Kibana что это за программа

ELK – это аббревиатура, используемая для описания стека из трех популярных проектов: Elasticsearch, Logstash и Kibana. Стек ELK, зачастую именуемый Elasticsearch, предоставляет возможность собирать журналы всех ваших систем и приложений, анализировать их и создавать визуализации, чтобы мониторить приложения и инфраструктуры, быстрее устранять неполадки, анализировать систему безопасности и многое другое.

E = Elasticsearch
Elasticsearch – это распределенный поисковый и аналитический движок на базе Apache Lucene. Он становится идеальным инструментом для различных примеров использования аналитики журналов и поиска благодаря поддержке различных языков, высокой производительности и документам JSON без схем. Подробнее »

21 января 2021 года Elastic NV объявила об изменении стратегии лицензирования программного обеспечения и о том, что новые версии Elasticsearch и Kibana под разрешительной лицензией Apache версии 2.0 (ALv2) выходить не будут. Вместо них предложены новые версии программного обеспечения по лицензии Elastic, а исходный код доступен по лицензии Elastic или SSPL. Эти лицензии не являются открытыми исходными кодами и не дают пользователям ту же свободу. Для безопасного высококачественного поиска и аналитики с полностью открытым исходным кодом, мы создали проект OpenSearch – развиваемую сообществом ветвь открытого исходного кода Elasticsearch и Kibana с лицензией ALv2.

Что такое ELK за 10 минут: Elasticsearch, Kibana и Logstash

L = Logstash
Logstash – это предназначенный для приема данных инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет собирать данные из различных источников, преобразовывать их и отправлять в нужное место назначения. Благодаря встроенным фильтрам и поддержке более 200 подключаемых модулей Logstash обеспечивает пользователям простой доступ к данным независимо от их источника или типа. Подробнее »

K = Kibana
Kibana – это инструмент визуализации и изучения данных для просмотра журналов и событий. Kibana предлагает простые в использовании интерактивные диаграммы, встроенные агрегаторы и фильтры, а также геопространственную поддержку, благодаря чему является предпочтительным выбором для визуализации данных, хранящихся в Elasticsearch. Подробнее »

Как работает стек ELK?

1. Logstash собирает, преобразует и отправляет данные в нужный пункт назначения.
2. Elasticsearch индексирует и анализирует собранные данные и производит поиск в них.
3. Kibana предоставляет визуализацию результатов анализа.

Почему стек ELK настолько важен?

Стек ELK удовлетворяет потребности в сфере аналитики журналов. Когда большая часть ИТ-инфраструктуры перемещается в публичные облака, вам требуется решение для аналитики и управления журналами, которое позволит мониторить эту инфраструктуру, а также обрабатывать любые журналы серверов или приложений и данные навигации. Стек ELK дает простое, но надежное решение по анализу журналов для разработчиков и инженеров DevOps, которое позволяет получить полезные выводы из диагностики сбоев, производительности приложений и мониторинга инфраструктуры – за небольшую плату.

Kibana знакомство инструмент для анализа данных

Как выбрать подходящее решение для стека ELK?

Вы можете развернуть стек ELK и управлять им с помощью версий Elasticsearch и Kibana (до 7.10.2) под лицензией Apache 2.0 или самостоятельно управляемой альтернативой стека ELK с открытым исходным кодом через OpenSearch, OpenSearch Dashboards и Logstash. Вы предпочтете, чтобы разработчики или инженеры DevOps тратили время на создание инновационных приложений или управление операционными задачами, такими как развертывание, обновление, установка и исправление программного обеспечения, резервное копирование и мониторинг? Кроме того, вертикальное масштабирование в соответствии с нуждами вашего бизнеса или обеспечение безопасности и соответствия требованиям – это сложная задача при самостоятельном управлении.

Какие продукты предлагает AWS для стека ELK?

В Amazon OpenSearch Service включены последние версии OpenSearch, поддержка 19 версий Elasticsearch (от версии 1.5 до 7.10) и возможности визуализации на базе панелей OpenSearch и Kibana (версии от 1.5 до 7.10). Сервис интегрируется с Logstash, а также с другими сервисами AWS, такими как Amazon Kinesis Data Firehose, Amazon CloudWatch Logs и AWS IoT, чтобы предоставить вам свободу выбора инструмента для получения данных, соответствующего потребностям примера использования.

Источник: aws.amazon.com

5 причин, которые заставят тебя использовать Kibana

Во многих компаниях для сбора и анализа логов используют такой инструмент как Kibana. Но существует проблема которая выражается в том, что этим инструментом редко или почти не пользуются. Почему же так происходит? Дело в том, что человек привык анализировать логи непосредственно на инстансе. Читать логи так сказать из первоисточника.

