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Elastic Stack을 구성하고 있는 Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats 을 포함한 다양한 제품과 기능들을 소개합니다. Elastic을 처음 시작하는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.
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엘라스틱 스택(Elastic Stack)이란 무엇인가? – 블로그 – 네이버
데이터 분석에 필요한 모든 유형의 데이터를 실시간으로 검색, 분석 및 시각화할 수 있는 Elastic 사의 오픈소스 데이터 분석 플랫폼을 말합니다. . 과거 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 3/30/2022
View: 6684
ELK Stack: Elasticsearch의 개발자들이 제공합니다 | Elastic
그럼 ELK Stack이란 뭘까요? “ELK”는 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana, 이 오픈 소스 프로젝트 세 개의 머리글자입니다. Elasticsearch는 검색 및 분석 엔진입니다.
Source: www.elastic.co
Date Published: 1/10/2021
View: 3991
[KR] 엘라스틱스택(Elastic Stack) 소개 | WY’s Tech Blog
Elastic Stack 이란 모든 유형의 데이터(특히 비정형 데이터)를 저장, 실시간으로 검색, 분석 및 시각화 할 수 있도록 도와주는 Elastic의 오픈소스 …
Source: lucaseo.github.io
Date Published: 12/20/2022
View: 9394
엘라스틱 스택 개발부터 운영까지 – YES24
이제 엘라스틱 스택 기술 하나면 OK! 어느덧 엘라스틱 스택은 검색 엔진을 넘어서 데이터 처리 시스템의 최강자로 자리 잡았다. 이 책에서는 빠르게 변화 …
Source: www.yes24.com
Date Published: 2/16/2022
View: 5922
엘라스틱스택(ELK Stack) 이란? – 요가가 취미인 개발자
1. 엘라스틱 스택은 총 4개 엘라스틱 서치, 로그 스태시, 비츠, 키바나로 이루어져있다. 2. 빅데이터 파이프라인을 구성하기 위한 데이터 수집, 가공, …
Source: flambeeyoga.tistory.com
Date Published: 4/5/2022
View: 974
1.1 Elastic Stack 소개 – Elastic 가이드북
이 문서의 허가되지 않은 무단 복제나 배포 및 출판을 금지합니다. 본 문서의 내용 포함된 자료를 인용하고자 하는 경우 출처를 명시하고 김종민([email protected]) …
Source: esbook.kimjmin.net
Date Published: 1/5/2022
View: 9763
[엘라스틱 스택] 엘라스틱 스택 찍먹하기 – 평범한개발자노트
엘라스틱 스택? 키바나 – 시각화; 엘라스틱서치 – 데이터 저장 & 검색 엔진; 비츠/로그스태시 – 데이터 수집. 엘라스틱서치: 분산 검색 엔진.
Source: cornswrold.tistory.com
Date Published: 1/12/2022
View: 2794
ELK – 나무위키
… 인 엘라스틱 서치(Elasticsearch) + 로그스태시(Logstash) + 키바나(Kibana)를 같이 연동하여 사용한다는 의미로, ELK 혹은 ELK 스택(ELK Stack), …
Source: namu.wiki
Date Published: 9/11/2022
View: 9201
Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – Elastic Stack 이란?
Elastic Stack이란? · ElasticSearch. JSON기반의 분산형 검색 및 분석 엔진 · Kibana. 확장형 사용자 인터페이스로서, 데이터를 구체적으로 시각화 · Beats.
Source: koocci-dev.tistory.com
Date Published: 4/16/2022
View: 9200
Elastic 소개자료
Extensions for the Elastic Stack. 거래 정보 … elastic Stack 기반 빅데이터 플랫폼 구축 기대 효과 … 엘라스틱 스택 / APM / Infrastructure 모니터링 방안.
Source: www.bespinglobal.com
Date Published: 4/6/2021
View: 1238
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주제에 대한 기사 평가 엘라스틱 스택
- Author: 한국 Elastic 사용자 그룹
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- Date Published: 2019. 8. 22.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=CU2hFK5ZMYA
엘라스틱 스택(Elastic Stack)이란 무엇인가?
