ELK Stack چیست؟

 ELK Stack یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین پلتفرم‌های متن‌باز برای مدیریت لاگ، تحلیل داده و مانیتورینگ سیستم‌ها است که در مقیاس‌های کوچک تا سازمانی (Enterprise) به صورت حرفه‌ای استفاده می‌شود. در واقع، دید عمیق، سریع و دقیقی نسبت به رفتارهای سیستم‌های مختلف مانند: سیستم‌عامل‌ها، سرورها، اپلیکیشن‌ها، زیرساخت‌های ابری، معماری‌های توزیع‌شده و سامانه‌های امنیتی می‌دهد.
این استک به‌طور گسترده در حوزه‌های DevOps، SRE، امنیت (SIEM)،  Observability و Big Data Analytics به‌کار می‌رود.

ELK مخفف سه ابزار است:

  • :Elasticsearch موتور جستجو و تحلیل داده
  • Logstash: پردازش و نرمال‌سازی داده
  • Kibana: مصورسازی و تحلیل داده

 

 

کاربردها و مزایای ELK Stack

در سیستم‌های مدرن، حجم زیادی از داده‌ها به صورت مداوم تولید می‌شوند:

  • لاگ سرورها
  • لاگ اپلیکیشن‌ها
  • رویدادهای امنیتی
  • خطاها و  Exceptionها
  • داده‌های رفتاری کاربران

 ELK Stack این داده‌های پراکنده و خام را به یک جریان منسجم تبدیل کرده، سپس، از طریق مراحل زیر قابل استفاده می‌سازد:

  1. جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف
  2. پردازش، نرمال‌سازی و ساختارمند کردن داده‌ها
  3. ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری بهینه داده‌ها
  4. امکان جستجو، تحلیل و مشاهده‌ی دقیق داده‌ها به‌صورت متمرکز

 

 

معماری ELK Stack (ساختار استاندارد)

معماری ELK Stack مشخص می‌کند داده‌ها از کجا وارد می‌شوند، سپس، چگونه پردازش شده و در نهایت، چگونه قابل مشاهده و تحلیل هستند. این معماری به‌صورت یک جریان مرحله‌به‌مرحله عمل می‌کند:

Log Sources → Logstash → Elasticsearch → Kibana

1. Log Sources (منابع تولید داده):

همان سیستم‌هایی هستند که داده‌های خام، لاگ‌های نامنظم و رویدادهای پراکنده تولید می‌کنند که قابل تحلیل نیستند. مانند:

  • سرورها (Linux – Windows)
  • اپلیکیشن‌ها
  • وب‌سرورها ( Nginx- Apache)
  • دیتابیس‌ها
  • سیستم‌های امنیتی

 

2. Logstash (جمع‌آوری و پردازش داده):

داده‌های شلوغ و نامنظم را مرتب و قابل فهم می‌کند:

  • دریافت داده از منابع مختلف
  • تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
  • تبدیل داده‌های خام به داده‌های ساختارمند
  • حذف داده‌های غیرضروری
  • آماده‌سازی داده برای ذخیره‌سازی

 

3. Elasticsearch (ذخیره‌سازی و ایندکس‌گذاری):

داده‌ها پس از پردازش، وارد  Elasticsearch می‌شوند.

  • ذخیره حجم زیادی از داده
  • ایندکس‌گذاری برای جستجوی سریع
  • تحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ

 

4. Kibana (نمایش و تحلیل داده):

داده‌ها را به نمودار و داشبورد تبدیل می‌کند. در واقع، درKibana  میتوان:

  • لاگ‌ها را به‌صورت زنده مشاهده کرد
  • داشبوردهای گرافیکی ساخت
  • الگوها و خطاها را شناسایی نمود
  • گزارش‌های مدیریتی تهیه کرد

در معماری‌های حرفه‌ای‌تر برای پروژه‌های بزرگتر از ابزارهای مکمل مثل: Beats، Kafka، Load Balancer  و DataTiering نیز استفاده می‌شود.

 

Elasticsearch چیست؟

قلب ELK یا  Elasticsearch یک موتور جستجو و تحلیل داده توزیع‌شده (Distributed Search & Analytics Engine) است که بر پایه‌ی Apache Lucene ساخته شده است. از این‌رو، برای ذخیره‌سازی، ایندکس‌گذاری، جستجو و تحلیل سریع داده‌های زیاد و حجیم طراحی شده است.

