securecrt hiyerarşik yapıda log tutmak

vbs,python gibi scriptleri desteklemesi nedeniyle en sık kullanılan ssh client uygulamalarında bir tanesi durumda securecrt.

securecrt nin güzel özelliklerden bir taneside yapılan tüm işlemlerini hiyerarşik şekilde log tutabilmenizdir. bunun için yapılması gereken “edit default session options” altında log file dosyasına ait konfigürasyonu yapmalısınız.

açılan pencede “start log upon connect” seçerek securecrt çalışmaya başladı anda aktif olmasını sağlıyoruz. log dosya ismini oluşturuken program tarafından desteklenen dosya isim formatlarını kullanabiliyorsunuz. benim kullanmakta olduğun versiyon için kullanılabilecek parametler aşagıdaki şekilde tanımlanmış.

%H - hostname
%H - hostname (not valid with protocols that do not specify a host, such as Serial)
%S - session name
%Y - four-digit year
%y - two-digit year
%M - two-digit month
%D - two-digit day of the month
%P - port (not valid with protocols that do not specify a port, such as RLogin)
%h - two-digit hour
%m - two-digit minute
%s - two-digit seconds
%t - three-digit milliseconds
%F - directory path starting below the "Sessions" folder
%% - percent (%)
%envvar% - environment variable

bu parametreleri kullanarak istediğiniz formatta log dosyaları oluşturabilirsiniz. ben yıl/ay/gün/hostname-saat klasör yapısını kullandım.

D:\securecrt\log\%Y\%M\%D\%H_%h-%m-%s.log

mqtt client pahonun python kütüphanesi kullanılarak cloudmqtt servisi üzerinde bir örnek

mqtt için her geçen yeni bir client, kütüphane yayınlanmaya devam ediyor. bunlardan en kullanışlarından bir tanesi kesinlikle paho .

sitesinde an itibariye mqtt için C/C++, Java, Javascript, Python, Go ve C# .NET destekleri olduğu görülmekte.

paho nun python kütüphaneleri kullanarak basit bir örnek yapalım. öncelikle gerekli kütüphaleri raspberry üzerine yükleyelim.

pi@cicek ~ $ sudo pip install paho-mqtt

eğer sisteminiz üzerinde pip kurulu değilse tabiki öncelikle pip kurulumunu yapmanız gerekmektedir.

pi@cicek ~ $ sudo apt-get install python-pip

gerekli kurulumları yaptıktan sonra kodumuzu yazarak gerekli testleri yapabiliriz. bu örnekte lokal bir broker kullanmak yerine cloudmqtt.com üzerinde yer alan servisi kullanalım. böylelikle uygulamalarımızı diğer sistemlere entegrasyonu konusunda ufak bir atmış oluruz. cloudmqtt üzerinde bir hesap oluşturak yeni bir servis oluşturalım.

cloudmqtt

yukarıdaki gibi bize kullanıcı adı şifre v.b. verecektir. sitesinde yer alan şablona uygun olarak test kodumuzu yazalım.

mport mosquitto, os, urlparse
import paho.mqtt.client as paho

def on_connect(mosq, obj, rc):
    print("rc: " + str(rc))

def on_message(mosq, obj, msg):
    print(msg.topic + " " + str(msg.qos) + " " + str(msg.payload))

def on_publish(mosq, obj, mid):
    print("mid: " + str(mid))

def on_subscribe(mosq, obj, mid, granted_qos):
    print("Subscribed: " + str(mid) + " " + str(granted_qos))

def on_log(mosq, obj, level, string):
    print(string)

mqtt_pahoclient = paho.Client()
mqtt_pahoclient.on_message = on_message
mqtt_pahoclient.on_connect = on_connect
mqtt_pahoclient.on_publish = on_publish
mqtt_pahoclient.on_subscribe = on_subscribe

mqtt_pahoclient.on_log = on_log

url_str = os.environ.get('CLOUDMQTT_URL', 'mqtt://iskarfwb:tRi1l3nkuCCa@m20.cloudmqtt.com:11440')
#mqtt://USER:PASSWORD@host:port
url = urlparse.urlparse(url_str)

mqtt_pahoclient.username_pw_set(url.username, url.password)
mqtt_pahoclient.connect(url.hostname, url.port)

mqtt_pahoclient.subscribe("hello/world", 0)

mqtt_pahoclient.publish("hello/world", "my message")

rc = 0
while rc == 0:
    rc = mqtt_pahoclient.loop()
print("rc: " + str(rc))

dosyamızı cloudmqtt_test.py olarak kaydedelim. site üzerinden websocket kısmını açalım ve

pi@cicek ~ $ python cloudmqtt_test.py

kodumuzu çalıştıralım. websocket arayüzünde

cloudmqtt2

yukarıdaki gibi raspberrymiz üzerinden gelen mesajlarımızı görebileceğiz.

