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# pantherlog 도구
## 개요
사용할 수 있습니다 `pantherlog`, CLI 도구인 pantherlog를 사용해 Custom Logs를 다룰 수 있습니다. Panther가 관리하는 또는 [사용자 지정 스키마](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md), 그리고 샘플 로그를 사용해 사용자 지정 스키마를 추론합니다.
대신 Panther Console에서 사용자 지정 로그를 다루는 방법은 다음을 참조하세요: [사용자 지정 로그](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md) 문서.
### pantherlog 제한 사항
* 다음을 참조하세요: [infer 제한 사항](#infer-limitations) 및 [test 제한 사항](#test-limitations) 아래 섹션을 참고하세요.
## 다운로드
다음 링크에서 최신 버전을 다운로드하세요:
## `list-schemas`: Panther가 관리하는 스키마 목록 표시
pantherlog의 `list-schemas` 명령을 사용하여 Panther가 관리하는 스키마를 나열할 수 있습니다.
```
./pantherlog list-schemas
```
## `export-schemas`: Panther가 관리하는 스키마 내보내기
pantherlog의 `export-schemas` 명령을 사용하여 Panther가 관리하는 스키마를 로컬 디렉터리로 내보내거나 터미널에 출력할 수 있습니다.
### 스키마를 로컬 디렉터리로 내보내기
```
./pantherlog export-schemas --path directory-name
```
* 만약 `directory-name` 가 존재하지 않으면 생성됩니다.
* 참고로 `-p` 대신 사용할 수 있습니다 `--path`.
### 스키마 출력
스키마를 다음에 출력하려면 `표준 출력` 로컬 디렉터리로 내보내는 대신 대시(-)를 사용하세요.
```
./pantherlog export-schemas -p -
```
### 선택한 스키마 내보내기
다음을 사용하여 내보낼 스키마를 필터링할 수 있습니다 `-s` 옵션에 내보내려는 스키마 이름을 쉼표로 구분하여 지정하세요.
```
./pantherlog export-schemas --path ./managed-schemas -s 'AWS.ALB,Slack.AuditLogs'
```
## `infer`: JSON 로그 샘플로 스키마 생성
pantherlog를 사용해 다음 위치의 샘플 파일에서 스키마 파일을 생성할 수 있습니다 [줄바꿈으로 구분된 JSON](https://jsonlines.org/) 형식입니다. 도구는 제공된 로그를 검사하고 추론된 스키마를 다음에 출력합니다 `표준 출력`.
예를 들어, 로그의 스키마를 추론하려면 `sample_logs.jsonl` 그리고 출력하려면 `schema.yml`, 다음을 사용하세요:
```
$ ./pantherlog infer --name SchemaName sample_logs.jsonl > schema.yml
```
YAML 키와 값은 대소문자를 구분합니다. 도구는 여러 타임스탬프 형식을 추론하려고 시도합니다. 스키마 추론에 대해 자세한 내용은 다음을 참고하세요 [사용자 지정 로그](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#automatically-infer-the-schema-in-panther).
{% embed url="" %}
샘플 로그에서 스키마를 추론하는 워크플로
{% endembed %}
### `infer` 제한 사항
해당 `infer` 명령은 어떤 타임스탬프 필드도 `isEventTime:true`로 표시하지 않습니다. 적절한 `timestamp` 필드를 선택하여 `isEventTime:true`으로 표시하세요 `isEventTime:true`. 다음에 대한 자세한 내용은 [Log Schema Reference의 타임스탬프 섹션을 참조하세요](/ko/data-onboarding/custom-log-types/reference.md#timestamps).
해당 `infer` 명령은 다음 유형의 [식별자만 추론할 수 있습니다](/ko/search/panther-fields.md#indicator-fields): `ip`, `aws_arn`, `url`, `email`, `hash` 다이제스트(`MD5`, `SHA1` 및 `SHA2`), 그리고 `mac`. 필드를 검토하고 필요에 따라 더 많은 식별자를 추가하세요.
다음에서 생성된 스키마를 검토하는 것을 강력히 권장합니다 `infer` 명령으로 생성된 스키마를 프로덕션 환경에 배포하기 전에 적절히 편집하세요.
## `parse`: 스키마 검증
도구를 사용하여 스키마 파일을 검증하고 로그 파일을 파싱할 수 있습니다. 로그 파일의 이벤트는 줄바꿈으로 구분되어야 합니다. 처리된 로그는 다음에 기록되고 `표준 출력` 오류는 다음에 기록됩니다 `표준 오류`.
