Skip to main content

Una aplicación reutilizable de Django para auditar modelos automáticamente con integración con Kafka.

Project description

Unemi Audit Kafka

unemi-audi-kafka es una aplicacion reutilizable de Django que audita automaticamente los cambios en los modelos (creacion, actualizacion, eliminacion) en todos los modelos de tu proyecto Django. Se integra con Kafka para el envio de logs y permite una auditoria configurable para los modelos importantes. La aplicacion captura metadatos utiles como el usuario que realizo los cambios, la IP de la solicitud, la URL y mas.

Caracteristicas

  • Auditoria Automatica: Registra automaticamente todos los modelos de Django para el registro de auditoria.
  • Integracion con Kafka: Utiliza confluent_kafka para enviar los registros de auditoria a los temas de Kafka.
  • Auditoria de Configuracion: Registra manualmente modelos importantes para la auditoria de configuracion.
  • Middleware de Contexto de Usuario: Captura informacion sobre el usuario, la IP de la solicitud y el agente de usuario a traves de middleware.
  • Personalizable: Puedes extender o sobrescribir middleware, y controlar el comportamiento del productor de Kafka.

Instalacion

  1. INSTALAR la libreria usando pip:

    pip install unemi-audi-kafka
    
  2. Agregar la libreria en Django INSTALLED_APPS:

    En tu settings.py, configura las aplicaciones:

    INSTALLED_APPS = [
       # Other installed apps
       'audit_logger',
    ]
    
  3. Agregar el MIDDLEWARE:

    En tu settings.py, configura las middlewares:

    MIDDLEWARE = [
       # Other middlewares
       'audit_logger.middlewares.AuditUserMiddleware',
    ]
    
  4. Agregar CONFIGURACIONES DE KAFKA:

    En tu settings.py, configurar los Kafka broker y topics:

    KAFKA_BROKER_URL = '35.212.2.202:9092'  # Replace with your Kafka broker URL
    KAFKA_TOPIC_LOGS = 'audit_logs'      # Topic for log auditing
    KAFKA_TOPIC_ERRORS = 'audit_errors'  # Topic for error logging
    KAFKA_TOPIC_CONFIG = 'audit_config'  # Topic for configuration auditing
    
  5. Agregar REQUEST en el LOGIN:

    En tu decorators_helper.py, agregar en la funcion de login_required:

    from audit_logger.middlewares import set_current_request
    
    def login_required(f):
       def new_f(view, request):
         # code for decoded token
         set_current_request(request)
         return f(view, request)
    

Opcional

Si deseas guardar las configuraciones de tu aplicacion, la puedes separar de los otras tablas con:

En tu models.py, agregar modelo manualmente:

from audit_logger import AuditLogger

 class Configuracion(ModelBase):
 nombre = models.CharField(unique=True, max_length=100, verbose_name=u'Nombre')

# Registrar Configuracion
AuditLogger.register_auditoria_config(Configuracion)

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

unemi_audi_kafka-1.0.3.tar.gz (8.1 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

unemi_audi_kafka-1.0.3-py3-none-any.whl (8.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file unemi_audi_kafka-1.0.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: unemi_audi_kafka-1.0.3.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 8.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.9.10

File hashes

Hashes for unemi_audi_kafka-1.0.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 cd02c08052f90f059db24103d12090006bb12eae3bad9647378d1737bf8ac348
MD5 5b8c2254f30c64b792a035ff6e5dbdc7
BLAKE2b-256 2c1767c28fc386a2807c074a90ec3da58414b26b1e7cd4fa07acc9fd3bc65602

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file unemi_audi_kafka-1.0.3-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for unemi_audi_kafka-1.0.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 1f1faeaf8d40c30b1688e64d9fd7f414e2ee7a771984adedd42662e4f10e2656
MD5 8813571a2f13ba619306a23678c47f96
BLAKE2b-256 bcb835e76fa69613375508a0194c9c45e601a59c0ac07e0de37880c2b5cd997a

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page