Elastic Stack ( ELK Stack )

Elastic Stack(이전에는 ELK Stack이라고도 불림)은 Elasticsearch, Logstash, Kibana 그리고 Beats로 구성된 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화 솔루션입니다. Elastic Stack은 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 실시간으로 검색, 분석하고 대시보드를 통해 시각화할 수 있게 해줍니다. 주로 로그 관리, 시스템 모니터링, 보안 분석 등 데이터 분석과 모니터링에 널리 사용됩니다.

Elastic Stack의 구성 요소는 다음과 같습니다:

1. Elasticsearch

• 검색 및 분석 엔진: Elastic Stack의 핵심인 Elasticsearch는 검색 및 분석을 위한 분산형 데이터 저장소입니다. JSON 형식의 문서를 인덱싱하고 빠르게 검색할 수 있는 기능을 제공합니다.
• 실시간 검색: Elasticsearch는 수백만 개의 문서를 빠르게 검색할 수 있는 강력한 검색 기능을 제공하여 실시간 데이터 분석에 적합합니다.
• 분산형 구조: 여러 노드에 데이터를 분산 저장하고 복제하여 고가용성을 제공하며, 데이터의 크기와 관계없이 확장할 수 있습니다.
• 기본 기능: 데이터 인덱싱, 검색, 집계(aggregation)를 통해 복잡한 데이터 분석과 질의를 수행할 수 있습니다.

2. Logstash

• 데이터 수집 및 처리 파이프라인: Logstash는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 실시간으로 변환하여 Elasticsearch에 전달하는 데이터 처리 파이프라인입니다.
• 다양한 데이터 소스 지원: Logstash는 로그 파일, 데이터베이스, API, 시스템 메트릭 등 다양한 데이터 소스를 지원하며, 데이터 형식 변환과 필터링을 통해 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 필터링과 변환: 수집된 데이터를 구조화하고, 불필요한 데이터를 필터링하며, 데이터 형식을 일관성 있게 변환할 수 있습니다. 예를 들어 로그 데이터에서 특정 필드를 추출하여 Elasticsearch에 저장할 수 있습니다.

3. Kibana

• 데이터 시각화: Kibana는 Elasticsearch의 데이터를 시각화하고 분석할 수 있는 웹 기반의 대시보드 및 시각화 도구입니다. 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 차트, 그래프, 지리적 맵 등을 제공하여 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 시각화할 수 있습니다.
• 대시보드 생성 및 공유: 사용자 정의 대시보드를 생성하여 실시간 데이터 모니터링이 가능하며, 이를 팀과 공유할 수 있습니다.
• 탐색 및 분석: Kibana는 단순한 시각화 도구 이상의 기능을 제공하여, 검색 쿼리를 작성하거나 필터를 적용해 데이터를 탐색할 수 있습니다. 또한, 고급 분석을 위한 Machine Learning 기능도 포함되어 있습니다.
• 알림 설정 및 경고 기능: 특정 조건에 따라 경고나 알림을 설정하여 문제가 발생할 경우 즉시 알림을 받을 수 있습니다.

4. Beats

• 경량 데이터 수집 에이전트: Beats는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 Elasticsearch나 Logstash로 전송하는 경량 에이전트 모음입니다. 각 Beats 에이전트는 특정 유형의 데이터를 수집하는 역할을 합니다.
• 주요 Beats 에이전트:
  • Filebeat: 로그 파일에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어, 웹 서버 로그, 애플리케이션 로그 등을 수집할 수 있습니다.
  • Metricbeat: 서버, 애플리케이션, 컨테이너의 성능 메트릭(CPU 사용량, 메모리 사용량 등)을 수집합니다.
  • Packetbeat: 네트워크 트래픽을 모니터링하고 분석합니다.
  • Heartbeat: 서비스의 가용성을 모니터링하고 상태를 점검합니다.
  • Auditbeat: 보안 관련 정보를 수집하여 시스템의 변화를 모니터링합니다.

Beats는 각각 특정한 데이터 소스를 위해 최적화되어 있어, 필요한 데이터에 맞는 Beats를 사용하여 데이터를 수집하고 Elastic Stack의 나머지 구성 요소와 통합할 수 있습니다.

 

Elastic Stack의 주요 사용 사례

1. 로그 관리와 분석:
   • 서버, 애플리케이션, 네트워크 장치의 로그 데이터를 수집하고 분석하여 시스템의 상태를 모니터링할 수 있습니다.
   • 실시간으로 로그를 검색하고, 특정 이벤트(예: 오류, 보안 경고)가 발생하면 이를 경고로 설정할 수 있습니다.
2. 보안 분석:
   • Elastic Stack은 보안 데이터 수집 및 분석에 많이 사용됩니다. 예를 들어, 보안 침해 탐지, 사용자 활동 모니터링, 감사 로그 분석에 활용할 수 있습니다.
   • Elastic Security라는 별도의 솔루션도 제공하여 보안 위협에 대해 보다 심층적인 분석을 할 수 있습니다.
3. 애플리케이션 성능 모니터링(APM):
   • Elastic Stack을 통해 애플리케이션의 성능 메트릭을 모니터링하고 병목 현상이나 성능 저하의 원인을 분석할 수 있습니다.
   • 애플리케이션의 트랜잭션 데이터를 시각화하여 성능 문제를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
4. 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석:
   • 다양한 비즈니스 데이터 소스에서 수집한 데이터를 분석하여 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있습니다.
   • Elastic Stack의 시각화 기능을 통해 데이터를 쉽게 탐색하고, 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.

 

Elastic Stack의 동작 원리

1. 데이터 수집: Beats와 Logstash를 사용하여 로그, 메트릭, 이벤트 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집합니다.
2. 데이터 처리: Logstash는 수집된 데이터를 필요한 형태로 변환하고 필터링합니다. Logstash에서 처리된 데이터는 Elasticsearch로 전송됩니다.
3. 데이터 저장 및 검색: Elasticsearch는 데이터를 인덱싱하고 저장하며, 실시간 검색과 집계(aggregation)를 통해 데이터를 분석할 수 있게 합니다.
4. 데이터 시각화: Kibana는 Elasticsearch의 데이터를 시각화하여 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 하고, 대시보드와 경고를 통해 실시간 모니터링을 지원합니다.

 

요약

Elastic Stack은 데이터 수집, 처리, 저장, 시각화를 위한 완전한 솔루션으로, 시스템 모니터링, 로그 관리, 보안 분석 등 다양한 용도로 사용됩니다. 개별적으로 강력한 기능을 제공하는 각 구성 요소가 유기적으로 결합하여 데이터를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있습니다. Elastic Stack을 통해 실시간 데이터 기반의 인사이트를 얻고, 문제를 빠르게 감지하고 대응할 수 있습니다.

 

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출처 : ChatGpt4