Qu’est-ce que Logstash ?

Qu’est-ce que Logstash ?

Temps de lecture : 5 mn

Logstash est un outil pour la saisie, le traitement et la sortie des données logs. Sa fonction est d’analyser, filtrer et découper les logs pour les transformer en documents formatés à destination d’Elasticsearch.

Comment fonctionne Logstash ?

Si Logstash a été conçu pour fonctionner seul, il peut s’intégrer à la solution complète ELK qui se compose d’Elasticsearch, Logstash et Kibana.
Logstash normalise les données, Elasticsearch traite les données et Kibana permet de les visualiser.

Logstash collecte et stocke les logs de manière centralisée. Associé à Elasticksearch et Kibana, Logstash est au cœur du stockage et de l’analyse de logs. La démarche consiste à choisir les entrées, configurer les filtre et extraire les de données pertinentes des logs.

Pourquoi utiliser Logstash ?

Logstash est utilisé pour :

• L’analyse de logs : Logstash ingère des logs non structurés et semi-structurés à partir des serveurs, applications, appareils mobiles etc. Logstash est exploité pour le marketing numérique, la surveillance des applications, la technologie publicitaire, etc.
• L’IT Operations management : L’algorithme de clustering regroupe les données grâce à Elasticsearch et Kibana en donne une visualisation.

Quelle alternative à Logstash ?

Logstah est généralement associé à Elasticsearch et Kibana. Or, ELK est un véritable projet qui induit une implémentation très longue, de plusieurs mois, voire plusieurs années.

Mettre en place ELK demande de déployer une infrastructure On Premise qui pose la question de l’évolutivité des capacités machines et stockage.

Investir dans une équipe de Data Scientists devient obligatoire étant donné qu’ELK n’intègre pas nativement d’algorithmes de Machine Learning.

Oracle Log Analytics collecte, agrège, indexe, corrèle et analyse l’ensemble des logs avec efficacité et intelligence grâce à l’exploitation d’algorithmes de Machine Learning. Les données sont visualisables grâce à des tableaux de bord prédéfinis et personnalisables. Les fichiers logs sont localisés précisément grâce à la visualisation de la topologie de l’application. Analyser les logs et détecter les problèmes est une démarche rapide et pertinente grâce aux algorithmes de Machine Learning.

Contrairement à ELK, Oracle Log Analytics intègre nativement des algorithmes. L’analyse est alors rapide, efficace et synthétique. L’aiguille perdue dans la botte de foin est retrouvée en un temps particulièrement court !

Pourquoi faut-il intégrer les algorithmes de Machine Learning à la solution d’analyse de logs ?

Le Machine Learning est l’un des champs d’application de l’Intelligence Artificielle. Exploiter le Machine Learning permet de réaliser des analyses rapides et précises difficilement réalisables par l’être humain. Ces analyses sont indispensables pour découvrir des anomalies, des divergences, des corrélations, des tendances et établir des prédictions.

Si l’analyse de logs devait être effectuée par des équipes, le travail serait colossal et très long. Les équipes seraient contraintes de réaliser un travail qui ressemble à chercher une aiguille perdue dans une botte de foin ! Heureusement, Oracle Log Analytics intègre le Machine Learning et offre ainsi des analyses de logs rapides et efficaces.

En un clic, plusieurs millions de lignes de logs insignifiantes sont regroupées en quelques lignes pertinentes en utilisant Oracle Log Analytics.

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