

Exemplo – Mostrar todas as operações que foram realizadas em um objeto em um determinado período de tempo

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');

Exemplo – Mostrar a quantidade de dados transferidos por um endereço IP específico em um determinado período de 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');

Identificar solicitações de acesso ao objeto usando logs de acesso do Amazon S3

Você pode usar consultas em registros de acesso para identificar solicitações de acesso a objetos, para operações como GET, PUT, e DELETE, e descobrir mais informações sobre essas solicitações.

O seguinte exemplo de consulta do Amazon Athena mostra como obter todas as solicitações de objeto PUT para um bucket com base no log de acesso ao servidor.

Exemplo — Mostrar todos os solicitantes que estão enviando solicitações de PUT objetos em um determinado período

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')

O exemplo de consulta do Amazon Athena a seguir mostra como obter todas as solicitações de GET objetos para o Amazon S3 do log de acesso ao servidor.

Exemplo — Mostrar todos os solicitantes que estão enviando solicitações de GET objetos em um determinado período

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')

O exemplo de consulta do Amazon Athena a seguir mostra como obter todas as solicitações anônimas ao seu bucket do S3 do log de acesso ao servidor.

Exemplo – Mostrar todos os solicitantes anônimos que estão fazendo solicitações a um bucket em um determinado período

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')