使用Python对Syslog信息进行分析并绘图的实现

实验目的： 对设备Syslong信息进行分析记录，并写入sqlite数据库中；后续读取数据库的信息，对Syslog的严重级别分布、来源进行分析进行分析。 同时监控OSPF的状态信息，状态一旦改变，进行告警。实验结果：

监控Syslog的严重级别分布，和日志源分布，并绘图：

监控OSPF状态信息：

实验环境：

两台CSR1000v，完成Syslog（其中一台）和OSPF的配置：

logging hosy x.x.x.x /将Syslong日志信息发送给目的主机（运行python）进行处理。

logging trap debugging /监控所有级别的Syslog信息。

ospf配置略。

python脚本：

脚本一：监控CSR1000v发送的Syslog Trap信息，并对信息进行分词处理，写入数据库。同时监控OSPF邻居状态是否改变。

import socketserverimport refrom dateutil import parserimport osimport sqlite3# facility与ID的对应关系的字典，方便后续分词时提取对应的信息facility_dict = {0: ’KERN’, 1: ’USER’, 2: ’MAIL’, 3: ’DAEMON’, 4: ’AUTH’, 5: ’SYSLOG’, 6: ’LPR’, 7: ’NEWS’, 8: ’UUCP’, 9: ’CRON’, 10: ’AUTHPRIV’, 11: ’FTP’, 16: ’LOCAL0’, 17: ’LOCAL1’, 18: ’LOCAL2’, 19: ’LOCAL3’, 20: ’LOCAL4’, 21: ’LOCAL5’, 22: ’LOCAL6’, 23: ’LOCAL7’}# severity_level与ID的对应关系的字典，方便后续分词时提取对应的信息severity_level_dict = {0: ’EMERG’, 1: ’ALERT’, 2: ’CRIT’, 3: ’ERR’, 4: ’WARNING’, 5: ’NOTICE’, 6: ’INFO’, 7: ’DEBUG’}# 分词处理的类class SyslogUDPHandler(socketserver.BaseRequestHandler): def handle(self):data = bytes.decode(self.request[0].strip()) # 读取数据# print(data)syslog_info_dict = {’device_ip’: self.client_address[0]}try: # syslog信息如下：<187>83: *Apr 4 00:03:12.969: %LINK-3-UPDOWN: Interface GigabitEthernet2, # changed state to up，我们需要对此进行提炼分词，并将分词结果记入到一个字典里面；具体的分词过程简单了解即可 syslog_info = re.match(r’^<(d*)>(d*): *(.*): %(w+)-(d)-(w+): (.*)’, str(data)).groups() # print(syslog_info[0]) 提取为整数 例如 185 # 185 二进制为 1011 1001 # 前5位为facility >> 3 获取前5位 # 后3位为severity_level & 0b111 获取后3位 syslog_info_dict[’facility’] = (int(syslog_info[0]) >> 3) syslog_info_dict[’facility_name’] = facility_dict[int(syslog_info[0]) >> 3] syslog_info_dict[’logid’] = int(syslog_info[1]) syslog_info_dict[’time’] = parser.parse(syslog_info[2]) syslog_info_dict[’log_source’] = syslog_info[3] syslog_info_dict[’severity_level’] = int(syslog_info[4]) syslog_info_dict[’severity_level_name’] = severity_level_dict[int(syslog_info[4])] syslog_info_dict[’description’] = syslog_info[5] syslog_info_dict[’text’] = syslog_info[6]except AttributeError: # 有些日志会缺失%SYS-5-CONFIG_I, 造成第一个正则表达式无法匹配 , 也无法提取severity_level # 下面的icmp的debug就是示例 # <191>91: *Apr 4 00:12:29.616: ICMP: echo reply rcvd, src 10.1.1.80, dst 10.1.1.253, topology BASE, dscp 0 topoid 0 syslog_info = re.match(r’^<(d*)>(d*): *(.*): (w+): (.*)’, str(data)).groups() print(syslog_info[0]) syslog_info_dict[’facility’] = (int(syslog_info[0]) >> 3) syslog_info_dict[’facility_name’] = facility_dict[int(syslog_info[0]) >> 3] syslog_info_dict[’logid’] = int(syslog_info[1]) syslog_info_dict[’time’] = parser.parse(syslog_info[2]) syslog_info_dict[’log_source’] = syslog_info[3] # 如果在文本部分解析不了severity_level, 切换到syslog_info[0]去获取 # 185 二进制为 1011 1001 # 前5位为facility >> 3 获取前5位 # 后3位为severity_level & 0b111 获取后3位 syslog_info_dict[’severity_level’] = (int(syslog_info[0]) & 0b111) syslog_info_dict[’severity_level_name’] = severity_level_dict[(int(syslog_info[0]) & 0b111)] syslog_info_dict[’description’] = ’N/A’ syslog_info_dict[’text’] = syslog_info[4]# print(syslog_info_dict)# 根据分词后的字典进行分析，如果用正则表达式匹配到了OSPF状态有了改变，则打印告警信息if syslog_info_dict[’log_source’] == ’OSPF’: result_ospf = re.findall(’(Process d+), Nbr ([0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}.[0-9]{1,3}).+to (w+)’, syslog_info_dict[’text’])[0] if result_ospf:print(’OSPF ’+result_ospf[0]+’ Neighbor ’+result_ospf[1]+’ status ’+result_ospf[2])# 将字典信息写入sqlite数据库中conn = sqlite3.connect(gl_dbname)cursor = conn.cursor()cursor.execute('insert into syslogdb (time, device_ip, facility, facility_name, severity_level, severity_level_name, logid, log_source, description, text) values (’%s’, ’%s’, %d, ’%s’, %d, ’%s’, %d, ’%s’, ’%s’, ’%s’)' % (syslog_info_dict[’time’].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),syslog_info_dict[’device_ip’],syslog_info_dict[’facility’],syslog_info_dict[’facility_name’],syslog_info_dict[’severity_level’],syslog_info_dict[’severity_level_name’],syslog_info_dict[’logid’],syslog_info_dict[’log_source’],syslog_info_dict[’description’],syslog_info_dict[’text’],))conn.commit()if __name__ == '__main__': # 使用Linux解释器 & WIN解释器 global gl_dbname gl_dbname = ’syslog.sqlite’ if os.path.exists(gl_dbname):os.remove(gl_dbname) # 连接数据库 conn = sqlite3.connect(gl_dbname) cursor = conn.cursor() # 创建数据库 cursor.execute('create table syslogdb(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, time varchar(64), device_ip varchar(32), facility int, facility_name varchar(32), severity_level int, severity_level_name varchar(32), logid int, log_source varchar(32), description varchar(128), text varchar(1024) )') conn.commit() try:HOST, PORT = '0.0.0.0', 514 # 本地地址与端口server = socketserver.UDPServer((HOST, PORT), SyslogUDPHandler) # 绑定本地地址，端口和syslog处理方法print('Syslog 服务已启用, 写入日志到数据库!!!')server.serve_forever(poll_interval=0.5) # 运行服务器，和轮询间隔 except (IOError, SystemExit):raise except KeyboardInterrupt: # 捕获Ctrl+C，打印信息并退出print('Crtl+C Pressed. Shutting down.') finally:conn.commit()

