Qu’est-ce que ELK ?

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ELK est un outil d’analyse de logs composé de 3 logiciels open source, développés par la société Elastic : Elasticsearch, Logstach et Kibana.

Cet analyseur de logs ambitionne de répondre à des interrogations métier tels que :

• Quelle est l'efficacité de la dernière campagne publicitaire ?
• Combien d’utilisateurs ont réalisé telle transaction cette semaine ?
• Pourquoi la performance de la database est-elle dégradée depuis 2 jours ?
• Quel est le meilleur moment pour effectuer la maintenance du système ?
• etc.

Les fichiers log contiennent des informations essentielles pour répondre à ces questions. Cependant, parvenir à les analyser est un exercice compliqué et fastidieux qui équivaut bien souvent à chercher une aiguille dans une botte de foin !

ELK veut faciliter et accélérer la recherche et l’analyse de grands ensembles de données.

Logstash collecte, transforme et transmet les données provenant de sources diverses (logs, fichiers CSV, etc.) à Elasticsearch, Elasticsearch stocke et indexe les infotrmations pour effecuter les recherches, Kibana visualise les données stockées dans Elasticsearch en utilisant des graphiques, des cartes et d'autres outils pour aider à comprendre les tendances et identifier les problèmes.

Bien qu’Elasticsearch, Logstash et Kibana aient été conçus pour fonctionner ensemble, chacun d’entre eux est un outil distinct.

ElasticSearch est un moteur de recherche et d’analyse, Il utilise la technologie NoSQL pour stocker les données dans un format facilement analysable. Son utilisation permet de stocker et d’indexer des milliards de documents pour permettre une recherche rapide et flexible. Elasticsearch utilise Lucene pour fournir les capacités de recherche en texte intégral les plus puissantes disponibles dans n'importe quel produit open-source.

Logstash est un outil pour la collecte, 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. Logstash est utilisé comme pont entre les sources de données et Elasticsearch pour permettre une intégration rapide et facile avec d'autres systèmes de collecte de données.

Kibana est un outil interactif qui permet d'explorer, visualiser et analyser les données stockées dans Elasticsearch. Il offre des fonctionnalités telles que la création de graphiques, des cartes, des tableaux pour comprendre les tendances et identifier les problèmes. Kibana facilite également l'utilisation d'Elasticsearch en fournissant un interface utilisateur intuitive pour créer des requêtes, explorer les données et partager les résultats avec d'autres utilisateurs.

Quelle alternative à ELK ?

L’implémentation d’ELK consistue un véritable projet à part entière dont les délais s’étalent de manière générale sur quelques mois.

La mise en place d’ELK impose également une part conséquente de développement interne. Ce type de projet impose le déploiement d’une infrastructure On Premise d’envergure et pose la question de l’évolutivité des capacités machine et stockage.

A contrario, des outils SaaS hébergés dans le Cloud (Cloud Public, Cloud privé, Cloud Hybride) existent. Rapides à déployer, ces solutions peuvent s’installer en seulement quelques heures. Les mises à jour sont automatiques et la montée en charge peut être évolutive.

OCI Logging Analytics collecte, agrège, indexe, corrèle et analyse l’ensemble des logs de manière efficace et intelligente grâce à ses algorithmes de Machine Learning. La solution propose des tableaux de bord prédéfinis mais aussi personnalisables. Grâce à la visualisation de la topologie de l’application, les fichiers logs pertinents peuvent être localisés précisément. OCI Logging Analytics exploite des algorithmes de Machine Learning afin d’identifier rapidement les entrées «intéressantes» des fichiers Logs.Vous pouvez identifiez en un clic les erreurs, les liens et les tendances parmi des milliers de logs et ainsi diagnostiquer efficacement les incidents grâce à un rapide troubleshooting. Analyser les logs devient alors une tâche efficace et qui permet de trouver rapidement la racine du problème.

Contrairement à ELK, OCI Logging Analytics combine les fonctionnalités classiques d'analyse des journaux avec les capacités avancées de ML qui permettent une analyse rapide, efficace et synthétique. Intégrer des algorithmes de Machine Learning dans la solution permet de retrouver rapidement l’aiguille perdue dans la botte de foin.

Pourquoi les algorithmes de Machine Learning sont-ils nécessaires à l’analyse des logs ?

Le Machine Learning ou l’Apprentissage Automatique est l’un des champs d’application de l’Intelligence Artificielle. A partir de données collectées, les algorithmes peuvent découvrir des anomalies, des divergences, des corrélations, des tendances et établir des prédictions. La force du Machine Learning consiste à réaliser de façon rapide et précise des analyses difficilement réalisables par l’être humain.

- Analyser les logs est un travail semblable à chercher une aiguille perdue dans une botte de foin. Sans l’exploitation du Machine Learning, les équipes devraient réaliser un travail colossal durant un temps particulièrement long. Avec la solution OCI Logging Analytics qui intègre le Machine Learning à sa solution, analyser les logs devient une tâche rapide et efficace.

- OCI Logging Analytics permet de regrouper en un clic plusieurs millions de lignes de logs insignifiantes regroupées en quelques lignes pertinentes.