filebeat是传统elk组件中logstach的升级替代，能够高性能的采集一些中间件的日志到es中，供检索分析。
首先要安装filebeat到nginx所在服务器，因为我的服务器是rocky linux属于redhat系，故这里通过yum安装，先设置安装源
导入GPG-KEY
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch新建一个elastic.repo文件在/etc/yum.repos.d下，并粘贴安装源地址
vim /etc/yum.repos.d/elastic.repo
[elastic-9.x]
name=Elastic repository for 9.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/9.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md接下来执行安装，直到安装完成
yum install filebeat -y首先确认nginx的日志路径和日志格式，一般日志路径默认就是：
/var/log/nginx/access.log 常规访问日志/var/log/nginx/error.log 错误日志在nginx.conf配置文件中，默认的日志格式是：
log_format main ' $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';为了区分各个主机的访问记录，我选择增加一个主机的字段：$host
log_format main '$host $remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
'"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';亲测filebeat可以识别上述的日志格式，自动提取有效信息
然后设置filebeat，通过yum安装的filebeat，默认全局配置文件位于/etc/filebeat/filebeat.yml，有这样几项需要修改
output.elasticsearch:
# 改成自己es地址和端口
hosts: ["localhost:9016"]
# 改成自己的索引格式
index: "nginx-logs-%{+yyyy.MM.dd}"
# 通信协议按需要修改
protocol: "http"
# es用户名密码，必须设置
username: "elastic"
password: "***************"
# 需要新增这两项，索引数据格式模板名称
setup.template.name: "nginx-logs"
setup.template.pattern: "nginx-logs-*"然后对nginx的采集功能进行设置，filebeat支持很多中间件的日志采集，通过yum安装的filebeat，默认的各中间件的采集配置文件位于：/etc/filebeat/modules.d/
首先要将默认的nginx配置文件nginx.yml.disabled复制出一份nginx.yml，因为最后filebeat只会自动导入读取.yml结尾的文件
cp /etc/filebeat/modules.d/nginx.yml.disabled /etc/filebeat/modules.d/nginx.ymlvim编辑/etc/filebeat/modules.d/nginx.yml配置文件，针对nginx的采集进行配置
- module: nginx
# 打开常规访问日志采集，指定日志路径
access:
enabled: true
var.paths: ["/var/log/nginx/access.log"]
var.timezone: "Asia/Shanghai"
# 打开错误日志采集，指定日志路径
error:
enabled: true
var.paths: ["/var/log/nginx/error.log"]
var.timezone: "Asia/Shanghai"
都修改完成后，通过filebeat test config命令，验证配置文件是否有语法错误
[root@VM-0-3-rockylinux ~]# filebeat test config
Config OK然后启动filebeat，并且能看到进程，启动成功
[root@VM-0-3-rockylinux ~]# systemctl start filebeat
[root@VM-0-3-rockylinux ~]# ps -ef | grep filebeat
root 279214 1 0 Apr17 ? 00:00:09 /usr/share/filebeat/bin/filebeat --environment systemd -c /etc/filebeat/filebeat.yml --path.home /usr/share/filebeat --path.config /etc/filebeat --path.data /var/lib/filebeat --path.logs /var/log/filebeat
root 484905 454652 0 14:33 pts/2 00:00:00 grep --color=auto filebeat登录kibana，打开开发工具，就能看到filebeat建的索引和采集到的日志了，还可以根据业务需要制作图表等
还可以通过检索，根据各种字段进行聚合，通过访问规律查出一些攻击和刺探的恶意请求，例如：
1.查询某一天，某个主机下，某个IP访问某个路径的次数，可以很容易发现恶意请求的规律，揪出恶意访问者
GET /nginx-logs-2026.04.18/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"domain_counts": {
"terms": {
"field": "url.domain",
"size": 20000
},
"aggs": {
"domains_per_ip": {
"terms": {
"field": "source.ip",
"size": 20000
},
"aggs": {
"domains_per_path": {
"terms": {
"field": "url.path",
"size": 20000
}
}
}
}
}
}
}
}2.查询某个IP地址段的访问记录
GET /nginx-logs-2026.04.25/_search
{
"size": 8000,
"query": {
"match": {
"source.ip": "221.229.0.0/16"
}
},
"sort": [
{
"@timestamp": {
"order": "asc"
}
}
]
}还可以将检索结果，交由AI大模型分析，然后出具一份报告通过钉钉/飞书机器人等手段主动推送给我们，最近推出的1M上下文的deepseek-v4系列就很合适，ES聚合结果JSON很大，官方API每次分析大约1元人民币左右，截止成文时间，魔搭社区提供每日限量的免费API
import json
import os
import time
import requests
from datetime import datetime, timedelta
from elasticsearch import Elasticsearch
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# ============ ES 配置 ============
ES_HOST = os.getenv("ES_HOST")
ES_USER = os.getenv("ES_USER")
ES_PASS = os.getenv("ES_PASS")
YESTERDAY = (datetime.now() - timedelta(days=1)).strftime("%Y.%m.%d")
