Kas yra ELK stack ir kodėl jis tapo industrijos standartu
Kai tavo aplikacija auga ir pradeda generuoti šimtus tūkstančių logų per dieną, greitai supranti, kad paprasti tekstiniai failai ir grep komandos nebepakanka. Čia ir ateina į pagalbą ELK stack – trijų galingų įrankių kombinacija, kuri tapo faktiškai industrijos standartu logų valdymui ir analizei.
ELK sudaro trys komponentai: Elasticsearch (paskirstyta paieškos ir analitikos sistema), Logstash (duomenų apdorojimo pipeline) ir Kibana (vizualizacijos įrankis). Vėliau prie šio trio dažnai pridedamas ir Beats – lengvesni duomenų siuntėjai, todėl kartais galima išgirsti ir Elastic Stack pavadinimą.
Kodėl ELK tapo toks populiarus? Atsakymas paprastas – jis leidžia ne tik surinkti logus iš dešimčių ar šimtų serverių, bet ir realiu laiku juos analizuoti, ieškoti anomalijų, kurti įspėjimus ir gražias vizualizacijas, kurias gali parodyti net vadovybei. O svarbiausia – tai open source sprendimas su stipria bendruomene ir padoriu nemokamu funkcionalumu.
Elasticsearch: paieškos variklis steroiduose
Elasticsearch yra visa šio stack’o širdis. Tai NoSQL duomenų bazė, pastatyta ant Apache Lucene bibliotekos, kuri optimizuota būtent greitai paieškai dideliuose duomenų kiekiuose. Kai kalbame apie logus, tai reiškia, kad gali per sekundes ieškoti specifinių įrašų tarp milijonų dokumentų.
Pagrindinis Elasticsearch privalumas – tai inverted index struktūra. Paprastai tariant, vietoj to, kad saugotų dokumentus ir paskui juos skanuotų, Elasticsearch sukuria indeksą, kuris nurodo, kuriuose dokumentuose yra konkretūs žodžiai. Tarsi knygos gale esantis dalykinė rodyklė – nereikia skaityti visos knygos, kad rastum, kuriame puslapyje minimas „mikroservisas”.
Praktiškai Elasticsearch veikia kaip klasteris. Gali pradėti nuo vieno nodo savo laptope testavimui, bet production aplinkoje turėsi bent tris nodų – tai užtikrina aukštą prieinamumą ir duomenų replikaciją. Kiekvienas indeksas skaidomas į shards (daleles), kurios paskirstomos tarp nodų. Jei vienas nodas nukrenta, duomenys neprarandami.
Svarbu suprasti, kad Elasticsearch nėra transakcijų duomenų bazė. Jis optimizuotas skaitymui ir paieškai, ne ACID garantijoms. Tai puikiai tinka logams, nes logai paprastai tik įrašomi ir skaitomi, bet neredaguojami.
Logstash: duomenų transformacijos meistras
Logstash yra tas komponentas, kuris priima logus iš įvairių šaltinių, juos apdoroja ir siunčia į Elasticsearch arba kitus destination’us. Jis veikia pagal input → filter → output principą, ir čia slypi jo tikroji galia.
Input pluginai leidžia priimti duomenis iš beveik bet kur: failų, syslog, Redis, Kafka, HTTP endpoint’ų ir dar dešimčių kitų šaltinių. Pavyzdžiui, gali sukonfigūruoti Logstash klausytis TCP porto 5000 ir priimti logus tiesiogiai iš aplikacijos:
input {
tcp {
port => 5000
codec => json
}
}
Filter sekcija – čia vyksta magija. Gali parsinti nestruktūrizuotus tekstinius logus į struktūrizuotus JSON objektus naudojant grok patterns, pridėti papildomus laukus, filtruoti nereikalingus įrašus, konvertuoti duomenų tipus. Pavyzdžiui, standartinį Apache access log galima parsinti taip:
filter {
grok {
match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
}
date {
match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
}
}
Output pluginai nusprendžia, kur keliauja apdoroti duomenys. Dažniausiai tai Elasticsearch, bet gali siųsti ir į failą, S3, email’ą ar bet kur kitur. Galima net turėti kelis output’us vienu metu – pavyzdžiui, visus logus siųsti į Elasticsearch, o error level logus papildomai į Slack.
