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Che cos’è uno stack ELK? Guida a Elasticsearch, Logstash e Kibana

Stack ELK: Elasticsearch, Logstash e Kibana blog banner image

Una gestione efficace dei log e dell’analisi dei dati sono componenti vitali di una solida infrastruttura IT. Grazie a questo approccio le aziende sono in grado di gestire in modo proattivo i propri sistemi, di identificare e risolvere potenziali problemi e di mantenere elevati livelli di prestazioni e sicurezza. In questo contesto, lo stack ELK svolge un ruolo indispensabile. Fornisce un quadro unificato per la gestione, l’analisi e la visualizzazione dei dati, semplificando e snellendo queste operazioni critiche.

Lo stack ELK (o semplicemente ELK) ha subito un’evoluzione significativa dalla sua nascita. Inizialmente incentrato sulla gestione dei log, ha ampliato le sue capacità fino a diventare uno strumento completo per gestire un’ampia gamma di attività di analisi. Questa evoluzione testimonia la crescente domanda di soluzioni integrate in grado di gestire le complessità associate ai Big Data. ELK è un ottimo esempio di questa tendenza, in quanto rende l’analisi sofisticata dei dati più accessibile e attuabile sia per le aziende che per i professionisti IT.

Che cos’è lo stack ELK?

ELK è un acronimo che sta per Elasticsearch, Logstash e Kibana. Insieme, questi tre componenti forniscono una soluzione potente e integrata per la gestione di grandi volumi di dati, offrendo informazioni dettagliate in tempo reale e una suite di analisi completa.

  • Elasticsearch è il cuore dello stack. Funziona come un motore di ricerca e di analisi altamente efficiente, in grado di gestire grandi quantità di dati con velocità e precisione.
  • Logstash è il componente di elaborazione dei dati dello stack. È specializzato nella raccolta, nell’arricchimento e nel trasporto dei dati, rendendoli così pronti per l’analisi.
  • Kibana è l’interfaccia utente dello stack. Consente agli utenti di creare e gestire dashboard e visualizzazioni, trasformando i dati in formati facilmente comprensibili.

L’emergere di ELK come strumento chiave nell’era dei Big Data riflette la sua capacità di affrontare le complesse sfide della gestione e dell’analisi dei dati. È diventato la soluzione ideale per le organizzazioni che vogliono sfruttare la potenza dei propri dati.

La sinergia tra Elasticsearch, Logstash e Kibana è il motore dell’efficacia di ELK, che trasforma il tutto in qualcosa di più grande delle sue parti. Ogni componente si integra con gli altri, dando vita a un potente kit di strumenti che consente alle aziende di trasformare i dati grezzi in informazioni significative. Questa sinergia offre sofisticate capacità di ricerca, un’efficiente elaborazione dei dati e visualizzazioni dinamiche, il tutto in un’unica piattaforma integrata.

Componenti chiave dello stack ELK

Elasticsearch

Elasticsearch è un motore di ricerca e analisi distribuito. Eccelle nella gestione e nell’analisi di grandi volumi di dati.

Le sue caratteristiche principali includono:

  • Funzionalità avanzate di ricerca full-text.
  • Indicizzazione efficiente per un rapido recupero dei dati.
  • Potenti funzioni di query dei dati.

Elasticsearch è rinomato per la sua scalabilità e affidabilità, soprattutto quando si tratta di enormi dataset. È progettato per scalare orizzontalmente, assicurando che all’aumentare dei requisiti di dati di un’organizzazione, le sue capacità di analisi dei dati possano crescere di conseguenza.

Logstash

Logstash svolge un ruolo fondamentale nello stack ELK come strumento di raccolta, trasformazione e arricchimento dei dati. È versatile nel gestire un’ampia gamma di fonti e formati di dati, compresi i log strutturati e non strutturati. L’ecosistema di plugin è una caratteristica importante di Logstash, che consente agli utenti di ampliare le sue funzionalità con plugin personalizzati e adatti a esigenze specifiche.