SW 테스팅 트렌드 엘라스틱 스택(Elastic Stack)이란 무엇인가? 슈어소프트테크 ・ URL 복사 본문 기타 기능 공유하기 신고하기 오늘은 데이터 플랫폼을 활용하는 여러 가지 기술 중에서 “엘라스틱 스택(Elastic stack)”에 대해 알아보도록 하겠습니다. 데이터 플랫폼은 데이터에서 가치를 추출하기 위한 다음과 같은 일련의 과정을 지원하기 위한 프로세스를 규격화한 기술을 말합니다. 데이터를 수집하고 저장한 다음 저장된 데이터에 대해 처리 및 분석을 실시하고 시각화를 통해 데이터에서 가치를 발견합니다. Elastic Stack(엘라스틱 스택) 이란? 데이터 분석에 필요한 모든 유형의 데이터를 실시간으로 검색, 분석 및 시각화할 수 있는 Elastic 사의 오픈소스 데이터 분석 플랫폼을 말합니다. 과거에는 각 기술들의 맨 앞 글자를 활용해서 “Elasticseach”, “Logstash”, “Kibana” 즉 ELK Stack으로 불리였지만, 현재는 “Beats” 등 여러 기술이 추가되면서, 현재는 “엘라스틱 스택 (Elastic Stack)”이라는 이름으로 부르고 있습니다. 엘라스틱 스택의 장점은 오픈소스이므로 빅데이터 플랫폼을 구축하고자 하는 사용자들이 무료로 쉽고 빠르게 빅데이터 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 또한 구축이 어려운 분들은 Elastic 사에서 제공하는 클라우드 시스템을 활용하여 플랫폼을 활용할 수도 있습니다. <그림 1> 엘라스틱 스택(Elastic Stack) 구조 Stack(스택)의 어떻게 구성되어 있는가? 데이터 플랫폼이라고 불리는 이유는 데이터를 다루는 거의 모든 기술이 “엘라스틱 스택 (Elastic Stack)”에 모두 포함되어 있기 때문입니다. 즉 엘라스틱 스택만 활용해서 데이터를 수집, 가공, 분석, 관리, 시각화 등 데이터 분석에 필요한 모든 작업을 하실 수 있습니다. <그림 2> 엘라스틱 스택(Elastic Stack) 개요 1) Beats – 경량 데이터 수집기 Beat는 서버에 에이전트 형식으로 설치하는 오픈소스 데이터 수집기입니다. Beats는 데이터를 Elasticsearch에 직접 전송할 수 있으며, Logstash를 통해서 데이터를 전송할 수도 있습니다. 아래 목록처럼 다양한 데이터 수집 환경에 맞는 beats를 선택하여 설치할 수 있고, libbeat라는 직접 개발 가능한 라이브러리를 제공하기도 합니다. Beats를 이용하면 쉽고 편하게 데이터를 수집할 수 있습니다. 모든 유형의 데이터를 위한 모든 종류의 수집기 ① Filebeat – 로그파일 ② Metricbeat – Metrics를 주기적으로 수집 ③ Packetbeat – 네트워크 데이터 ④ Winlogbeat – Windows 이벤트 로그 ⑤ Auditbeat – 감사(Audit) 데이터 ⑥ Heartbeat – 가동 시간 모니터링 ⑦ Functionbeat – 서버를 사용하지 않는 수집기 2) Logstash – 데이터 처리 파이프라인 LogStash는 오픈 소스 서버의 데이터 처리 파이프라인이며, 다양한 소스에서 동시에 데이터를 수집하여 변환한 후 자주 사용하는 스태쉬(Stash)-보관소(저장소)로 전달합니다. LogStash의 구조는 크게 3가지, 입력 / 필터 / 출력으로 되어 있으며, 형식이나 복잡성과 관계없이 데이터를 동적으로 수집, 전환, 전송합니다. grok [1]을 통해 비구 조적 데이터에서 구조를 도출하여 IP 주소에서 위치 정보 좌표를 해독하고, 민감한 필드를 익명화하거나 제외하며, 전반적인 처리를 손쉽게 도와줍니다. [1] 다양한 필터 plugin 중 가장 빈번하게 사용되는 plugin으로, 로그 데이터의 여러 정보 중 원하는 영역만을 추출한다. 