Vienas dalykas, kurį reikia žinoti apie Logstash – jis gana resursų alkanas. Java procesas, kuris gali suėsti nemažai RAM ir CPU, ypač kai apdoroji didelius duomenų srautus. Todėl daugelis organizacijų pereina prie lengvesnių alternatyvų kaip Filebeat su ingest pipelines Elasticsearch pusėje.
Kibana: kai duomenys virsta įžvalgomis
Turėti milijonus logų Elasticsearch yra gerai, bet kaip juos paversti naudinga informacija? Čia ir įsijungia Kibana – web interfeisas, kuris leidžia ne tik ieškoti logų, bet ir kurti vizualizacijas, dashboard’us, nustatyti alertus.
Discover skiltyje gali interaktyviai naršyti logus, filtruoti pagal laukus, kurti paieškos užklausas. Kibana Query Language (KQL) yra intuityvus ir galingas. Pavyzdžiui, norint rasti visus error logus iš production aplinkos per paskutinę valandą:
level:error AND environment:production AND @timestamp >= now-1h
Visualize sekcija leidžia kurti įvairius grafikus: line charts, bar charts, pie charts, heat maps, geografines žemėlapius. Pavyzdžiui, gali sukurti grafiką, rodantį HTTP response kodų pasiskirstymą laike, arba top 10 daugiausiai klaidų generuojančių endpointų.
Dashboard’ai – tai kelių vizualizacijų rinkinys vienoje vietoje. Čia gali sukurti realiu laiku atsinaujinantį ekraną, kuris rodo svarbiausias aplikacijos metrikos: request rate, error rate, response time percentiles, aktyvių vartotojų skaičių ir pan. Tokius dashboard’us galima rodyti ant didelių ekranų komandos erdvėje.
Naujesnėse Kibana versijose atsirado ir Machine Learning funkcionalumas (nors tai mokama funkcija). Jis gali automatiškai aptikti anomalijas logų duomenyse – pavyzdžiui, staigų error rate padidėjimą ar neįprastą traffic pattern’ą.
Beats: lengvi ir efektyvūs duomenų rinkėjai
Nors Logstash yra galingas, kartais jis per daug. Jei tiesiog nori nusiųsti failų turinį ar sistemos metrikos į Elasticsearch, Beats yra geresnis pasirinkimas. Tai maži, Go kalba parašyti agentai, kurie suėda minimalius resursus.
Filebeat – populiariausias Beat’as, skirtas logų failų skaitymui ir siuntimui. Jis stebi nurodytus failus, seka jų pasikeitimus ir siunčia naujas eilutes į Elasticsearch ar Logstash. Svarbu, kad Filebeat atsimena, iki kurios vietos perskaitė failą, todėl net ir po restart’o nepraras duomenų.
Filebeat konfigūracija paprasta. Pavyzdžiui, norint siųsti Nginx logus:
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/nginx/*.log
output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]
index: "nginx-logs-%{+yyyy.MM.dd}"
Metricbeat renka sistemos ir servisų metrikos: CPU, RAM, disk I/O, network traffic. Gali monitorinti ir populiarias sistemas kaip MySQL, Redis, Docker, Kubernetes. Tai leidžia vienoje vietoje matyti tiek logus, tiek infrastruktūros būseną.
Packetbeat analizuoja network traffic ir gali dekuoti protokolus kaip HTTP, MySQL, Redis. Tai naudinga troubleshooting’ui – gali matyti, kokie užklausai tarp servisų vyksta ir kiek laiko jos užtrunka.
Yra ir daugiau specializuotų Beat’ų: Heartbeat (uptime monitoring), Auditbeat (security events), Winlogbeat (Windows event logs). Visi jie sekė tą patį principą – lengvi, efektyvūs, vieno tikslo agentai.
Praktinė ELK stack’o įdiegimo strategija
Gerai, teorija suprantama, bet kaip realiai pradėti? Pirmiausia reikia nuspręsti, ar diegsi lokaliai, ar naudosi managed service kaip Elastic Cloud. Jei turi infrastruktūros komandą ir nori pilnos kontrolės, diegis pats. Jei nori greičiau pradėti ir nenori rūpintis maintenance’u, managed service yra protingas pasirinkimas.
