mcpField
D
dt-obs-log-semantic-mapping

dt-obs-log-semantic-mapping

github.com/dynatraceデータ・データベース1691.4k 回インストール今日更新
リポジトリ

dt-obs-log-semantic-mapping について

監査ログ連携向けに、Dynatrace のセマンティックマッピングを提案・検証するスキルです。取り込み済みログやテナントの実データを調べ、raw content 内に埋もれたフィールドと OpenPipeline の抽出ルール案を確認します。

主な機能

  1. 01監査ログのフィールドマッピング提案
  2. 02取り込み済みログの静的検証
  3. 03テナント実データによる検証
  4. 04content 内に埋もれたフィールドの特定
  5. 05OpenPipeline 抽出ルールの提案

活用シーン

  1. 01ベンダー監査ログを Dynatrace フィールドに対応付け
  2. 02必須フィールドとセマンティック上の不足を確認
  3. 03テナントログでマッピングを検証

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-obs-log-semantic-mapping

インストール後、Claude Code で/dt-obs-log-semantic-mappingを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
data-model-notes.md
mapping-workflow.md
openpipeline-constraints.md
report-format.md
runtime-validation.md
validation-rules.md
samples/
audit-logs.json
http-logs.json

詳細

dt-obs-log-semantic-mapping

監査ログ連携用のセマンティック辞書に準拠したマッピングを作成・検証します。

目的

ユーザーが以下を求めている場合に、このスキルを使用します。

  • 提案: ベンダーの生の監査ログペイロードから、Dynatrace の fetch logs フィールドへのマッピングを提案する(ワークフロー A)。
  • 検証: 貼り付けられた取り込み済みログイベントに対してマッピングを検証する(ワークフロー B1 — 静的)。
  • 検証: ライブテナントアクセスを介して実際のテナントデータを検証する(ワークフロー B2 — 実行時:log.source でログを取得し、その結果に対して B1 を実行)。

ログクラス

クラス説明主要な名前空間ソースの例
authenticationログイン、ログアウト、MFA、トークンaudit.*、actor.*、browser.*、device.*CyberArk、Okta、Azure SignInLogs
authorizationアクセス判断、権限の変更audit.*、actor.*、object.*CyberArk、Okta
user_actionプラットフォームリソースに対する CRUDaudit.*、actor.*、object.*、product.*Okta、GitHub、Sonatype
httpHTTP リクエスト/レスポンス(WAF、ネットワークデバイス)http.*、url.*、server.*、geo.*、client.*Akamai SIEM、Cloudflare

ワークフロー

モード入力ソース
ワークフロー A — マッピングの提案ベンダーの生ログペイロードreferences/mapping-workflow.md § Workflow A
ワークフロー B1 — 静的検証貼り付けられた取り込み済みログイベントreferences/mapping-workflow.md § Workflow B1
ワークフロー B2 — 実行時検証log.source の値 + ライブテナントアクセスreferences/runtime-validation.md — ログを取得してから B1 を実行

主な概念

content フィールドへの埋没: 検証で最も重要な項目です。content(ベンダーの生ペイロード)内にあり、トップレベルのセマンティック属性に昇格できるにもかかわらず、昇格されていないフィールドを指します。このスキルでは常に、埋没しているフィールドと昇格済みのフィールドを一覧化し、不足を解消するための OpenPipeline 抽出ルールを提案します。

前提条件: OpenPipeline プロセッサの抽出ルールを提案する場合は、まず dt-dql-essentials スキルを読み込んでください。OpenPipeline プロセッサでは DQL 関数(parse、fieldsAdd、splitString など)を使用します。DQL 以外の構文を使うと、無効なルールになります。

疎なマッピングも有効です: GitHub や Sonatype などの連携では、コアフィールドのみが設定されている場合があります。必須の最小フィールドは timestamp、log.source、content、loglevel、audit.action、audit.identity です。

参考資料

  • references/data-model-notes.md — ログ SD フィールドの分類、audit 名前空間、列挙値、サンプルから導出したパターン、既知の不一致
  • references/mapping-workflow.md — インテークチェックリスト、ワークフロー A および B1 の手順、content フィールド分析、フィールドの優先順位
  • references/validation-rules.md — 必須フィールド、content/列挙値/型のルール、不一致の重大度
  • references/openpipeline-constraints.md — OpenPipeline のプロセッサに関するコマンド/関数/演算子/マッチャーの制約、parseJson が利用できない場合の代替手段 parse→fieldsFlatten、配列の型変換に使う反復演算子
  • references/report-format.md — マッピング表、差分表、OpenPipeline の概要、検証サマリーテンプレート
  • references/runtime-validation.md — ワークフロー B2:ライブレコードを取得してから B1 を実行
  • samples/audit-logs.json — マッピング済みサンプル:CyberArk、Okta、Azure SignInLogs、Sonatype、GitHub
  • samples/http-logs.json — マッピング済みサンプル:Akamai SIEM(WAF/HTTP クラス)
  • Dynatrace ログセマンティック辞書

コメント