basit bir örnekle raspberry pi üzerinde rrdtool kullanımı

rrdtool un kullanma mantığının temel olarak

  • veri tabanının  oluşturulması.
  • veriyi toplayacak yazılımın gerçekleştirilmesi
  • düzenli aralıklarla bu veriyi toplanması ve veri tabanına eklenmesi
  • veri tabanına giriş yapıldıktan sonra görüntülenmesi istenilen grafikleri oluştur
  • oluşturulan grafiklerin görüntüleneceği bir arayüz  meydana getirilmesi

adımlarından oluşturuğu söylenebilir. şimdi bu adımları uygulayacağımız basit bir sıcaklık uygulaması örneği yapalım. rrd uygulamamızda kullanacağımız rdd veri tabanı yapısını oluşturalım.

#!/bin/bash
rrdtool create sicaklik_rrd.rrd --start N --step 300 \
DS:sicaklik_veri:GAUGE:600:U:U \
RRA:AVERAGE:0.5:1:12 \
RRA:AVERAGE:0.5:1:288 \
RRA:AVERAGE:0.5:12:168 \
RRA:AVERAGE:0.5:12:720 \
RRA:AVERAGE:0.5:288:365

sıra geldi veri toplama ve elde edilen veriyi veritabanına ekleyecek yazılım kısmına.

#!/bin/bash
DIZIN="/var/www/sicaklik"

sicaklik ="curl -s http://weather.noaa.gov/pub/data/observations/metar/stations/LTAU.TXT | \
grep -Po ' M?\d{2} ' |  \
sed -r   -e 's/([-0-9]*)\/[-0-9]*/\1/'";

$rrd = `/usr/bin/rrdtool update $DIZIN/sicaklik_rrd.rrd N:$sicaklik`;

ile kayseri-erkilet için sıcaklık bilgisi çekilerek rrd dosyasına ekleniyor. şimdi sıra bu işlemi otomatik olarak yaptırmaya geldi.

pi@raspberrypi $ cat /etc/crontab 
SHELL=/bin/sh
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin

# m h dom mon dow user	command
17 *	* * *	root    cd / && run-parts --report /etc/cron.hourly
25 6	* * *	root	test -x /usr/sbin/anacron || ( cd / && run-parts --report /etc/cron.daily )
47 6	* * 7	root	test -x /usr/sbin/anacron || ( cd / && run-parts --report /etc/cron.weekly )
52 6	1 * *	root	test -x /usr/sbin/anacron || ( cd / && run-parts --report /etc/cron.monthly )
*/5 *  * * *   root    /var/www/sicaklik/sicaklik.sh

artık 5 dakikada bir bu script çalışarak rrd veritabanı dosyamız güncellenecek. şimdi sıra veritabanından kullanacağımız grafiklerin oluşturulmasına geldi.

#!/bin/bash
DIZIN="/var/www/sicaklik"

sicaklik_birimi="C"
sicaklik_cizgi_rengi="#0000FF"

#saat
rrdtool graph $DIZIN/sicaklik_saat.png --start -4h \
DEF:sicaklik_veri=$DIZIN/sicaklik_rrd.rrd:sicaklik_veri:AVERAGE \
LINE1:sicaklik_veri$sicaklik_cizgi_rengi:"Sicaklik [deg $sicaklik_birimi]" \
GPRINT:sicaklik_veri:LAST:"Anlik Sicaklik\:%8.2lf %s"

#gun
rrdtool graph $DIZIN/sicaklik_gun.png --start -1d \
DEF:sicaklik_veri=$DIZIN/sicaklik_rrd.rrd:sicaklik_veri:AVERAGE \
LINE1:sicaklik_veri$sicaklik_cizgi_rengi:"Sicaklik [deg $sicaklik_birimi]" \
GPRINT:sicaklik_veri:LAST:"Anlik Sicaklik\:%8.2lf %s" \
GPRINT:sicaklik_veri:MAX:"Maksimum Sicaklik\:%8.2lf %s" \
GPRINT:sicaklik_veri:MIN:"Minimum Sicaklik\:%8.2lf %s"