ویژگی‌های کلیدی  Elasticsearch

  • جستجوی بسیار سریع (Near Real-Time)
  • معماری توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر
  • پشتیبانی از Full-Text Search
  • Aggregation  و تحلیل آماری پیشرفته
  • RESTful API  مبتنی بر HTTP
  • ذخیره داده‌ها به‌صورت JSON

 

کاربردهای Elasticsearch

  • مدیریت و تحلیل لاگ‌ها
  • موتور جستجوی سایت‌ها
  • مانیتورینگ عملکرد سیستم‌ها
  • تحلیل رفتار کاربران
  • استفاده در سامانه‌های SIEM و امنیت برای شناسایی تهدیدات، رفتارهای مشکوک و تولید هشدارهای امنیتی

 

 

Logstash چیست؟

Logstash یک ابزار پردازش داده و جمع‌آوری لاگ به صورت متن‌باز است که بخشی از ELK Stack محسوب می‌شود. به طور کلی، داده‌ها را از منابع مختلف دریافت کرده، آن‌ها را پردازش و به مقصد نهایی مانند Elasticsearch ارسال می‌کند.

ساختار Pipeline در Logstash

Pipeline از سه بخش تشکیل شده است:

1. Input (دریافت داده): دریافت داده از فایل‌ها (File)، Syslog، Agentهای Beats یا صف‌های پیام (Kafka)

2. Filter  (پردازش و تبدیل داده): پردازش داده‌های خام به داده‌های ساختارمند و قابل تحلیل از طریق جدا کردن فیلدها با Grok ، تغییر یا حذف اطلاعات با Mutate ، استانداردسازی زمان با Date .

3. Output  (ارسال داده): ارسال داده به مقصد نهایی چون:Elasticsearch برای ذخیره و جستجو، S3، Kafka یا دیگر سیستم‌ها.

 

قابلیت‌های Logstash

  •  Parsing لاگ‌ها با Grok
  • تبدیل داده‌های  Unstructured(خام و نامنظم) به   Structured(ساختارمند) برای تحلیل ساده‌تر
  • حذف یا تغییر فیلدهای غیرضروری
  • افزودن اطلاعات مکانی (GeoIP)به داده‌ها مانند: کشور، شهر و مختصات جغرافیایی برای تحلیل لاگ‌های وب و امنیتی
  • مدیریت Timestamp و Timezone

بدون Logstash ، داده‌ها معمولاً خام، نامنظم و غیرقابل تحلیل هستند. Logstash، داده را قابل استفاده برای تحلیل عمیق می‌کند.

 

 

Kibana  چیست؟

Kibana رابط گرافیکی Elasticsearch است که امکان جستجو، تحلیل و مصورسازی داده‌ها را فراهم می‌کند.

امکانات Kibana

  • Dashboardهای تعاملی و گرافیکی برای مشاهده وضعیت سیستم‌ها و اپلیکیشن‌ها
  • Visualizationهای متنوع مانند نمودارهای خطی، میله‌ای، دایره‌ای، نقشه‌های جغرافیایی و سایر ابزارهای گرافیکی برای تحلیل داده‌ها
  • مشاهده Real-Time لاگ‌ها برای ردیابی سریع خطاها و رویدادها
  • فیلتر و Query پیشرفته برای امکان جستجو و فیلتر دقیق داده‌ها
  • Alert  و هشدار برای اطلاع‌رسانی خودکار در صورت وقوع خطا یا رخداد غیرعادی
  • کنترل سطح دسترسی کاربران به داشبوردها و داده‌ها بر اساس نقش و سطح دسترسی

 Kibana داده‌های Elasticsearch را به گزارش‌های قابل فهم  برای تحلیل ساده‌تر آنها تبدیل می‌کند.

 

 

 ELK Stack در Observability و  DevOps

ELK نقش مهمی در Observability دارد:

  • جمع‌آوری و تحلیل Logs با ELK
  • پردازش داده‌های عددی مانند  CPU، Memory، Latency توسط Elastic Metrics
  • ردیابی مسیر (Traces) کامل درخواست‌ها از ابتدا تا انتها در سیستم‌های توزیع‌شده، شناسایی Bottleneckها و خطاها در Microservices توسط Elastic APM

 

مزایای ELK Stack

  • مقیاس‌پذیری بسیار بالا
  • متن‌باز و قابل توسعه
  • جستجوی قدرتمند و سریع توسط Elasticsearch
  • پشتیبانی قوی از داده‌های حجیم تا میلیون‌ها رکورد به صورت Real-Time
  • مناسب برای محیط‌های Cloud و Microservices

 

 

 ELK Stack مناسب چه کسانی است؟

  • تیم‌های DevOps و SRE
  • تیم‌های امنیت (SOC)
  • مدیران زیرساخت و IT
  • توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌ها
  • سازمان‌های دارای سیستم توزیع‌شده و  Microservices
  • پروژه‌های با حجم بالای داده یا  Cloud