Учебное пособие по ELK Stack для начинающих: все, что вы хотели знать

Введение

Современный мир управляется данными, а это означает, что будь то небольшой стартап или крупная корпорация, создается огромное количество данных. Бизнес-данные, данные о продажах, данные о клиентах и ​​данные о продуктах, большая часть этих данных хранится в базах данных и веб-серверах. Внутри веб-серверов вы можете найти данные в журналах веб-сервера. Эти журналы содержат необработанные данные, которые не структурированы и могут быть трудны для понимания.

Поскольку крупные компании обычно пренебрегают этими журналами, они могут потерять ценную информацию, которая может помочь им улучшить свой бизнес. Таким образом, важно обрабатывать все эти данные журнала. Но анализ журнала может быть проблематичным без надлежащего инструмента.

Здесь на помощь приходит стек ELK.

Узнайте о: Splunk против Elk: какой из них выбрать?

Что такое стек ELK?

ELK Stack — это мощный инструмент для анализа логов, представляющий собой комбинацию трех инструментов — Elasticsearch, Logstash и Kibana . Это три проекта с открытым исходным кодом, но вместе они предлагают решение сквозного анализа для поиска, визуализации и анализа журналов . Эти журналы могут создаваться из разных систем.

Этот стек программного обеспечения помогает вам брать данные из любого источника и формата. Затем вы можете выполнять поиск, анализ и визуализацию этих данных для определения закономерностей в режиме реального времени. С помощью централизованного ведения журнала вы можете выявить проблемы веб-сервера и приложений. Это означает, что вы можете искать все журналы с одной платформы. Также можно обнаружить проблемы на нескольких серверах.

Учебное пособие по стеку ELK: архитектура

Давайте подробнее рассмотрим архитектуру стека ELK. Компоненты следующие:

Эластичный поиск

Это сердце стека программного обеспечения и в основном база данных NoSQL. Он был запущен в 2010 году и основан на поисковой системе Apache Lucene . Этот инструмент написан на языке Java и имеет открытый исходный код. Этот мощный аналитический механизм позволяет хранить, анализировать и искать огромные массивы данных журналов. Лучший способ получить данные из поиска в Elasticsearch — использовать его REST API.

Некоторые из его важных особенностей:

• Централизованно хранит данные для быстрого поиска
• Предлагает расширенные запросы для лучшего анализа данных
• Вы можете использовать его для индексации разнородных данных.
• Предлагает поиск в режиме, близком к реальному времени , что означает, что вы можете найти документы сразу после их индексации. Таким образом, вы можете обновлять и добавлять новые данные в документы в режиме реального времени.
• Предлагает поддержку геолокации и многоязычную поддержку
• Используйте многодокументные API для обработки отдельных записей

Некоторые из важных компонентов Elasticsearch:

• Индекс — это логические разделы документов со схожими характеристиками.
• Узел — это экземпляр Elasticsearch.
• Осколки — индексы можно разделить на горизонтальные осколки или части.
• Документ — объекты JSON, которые являются единицами хранения и хранятся в индексе Elasticsearch.
• Кластер — совокупность узлов.

Читайте: 4 типа анализа данных для улучшения бизнес-решений

Логсташ

Это инструмент, который извлекает входные данные и предоставляет их для поиска Elastic. Первоначально он использовался для сбора и потоковой передачи больших объемов данных из разных источников данных. Позже он был включен в стек ELK, а затем обрабатывал сообщения журнала, улучшая их и отправляя по назначению.

Logstash делает собранные данные доступными для дальнейшего использования. Это также помогает очищать данные для дальнейшего использования и может поддерживать огромное количество типов данных. Существует огромная экосистема плагинов для Logstash, вы можете расширить его возможности. Некоторые из популярных плагинов включают Github, file, exec, heartbeat, http и iMac.

Он состоит из 3 основных компонентов:

Вход

Это используется для передачи журналов для обработки, чтобы машина могла их понять. Существует более 50 входных плагинов для сбора и обработки данных из баз данных и приложений.

Выход

Он состоит из входных данных для поля сообщения. Это считается лицом, принимающим решение, для уже обработанного журнала.

Фильтры

Это условия, которые используются для выполнения действия или события. События обрабатываются с помощью внутренних очередей.

Кибана

Это инструмент, используемый для визуализации данных в стеке ELK. Вы можете использовать это для поиска индексов Elasticsearch, и это простой интерфейс на основе браузера. Используя это, вы можете исследовать большие объемы данных. Он имеет обширную панель инструментов, которая имеет множество функций, таких как графики, геопространственные данные и диаграммы. Kibana можно использовать для поиска, взаимодействия и просмотра данных Elasticseach, содержащихся в индексах. Узнайте больше о визуализации данных.

Важными особенностями Kibana являются следующие:

• Работает на Windows, Mac и Linux
• Предлагает визуализацию индексированных данных в реальном времени.
• Это работает на Node.js, и вы получаете необходимые пакеты вместе с установочным пакетом.
• Он может отображать историческую информацию с помощью диаграмм и графиков.
• Вы можете разрабатывать и сохранять свои собственные графики

Удары

Еще одним компонентом архитектуры ELK являются Beats. Они представляют собой набор отправителей журналов , которые устанавливаются на серверах для получения метрик и журналов данных. Он написан на языке программирования Go и представляет собой легкий инструмент. Некоторые из различных типов битов:

• Filebeat: собирает лог-файлы
• Packetbeat: собирает сетевые данные
• Metricbeat: собирает сервисные и системные метрики .
• Winlogbeat: используется для сбора файлов журнала событий Windows .

Учебное пособие по стеку ELK: установка

Теперь мы подошли к последнему разделу руководства по ELK Stack . Давайте посмотрим, какие шаги необходимы для установки стека ELK.

• Посетите официальный сайт ELK Stack — https://www.elastic.co/downloads
• Нажмите, чтобы загрузить Elasticsearch
• Затем нажмите, чтобы загрузить Logstash
• После этого скачайте Kibana
• Вы получите три zip-папки. Разархивируйте их и следуйте инструкциям на официальном сайте, чтобы загрузить их по отдельности.

Заключение

Стек ELK используется известными корпорациями по всему миру, такими как Netflix, Medium и LinkedIn, для обработки данных своих журналов. Это связано с тем, что инструмент отлично работает при сборе данных из разных приложений и объединении их в один экземпляр. Это также очень полезно при вертикальном и горизонтальном масштабировании. Более того, он поддерживает несколько языков, таких как Python, Java, Perl и Ruby.

Итак, если вы владелец бизнеса, пытающийся справиться с данными журнала, ELK — это решение. Чтобы понять основы, держите под рукой это руководство по ELK Stack .

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad и IIIT-B по разработке программного обеспечения с полным стеком, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 500 часов тщательного обучения, более 9 проектов и заданий, IIIT- Статус выпускника B, практические практические проекты и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.