특히, 미리 정의된 다양한 정규 표현식 패턴을 제공해 주어서, 손쉽게 가져와 사용할 수도 있다. 3) Elasticsearch – 데이터 관리(저장/검색/분석) Elasticsearch는 Apache License을 기반으로 하는 오픈소스 RESTful 검색 및 분석 엔진입니다. Elasticsearch는 현재 가장 인기 있는 검색엔진이며, 정형/비정형 데이터, 위치 정보, 메트릭 등 다양한 형태의 데이터를 저장하고 다양한 방법으로 검색할 수 있습니다. Fulltext Search, 로그 분석, 보안, 비즈니스 분석 등 다양한 분야에 사용됩니다. ① 엘라스틱서치는 실시간, 분산형, 분석 엔진입니다. ② 오픈 소스이며, 자바로 개발되어 있습니다. ③ 테이블과 스키마 대신에 문서 구조로 된 데이터를 사용합니다. RDMBS(관계형 데이터베이스) Elasticsearch Database Index Table Type Row Document Column Field Schema Mapping Index Everything is indexed SQL Query DSL ④ RestAPI를 이용해서 데이터를 처리합니다. HTTP Method CRUD SQL GET READ SELECT PUT UPDATE UPDATE POST CRATE INSERT DELETE DELETE DELETE 예시) REST API curl -XGET localhost:9200/user/A12345 SQL select * from user where user_id =’A12345’ 루씬(Lucene)은 자바로 개발된 오픈소스 정보검색(IR, Information Retrieval) 라이브러리입니다. 루씬은 강력한 기능을 포함하고 간단해서 많은 IT업계에서 사용하고 있습니다. 루씬은 독립된 프로그램이 아닌 소프트웨어 라이브러리이기 때문에 루씬을 설치 후, 바로 검색서비스를 실행할 수 있는 것이 아닌, 사용자가 루씬 라이브러리를 사용해 검색서비스, 애플리케이션을 구현해야 합니다. 루씬을 사용할 때, 검색에 대한 전문적인 지식을 반드시 알 필요가 없고, 꼭 필요한 몇 가지 클래스들의 사용법만 익히면 색인과 검색 기능을 직접 추가할 수 있습니다. 4) Kibana – 시각화 기능 Elastic Stack을 들여다보는 창으로 불립니다. Kibana는 Elasticsearch 데이터를 시각화하고 Elastic Stack을 탐색하여 쿼리 부하 추적부터 앱을 통해 요청이 흐르는 방식에 이르기까지 모든 것을 할 수 있습니다. ① 기본 요소 히스토그램, 선 그래프, 원형 차트, 선버스트 등의 기본적인 요소로 구성되어 있습니다. ② 위치 분석 Elastic Maps를 활용하여 위치 데이터를 탐색하여 시각화할 수 있습니다. ③ 시계열 분석 시계열 UI를 통해 Elasticsearch 데이터에 대한 상세 시계열 출력이 가능합니다. <그림 3> Kibana 예시 지금까지 데이터 수집부터 관리 및 시각화까지 엘라스틱 스택에서 제공하는 각각의 기능들에 대해 알아보았습니다. 여기서 말씀들인 기능만으로도 데이터 분석 플랫폼 구축이 가능합니다. 하지만 조금 더 편리하게 데이터를 관리하고자 하실 경우에는 elastic 사에서 제공하는 유료 기능을 사용하실 수 있습니다. ① Security : 데이터 보호 ② Alerting : 데이터 변경 사항에 대한 알림 ③ Monitoring : ELK Stack 상태를 지속적으로 체크 ④ Reporting : 주기적으로 보고서를 생성하여 이메일로 전송 데이터 분석 플랫폼을 구축할 계획이시면 최우선으로 엘라스틱 스택을 고려해 보시는 것을 추천합니다. [출처] 그림 1 – https://www.elastic.co/static-res/images/elk/elk-stack-elkb-diagram.svg 그림 2 – https://www.elastic.co/guide/en/beats/libbeat/7.x/images/beats-platform.png 그림 3 – https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt14d57abad5d2499c/5ee0060cbf4ae52c761edcb7/illustrated-screenshot-kibana-7dot8-730×555.png 인쇄
ELK Stack: Elasticsearch의 개발자들이 제공합니다
그럼 ELK Stack이란 뭘까요? “ELK”는 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana, 이 오픈 소스 프로젝트 세 개의 머리글자입니다. Elasticsearch는 검색 및 분석 엔진입니다. Logstash는 여러 소스에서 동시에 데이터를 수집하여 변환한 후 Elasticsearch 같은 “stash”로 전송하는 서버 사이드 데이터 처리 파이프라인입니다. Kibana는 사용자가 Elasticsearch에서 차트와 그래프를 이용해 데이터를 시각화할 수 있게 해줍니다.
