Учебное пособие по ELK Stack: Kibana, Logstash & Elasticsearch

ELK Stack — одно из наиболее широко используемых решений с открытым исходным кодом для централизованного ведения журналов и анализа логов. В этом руководстве по ELK Stack объясняется, что такое Elasticsearch, LogstashВ этой статье мы рассмотрим, как эти три инструмента взаимодействуют друг с другом и где платформа используется в реальных задачах мониторинга и наблюдения.

Что такое стек ELK?

ELK Стек представляет собой набор из трех продуктов с открытым исходным кодом: Elasticsearch, Logstashи Kibana. Она обеспечивает централизованное ведение журналов, помогая выявлять проблемы с серверами или приложениями, позволяя искать все журналы в одном месте. Она также помогает сопоставлять журналы с нескольких серверов за определенный период времени.

• E Elasticsearch используется для хранения логов.
• L стенды для Logstashиспользуется для корабляpingобработка и хранение журналов.
• K означает Кибана: инструмент визуализации (веб-интерфейс), размещенный на серверах Nginx или Apache.

Эластичный поиск LogstashKibana и другие подобные сервисы разрабатываются, управляются и поддерживаются компанией под названием [название компании]. Эластичный.

В совокупности, стек ELK призван позволить пользователям получать данные из любых источников и в любом формате, а затем искать, анализировать и визуализировать эти данные в режиме реального времени.

ELK Стек Archiтекстура

Теперь, когда вы знаете, что представляет собой стек, в этом разделе объясняется архитектура ELK и то, как данные передаются между компонентами.

Конвейер обработки данных ELK построен по четкой последовательности, в которой каждый инструмент выполняет свою собственную задачу:

• Журналы: Определены журналы сервера, которые необходимо проанализировать.
• Logstash: Собирает данные журналов и событий, затем анализирует и преобразует их.
• Эластичный поиск: Данные, преобразованные с помощью Logstash хранится, ищется и индексируется.
• Кибана: Использует базу данных Elasticsearch для исследования, визуализации и обмена аналитическими данными.

Однако для сбора данных часто добавляется четвертый компонент под названием Beats. Beats — это легковесные компоненты, устанавливаемые на серверах, и их добавление привело к тому, что Elastic переименовала ELK в Elastic Stack.

При работе с очень большими объемами данных можно добавить Kafka или RabbitMQ перед конвейером обработки данных для буферизации и обеспечения отказоустойчивости.

Для повышения уровня безопасности перед стеком можно разместить обратный прокси-сервер, например Nginx.

С учетом архитектуры, в следующих разделах более подробно рассматривается каждый продукт с открытым исходным кодом в этом стеке.

Что такое эластичный поиск?

Elasticsearch — это База данных NoSQL Основанная на поисковой системе Lucene и построенная с использованием RESTful API, она предлагает простое развертывание, высокую надежность и удобное управление, а также централизованное хранение всех ваших данных, что позволяет выполнять сложные запросы и быстрый поиск документов.

Elasticsearch также позволяет хранить, искать и анализировать большие объемы данных. Чаще всего он используется в качестве базового механизма для приложений с высокими требованиями к поиску.

Благодаря тому, что Elasticsearch добавляет к быстрому поиску аналитику и множество расширенных функций, он получил широкое распространение на поисковых платформах для современных веб- и мобильных приложений.

Особенности Elasticsearch

Elasticsearch предлагает богатый набор возможностей для индексирования и поиска данных:

• Поисковый сервер с открытым исходным кодом, написанный на Java.
• Способна индексировать любые разнородные данные.
• Предоставляет веб-интерфейс REST API с выводом в формате JSON.
• Полнотекстовый поиск.
• Поиск в режиме, близком к реальному времени (NRT).
• Разделенное на сегменты, реплицированное, доступное для поиска хранилище JSON-документов.
• Распределенное хранилище документов, не требующее схем, основанное на REST и JSON.
• Поддержка нескольких языков и геолокации.

Преимущества Elasticsearch

• Хранит данные без схемы, а также может создавать схему для ваших данных.
• Позволяет манипулировать записями по одной, используя API для работы с несколькими документами.
• Поддерживает фильтрацию и запросы к вашим данным для получения аналитической информации.
• Основан на Apache Lucene и предоставляет RESTful API.
• Обеспечивает горизонтальную масштабируемость, надежность и возможность работы с несколькими пользователями для индексирования в реальном времени и ускорения поиска.
• Помогает масштабироваться как по вертикали, так и по горизонтали.