ES_INDEX = f"*ginx-logs-{YESTERDAY}"
# ============ LLM 配置（OpenAI 兼容接口） ============
LLM_API_KEY = os.getenv("LLM_API_KEY")
LLM_BASE_URL = os.getenv("LLM_BASE_URL")
LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL")
# ============ 钉钉配置 ============
DINGTALK_WEBHOOK = os.getenv("DINGTALK_WEBHOOK")
# ============ 飞书配置 ============
FEISHU_WEBHOOK = os.getenv("FEISHU_WEBHOOK")
SYSTEM_PROMPT = """
你是一个运维和网络安全AI助理，能按照以下指令不折不扣完成分析任务：
1.逐一分析各个域名(主机)的请求，每一个都要单独列出分析, 用非域名访问的单独分析,每个域名都要用表格具体呈现！表格展现： IP/IP（段），访问次数，访问路径，IP（段）要标注属地
2.揪出恶意请求,对于恶意请求加上判定原因
3.每个IP都要分析，IP段成段访问的可以成段分析
4.要写一个小总结，简述当天访问情况
5.为了配合钉钉/飞书机器人要求，生成的内容，至少包含关键词:“AI”一次。生成的内容是直接发给机器人的，开头要先简短的向主人问好
"""
def query_es():
"""查询ES聚合数据"""
es = Elasticsearch(
ES_HOST,
basic_auth=(ES_USER, ES_PASS),
)
query = {
"size": 0,
"aggs": {
"d": {
"terms": {
"field": "destination.domain",
"size": 200000,
"order": {"_count": "desc"},
},
"aggs": {
"i": {
"terms": {
"field": "source.ip",
"size": 200000,
"order": {"_count": "desc"},
},
"aggs": {
"p": {
"terms": {
"field": "url.path",
"size": 200000,
"order": {"_count": "desc"},
}
}
},
}
},
}
},
}
resp = es.search(index=ES_INDEX, body=query)
return resp.body
def analyze_with_llm(es_data):
"""将ES原始返回JSON直接交给大模型分析"""
client = OpenAI(
api_key=LLM_API_KEY,
base_url=LLM_BASE_URL,
)
raw_json = json.dumps(es_data, ensure_ascii=False)
print(f"发送至LLM的数据大小: {len(raw_json)} 字符")
response = client.chat.completions.create(
model=LLM_MODEL,
temperature=0.1,
messages=[
{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": f"以下是ES聚合查询的原始返回结果，请按要求逐一分析：\n\n{raw_json}"}
],
)
if not response.choices:
print(f"LLM返回异常，choices为空。完整响应: {response}")
time.sleep(120) # 应对魔搭免费API不稳定的情况
return analyze_with_llm(es_data) # 应对魔搭免费API不稳定的情况
return response.choices[0].message.content
def send_dingtalk(content):
"""通过钉钉机器人api发送分析报告"""
headers = {"Content-Type": "application/json"}
title = f"Nginx日志分析报告 - {YESTERDAY}"
payload = {
"msgtype": "markdown",
"markdown": {"title": title, "text": content},
}
try:
resp = requests.post(DINGTALK_WEBHOOK, json=payload, headers=headers, timeout=10)
result = resp.json()
if result.get("errcode") == 0:
print(f"钉钉消息 发送成功")
else:
print(f"钉钉消息 发送失败: {result}")
except Exception as e:
print(f"钉钉消息 发送异常: {e}")
def send_feishu(content):
"""通过飞书机器人api发送分析报告"""
headers = {"Content-Type": "application/json"}
title = f"Nginx 日志分析报告 - {YESTERDAY}"
payload = {
"msg_type": "interactive",
"card": {
"header": {
"title": {"tag": "plain_text", "content": title},
"template": "blue",
},
"elements": [
{"tag": "markdown", "content": content}
],
},
}
# 飞书客户端普通消息对html/md支持还不是很好，可以换成支持html的自定义卡片
# payload = {
# "msg_type": "interactive",
# "card": {
# "type": "template",
# "data": {
# "template_id": "",
# "template_version_name": "1.0.2",
# "template_variable": {
# "": title,
# "": content
# }
# }
# }
# }
try:
resp = requests.post(FEISHU_WEBHOOK, json=payload, headers=headers, timeout=10)
result = resp.json()
if result.get("code") == 0:
print("飞书消息 发送成功")
else:
print(f"飞书消息 发送失败: {result}")
except Exception as e:
print(f"飞书消息 发送异常: {e}")
def main():
print("正在查询 ES...")
es_data = query_es()
print("正在调用大模型分析...")
analysis = analyze_with_llm(es_data)
print("LLM 分析完成")
print(analysis)
#print("正在发送钉钉消息...")
#send_dingtalk(analysis)
print("正在发送飞书消息...")
send_feishu(analysis)
if __name__ == "__main__":
main()
还可以基于tools/阿里云MCP等方式让大模型实现自定义IP属地查询，自动封锁恶意IP等。
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