Elasticsearch e Logstash são componentes principais da stack ELK (Elasticsearch, Logstash e Kibana), que é uma plataforma popular para pesquisa, análise e visualização de dados. Aqui está uma visão geral de cada um:
Elasticsearch
Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise distribuído baseado em Lucene. Ele é projetado para ser altamente escalável e fornece capacidades poderosas de busca e análise de texto.
Características principais:
- Busca em Tempo Real: Oferece busca rápida e em tempo real.
- Escalabilidade: Suporta grandes volumes de dados distribuídos por múltiplos nós.
- Análise e Agregação: Permite realizar análises complexas e agregações de dados.
- RESTful API: Permite interagir com o Elasticsearch através de uma API RESTful.
Uso comum:
É frequentemente usado para armazenar e consultar logs, realizar buscas em grandes volumes de dados, e alimentar dashboards e visualizações.
Logstash
Logstash é uma ferramenta de processamento de dados que ingere, transforma e envia dados para diversos destinos, incluindo Elasticsearch. Ele é frequentemente usado para coletar e processar logs e outros dados estruturados e não estruturados.
Características principais:
- Ingestão de Dados: Pode coletar dados de várias fontes, como arquivos de log, bancos de dados, e APIs.
- Transformação e Enriquecimento: Permite aplicar filtros e transformações aos dados, como parsing e enriquecimento.
- Saída de Dados: Pode enviar dados para diferentes destinos, incluindo Elasticsearch, bancos de dados e sistemas de arquivos.
Uso comum:
É usado para processar e transformar logs antes de enviá-los para Elasticsearch para análise e visualização.
Integração
Na stack ELK, Logstash é frequentemente usado para processar e preparar dados, enquanto Elasticsearch armazena e permite a consulta desses dados. **Kibana**, o terceiro componente da stack, é utilizado para visualizar e interagir com os dados armazenados no Elasticsearch, oferecendo uma interface gráfica para análise e criação de dashboards.