В таблице ниже приведены ключевые термины, с которыми вы столкнетесь при работе с Elasticsearch:

Срок	Применение
Cluster	Кластер — это совокупность узлов, которые вместе хранят ваши данные и обеспечивают объединенные возможности индексирования и поиска.
Узел	Узел — это отдельный экземпляр Elasticsearch. Он создается при запуске экземпляра Elasticsearch.
Индекс	Индекс — это набор документов, имеющих схожие характеристики, например, данные о клиентах или каталог продукции. Он полезен для индексирования, поиска, обновления и удаления, и в одном кластере можно определить множество индексов.
Документ	Документ — это основная единица информации, подлежащая индексации. Он представляется в виде пары ключ-значение в формате JSON, и каждому документу присваивается тип и уникальный идентификатор.
осколок	Каждый индекс можно разделить на несколько сегментов для распределения данных. Сегмент — это атомарная часть индекса, и его можно распределить по кластеру по мере добавления новых узлов.

Что такое Logstash?

Logstash Это инструмент для сбора данных в рамках стека. Он собирает входные данные и передает их в Elasticsearch, объединяя все типы данных из различных источников и делая их доступными для дальнейшего использования.

Logstash позволяет объединять данные из разрозненных источников и нормализовать их для выбранных вами целевых систем. Это дает возможность очищать и делать доступными все ваши данные для широкого спектра задач аналитики и визуализации.

Он состоит из трех компонентов:

• Входной сигнал: передает журналы и преобразует их в машиночитаемый формат.
• Фильтры: Набор условий, которые выполняют определённое действие над событием.
• Выход: Лицо, принимающее решения, которое направляет каждое обработанное событие или запись в журнал.

Особенности Logstash

Logstash Включает в себя несколько функций, обеспечивающих гибкость обработки журналов:

• События проходят через каждый этап с использованием внутренних очередей.
• Позволяет использовать различные входные данные для ваших журналов.
• Поддерживает фильтрацию и анализ ваших логов.

Преимущества Logstash

• Централизует обработку данных.
• Анализирует широкий спектр структурированных и неструктурированных данных и событий.
• Предлагает плагины для подключения к различным типам источников входного сигнала и платформ.

Что такое Кибана?

Kibana — это инструмент визуализации данных, дополняющий стек ELK. Он используется для визуализации документов Elasticsearch и помогает разработчикам быстро получать представление о своих данных с помощью интерактивных диаграмм, геопространственных данных и графиков, которые упрощают понимание сложных запросов.

С помощью Kibana вы можете искать, просматривать и взаимодействовать с данными, хранящимися в индексах Elasticsearch. Она также помогает выполнять расширенные операции. анализ данных и представьте свои данные в различных таблицах, диаграммах и картах.

Kibana поддерживает несколько методов поиска данных. Ниже перечислены наиболее распространенные типы поиска:

Тип поиска	Применение
Бесплатный текстовый поиск	Используется для поиска определенной строки.
Поиск на уровне поля	Используется для поиска строки в определенном поле.
Логические утверждения	Используется для объединения результатов поиска в логическое утверждение.
Поиск близости	Используется для поиска терминов в пределах определенного диапазона символов.

Kibana также предлагает ряд мощных функций для анализа индексированных данных:

• Мощная панель мониторинга для отображения индексированной информации из кластера Elasticsearch.
• Обеспечивает поиск индексированной информации в режиме реального времени.
• Позволяет искать, просматривать и взаимодействовать с данными, хранящимися в Elasticsearch.
• Выполняет запросы к данным и визуализирует результаты в виде диаграмм, таблиц и карт.
• Настраиваемая панель мониторинга для анализа и обработки данных. Logstash журналы в Elasticsearch.
• Предоставляет исторические данные в виде графиков, диаграмм и других материалов.
• Предлагает панели мониторинга в режиме реального времени, которые легко настраиваются.

Преимущества и недостатки Kibana

Как и любой инструмент, Kibana обладает очевидными преимуществами, объясняющими её популярность:

• Удобная визуализация данных.
• Полная интеграция с Elasticsearch.
• Выступает в качестве специализированного инструмента визуализации.
• Предлагает анализ в реальном времени, построение графиков, обобщение данных и отладку.
• Предоставляет интуитивно понятный и удобный интерфейс.
• Позволяет делиться снимками журналов, по которым вы выполняли поиск.
• Позволяет сохранять и управлять несколькими панелями мониторинга.