Elastic Stack은 ELK Stack이 그 다음 단계로 발전한 것입니다.
엘라스틱 스택 개발부터 운영까지
출판사 리뷰
이 책에서 다루는 내용
– 엘라스틱서치, 로그스태시, 비츠, 키바나에 대한 핵심적인 사용 방법 소개
– 엘라스틱 스택의 특성을 제대로 활용하는 방법을 보여주는 구체적인 프로젝트 사례- 운영 과정에서 주의해야 하는 사항을 실무 관점에서 정리
이 책의 특징
– 엘라스틱 스택에 빠르게 친숙해지고 싶은 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 풍부한 예제
– 검색 엔진 활용법뿐만 아니라, 빅데이터 파이프라인을 구성하는 방법
– 엘라스틱 스택의 모니터링은 물론, 수집된 데이터를 다양한 방식으로 시각화하는 방법
– 실제 데이터 수집부터 시각화까지 전체 과정을 엘라스틱 스택의 구성요소만으로 전개
– 한국어 형태소 분석기 적용 사례
– 공공 데이터와 GIS 데이터를 활용한 지도 시각화 사례
– 운영 과정에 필요한 클러스터/샤드 구성과 보안 강화 방법 소개
이 책의 대상 독자
– 데이터 처리, 검색, 변환, 분석, 시각화 업무를 수행해야 하는 현업 개발자
– 빅데이터의 고가용성, 안정성, 보안을 확보해야 하는 서버 운영자
– 단일 오픈소스 기술로 빅데이터 플랫폼을 설계하거나 도입하기 원하는 아키텍트
– 엘라스틱 스택 기술: 엘라스틱 서치, 로그스태시, 비츠, 키바나에 관심 있는 개발자나 운영자
이 책의 구성
1부 ‘엘라스틱 스택 개요’에서는 엘라스틱 스택의 역사, 용도, 구성요소를 알아보고 엘라스틱서치와 키바나 설치 방법을 알아본다. 1장 ‘엘라스틱 스택이란’에서는 엘라스틱의 변천사와 엘라스틱 스택의 구성요소, 엘라스틱 스택을 활용한 전문 검색 서비스, 로그 모니터링 같은 서비스 활용 방법과 빅데이터 플랫폼에서 엘라스틱 스택의 위상과 역할을 알아본다. 그리고 엘라스틱 스택과 여타 솔루션들의 차이점을 알아볼 것이다. 2장 ‘윈도우 실습 환경 구성’에서는 윈도우 환경에서 엘라스틱서치와 키바나 7.10.1 버전을 설치하는 방법을 알아본다.
