如何使用 AWS Athena 查询用户对资源的创建和修改操作

作者：SRE运维博客
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在现代企业的云环境中，了解哪些用户对哪些资源进行了创建和修改操作，并统计这些操作的频率，至关重要。这不仅有助于监控资源管理，还能提升安全性和操作效率。本文将通过一个实际案例，演示如何使用 AWS Athena 查询 CloudTrail 日志，提取用户对资源的创建和修改操作，并进行详细统计分析。

实验背景与需求

在本实验中，我们的目标是从 CloudTrail 日志中提取所有用户对资源的创建和修改操作，并对这些操作进行统计分析。具体而言，我们希望能够回答以下问题：

哪些用户创建了哪些资源？
哪些用户修改了哪些资源？
每种操作的频率是多少？

实验准备工作

1. 创建和配置 CloudTrail

首先，确保你的 AWS 账户中已配置 CloudTrail，并将日志存储在 S3 存储桶中。如果尚未设置，请参考 AWS CloudTrail 配置指南进行配置。

2. 设置 Athena

接下来，我们需要在 AWS Athena 中设置环境，以便查询存储在 S3 中的 CloudTrail 日志。

创建 CloudTrail 表

在 Athena 中创建一个数据库和表，用于存储 CloudTrail 日志数据。假设日志存储在 s3://your-bucket/cloudtrail/ 路径下，可以使用以下 SQL 语句创建表：

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CREATE DATABASE IF NOT EXISTS cloudtrail_logs;
USE cloudtrail_logs;

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS cloudtrail_logs (
    eventVersion STRING,
    userIdentity STRUCT<
        type:STRING, 
        principalId:STRING, 
        arn:STRING, 
        accountId:STRING, 
        accessKeyId:STRING, 
        userName:STRING
    >,
    eventTime STRING,
    eventSource STRING,
    eventName STRING,
    awsRegion STRING,
    sourceIPAddress STRING,
    userAgent STRING,
    requestParameters STRING,
    responseElements STRING,
    requestID STRING,
    eventID STRING,
    eventType STRING,
    apiVersion STRING,
    readOnly BOOLEAN,
    resources ARRAY<STRUCT<ARN:STRING, accountId:STRING, type:STRING>>,
    eventCategory STRING,
    sessionCredential STRING
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
ROW FORMAT SERDE 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
LOCATION 's3://your-bucket/cloudtrail/';

上述 SQL 语句定义了 CloudTrail 日志的结构，并指定了 S3 存储桶的位置作为数据源。

添加分区

为了提高查询效率，Athena 需要识别日志文件的分区信息。执行以下命令以修复表的分区：

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MSCK REPAIR TABLE cloudtrail_logs;

查询用户操作

现在，我们可以编写 SQL 查询，从 CloudTrail 日志中提取用户对资源的创建和修改操作，并进行统计分析。

1. 查询用户创建资源的操作

以下查询将返回特定日期内每个用户的资源创建操作及其数量：

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SELECT 
    userIdentity.userName AS user_name, 
    eventName AS action, 
    COUNT(*) AS count
FROM 
    cloudtrail_logs
WHERE 
    eventName IN ('CreateBucket', 'RunInstances', 'CreateVolume', 'CreateDBInstance')  -- 关注的创建操作
    AND dt = '2024-08-09'  -- 替换为目标日期
GROUP BY 
    userIdentity.userName, 
    eventName
ORDER BY 
    user_name, 
    count DESC;

说明：

eventName 列表中包含了常见的资源创建操作。根据实际需求，可以添加或移除操作类型。
dt 字段用于按日期分区过滤，确保查询效率。

2. 查询用户修改资源的操作

以下查询将返回特定日期内每个用户的资源修改操作及其数量：

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SELECT 
    userIdentity.userName AS user_name, 
    eventName AS action, 
    COUNT(*) AS count
FROM 
    cloudtrail_logs
WHERE 
    eventName IN ('ModifyInstanceAttribute', 'UpdateVolume', 'ModifyDBInstance')  -- 关注的修改操作
    AND dt = '2024-08-09'  -- 替换为目标日期
GROUP BY 
    userIdentity.userName, 
    eventName
ORDER BY 
    user_name, 
    count DESC;

说明：

eventName 列表中包含了常见的资源修改操作。根据实际需求，可以调整操作类型。
同样使用 dt 字段进行分区过滤。

3. 统计所有操作的频率

以下查询将返回所有用户的所有操作的统计数据，按操作名称进行分组和排序：

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SELECT 
    userIdentity.userName AS user_name, 
    eventName AS action, 
    COUNT(*) AS count
FROM 
    cloudtrail_logs
WHERE 
    dt = '2024-08-09'  -- 替换为目标日期
GROUP BY 
    userIdentity.userName, 
    eventName
ORDER BY 
    user_name, 
    count DESC;

说明：

此查询涵盖了所有操作类型，适用于全面了解用户操作行为。

解决常见问题

在实际操作中，可能会遇到以下问题及解决方案：

1. 数据不完整

问题：查询结果不完整，缺少部分日志数据。

解决方案：

检查 Athena 表的结构是否与 CloudTrail 日志格式匹配。
确认分区是否正确添加。可以重新运行 MSCK REPAIR TABLE cloudtrail_logs; 命令。
确保 S3 存储桶中的日志文件完整且未损坏。

2. 查询效率低

问题：查询速度较慢，耗时较长。

解决方案：

使用分区字段（如日期）进行过滤，减少扫描的数据量。
仅选择必要的列，避免 SELECT *。
优化 SQL 查询，避免不必要的复杂操作。

总结

通过本文的指导，我们展示了如何使用 AWS Athena 从 CloudTrail 日志中提取用户对资源的创建和修改操作，并进行统计分析。这些步骤和技巧不仅帮助你高效地管理和分析 AWS 资源操作数据，还能提升整体的安全性和运营效率。

如果在实施过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言。感谢你的阅读，祝你在 AWS 数据分析的旅程中一切顺利！

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