Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak voor het opzetten van een aangepaste loggingstrategie voor jouw Kong API Gateway, gericht op het loggen van response_time voor het endpoint /api/v1/users, inclusief opslag- en retentie-eisen en integratie met ELK Stack. 1. Configureer een Custom Logger Plugin in Kong: - Gebruik de 'File Log', 'HTTP Log' of een aangepaste plugin om logs te verzamelen. - Voor meer controle kun je een custom plugin ontwikkelen die alleen response_time logt voor het endpoint /api/v1/users. 2. Filteren en logging van response_time: - Zorg dat de plugin of loggingmechanisme response_time meet. Dit kan via de built-in 'response_time' variabele in Kong. - Filter logs zodat alleen gegevens van /api/v1/users worden vastgelegd. 3. Logstructuur: - Structureer je logs in JSON-formaat, bijvoorbeeld: { "timestamp": "2024-04-27T12:34:56Z", "api_endpoint": "/api/v1/users", "response_time_ms": 123 } 4. Logopslag en Retentie: - Richt een logbestand of centrale logserver in, bijvoorbeeld via een syslog of HTTP endpoint. - Voor opslag en retentie: - Gebruik een logmanagement systeem (bijvoorbeeld Filebeat) dat logs naar ELK stuurt. - Configureer Elasticsearch indices om logs te bewaren voor 90 dagen: - Maak index templates met een retentie policy (bijvoorbeeld via Index Lifecycle Management in Elasticsearch). - Stel een ILM-policy in om na 90 dagen automatisch oude logs te verwijderen. 5. Integratie met ELK Stack: - Deploy Filebeat op de server waar Kong draait: - Configureer Filebeat om de logbestanden of het logkanaal te lezen. - Stel Filebeat in om logs te sturen naar Logstash of direct naar Elasticsearch. - In Logstash: - Configureer een pipeline die de logs parseert en verrijkt indien nodig. - In Elasticsearch: - Zorg dat de indices correct worden aangemaakt met retentiebeleid. - Gebruik Kibana voor visualisatie en monitoring van response_time statistieken. 6. Beveiliging en monitoring: - Beveilig de logdata, bijvoorbeeld door encryptie tijdens verzending. - Monitor de logging infrastructuur om zeker te zijn dat logs correct worden vastgelegd en bewaard. Door deze stappen te volgen, heb je een aangepaste, efficiënte loggingstrategie die precies jouw behoeften adresseert, met een duidelijke retentie van 90 dagen en integratie met ELK voor analyse en visualisatie.

Zeker, ik help je bij het opzetten van een aangepaste loggingstrategie voor je Kong API Gateway. Hier is een stapsgewijze aanpak op basis van je vereisten: --- ### **1. Configuratie van aangepaste logging in Kong** Je kunt de **File Log Plugin** of een aangepaste plugin gebruiken om `response_time` te loggen. Voor jouw use-case raad ik de **HTTP Log Plugin** aan (voor integratie met ELK) of een **aangepaste Lua-plugin** voor meer controle. **Voorbeeldconfiguratie via Kong Admin API:** ```bash curl -X POST http://<kong-admin-host>:8001/services/<service-name>/plugins \ --data "name=http-log" \ --data "config.http_endpoint=http://your-logstash-host:8080" \ --data "config.method=POST" \ --data "config.content_type=application/json" \ --data "config.timeout=1000" \ --data "config.retries=5" \ --data "config.custom_fields_by_lua={response_time = 'kong.ctx.shared.response_time'}" ``` --- ### **2. Specifieke gegevenspunten vastleggen** Om `response_time` te loggen, moet je een **aangepast veld** toevoegen via Lua-code in Kong. Dit kan met een **Plugin Response Handler**: **Stappen:** 1. Maak een aangepaste plugin (bijv. `response-time-logger`). 2. Gebruik de `header_filter` fase om de response time vast te leggen: ```lua local ResponseTimeLogger = {} function ResponseTimeLogger:header_filter(conf) kong.ctx.shared.response_time = kong.response.get_latencies().request end return ResponseTimeLogger ``` --- ### **3. Logopslag en retentie (90 dagen)** - **Opslaglocatie**: Configureer Kong om logs naar een centraal systeem te sturen (bijv. Logstash). - **Retentie**: Stel in je ELK Stack in: - **Elasticsearch Index Lifecycle Management (ILM)**: ```json { "policy": { "phases": { "hot": { "min_age": "0ms", "actions": { "rollover": { "max_size": "50gb" } } }, "delete": { "min_age": "90d", "actions": { "delete": {} } } } } } ``` --- ### **4. Integratie met ELK Stack** **Benodigde componenten:** 1. **Logstash**: - Ontvang logs van Kong via een HTTP-input. - Verwerk en parseer de logs (bijv. JSON). - Stuur ze door naar Elasticsearch. **Logstash configuratievoorbeeld (`kong-pipeline.conf`):** ```ruby input { http { port => 8080 codec => "json" } } filter { mutate { add_field => { "[@metadata][index_suffix]" => "kong-logs" } } } output { elasticsearch { hosts => ["http://elasticsearch:9200"] index => "kong-logs-%{+YYYY.MM.dd}" } } ``` 2. **Elasticsearch**: - Indexeer logs met een dynamisch template voor Kong-velden. - Pas ILM toe voor automatische retentie van 90 dagen. 3. **Kibana**: - Maak dashboards om `response_time` en andere metrics te visualiseren. --- ### **5. Vereisten voor implementatie** - **Kong Version**: 2.x of hoger (voor betere Lua-ondersteuning). - **Infrastructuur**: - Draaiende ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana). - Voldoende schijfruimte voor 90 dagen aan logs (bereken op basis van verkeersvolume). - **Beveiliging**: - Beveilig de communicatie tussen Kong en Logstash met TLS. - Restreng toegang tot Elasticsearch met authenticatie. --- ### **6. Controle en onderhoud** - Monitor logdoorvoer met Kibana. - Stel alert in voor fouten in logleveringen. - Pas Elasticsearch-indexering aan op basis van prestaties. Met deze strategie heb je een schaalbare loggingoplossing die voldoet aan je behoeften voor `response_time`-tracking en 90 dagen retentie. Laat het weten als je hulp nodig hebt bij specifieke configuratiestappen!