2부 ‘엘라스틱 스택 구성요소’에서는 엘라스틱 스택의 구성요소인 엘라스틱서치, 키바나, 로그스태시, 비츠를 자세히 알아본다. 3장 ‘엘라스틱서치 기본’에서는 엘라스틱서치 인덱스, 도큐먼트를 알아보고 도큐먼트 CRUD와 인덱스 구조를 이해한다. 또한 매핑, 인덱스 템플릿, 분석기 등을 배우면서 엘라스틱서치에 도큐먼트를 저장하는 방법을 배운다. 4장 ‘엘라스틱서치: 검색’에서는 인덱스 쿼리에서 사용하는 BM25 알고리즘을 알아보고 전문 쿼리와 용어 수준의 쿼리의 차이점과 대표적인 쿼리들을 직접 실행하면서 검색 방법을 알아본다. 5장 ‘엘라스틱서치: 집계’에서는 통계 정보를 얻는 메트릭 집계, 도큐먼트를 나누는 버킷 집계, 여러 집계를 사용하는 파이프라인 집계를 배운다. 6장 ‘로그스태시’에서는 로그스태시와 JDK 설치 방법을 알아보고 파이프라인 작성법과 플러그인 사용법 등을 배운다. 또한 로그스태시 모니터링도 알아본다. 7장 ‘비츠’에서는 비츠 설치 방법과 파일비트를 이용해 비츠를 설치하고 실행하는 일련의 과정을 배운다. 또한 모듈을 이용하여 쉽게 비츠를 설정하는 방법과 모니터링까지 알아본다. 8장 ‘키바나’에서는 시각화 메뉴들 중 디스커버, 시각화, 대시보드, 캔버스, 맵스의 사용법을 알아본다.
3부 ‘엘라스틱 스택 실전 활용’에서는 1부와 2부에서 배운 내용을 바탕으로 엘라스틱 스택으로 구현할 수 있는 몇 가지 프로젝트를 진행한다. 9장 ‘캐글 CSV 파일을 활용한 인덱스 작성’에서는 캐글에서 다운로드한 CSV 영화 파일을 엘라스틱 스택에 올린 다음 데이터를 분석해본다. 이 과정에서 로그스태시 루비 필터 등을 이용해 데이터를 정제하고, 매핑과 인덱스 템플릿을 이용해 인덱스를 생성한다. 10장 ‘로그스태시를 활용한 한글 트위터 데이터 분석’에서는 로그스태시 트위터 플러그인을 이용하여 소셜 데이터를 입수하는 방법을 배우고, 노리Nori 분석기로 한글 데이터를 분석하는 방법을 배운다. 인덱스를 다시 설계하는 방법과 키바나에서 실시간 데이터를 시각화하는 방법을 다룬다. 11장 ‘파이썬 클라이언트를 활용한 공공데이터 분석’에서는 파이썬을 이용한 엘라스틱서치 클라이언트 앱 개발 방법을 다룬다. 이 과정에서 공공 API를 사용하는 방법과 QGIS를 이용해 지도에서 활용할 수 있는 벡터 레이어를 만들고 시각화하는 방법을 배운다.
4부 ‘엘라스틱 운영’에서는 리눅스 환경에서 엘라스틱 스택 설치 방법과 클러스터의 기본이 되는 노드, 샤드, 인덱스와 그 설정에 대해 익힌다. 또한 실제 3대의 노드로 클러스터 구성까지 실습해본다. 12장 ‘리눅스 실습 환경 구성’에서는 리눅스 환경에서 엘라스틱서치와 키바나 7.10.1 버전을 설치하는 방법을 알아본다. 13장 ‘클러스터와 노드 구성’에서는 노드의 역할을 설명하고 클러스터 구성 가이드를 제공한다. 또한 핫/웜 구성 방법과 백업 방법을 알아보고 샤드와 샤드 최적화를 알아본다. 마지막으로 노드와 클러스터를 설정하는 방법을 배운다. 14장 ‘운영 클러스터 구축’에서는 운영을 위한 하드웨어 선정 가이드와 클러스터 구성 방법을 배우고 보안 기능을 활성화하는 방법을 익힌다. 마지막으로 운영에 필요한 사용자 역할을 구분하는 방법을 살펴본다.
이 책을 활용하기 위한 개발 환경
– 엘라스틱서치 7.10.1
– 키바나 7.10.1
– 로그스태시 7.10.1
– 파일비트 7.10.1
– 윈도우 10(2부, 3부에서 활용)
– 리눅스 우분투 18.04(4부에서 활용)
– JDK 8
– 파이썬 3.8
[지은이의 말]2008년 회사에서 깃(Git)을 처음 도입했던 시절이 기억난다. 리눅스 개발팀이었던 우리 부서는 기존에 사용하던 유료 형상관리 툴 대신 리누스 토발즈(리눅스 창시자)가 만들었다는 새로운 형상관리 툴인 깃을 도입하기로 결정했다. 하지만 당시 깃은 초창기 버전이라 사용자 편의 기능이 거의 없었고, 모두들 사용법에 익숙하지 않아 사용하기 버거워 했다. 제품 릴리스가 코앞인데 개발자끼리 커밋이 얽히기라도 하면 밤을 새워서 깃 히스토리를 정리해야 했다. 지금 생각해 보면 원격 저장소, 스테이징 에어리어 같은 깃의 기본 개념들을 이해하지 않고 튜토리얼에서 제공하는 사용법 정도만 익혀서 바로 실전에 적용한 것이 문제였던 듯하다. 도구를 제대로 사용하는 것도 힘들었고 문제가 발생했을 때 해결하기도 힘겨웠다.