Kibana

Kibana funge da punto di osservazione dello stack ELK e fornisce una potente piattaforma per la visualizzazione e l’esplorazione dei dati. Consente agli utenti di creare varie rappresentazioni visive dei dati, come dashboard dinamiche e in tempo reale e grafici e diagrammi dettagliati per un’analisi approfondita dei dati. Kibana è stato progettato tenendo conto dell’esperienza dell’utente, e offre un’interfaccia intuitiva che consente una facile navigazione e ampie opzioni di personalizzazione.

Funzionalità e vantaggi dello stack ELK

Gestione e analisi dei log

Lo stack ELK eccelle nella centralizzazione dell’archiviazione dei log e nel facilitare la loro analisi completa. Supporta l’elaborazione dei log in tempo reale e l’indicizzazione efficiente, consentendo un rapido recupero e analisi dei dati.

Visualizzazione dei dati e dashboard

Kibana è un potente strumento per creare visualizzazioni interattive e dashboard. Queste visualizzazioni aiutano a estrarre informazioni utili dai dati di log, rendendo comprensibili e utili set di dati complessi.

Monitoraggio e analisi

ELK è molto efficace per il monitoraggio delle prestazioni e l’analisi del sistema. Le sue capacità si estendono al rilevamento delle anomalie, all’assistenza nella risoluzione dei problemi e all’ottimizzazione dell’infrastruttura IT complessiva. Le applicazioni avanzate dello stack ELK includono l’analisi predittiva e il machine learning, e dimostrano la sua versatilità e adattabilità a vari casi d’uso.

Installazione di ELK

Uno dei punti di forza di ELK è la sua natura versatile e collegata in rete, che consente una serie di configurazioni per la distribuzione. Può essere installato su una singola macchina, un approccio eccellente per le configurazioni più piccole o per gli ambienti di test iniziali. Tuttavia, per reti più complesse, distribuite o scalate orizzontalmente, ogni componente dello stack ELK può essere distribuito su server separati. Questa scalabilità garantisce che l’implementazione di ELK sia in grado di gestire efficacemente carichi di dati in aumento e diverse richieste operative. 

Nell’analisi dell’installazione ELK in ambiente Linux, è fondamentale considerare le esigenze specifiche dell’infrastruttura, poiché il processo di configurazione può variare in modo significativo a seconda che si tratti di un’installazione a singolo nodo o di un ambiente più complesso e distribuito.

Fase 1: Aggiorna il sistema

Aggiorna il sistema con i pacchetti più recenti:
sudo yum update

Fase 2: Installa Java

Elasticsearch richiede Java, quindi installa l’ultima versione di OpenJDK:

sudo yum install java-latest-openjdk

Dopo l’installazione, puoi verificare la versione di Java in questo modo:

java -version

Fase 3: Configura il repository:

Tutti i componenti principali di ELK utilizzano lo stesso repository di pacchetti, nel caso in cui sia necessario installarli su sistemi diversi.

  1. Importa la chiave GPG pubblica di Elasticsearch in RPM:

sudo rpm –import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch 

  1. Crea un nuovo file di repository per Elasticsearch:
    sudo vim /etc/yum.repos.d/elastic.repo
  2. Aggiungi i seguenti contenuti:
    [elastic-8.x]
    name=Elastic repository for 8.x packages
    baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/yum
    gpgcheck=1
    gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
    enabled=1
    autorefresh=1
    type=rpm-md
  3. Aggiorna il database del repository locale:
    sudo yum update

Fase 4: Installa Elasticsearch, Logstash e Kibana

  • Se stai installando ELK su un solo sistema, esegui la seguente riga. Se vuoi installare ELK su server separati, è sufficiente non inserire i nomi dei pacchetti non necessari:

sudo yum install elasticsearch kibana logstash

  • Abilita e avvia il servizio Elasticsearch:
    sudo systemctl enable elasticsearch
    sudo systemctl start elasticsearch
  • Abilita e avvia il servizio Logstash:
    sudo systemctl enable logstash
    sudo systemctl start logstash
  • Abilita e avvia il servizio Kibana:
    sudo systemctl enable kibana
    sudo systemctl start kibana