예를 들어, 다음의 로그를 파싱하려면 `sample_logs.jsonl` 다음의 로그 스키마로 `schema.yml`, 다음을 사용하세요:
```
$ ./pantherlog parse --path schema.yml --schemas Schema.Name sample_logs.jsonl
```
도구는 다음을 통해 입력도 받을 수 있습니다 `표준 입력` 따라서 파이프라인에서 사용할 수 있습니다:
```
$ cat sample_logs.jsonl | ./pantherlog parse --path schema.yml
```
## `test`: 스키마에 대한 테스트 실행
pantherlog를 사용해 사용자 지정 스키마에 대한 단위 테스트를 실행할 수 있습니다. 다음에 정의된 테스트를 실행하려면 `schema_tests.yml` 파일에 정의된 사용자 지정 스키마의 `schema.yml`, 다음을 실행합니다:
```
$ ./pantherlog test schema.yml schema_tests.yml
```
첫 번째 인수는 스키마 YAML 파일이 포함된 파일 또는 디렉터리입니다. 나머지 인수는 실행할 테스트 파일입니다. 테스트 파일 인수를 지정하지 않고 첫 번째 인수가 디렉터리인 경우, 도구는 다음 접미사를 가진 YAML 파일에서 테스트를 찾습니다 `_tests.yml` 또는 `_tests.yaml` 접미사.
### 스키마 테스트 파일 만들기
테스트 파일에 다음을 포함하세요 `input` 파싱할 이벤트가 들어 있는 `result` pantherlog `test` 명령은 스키마가 오류 없이 이벤트를 파싱할 수 있는지, 그리고 정규화된 이벤트가 예상 결과와 일치하는지 확인합니다.
{% hint style="info" %}
해당 `result` event에는 다음이 포함되어야 합니다 [Panther 표준 필드](/ko/search/panther-fields.md) 파싱 중 이벤트에 주입될 것으로 예상되는 항목(예: `p_log_type`.
{% endhint %}
다음에 유의하세요 [다음과 관련된 지침 `timeFormats` 스키마 테스트에서](/ko/data-onboarding/custom-log-types/reference.md#working-with-timeformats-in-schema-tests).
{% hint style="info" %}
하나의 스키마에 대해 여러 테스트를 작성하는 예시는 Panther의 Knowledge Base의 다음 문서를 참조하세요: [스키마에 대해 여러 pantherlog 테스트를 어떻게 작성할 수 있나요?](https://help.panther.com/Data_Sources/Custom_Logs/How_can_I_write_multiple_pantherlog_tests_for_a_schema%3F)
{% endhint %}
예:
{% tabs %}
{% tab title="schema\_tests.yml" %}
```json
# 스키마나 로그 유형 이름을 지을 때 camelCase를 사용하세요
name: 사용자 지정 로그 테스트 이름
logType: Custom.SampleLog.V1
input: |
{
"method": "GET",
"path": "/-/metrics",
"format": "html",
"controller": "MetricsController",
"action": "index",
"status": 200,
"params": [],
"remote_ip": "1.1.1.1",
"user_id": null,
"username": null,
"ua": null,
"queue_duration_s": null,
"correlation_id": "c01ce2c1-d9e3-4e69-bfa3-b27e50af0268",
"cpu_s": 0.05,
"db_duration_s": 0,
"view_duration_s": 0.00039,
"duration_s": 0.0459,
"tag": "test",
"time": "2019-11-14T13:12:46.156Z"
}
result: |
{
"action": "index",
"controller": "MetricsController",
"correlation_id": "c01ce2c1-d9e3-4e69-bfa3-b27e50af0268",
"cpu_s": 0.05,
"db_duration_s": 0,
"duration_s": 0.0459,
"format": "html",
"method": "GET",
"path": "/-/metrics",
"remote_ip": "1.1.1.1",
"status": 200,
"tag": "test",
"time": "2019-11-14T13:12:46.156Z",
"view_duration_s": 0.00039,
"p_log_type": "Custom.SampleLog.V1",
"p_row_id": "acde48001122a480ca9eda991001",
"p_event_time": "2019-11-14T13:12:46.156Z",
"p_parse_time": "2022-04-04T16:12:41.059224Z",
"p_any_ip_addresses": [
"1.1.1.1"
]
}
```
{% endtab %}
{% tab title="schema.yml" %}
```yaml
version: 0
schema: Custom.SampleLog.V1
필드:
- name: action
required: true
유형: 문자열
- name: controller
required: true
유형: 문자열
- name: correlation_id
required: true
유형: 문자열
- name: cpu_s
required: true
유형: float
- name: db_duration_s
required: true
type: bigint
- name: duration_s
required: true
유형: float
- name: format
required: true
유형: 문자열
- name: method
required: true
유형: 문자열
- name: path
required: true
유형: 문자열
- name: remote_ip
required: true
유형: 문자열
지표:
- ip
- 이름: status
required: true
type: bigint
- name: tag
required: false
유형: 문자열
- name: time
required: true
유형: timestamp
시간 형식:
- rfc3339
isEventTime: true
- name: view_duration_s
required: true
유형: float
```
{% endtab %}
{% endtabs %}
### `test` 제한 사항
* 해당 `test` 명령은 JSON 이벤트만 지원합니다.
## PAT를 통한 스키마 업로드
Panther Analysis Tool(PAT)을 통해 스키마를 업로드하는 방법은 다음을 참조하세요: [Custom Logs: Panther Analysis Tool을 사용한 로그 스키마 업로드](/ko/data-onboarding/custom-log-types.md#uploading-log-schemas-with-the-panther-analysis-tool).
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
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