그 이후로도 많은 프레임워크, 라이브러리, 프로그램등을 사용했지만 항상 가슴속에 답답함이 있었다. 영어로 적힌 개발 문서를 보는 어려움도 있고 코드 작성 이외의 시간을 낭비라고 생각했던 문화도 있었다. 프레임워크를 온전히 이해하지 못하고 주먹구구식으로 사용하다보니 기능을 100% 활용하지 못하는 것 같았다. 간혹 문제가 발생하거나 코드 작성이 힘들면 구글과 스택오버플로우의 도움을 받았다. 인터넷에서 발견한 코드들과 누군가의 질문에 친절하게 답변해주는 답변자들에 대한 감사함을 느꼈지만, 동시에 ‘왜 나는 코드 작성이 힘들었을까?’, ‘왜 나는 응용을 하지 못했을까?’ 하는 스스로에 대한 실망이 공존했다. 당연한 이야기지만 기초 지식이 없기 때문에 이해력이나 응용력이 좋을 수가 없었다.
이번에 책을 쓰면서 가장 중점을 둔 포인트가 바로 이 지점이었다. 이 책을 통해 독자들에게 엘라스틱 스택이라는 프레임워크의 기초와 기본을 알려주고 싶었다. 독자들이 적어도 자신이 사용하는 프레임워크의 기초 지식을 습득하고 코드를 작성했으면 하는 바람이 있었다. 중요한 부분은 여러 번 반복해서 완전히 이해하게 설명했고, 지면의 한계로 덜 중요한 부분은 과감히 생략했다. 혹시나 설명이 부족한 부분들은 온라인 문서 링크를 남겨뒀다. 이 책의 설명은 대부분 공식 문서나 엘라스틱 블로그에도 있는 내용이지만 인터넷에서 조각조각 배워 나가는 것보다 독자들이 이 책을 통해 먼저 큰 그림을 이해하면 더할 나위 없겠다. 프레임워크의 기초나 뼈대를 이해하면 한번 검색을 해도 더 스마트하게 검색하고 누군가의 코드와 설명, 혹은 질문과 답변들을 더 쉽게 이해하고 오래 기억할 수 있기 때문이다.
또한, 책을 쓰면서 신경을 쓴 또 다른 포인트는 기존 엘라스틱 책들과의 차별성이다. 처음 책을 기획할 때에는 시중에 전혀 없었던 엘라스틱 스택 활용서를 쓰려고 했다. 하지만 기본을 더 중시하자는 출판사의 의견에 따라서 엘라스틱 스택 설명과 활용, 그리고 운영 전반에 관한 책으로 변경했다. 대신 엘라스틱서치만을 깊게 다루는 기존 책들과 다르게 차별점을 두어, 엘라스틱서치 분량을 줄이고 로그스태시, 비트, 키바나 등 전반적인 엘라스틱 스택 분량을 늘렸다. 그리고 모든 것을 설명할 수 없다면 지엽적인 것들은 버리고, 대신 기초가 되는 부분들을 더 강조하고 활용 사례까지 보여주는 것으로 변경했다. 마지막으로, 엘라스틱을 만든 샤이 배넌과 엘라스틱을 발전시킨 수많은 참여자들, 그리고 더 깊이 뿌리를 파고 내려가면 루씬을 만들고 분산 시스템을 만들고 그 밖에 지금의 컴퓨터 환경을 만들기 위해 노력했던 수많은 개발자들에게 감사를 보낸다.
