Nachdem wir die Grundlagen und Einsatzszenarien des ELK-Stacks betrachtet haben, widmen wir uns nun der Architektur und dem Datenfluss. Ein Verständnis der einzelnen Komponenten und ihrer Aufgaben ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz des ELK-Stacks in Unternehmen.
Hauptkomponenten des ELK-Stacks
Der klassische ELK-Stack besteht aus drei zentralen Elementen, die in der Praxis häufig durch zusätzliche Tools wie Beats erweitert werden:
- Elasticsearch:
- Verteilter Such- und Analyse-Engine
- Speichert Daten in Indizes, bestehend aus Shards und Replikaten
- Bietet leistungsfähige Suchfunktionen und Aggregationen
- Logstash:
- Flexible Datenpipeline für das Sammeln, Transformieren und Weiterleiten von Daten
- Nutzt Input, Filter und Output-Plugins für individuelle Workflows
- Kibana:
- Weboberfläche für Visualisierung, Dashboards und Reporting
- Integration mit Elasticsearch für Echtzeitanalysen
- Beats (optional):
- Leichtgewichtige Daten-Shipper wie Filebeat, Metricbeat oder Packetbeat
- Speziell für den ressourcenschonenden Datentransport entwickelt
Datenfluss im ELK-Stack
Der Weg der Daten verläuft typischerweise in vier Schritten:
- Datenerfassung:
Beats oder andere Quellen sammeln Logs, Metriken oder Ereignisse. - Verarbeitung:
Logstash transformiert Daten mit Filtern, z. B. für Parsing, Anreicherung oder Normalisierung. - Indexierung:
Elasticsearch speichert die Daten in Indizes und stellt Suchfunktionen bereit. - Visualisierung:
Kibana bietet interaktive Dashboards, Diagramme und Berichte.
Skalierung und Clusterbetrieb
Für große Umgebungen kann der ELK-Stack horizontal skaliert werden:
- Elasticsearch-Cluster: Mehrere Knoten für Lastverteilung und Hochverfügbarkeit
- Logstash-Pipelines: Parallele Verarbeitung für hohe Datenvolumen
- Kibana-Instanzen: Separate Instanzen für unterschiedliche Teams oder Umgebungen
Unterstützte Datenformate und Protokolle
Der ELK-Stack unterstützt eine Vielzahl von Formaten und Protokollen:
- JSON und CSV für strukturierte Daten
- Syslog für Netzwerk- und Systemmeldungen
- REST-APIs für Cloud-Integrationen
- Beats-Protokoll für performanten Datentransport
Praxisbeispiel: Webserver-Logs
- Filebeat sammelt Apache- oder NGINX-Logs direkt vom Webserver.
- Logstash parst die Daten und ergänzt Geoinformationen anhand von IP-Adressen.
- Elasticsearch indexiert die Daten für schnelle Suchabfragen.
- Kibana stellt Dashboards für Traffic-Analysen und Fehlererkennung bereit.
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