Lokaliam diegimui rekomenduoju pradėti nuo Docker Compose setup’o. Elastic pateikia oficialius Docker image’us visiems komponentams. Paprastas docker-compose.yml failas gali atrodyti taip:
version: '3'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0
environment:
- discovery.type=single-node
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ports:
- 9200:9200
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:8.11.0
ports:
- 5601:5601
depends_on:
- elasticsearch
Tai pakaks pradžiai, bet production’e reikės konfigūruoti daug daugiau: security (X-Pack), SSL sertifikatus, resource limits, backup strategiją, retention policies.
Index lifecycle management (ILM) yra kritinis production setup’ui. Logai gali greitai užpildyti visą disk space, todėl reikia strategijos, kaip senus logus archyvuoti ar ištrinti. ILM leidžia automatizuoti šį procesą – pavyzdžiui, naujus indeksus laikyti hot nodų’se greituose SSD, po savaitės perkelti į warm nodų’us lėtesniuose diskuose, po mėnesio ištrinti.
Dar vienas svarbus aspektas – index templates. Jie apibrėžia, kaip nauji indeksai bus sukurti: kokius mappings turės, kiek shards ir replicas. Gerai sukonfigūruoti mappings yra kritiniai performance’ui – pavyzdžiui, jei žinai, kad tam tikras laukas visada bus IP adresas, geriau jį apibrėžti kaip ip tipą, ne string.
Optimizacija ir performance patarimai
ELK stack gali apdoroti milžiniškus duomenų kiekius, bet tik jei tinkamai sukonfigūruotas. Štai keletas dalykų, kuriuos išmokau per skaudžią patirtį:
Shard’ų skaičius – viena dažniausių klaidų. Naujokai dažnai sukuria per daug mažų shard’ų. Kiekvienas shard’as turi overhead, todėl geriau turėti mažiau, bet didesnius shard’us. Gera taisyklė – vienas shard’as turėtų būti 20-50GB dydžio. Jei kuri daily indeksus ir kiekvienas yra tik 1GB, galbūt geriau pereiti prie weekly ar net monthly indeksų.
Refresh interval – pagal nutylėjimą Elasticsearch refreshina indeksą kas sekundę, kad nauji dokumentai taptų matomi paieškoje. Tai gana brangu. Jei nereikia near-realtime paieškos, padidink šį intervalą iki 30s ar net 60s. Tai gerokai sumažins CPU naudojimą.
Bulk API – kai siunti duomenis į Elasticsearch, visada naudok bulk API, ne individual requests. Vietoj 1000 atskirų POST request’ų, siųsk vieną bulk request’ą su 1000 dokumentų. Tai gali pagerinti throughput 10-100 kartų.
Filter vs Query context – Elasticsearch turi du kontekstus. Query context skaičiuoja relevance score kiekvienam dokumentui, kas yra brangu. Filter context tiesiog patikrina, ar dokumentas atitinka kriterijus, ir rezultatai yra cacheable. Logų analizei dažniausiai pakanka filter context, todėl naudok bool query su filter clause:
{
"query": {
"bool": {
"filter": [
{ "term": { "level": "error" }},
{ "range": { "@timestamp": { "gte": "now-1h" }}}
]
}
}
}
Disable _source jei nereikia – _source laukas saugo originalų dokumentą, kas užima daug vietos. Jei tau reikia tik specifinių laukų paieškoje ir vizualizacijose, gali disable’inti _source ir naudoti stored fields. Tai gali sutaupyti 30-50% disk space.
Saugumo aspektai ir geriausia praktika
Logai dažnai turi jautrią informaciją – vartotojų ID, IP adresus, kartais net tokus ar slaptažodžius (jei kas nors neatsargiai juos logino). Todėl ELK stack’o saugumas yra kritinis.
Pirmiausia, aktyvuok X-Pack Security. Nuo Elastic 7.x versijos basic security funkcijos yra nemokamai. Tai reiškia authentication, role-based access control (RBAC), SSL/TLS komunikacijai. Niekada neturėtum Elasticsearch ar Kibana prieinamų be autentifikacijos, ypač jei jie turi public IP.
