Splunk 대 Elk: 어느 것을 선택해야 합니까? [완전한 비교]
게시 됨: 2020-02-13IT 운영에 종사하는 사람이라면 누구나 Operational Data Analytics 영역에서 가장 널리 사용되는 두 가지 도구인 Splunk 또는 ELK에 대해 들어봤거나 사용해 본 적이 있을 것입니다. Spunk와 ELK는 모두 로그 관리 문제를 해결하고 더 원활하게 만드는 공통 목표를 공유합니다.
Spunk 및 ELK와 같은 로그 관리 솔루션은 조직의 계층화된 보안 프레임워크에 매우 중요합니다. 이것이 없었다면 기업은 취약성의 원인이 될 수 있는 인프라 내부에서 발생하는 작업과 이벤트(데이터 침해 또는 보안 침해)에 대한 가시성을 거의 확보하지 못했을 것입니다.
계속해서 증가하는 IT 회사의 로그 데이터에 직면하여 Spunk와 ELK는 확장되는 로그 데이터를 관리하는 동시에 로그 파일을 수집 및 색인화하고 데이터와 상호 작용할 수 있는 검색 인터페이스를 제공하는 확장 가능한 접근 방식을 제공하려고 합니다. 이 외에도 이러한 멋진 도구를 통해 사용자는 수집된 데이터를 보호하고 이에 대한 시각화(보고서, 대시보드 및 경고)를 생성할 수도 있습니다.
이 두 도구는 같은 목적을 위해 설계되었지만 Splunk와 ELK의 차이점은 무시할 수 없습니다! 실제로 Splunk 대 ELK 논쟁은 업계에서 오랫동안 지속되어 온 논쟁입니다. 이 게시물에서는 Splunk와 ELK의 차이점에 대해 더 자세히 알아보고 다양한 측면에서 서로 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다. 그러나 먼저 그들에 대해 별도로 조금 배우겠습니다.
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목차
스플렁크
Splunk는 업계에서 매우 인기가 있어 "로그 파일용 Google"로 알려지게 되었습니다. Splunk는 시장에서 최고의 DevOps 도구 중 하나입니다. Splunk는 로그 관리 및 분석 솔루션일 뿐만 아니라 SIEM(보안 정보 및 이벤트 관리) 솔루션이기도 합니다.
사용자는 Splunk를 사용하여 IT 환경 전반에 걸쳐 다양한 시스템 및 장치에서 수집된 로그 파일 데이터를 통합하고 고차원 보안 분석 및 평가를 수행하여 통합 인터페이스에서 회사 시스템의 집합적 상태를 결정할 수 있습니다. Splunk는 대규모 데이터 집합에 대한 컨텍스트 쿼리를 제공하고 실행하기 위해 독점 검색 언어인 SPL(검색 처리 언어)을 사용합니다.
또한 이질적인 데이터 소스를 수용할 수 있도록 기능을 확장하도록 설계된 1000개 이상의 앱과 추가 기능을 자랑합니다.
고라니
ELK는 Elasticsearch , Logstash 및 Kibana 의 약어 입니다. 소프트웨어 회사 Elastic에서 제공하는 ELK는 오픈 소스 통합 데이터 분석 플랫폼입니다. ELK의 소프트웨어 스택은 Elasticsearch(분산 RESTful 검색/분석 엔진), Logstash(데이터 처리 파이프라인) 및 Kibana(데이터 시각화용)로 구성됩니다. 최근에야 Beats( 에이전트 기반, 단일 목적 데이터 전달 )가 스택에 합류했습니다.
Splunk 대 ELK
Splunk와 ELK의 차이점을 6가지 구성 요소로 분류해 보겠습니다.
1. 기술
기본적으로 Splunk는 단일 폐쇄 소스 제품인 반면 ELK는 ElasticSearch, LogStash 및 Kibana의 세 가지 오픈 소스 제품의 기능을 결합합니다. Splunk와 ELK 모두 에이전트를 사용하여 대상 서버에서 로그 파일 데이터를 수집하지만 Splunk에서는 Splunk Universal Forwarder가 에이전트이고 ELK에서는 LogStash가 에이전트 역할을 합니다.
Splunk와 ELK는 모두 인덱스에 데이터를 저장하지만 Splunk는 인덱싱을 위해 독점 기술(주로 C++로 개발됨)을 사용하고 ELK는 Java로 작성된 오픈 소스 기술인 Apache Lucene을 활용합니다. 또한 검색 목적으로 Splunk는 검색 헤드(검색을 위한 특정 기능이 있는 Splunk 인스턴스)를 사용하는 반면 ELK는 오픈 소스 데이터 시각화 플랫폼인 Kibana를 사용합니다.
