Tutoriel ELK Stack pour les débutants : tout ce que vous vouliez savoir

introduction

Le monde, aujourd'hui, est axé sur les données, ce qui signifie qu'il s'agisse d'une petite start-up ou d'une grande entreprise, une énorme quantité de données est produite. Données commerciales, données de vente, données client et données produit, la plupart de ces données sont stockées dans des bases de données et des serveurs Web. À l'intérieur des serveurs Web, vous pouvez trouver les données dans les journaux du serveur Web. Ces journaux contiennent des données brutes qui ne sont pas structurées et peuvent être difficiles à comprendre.

Comme ces journaux sont généralement négligés par les grandes entreprises, elles peuvent perdre la trace d'informations précieuses qui peuvent les aider à améliorer leur activité. Ainsi, il est important de gérer toutes ces données de journal. Mais l'analyse des journaux peut être gênante sans un outil approprié.

C'est là qu'intervient ELK Stack.

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Qu'est-ce qu'ELK Stack ?

ELK Stack est un puissant outil d'analyse de journaux qui est une combinaison de trois outils : Elasticsearch, Logstash et Kibana . Ce sont trois projets open source, mais ensemble, ils offrent une solution d'analyse de bout en bout pour la recherche, la visualisation et l'analyse de journaux . Ces journaux peuvent être générés à partir de différents systèmes.

Cette pile logicielle vous aide à extraire des données de n'importe quelle source et de n'importe quel format. Vous pouvez ensuite rechercher, analyser et visualiser ces données pour déterminer des modèles, en temps réel. Grâce à la journalisation centralisée, vous pouvez identifier les problèmes du serveur Web et des applications. Cela signifie que vous pouvez rechercher tous les journaux à partir d'une seule plateforme. Des problèmes sur plusieurs serveurs peuvent également être détectés.

Tutoriel ELK Stack : Architecture

Examinons de plus près l'architecture ELK Stack. Les composants sont les suivants :

Recherche élastique

C'est le cœur de la pile logicielle et il s'agit essentiellement d'une base de données NoSQL. Il a été lancé en 2010 et est basé sur le moteur de recherche Apache Lucene . Codé en Java, cet outil est open-source. Ce puissant moteur d'analyse vous permet de stocker, d'analyser et de rechercher d'énormes volumes de données de journaux. La meilleure façon d'obtenir des données à partir d'une recherche dans Elasticsearch consiste à utiliser son API REST.

Certaines de ses caractéristiques importantes sont :

• Stocke les données de manière centralisée pour les rechercher rapidement
• Propose des requêtes avancées pour une meilleure analyse des données
• Vous pouvez l'utiliser pour indexer des données hétérogènes
• Offre une recherche en temps quasi réel , ce qui signifie que vous pouvez trouver les documents juste après leur indexation. Ainsi, vous pouvez mettre à jour et ajouter plus de données aux documents en temps réel.
• Offre un support de géolocalisation et un support multilingue
• Utiliser des API multi-documents pour gérer des enregistrements individuels

Certains des composants importants d'Elasticsearch sont :

• Index – Ce sont des partitions logiques de documents qui ont des caractéristiques similaires
• Nœud – Il s'agit d'une instance Elasticsearch
• Shard - Les indices peuvent être divisés en fragments ou morceaux horizontaux
• Document – ​​Objets JSON qui sont des unités de stockage et sont stockés dans un index Elasticsearch
• Cluster - Une collection de nœuds

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Logstash

Il s'agit d'un outil qui récupère les entrées de données et les fournit à la recherche Elastic. Initialement, il était utilisé pour collecter et diffuser de grandes quantités de données à partir de différentes sources de données. Plus tard, il a été inclus dans la pile ELK, puis il a traité les messages de journal, les améliorant et les envoyant à la destination.

Logstash rend les données collectées disponibles pour une utilisation ultérieure. Il aide également à nettoyer les données pour une utilisation ultérieure et peut prendre en charge un large éventail de types de données. Il existe un énorme écosystème de plugins pour Logstash, vous pouvez améliorer ses fonctionnalités. Certains des plugins populaires incluent Github, file, exec, heartbeat, http et iMac.

Il comporte 3 composants majeurs :

Contribution

Ceci est utilisé pour transmettre les journaux à traiter afin qu'ils puissent être compris par la machine. Il existe plus de 50 plugins d'entrée pour collecter et traiter les données des bases de données et des applications.

Sortir

Il s'agit des données d'entrée pour le champ de message. Ceci est considéré comme le décideur pour le journal qui a déjà été traité.

Filtres

Ce sont des conditions qui sont utilisées pour exécuter une action ou un événement. Les événements sont gérés à l'aide de files d'attente internes.

Kibana

C'est l'outil utilisé pour la visualisation des données dans la pile ELK. Vous pouvez l'utiliser pour rechercher des index Elasticsearch et il s'agit d'une interface simple basée sur un navigateur. Grâce à cela, vous pouvez explorer de gros volumes de données. Il dispose d'un tableau de bord complet qui comporte de nombreuses fonctionnalités telles que des graphiques, des données géospatiales et des diagrammes. Kibana peut être utilisé pour rechercher, interagir et afficher les données Elasticseach contenues dans les index. En savoir plus sur la visualisation des données.

Les caractéristiques importantes de Kibana sont les suivantes :

• Fonctionne sur Windows, Mac et Linux
• Offre une visualisation en temps réel des données indexées
• Cela fonctionne sur Node.js et vous obtenez les packages nécessaires avec le package d'installation
• Il peut représenter des informations historiques à l'aide de tableaux et de graphiques
• Vous pouvez développer et enregistrer vos propres graphiques

Beats

Un autre composant de l'architecture ELK est Beats. Il s'agit d'un ensemble d' expéditeurs de journaux installés sur des serveurs pour récupérer des métriques et des journaux de données. Il est codé dans le langage de programmation Go et est un outil léger. Certains des différents types de Beats sont :

• Filebeat : il collecte les fichiers journaux
• Packetbeat : Il collecte les données du réseau
• Metricbeat : Il collecte les métriques de service et de système
• Winlogbeat : Il est utilisé pour collecter les fichiers journaux des événements Windows

Tutoriel ELK Stack : Installation

Maintenant, nous avons atteint la dernière section du tutoriel ELK Stack . Voyons les étapes nécessaires à l'installation de la pile ELK.

• Visitez le site officiel d'ELK Stack - https://www.elastic.co/downloads
• Cliquez pour télécharger Elasticsearch
• Ensuite, cliquez pour télécharger Logstash
• Après cela, téléchargez Kibana
• Vous obtiendrez trois dossiers zip. Décompressez-les et suivez les instructions sur le site officiel pour les télécharger individuellement.

Conclusion

La pile ELK est utilisée par des sociétés célèbres du monde entier telles que Netflix, Medium et LinkedIn pour gérer leurs données de journal. En effet, l'outil fonctionne très bien tout en collectant des données à partir de différentes applications et en les faisant converger en une seule instance. Il est également très utile dans la mise à l'échelle verticale et horizontale. De plus, il prend en charge plusieurs langages tels que Python, Java, Perl et Ruby.

Donc, si vous êtes un propriétaire d'entreprise qui a du mal à gérer vos données de journal, ELK est la solution. Pour comprendre les bases, gardez ce tutoriel ELK Stack à portée de main.

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