Безусловно это самый лучший способ. И мало кто не любит менять свои привычки. Потому что это своего рода выход из зоны комфорта и к этому не все и не всегда готовы.

Кейсы чтения логов

Но бывают ситуации, когда нет возможности зайти непосредственно на инстанс. Например необходимо проанализировать инцидент случившийся на продакшене и у нас нет доступа к этому окружению по известным всем причинам. Другая ситуация, если сервис работает на операционной системе Windows, а доступ нужен для трех и более сотрудников одновременно. Как мы все хорошо знаем у компании Windows есть политика одновременной работы не более двух человек при входе по RDP (Remote Desktop Protocol). Для того чтобы получить одновременный доступ по RDP большему количеству сотрудников, необходимо купить лицензию, а на это готова пойти далеко не каждая компания.

Стек ELK

Таким образом мы возвращаемся к нашему замечательному инструменту Kibana. Kibana это часть стека ELK, в который помимо неё входят Elasticsearch и Logstash. Kibana используется не только для визуализации данных в различных форматах, но также и для быстрого поиска и анализа логов. И сегодня речь пойдет о том, как комфортно перейти на этот инструмент и какие у него есть скрытые возможности для этого.

Способы и лайфхаки

Для начала можно ввести в поле Search номер какой-нибудь операции и выбрать промежуток времени за который необходимо произвести поиск. В результате этого запроса отобразиться временной график с количеством совпадений этого номера.

Так же можно составлять сложные поисковые запросы. Существует специальный язык запросов, называемый KQL (Kibana Query Language). С помощью этого языка можно составлять многоуровневые запросы, которые помогают отфильтровывать нужную информацию. Например можно выбрать тестовое окружение и задать конкретное его имя.

Если необходимо найти какое-нибудь словосочетание, то нам на помощь приходят двойные кавычки. При заключении двух и более слов в двойные кавычки происходит поиск всей фразы целиком.

Более подробную информацию по составлению сложных запросов можно найти на официальном сайте elastic. Для тех кто привык изучать логи в хронологическом порядке, в Kibana тоже есть такая возможность. При нахождении конкретной ошибки в нашем логе, хотелось бы увидеть что происходило до этого и после. Для этого необходимо кликнуть на найденный фрагмент лога и далее нажать на Просмотр.

Перед вами откроется список логов, в котором ваш запрос будет подсвечен серым цветом. И будет загружено несколько строчек лога которые предшествовали нашей ошибке.

Эти логи будут внизу. И несколько строчек которые были после нашей ошибки. Эти строчки будут выше нашей ошибки. В Kibana логи читаются снизу вверх в отличии от логов на инстансе, где логи идут сверху вниз. По умолчанию загружаются 5 строчек до и 5 после, но это значение можно изменить и затем нажать кнопку Загрузка.

После чего произойдет загрузка указанного количества строк лога выше нашей ошибки. Тоже самое можно сделать и с предыдущими логами.

Дефолтное значение 5 можно изменить в настройках системы перейдя Stack Management > Advanced Settings

Заключение

В данной статье я не преследовал цель научить пользоваться инструментом Kibana. В интернете очень много подробных статей и видео об этом. Да и на официальном сайте elastic есть предостаточно информации. Мне хотелось показать, как комфортно и без особых усилий можно начать пользоваться другим способом чтения логов. И при этом можно решить одновременно несколько задач, начиная от выхода из зоны комфорта и заканчивая сложнейшими запросами в совокупности с быстродействием получения результата.

В преддверии старта курса «Java QA Engineer. Basic» приглашаем всех желающих на двухдневный онлайн-интенсив «Теория тестирования и практика в системах TestIT и Jira».

На интенсиве вы узнаете, что такое тестирование и откуда оно появилось, кто такой тестировщик и что он делает. Изучим модели разработки ПО, жизненный цикл тестирования, чек листы и тест-кейсы, а также дефекты. На втором занятии познакомимся с одним из главных трекеров задач и дефектов — Jira, а также попрактикуемся в TestIT — отечественной разработке для решения задач по тестированию и обеспечению качества ПО.

Источник: habr.com

3 товарища в поиске и аналитике Big Data: Elasticsearch, Logstash и Kibana

В этой статье рассмотрим ELK-инфраструктуру: разберем, зачем поисковый движок Elasticsearch использует сборщик логов Logstash и при чем здесь визуальный интерфейс Kibana. Также поговорим, в каких Big Data проектах используются эти системы и для чего.