Antra, maskuok jautrią informaciją. Logstash turi mutate filter’į, kuris gali redaguoti ar ištrinti specifinių laukų reikšmes. Pavyzdžiui, gali naudoti grok pattern’us su GREEDYDATA, kad capture’intum viską išskyrus slaptažodžius, arba naudoti gsub, kad pakeistum credit card numerius į „****”.
Trečia, audit logging. Elastic gali loginti, kas ir kada prisijungė, kokias užklausas darė, kokius duomenis modifikavo. Tai svarbu compliance reikalavimams ir incident investigation.
Ketvirta, network segmentation. Elasticsearch nodai turėtų būti private network’e, neprieinami iš interneto. Tik Kibana turėtų būti prieinamas vartotojams (per reverse proxy su authentication), o aplikacijos turėtų siųsti logus per Logstash ar Beats, ne tiesiogiai į Elasticsearch.
Kai ELK virsta realiu gelbėtoju
Dabar, kai suprantame techninius dalykus, pažiūrėkime, kaip ELK stack realiai padeda kasdienėje veikloje. Per savo karjerą mačiau, kaip ši sistema išgelbėjo situacijas ne vieną kartą.
Vienas rytas prasidėjo nuo panikos – production aplikacija pradėjo grąžinti 500 klaidas 30% request’ų. Be ELK būtume prisijungę prie kiekvieno serverio, grep’inę logus, bandę suprasti pattern’ą. Su ELK? Atidariau Kibana, per 30 sekundžių pamačiau, kad visos klaidos ateina iš vieno specifinio API endpoint’o, kuris bando prisijungti prie duomenų bazės. Dar 30 sekundžių ir pamačiau, kad vienas DB nodas yra down. Problema identifikuota per minutę.
Kitas pavyzdys – performance degradation. Vartotojai skundėsi, kad sistema lėta, bet monitoring rodė, kad CPU ir RAM normalūs. Per Kibana sukūriau vizualizaciją, kuri rodė 95th percentile response time per laiką. Paaiškėjo, kad tam tikri request’ai staiga pradėjo užtrukti 10x ilgiau. Filtravau tuos request’us, pamačiau pattern’ą – visi jie turėjo specifinį query parametrą. Pasirodo, kažkas pradėjo naudoti feature’ą, kuris triggering’o neoptimizuotą DB query.
ELK taip pat neįkainojamas troubleshooting’ui distributed sistemose. Kai turi mikroservisų architektūrą, vienas user request gali pereiti per 5-10 skirtingų servisų. Jei kažkas nepavyksta, kaip suprasti, kuris servisas kaltas? Su correlation ID, kuris perduodamas per visus servisus ir loginamas, gali Kibana per sekundes ištraukti visą request’o kelią ir pamatyti, kur įvyko klaida.
Dar viena stipri pusė – trend’ų stebėjimas. Gali pastebėti, kad tam tikrų tipų klaidos pamažu auga per savaites, nors dar nepasieks critical level. Tai leidžia proaktyviai spręsti problemas, kol jos netapo incidentais. Arba gali pastebėti, kad po deploy’o tam tikrų endpoint’ų usage pattern’ai pasikeitė – galbūt tai rodo, kad naujas feature’as naudojamas ne taip, kaip tikėtasi.
Praktiškai rekomenduoju sukurti kelis standartinius dashboard’us: vienas operatyviniam monitoringui (error rate, response time, throughput), kitas business metrikoms (user registrations, transactions, feature usage), trečias infrastruktūrai (system resources, service health). Skirtingos komandos gali turėti skirtingus dashboard’us, pritaikytus jų poreikiams.
Ir paskutinis patarimas – naudok Kibana alerting. Gali sukonfigūruoti, kad gautum Slack ar email pranešimą, kai error rate viršija threshold, arba kai specifinis error message pasirodo logų’se. Tai leidžia greitai reaguoti į problemas, kartais net prieš vartotojams pastebint. Tik būk atsargus su alert fatigue – geriau turėti kelis svarbius alertus, į kuriuos tikrai reaguosi, nei dešimtis, kuriuos pradėsi ignoruoti.