– 김준영
로그 모니터링 시스템을 구축하기 위해 엘라스틱 스택(당시에는 ELK 스택이라고 불리웠다)을 처음 접했을 때를 돌이켜보면 다소 혼란과 혼동의 연속이었다. 그때 엘라스틱서치라고 하면, 인덱싱을 통해 빠른 전문(Full-text) 검색을 수행할 수 있는 도구라거나, 관계형 데이터베이스에 신뢰할 수 있는 데이터를 보관하고 부가적으로 색인을 도와주는 정도라고 이해했다. 하지만 조금 더 파보니 원본 데이터를 저장할 수도 있고 레플리카 구성을 통해 신뢰도도 높일 수 있다는 사실을 알게 됐으며, 데이터베이스처럼 활용할 수도 있겠다는 생각을 했다. 빠른 검색 및 집계 성능은 당시 개발하던 모니터링 솔루션의 성능 문제를 획기적으로 해결해 줄 수 있으리라 여겨졌으며, 직접 로그스태시와 키바나를 사용해보고 난 뒤에는 내가 다른 기술로 직접 구현하는 것보다는 차라리 엘라스틱 스택을 더 잘 활용하는 편이 낫겠다는 생각이 들었다. 실제로 간단하게 구축했던 엘라스틱 스택이 기존에 상상하지 못하던 수준의 로그를 가뿐하게 처리하는 모습을 보고서는, 바야흐로 엘라스틱 스택의 시대가 왔음을 직감했다.
데이터 플랫폼을 구축하기 위해선 데이터의 수집, 정제, 보관, 검색, 시각화 등 다양한 기능을 구현해야 할 뿐 아니라 성능, 유연성 등을 고려해 여러 소프트웨어들을 조사하고 한데 묶어낼 필요가 있다. 이제는 잘 알려진 기술 중 하나인 엘라스틱 스택은 이 모든 요소를 포함함은 물론, 손쉬운 배포, 편리한 사용성, 확장성, 뛰어난 성능, 높은 내결함성 및 고가용성을 자랑해 그 자체만으로도 완전한 데이터 플랫폼을 구성할 수 있는, 그야말로 전천후 소프트웨어 스택의 위상에 올랐다.
하지만 많은 특징을 내포하고 있고 배포도 쉬운 만큼, 좀 더 제대로 사용하기 위해선 데이터 플랫폼 전반, 클러스터링, 분산 처리, 인덱싱 등 많은 기반 지식이 필요하다. 깊은 이해 없이 사용하다가 어느 순간 성능이나 보안 등 운영 측면에서 뜻밖의 문제에 맞닥뜨리기도 한다. 뿐만 아니라 엘라스틱 스택의 장점이자 단점인 빠른 업데이트와 그에 따른 추가 기능들은 사용자로 하여금 어떤 기능을 어디서부터 활용하면 좋을지 헷갈리게 만들기도 한다.
나는 이 책에 엘라스틱 스택의 구조와 동작 원리에 대해 오해 없이 정확한 정보를 담고자 노력했다. 방대한 엘라스틱 스택의 기능을 모두 담지는 못하더라도 가장 핵심적인 내용들을 추려 독자들로 하여금 엘라스틱 스택의 기능을 좀 더 다양하게 체험할 수 있게 하고 싶었다. 나아가 고성능 검색엔진 엘라스틱서치와 그를 서포트하는 주변 소프트웨어가 아니라, 스택으로서 각각의 역할을 완벽하게 소화하는 스택 내 제품들의 매력을 알려주고 싶었다. 엘라스틱 스택은 국내 커뮤니티도 잘 활성화되어 있을 뿐만 아니라 우리나라 사용자들의 오픈소스 기여도 많이 이뤄지고 있다. 이 책을 통해 엘라스틱의 매력이 충분히 전달되길 바라며, 나아가 엘라스틱 커뮤니티와 오픈소스의 기여자가 늘어났으면 하는 바람이다.