脚本二：读取数据库中的信息，并根据信息进行饼图绘制。

import sqlite3from matplotlib import pyplot as pltfrom syslog_server_to_db import severity_level_dict# 绘制严重等级的饼图def syslog_show_error_level_pie(dbname): # 连接数据库 conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() # 提取安全级别和数量信息 cursor.execute('select severity_level as level,COUNT(*) as count from syslogdb group by severity_level') yourresults = cursor.fetchall() level_list = [] count_list = [] # 把结果写入leve_list和count_list的列表 for level_info in yourresults:level_list.append(severity_level_dict[level_info[0]])count_list.append(level_info[1]) print(level_list) print([float(count) for count in count_list]) plt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’SimHei’] # 设置中文 # 调节图形大小，宽，高 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 使用count_list的比例来绘制饼图 # 使用level_list作为注释 patches, l_text, p_text = plt.pie(count_list, labels=level_list, labeldistance=1.1, autopct=’%3.1f%%’, shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6) # 改变文本的大小 # 方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性 for t in l_text:t.set_size = 30 for t in p_text:t.set_size = 20 # 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的 plt.axis(’equal’) plt.title(’SYSLOG严重级别分布图’) # 主题 plt.legend() plt.show()# 绘制Syslog来源的饼图def syslog_show_source_pie(dbname): # 连接数据库 conn = sqlite3.connect(dbname) cursor = conn.cursor() # 提取log源与其对应的数量 cursor.execute('select log_source,COUNT(*) as count from syslogdb group by log_source') yourresults = cursor.fetchall() source_list = [] count_list = [] # 将数据库的信息，依次写入两个列表 for source_info in yourresults:source_list.append(source_info[0])count_list.append(source_info[1]) print(source_list) print([float(count) for count in count_list]) plt.rcParams[’font.sans-serif’] = [’SimHei’] # 设置中文 # 调节图形大小，宽，高 plt.figure(figsize=(6, 6)) # 使用count_list的比例来绘制饼图 # 使用level_list作为注释 patches, l_text, p_text = plt.pie(count_list, labels=source_list, labeldistance=1.1, autopct=’%3.1f%%’, shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6) # 改变文本的大小 # 方法是把每一个text遍历。调用set_size方法设置它的属性 for t in l_text:t.set_size = 30 for t in p_text:t.set_size = 20 # 设置x，y轴刻度一致，这样饼图才能是圆的 plt.axis(’equal’) plt.title(’日志源分布图’) # 主题 plt.legend() plt.show()if __name__ == ’__main__’: syslog_show_error_level_pie('syslog.sqlite') syslog_show_source_pie('syslog.sqlite')

参考资料来源：现任明教教主

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