Splunk에서 쿼리는 SPL(Unix Pipe의 SQL과 유사한 구문을 가진 Splunk Processing Language)을 사용하여 수행되며 ELK는 기본 JSON 형식 구문과 함께 쿼리 DSL을 사용합니다.
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2. 시각화
Splunk Web UI에는 대시보드에 새 구성 요소를 편집하고 추가할 수 있는 유연한 컨트롤이 있습니다. 각 사용자가 사용자 정의된 대시보드를 가질 수 있는 여러 사용자에 대한 관리 및 사용자 제어를 구성할 수 있습니다. Splunk의 또 다른 장점은 모바일 장치에서도 시각화를 지원한다는 것입니다. 모바일 장치에서도 XML을 사용하여 응용 프로그램 및 시각화 구성 요소를 사용자 지정할 수 있습니다.
시각화를 위해 ELK는 ELK 스택에 Kibana를 가지고 있습니다. Splunk Web UI와 마찬가지로 Kibana를 사용하면 꺾은선형 차트, 테이블 등과 같은 시각화를 생성하여 대시보드에 표시할 수도 있습니다. 다른 보기 위에 표시되는 검색 필터도 있습니다. 따라서 쿼리를 사용하면 대시보드의 요소에 자동으로 적용됩니다. 그러나 Splunk와 달리 Kibana는 사용자 관리를 지원하지 않습니다(이를 위해 즉시 사용 가능한 호스팅 ELK 솔루션을 사용할 수 있음).
3. 비용
비용 측면에서 ELK는 오픈 소스이므로 무료입니다. ELK를 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 Splunk에는 대가가 따릅니다. 연간 비용을 지불해야 하는 기간제 라이선스를 얻거나 일회성 비용에 연간 지원 비용을 더한 영구 라이선스를 얻을 수 있습니다. Splunk의 라이선스 요금은 인덱싱된 일일 로그 볼륨을 기반으로 합니다.
예를 들어 Splunk에서 1TB 라이선스를 구입하면 하루에 최대 1TB를 사용할 수 있습니다. 그러나 기록 데이터를 유지하는 데는 비용이 들지 않습니다. 일일 볼륨만 계산되고 License Meter는 매일 자정에 재설정됩니다. 또한 사용자 수나 CPU 코어 수에 따라 가격이 달라지지 않습니다. (만약에 어떠한).
4. 사용 용이성
Spunk와 ELK는 모두 배포 및 사용이 비교적 쉽지만 Splunk의 대시보드에는 ELK보다 훨씬 더 액세스 가능한 기능이 통합되어 있습니다. 또한 Splunk의 구성 옵션은 ELK보다 약간 세련되고 직관적입니다. 또한 많은 사용자는 ELK의 사용자 관리 기능이 Splunk보다 사용하기 더 어렵다고 생각할 수 있습니다.
5. API와 확장성
Splunk에는 가장 널리 사용되는 언어의 SDK 를 포함하여 Splunk의 다양한 기능에 액세스하기 위한 200개 이상의 엔드포인트가 포함 된 잘 문서화된 RESTful API가 있습니다. 이와는 대조적으로 ELK의 Elasticsearch는 표준 RESTful API와 JSON을 활용하는 분산 검색 및 분석 엔진입니다. 그러나 Splunk와 마찬가지로 Python, Java, .NET과 같은 널리 사용되는 언어로 사용자 지정 앱을 빌드하기 위한 여러 사전 빌드 옵션도 제공합니다.
6. 학습 곡선
ELK 스택은 평평한 학습 곡선을 가지고 있습니다. ELK는 솔루션의 핵심을 이해하는 데 도움이 되는 유료 과정(너무 비싸지 않음)을 제공하므로 ELK를 마스터하기가 더 쉬워집니다. 또한 ELK는 오픈 소스 플랫폼이므로 온라인 에는 항상 많은 무료 학습 리소스가 있습니다 . Splunk는 학습 곡선이 중간 정도입니다. Splunk는 광범위한 설명서 와 함께 평가판 기간을 제공하지만 고급 Splunk 과정을 수강하려면 상당한 비용을 지출해야 합니다.
마무리
결론적으로 Splunk와 ELK는 모두 훌륭한 솔루션입니다. 각각 고유한 장점과 한계가 있으므로 이 두 도구의 이점은 주로 사용자별 요구 사항과 요구 사항에 따라 다릅니다. 현재 Splunk는 훨씬 더 광범위한 제공 기반을 자랑할 수 있지만 ELK는 오픈 소스입니다. 따라서 우리가 말하는 동안에도 새로운 내용이 추가되고 있습니다.
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