#hafta
rrdtool graph $DIZIN/sicaklik_hafta.png --start -1w \
DEF:sicaklik_veri=$DIZIN/sicaklik_rrd.rrd:sicaklik_veri:AVERAGE \
LINE1:sicaklik_veri$sicaklik_cizgi_rengi:"Sicaklik [deg $sicaklik_birimi]"

#ay
rrdtool graph $DIZIN/sicaklik_ay.png --start -1m \
DEF:sicaklik_veri=$DIZIN/sicaklik_rrd.rrd:sicaklik_veri:AVERAGE \
LINE1:sicaklik_veri$sicaklik_cizgi_rengi:"Sicaklik [deg $sicaklik_birimi]"

#yil
rrdtool graph $DIZIN/sicaklik_yil.png --start -1y \
DEF:sicaklik_veri=$DIZIN/sicaklik_rrd.rrd:sicaklik_veri:AVERAGE \
LINE1:sicaklik_veri$sicaklik_cizgi_rengi:"Sicaklik [deg $sicaklik_birimi]"

artık işlem neredeyse bitti. burada grafik oluşturmayı farklı bir dosya gibi gösterdim ancak sicaklik verisini çektiğimiz ve veritabanına eklediğimiz script içinde olması işimi kolaylaştıracaktır. aksi halde bu dosyası da belirli zaman aralıkları ile çalıştırmamız gerekecektir.

şimdi sıra oluşturdugumuz grafikleri göstereceğimiz html dosyasını oluşturmaya geldi.

Raspberry Pi ile RRD örneği

Last Modified: < ?=$lastmod?>

Hourly

Daily

Weekly

Monthly

Yearly

olay aslında bu kadar basit. daha dinamik bir arayüz vb istiyorsak yapımızı buna göre oluşturmamız gerekmektedir. elde edeceğimiz günlük grafik ise aşağıdaki gibi olacaktır.

sicaklik_gun

yalnızca ODTU Kampüsü’nden erişilebilir

Kısa bir süre önce bir konu hakkında araştırma yaparken bir arkadaşım okuldan arkadaşının araştırma yaptıgım konu hakkında tez hazırladığını üniversitenin sitesinden teze erişebilecegimi söyledi. İlgisine teşekkür ettim ve ilgili üvicersitenin sitesine bağlandım ve bu hizmeti hangi alt sayfadan verdigini araştırdım ve sonunda buldum ve linke tıkladım. Ancak beni bir sürpriz bekliyordu.

This page could only be accessed in METU Campus or Forbidden to access for 1 Year.- Bu sayfaya yalnizca ODTU Kampusu’nden erisilebilir ya da bu belgeye erisim 1 yil sure ile yasaktir.”

Test aşamasındadır, tezlerin yayınlaması ilgili şu an sorun vardır v.b. problemler olabilir diyerek bunun normal olabilecegini düşündüm.

Bu boş sayfada dikkatimi ufak ve önemli bir ayrıntı çekmişti. Sanırım siteyi hazırlayan kiişilerin Türkçe karakterden haberi yoktu. Bu ufak bir ayrıntıydı. Ama önemli bir ayrıntı. Başka bir sitede veya yerde kabül edilebilirdi ancak bir Üniversitenin sitesinde böyle şeyler görmek üzücüydü.

Her zamanki gibi google.com adresini açtım ve döküman araştırmaya başladım. Aramayı özelleştirip Türkiye’den arama opsiyonu seçtigimde karşıma çıkan sonuç beni şaşırtmıştı.

Merak duygusu ile arama sonuçlarını biraz daha özelleştirdim ve sonuçta az önce ulaşamadıgım siteden yuzlerde dokumanın google tarafında indekslendigini gördüm.
Az önce baktıgım ülkemizin güzide üniversitesinin kampüs dışına kapalı olan hizmeti google a açıktı. Bunun sonucu üzerinde bir kaç yorum yapılabilirdi ancak

1 – Google olayda artık aşmıştı erişime kapalı yerleri bile indeks leyebiliyordu.

2 – Yazan yazı samimi değildi.

3 – Siteyi hazırlayanlar bu işi tam olarak bilmiyordu.

Sonuç olarak araştırma yaptıgım konu hakkında tezleri edindim.

Bu arada bahsi geçen sitedeki dökümanların belirli bir düzende kondugunu gördüm. Ufak bir script ile tüm tezler indirilebilir.

Bilgi güçtür.

Bilgi paylaştıkça büyür.

v.b. sözler geldi aklıma. Neden saklanır, erişime kapatılırki.

Back To Top