Также следует учитывать несколько ограничений:

• Он работает только с Elasticsearch в качестве источника данных.
• Создание и настройка сложных информационных панелей может потребовать значительных усилий для освоения новых навыков.

Зачем анализировать журналы?

В облачных инфраструктурах производительность и изоляция имеют первостепенное значение.

Производительность виртуальных машин в облаке может варьироваться в зависимости от конкретной нагрузки, среды и количества активных пользователей, поэтому надежность и отказы узлов могут стать серьезными проблемами.

A платформа управления журналами может отслеживать все эти проблемы. Он также может обрабатывать журналы операционной системы, журналы веб-серверов Nginx и IIS для анализа трафика, журналы приложений и журналы, генерируемые на AWS.Amazon Web-сервисы).

В конечном итоге, управление журналами помогает. DevOps Инженеры и системные администраторы принимают более обоснованные решения на основе данных. Именно поэтому анализ логов с помощью Elastic Stack или аналогичных инструментов стал крайне важным.

ELK против Splunk

Часто задают вопрос, как ELK Stack сравнивается с Splunk— популярная коммерческая альтернатива. В таблице ниже приведены основные различия:

ELK	Splunk
ELK — это инструмент с открытым исходным кодом.	Splunk — коммерческий инструмент.
Компания ELK не предлагает Solaris Благодаря Kibana обеспечивается портативность.	предложения Splunk Solaris портативность.
Скорость обработки строго ограничена.	Обеспечивает точную и быструю обработку.
ELK — это технологический стек, созданный путем объединения Elasticsearch. Logstashи Кибана.	Splunk — это проприетарный инструмент, предоставляющий решения как для локального развертывания, так и для облачных вычислений.
В ELK поиск, анализ и визуализация возможны только после настройки стека.	Splunk — это готовый к использованию комплексный пакет для управления данными.
ELK предлагает ограниченную встроенную интеграцию с другими инструментами.	Splunk полезен для настройки интеграций с другими инструментами.

Сферы деятельности

Многие известные компании используют ELK Stack для масштабируемого ведения журналов и аналитики. Приведенные ниже примеры демонстрируют его применение в производственной среде.

Netflix

Netflix Компания в значительной степени полагается на ELK Stack для мониторинга и анализа журналов безопасности своих операций по обслуживанию клиентов. Платформа позволяет Netflix Индексирование, хранение и поиск документов в более чем пятнадцати кластерах, состоящих примерно из 800 узлов.

LinkedIn

Профессиональная социальная сеть LinkedIn использует стек ELK для мониторинга производительности и безопасности. Ее команда интегрировала ELK с Kafka для обработки нагрузки в режиме реального времени, и эта система охватывает более 100 кластеров в шести центрах обработки данных.

Tripwire

Компания Tripwire, мировой поставщик решений для управления информацией и событиями в сфере безопасности (SIEM), использует стек ELK для анализа журналов информационных пакетов.

Средний

Medium, популярная платформа для публикации блогов, использует стек ELK для отладки проблем в производственной среде и обнаружения DynamoDB точки доступа. Эта технология помогает компании обслуживать 25 миллионов уникальных читателей и публиковать тысячи новых постов каждую неделю.

Преимущества и недостатки стека ELK

Преимущества

ELK Stack предлагает ряд преимуществ, объясняющих его широкое распространение:

• Наилучшие результаты достигаются, когда журналы из различных приложений предприятия объединяются в одном экземпляре ELK.
• Это позволяет получить ценную информацию из одного конкретного случая и избавляет от необходимости входить в сотни отдельных источников данных.
• Быстрая установка на месте.
• Легко развертывается и масштабируется как по вертикали, так и по горизонтали.
• Компания Elastic предлагает множество языковых клиентов, включая Ruby. Python, PHP, Перл, .NET, Java и JavaСценарий.
• Доступны библиотеки для многих языков программирования и сценариев.

Недостатки

Несмотря на свои преимущества, ELK Stack имеет несколько недостатков, которые следует учитывать:

• По мере перехода к более сложной конфигурации управление различными компонентами может стать сложным.
• Освоение нового метода требует времени, поэтому по мере накопления опыта ожидайте проб и ошибок.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)