team-crawlcrawl

보안뉴스 실시간 크롤링 및 데이터 시각화 (2019 캡스톤 디자인 프로젝트)

몇몇의 보안뉴스 사이트에서 자동으로 페이지를 크롤링하여, 엘라스틱서치에 저장 후 키바나로 시각화하였습니다.

개발환경

Docker 를 사용하여 환경 구성.

logstash == 7.3.2
elasticsearch == 7.3.2
kibana == 7.3.2
python == 3.6.8
mysql == 8.0.18

프로젝트 구성도

순서

1. 뉴스 데이터를 일정시간 마다 자동으로 데이터 크롤링
2. 수집한 데이터를 MySQL에 저장.
3. MySQL에 저장된 뉴스 데이터에서 키워드 3개 추출 후 다시 MySQL에 저장. 
4. Logstash를 사용하여 MySQL 데이터를 ElasticSearch에 저장
5. Kibana를 통해서 ElasticSearh에 저장된 데이터를 시각화 
6. 웹페이지를 통해 사용자에게 검색 서비스 제공(미구현)

실행 방법

OS: Ubuntu Server 18.04 LTS (HVM), SSD Volume Type(AWS EC2)
권장 사양: RAM 8GB

1. Docker 설치

1.1 설치 사전 준비

sudo apt-get update &&
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common &&
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - &&
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88 &&
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" &&
sudo apt-get update

1.2. Docker 설치하기

sudo apt-get install docker-ce

1.3. Docker-compose 설치하기

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose &&
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

2. Docker 실행

2.1 git clone

git clone https://github.com/epicarts/team-crawlcrawl.git 깃허브에서 폴더 복제

cd team-crawlcrawl/ 다운 받은 폴더로 이동

2.2 권한 및 메모리 셋팅

sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 엘라스틱서치 사용을 위한 메모리 셋팅

2.3 Docker-compose 빌드 및 실행

sudo docker-compose up --build 도커 컴포즈 실행 및 빌드

3. kibana 접속

3.1 kibana

모든 도커 서비스가 정상적으로 가동되면 kibana 통해 웹페이지를 통해 접속 할 수 있다.

Docker-compose 에서 기존 5601 port 에서 80 port로 변경을 하였기 떄문에 로컬 환경에서 웹브라우저를 사용해 127.0.0.1 로 접속할 수 있다.(Chrome 권장)

3.2 Kibana Dashboard 셋팅법

키바나에서 시각화 방법은 아래 링크 참고해 주시길 바랍니다.

블로그 참고: https://epicarts.tistory.com/75

Docker 상세 설명

각 도커 서비스 별로 추가적인 설명

1. crawling

1.1 기본 정보

python을 기반으로 데이터 자동 수집과 디비 생성, 엘라스틱서치 맵핑 역할 수행

Dockerfile 파일: docker/crawling/Dockerfile
설정 폴더: docker/crawling/
python 3.6.8

1.2 entrypoint.sh

cron 기능을 사용하기 위한 권한 설정 및 다른 컨테이너와 종속성을 위해 만든 sh 파일

dockerize -wait tcp://db:3306 -wait http://elasticsearch:9200 -timeout 50s. 다른 컨테이너내의 서비스가 실행되기 기다림.
init_mapping.py와 create_mysql_table.py는 기본적으로 실행하는데 오랜 시간이 걸리는데, 이 때문에 50초동안 실행 대기하게 해놓음.

1.3 DOCKERIZE v0.6.1

서비스 종속성을 위한 유틸리티

Dockerfile 에서 다운로드 후 entrypoint.sh에서 사용

1.4 cron_config

마지막 줄에 엔터를 꼭 쳐야함!(EOF로 인한 동작오류 추정)
dos2unix 안붙이면 로그파일 생성시 파일뒤에 ?라는 기호가 추가됨.
crawling_code/crontab_python/에 위치한 코드들을 반복실행
crawling_code/nlp_model/keyword_extraction.py

1.5 pip_requirements.txt

Docker 이미지 생성시 사용되는 pip install 패키지 목록

2. Elasticsearch

2.1 기본정보

데이터 검색 엔진

Dockerfile 파일: docker/elasticsearch/Dockerfile
설정 폴더: docker/elasticsearch/
elasticsearch 7.3.2

2.2 Dockerfile

RUN bin/elasticsearch-plugin install analysis-nori 노리 플러그인 사용을 위해 설치

2.3 nori analyzer

한국어 분석 플러그인 노리(nori)
docker/elasticsearch/userdict_ko.txt에 원하는 사용자 정의 단어 추가 가능.

3. Logstash

3.1 기본정보

MySQL과 Elasticsearch 사이에서 데이터 파이프 라인 역할 수행

설정 폴더: docker/logstash/
Logstash 7.3.2

3.2 last_run_metadata 폴더

jdbc-int-sql_last_value.yml 파일 자동 생성(gitignore 등록되어 있음)
jdbc-int-sql_last_value.yml 은 MYSQL에서 엘라스틱서치로 넣을 때 현재 넣은 위치를 트래킹해주는 역할을 함.
--- 1580101024 UNIX_TIMESTAMP 값으로 구성

3.3 pipline 폴더

로그스태시에서 자동으로 실행될 파이프라인 설정 파일들을 모아놓은 폴더
폴더째로 동작하기 떄문에 필요없는 데이터를 넣어놓으면 안됨

3.4 pipline/pipline.conf

input: jdbc 플러그인을 활용하여 MySQL에서 마지막으로 읽은 문서 추적 및 수집
filter: 필요없는 데이터 삭제 및 가공
output: Elasticsearch 플러그인을 활용하여 Elasticsearch에 데이터 전달

3.5 driver 폴더

jdbc 모듈을 사용하기 위한 mysql-connector-java-5.1.48-bin.jar 파일 위치

3.6 config 폴더

로그스태시의 기본적인 설정들을 할 수 있는 폴더

4. MySQL

4.1 기본정보

크롤러를 사용하여 수집한 데이터를 저장해 놓은 관계형 데이터베이스

Mysql 8.0.18

5. kibana

5.1 기본정보

Elasticsearch에 저장된 데이터를 시각화

kibana 7.3.2

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