Зачем вам Elasticsearch: полнотекстовый поиск по Big Data

Чтобы определить, почему деньги пропали с банковского счета или кто именно из сотрудников слил персональные данные клиентов в сеть и найти причины прочих инцидентов в корпоративном масштабе, нужна полная картина произошедшего. Составить ее поможет анализ системных логов – журналов, где зафиксированы все события, случившиеся в системе за конкретный промежуток времени [1]. Сегодня наиболее популярным инструментом для построения решений по мониторингу корпоративной инфраструктуры считается ELK — Elasticsearch, Logstash и Kibana. Изначально эти 3 продукта с открытым исходным кодом развивались отдельно друг от друга, но в 2015 году стали принадлежать одной компании Elastic. Сегодня Elasticsearch, Logsatsh и Kibana используются вместе для задач сбора, хранения и анализа данных [2].

Мощные возможности ELK-инфраструктуры позволяют не только анализировать системные логи в рамках задачи администрирования корпоративного ИТ-ландшафта. Также эта Big Data система отлично подходит для решения следующих бизнес-задач [3]:

• агрегация товаров с множества интернет-магазинов, фильтрация и поиск разных свойств продукции;
• агрегация данных из различных систем, вычисление и отображение показателей для комплексного анализа бизнес-процессов;
• просмотр и анализ различной неструктурированной статистической информации;
• автоматизированная обработка анкет и опросников.

Далее рассмотрим подробнее, из чего состоит ELK-система и как она устроена.

Что внутри ELK-системы: архитектура и принципы работы

Инфраструктура ELK включает следующие компоненты [2]:

• Elasticsearch (ES) – масштабируемая утилита полнотекстового поиска и аналитики, которая позволяет быстро в режиме реального времени хранить, искать и анализировать большие объемы данных. Как правило, ES используется в качестве NoSQL-базы данных для приложений со сложными функциями поиска. Elasticsearch основана на библиотеке Apache Lucene, предназначенной для индексирования и поиска информации в любом типе документов. В масштабных Big Data системах несколько копий Elasticsearch объединяются в кластер [4].
• Logstash — средство сбора, преобразования и сохранения в общем хранилище событий из файлов, баз данных, логов и других источников в реальном времени. Logsatsh позволяет модифицировать полученные данные с помощью фильтров: разбить строку на поля, обогатить или их, агрегировать несколько строк, преобразовать их в JSON-документы и пр. Обработанные данные Logsatsh отправляет в системы-потребители.
• Kibana – визуальный инструмент для Elasticsearch, чтобы взаимодействовать с данными, которые хранятся в индексах ES. Веб-интерфейс Kibana позволяет быстро создавать и обмениваться динамическими панелями мониторинга, включая таблицы, графики и диаграммы, которые отображают изменения в ES-запросах в реальном времени. Примечательно, что изначально Kibana была ориентирована на работу с Logstash, а не на Elasticsearch. Однако, с интеграцией 3-х систем в единую ELK-платформу, Kibana стала работать непосредственно с ES [4].
• FileBeat – агент на серверах для отправки различных типов оперативных данных в Elasticsearch.

В рамках единой ELK-платформы все вышеперечисленные компоненты взаимодействуют следующим образом [5]:

• Logstash представляет собой конвейер обработки данных (data pipeline) на стороне сервера, который одновременно получает данные из нескольких источников, включая FileBeat. Здесь выполняется первичное преобразование, фильтрация, агрегация или парсинг логов, а затем обработанные данные отправляется в Elasticsearch.
• Elasticsearch играет роль ядра всей системы, сочетая функции базы данных, поискового и аналитического движков. Быстрый и гибкий поиск обеспечивается за счет анализаторов текста, нечеткого поиска, поддержки восточных языков (корейский, китайский, японский). Наличие REST API позволяет добавлять, просматривать, модифицировать и удалять данные [3].
• Kibana позволяет визуализировать данные ES, а также администрировать базу данных.

Завтра мы рассмотрим главные достоинства и недостатки ELK-инфраструктуры. А как эффективно использовать их для сбора и анализа больших данных в реальных проектах, вы узнаете на практических курсах по администрированию и эксплуатации Big Data систем в нашем лицензированном учебном центре повышения квалификации и обучения руководителей и ИТ-специалистов (разработчиков, архитекторов, инженеров и аналитиков) в Москве.

Источники

1. https://www.softlab.ru/blog/technologies/5816/
2. https://ru.bmstu.wiki/Elastic_Logstash
3. https://system-admins.ru/elk-o-chem-i-zachem/
4. http://samag.ru/archive/article/3575

Источник: www.bigdataschool.ru