Fase 5: Configura il firewall

  1. Se hai un firewall abilitato, apri le porte necessarie. Per esempio, Elasticsearch utilizza per impostazione predefinita la porta 9200, mentre Kibana utilizza la porta 5601:
    sudo firewall-cmd –add-port=5601/tcp –permanent
    sudo firewall-cmd –add-port=9200/tcp –permanent
    sudo firewall-cmd –reload
  2. Per Logstash, le porte da aprire dipendono dai plugin di input utilizzati e dalla loro configurazione. Logstash non ha una porta predefinita perché può essere configurato per intercettare i dati in arrivo su qualsiasi porta, a seconda delle esigenze della pipeline specifica. Utilizza l’esempio seguente per consentire l’attraversamento delle porte desiderate da parte del firewall:

sudo firewall-cmd –add-port=PORT_NUMBER/tcp –permanent

sudo firewall-cmd –reload

Ecco alcuni scenari comuni:

  • Input di Beats: Se stai utilizzando Beats (come Filebeat o Metricbeat) per inviare i dati a Logstash, la porta predefinita per il plugin di input di Beats è 5044.
  • Ingresso HTTP: Se stai utilizzando il plugin di input HTTP, si può impostare l’ascolto su una porta HTTP comunemente utilizzata, come 8080 o 9200.
  • Ingresso TCP/UDP: Per gli ingressi generici TCP o UDP, puoi configurare Logstash in modo che ascolti su qualsiasi porta adatta alla sua configurazione, per esempio 5000.
  • Ingresso Syslog: Se stai usando Logstash per raccogliere messaggi syslog, le porte syslog standard come la 514 (per UDP) sono quelle comunemente utilizzate.

Fase 6: Accedi a Kibana

Dopo l’installazione, potrai accedere a Kibana navigando su http://your_server_ip:5601 dal tuo browser web.

Configurazione aggiuntiva

  • Configura Elasticsearch, Kibana e Logstash in base alle tue esigenze. I loro file di configurazione si trovano rispettivamente in /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml, /etc/kibana/kibana.yml e /etc/logstash/logstash.yml.
  • Proteggi lo stack ELK con l’autenticazione degli utenti e altre misure di sicurezza.

Note importanti

  • I numeri di versione e i link ai repository possono cambiare, quindi si consiglia di fare riferimento alla documentazione ufficiale per le informazioni più aggiornate.
  • Assicurati sempre che il tuo sistema soddisfi i prerequisiti hardware e software per l’installazione di questi componenti.
  • Si consiglia vivamente di proteggere lo stack ELK, soprattutto se è esposto su Internet. Questo include l’impostazione dell’autenticazione, della crittografia e delle regole del firewall.

Integrazione e casi d’uso di ELK

Le capacità di integrazione dello stack ELK con altri strumenti e piattaforme ne migliorano la funzionalità e l’utilità in modo significativo. I suoi casi d’uso sono diversi e coprono vari settori, tra cui, ma non solo:

  • Meccanismi avanzati di sicurezza e di rilevamento delle minacce.
  • Analisi approfondita dei dati e della business intelligence.
  • Monitoraggio completo delle prestazioni delle applicazioni.

Con la continua evoluzione del settore dell’analisi dei dati, si evolve anche lo stack ELK. Si adatta alle nuove tendenze e agli sviluppi, mantenendo la sua rilevanza ed efficacia nel panorama in continua evoluzione delle infrastrutture IT.

Elasticsearch, Logstash e Kibana apportano ciascuno funzionalità uniche e potenti allo stack ELK

ELK è indispensabile per la gestione dei log, l’analisi e il monitoraggio del sistema. La sua importanza nel mondo dell’IT non può essere sottovalutata, con applicazioni che vanno dalla semplice aggregazione dei log alla complessa analisi dei dati e alla modellazione predittiva.

Chiunque può studiare in modo approfondito lo stack ELK. Per coloro che desiderano approfondire le proprie conoscenze e competenze, sono disponibili numerose risorse, tra cui guide complete, forum attivi e reti professionali. Lo stack ELK non rappresenta solo un insieme di strumenti, ma una porta d’accesso per sbloccare il vasto potenziale dei dati nel portare avanti l’innovazione aziendale e tecnologica.

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