– 정상운
[감수의 글]감수를 위해 이 책 초고부터 교정지까지 본문을 여러 차례 반복해서 읽게 되었는데 그때마다 엘라스틱 스택의 각기 다른 핵심 기능과 활용법이 눈에 쏙쏙 들어오는 신기한 경험을 했다. 보통 기술서를 여러 번 읽으면 약간은 지루하다는 생각이 들기 마련인데 이 책은 읽을 때마다 뭔가 중요한 내용을 배우고 있다는 느낌을 받았다. 엘라스틱을 한 번도 접한 적이 없는 개발자뿐만 아니라 어느 정도 엘라스틱에 익숙하다고 생각하는 개발자도 이 책을 손에 들면 감수자의 말에 공감하게 될 것이다.
이 책에서는 모든 것을 포괄적으로 설명하기 위해 중요한 내용과 그렇지 않은 내용을 전반에 여기저기 흩트려 놓는 대신, 철저하게 파레토 법칙에 따라 80% 효과를 얻을 수 있는 20%에 집중한다. 따라서 본문 전개 과정에서 속도감과 응집력이 상당히 높다. 또한 카탈로그에 나온 API나 기능 설명에 그치지 않고 핵심을 빠르게 학습하기 위한 좋은 예제가 설명 뒤에 바로 이어지며, 책 전반에 걸쳐 추상적인 이론을 손에 잡히는 구체적인 사례로 바꿔낸다. 엘라스틱 스택을 언제 어디서 어떻게 잘 활용할 수 있는지 고민하면서 인터넷에 올라온 단편적인 지식을 수집하다 지친 분들이라면 이 책이 갈증을 해소해주는 오아시스처럼 보일 것이다.
본문에도 나오지만 엘라스틱 스택은 설치부터 실제 활용까지 그 사용법이 크게 어렵지 않기 때문에 그냥 곧바로 써봐도 될 것 같다는 생각이 들 수도 있다. 하지만 입문하기 쉽다고 해서 마스터하기도 쉽다고 보기는 어렵다. 엘라스틱 스택은 빅데이터 파이프라인 전체를 구축할 수 있는 강력한 기능을 제공하기 때문에 실제 알아야 할 내용이 매우 많으므로, 사용하면서 배우고, 배우면서 사용하는 능동적인 학습이 필수다. 능동적인 학습 과정에서 큰 도움을 주는 이 책의 주요 특성 중 하나는 목적지향적인 설명이다. 앞뒤 맥락 없이 무조건적으로 이런저런 기능이 있다고 설명하는 대신, 이런저런 일을 하려면 엘라스틱의 어떤 기능을 활용해야 할지를 잘 설명한다.
예를 들어, 유사한 기능이 두 가지 있을 때 정확한 차이점과 구체적인 사용법을 알아야 기능이나 비기능(성능과 저장 공간 절약) 측면에서 원하는 목적을 달성할 수 있는데, 이 책에서는 각각에 대해 의도와 핵심을 설명하고 비교를 통해 상황에 맞는 선택지를 제시한다. 또한 개발 과정을 벗어나 실제 운영 과정에서 고려해야 하는 (정말 양보하기 어려운 필수) 사안에 대해서도 풍부한 그림과 시나리오를 활용해 내부 동작 방식까지 파고들면서 그렇게 해야 하는 이유와 구체적인 지침을 명확하게 정리해준다.
이 책에서 숨겨진 주인공은 바로 엘라스틱 스택 활용 부문에 나오는 프로젝트 삼총사다. 빅데이터 관련 프로젝트를 진행할 때 여러 가지 오픈 소스를 활용해 복잡하게 연결하는 대신 엘라스틱 스택만으로 데이터 수집부터 시각화까지 한 번에 끝내는 비법이 궁금했을텐데, 이 책에서는 예제를 위한 예제가 아닌 캐글/트위터/공공데이터에서 가져온 실제 데이터를 토대로 한국어까지 깔끔하게 처리하면서 지도 위에 시각화하는 전 과정을 압축적으로 보여준다.
이 과정에서 엘라스틱 스택을 구성하는 개별 구성요소를 연결하는 방법뿐만 아니라 부드럽게 연계하기 위한 필터 활용은 물론이고 실제 비즈니스 논리 구현 과정에 필요한 프로그래밍에 이르기까지 빠짐없이 다루므로, 엘라스틱 스택을 제대로 활용하는 유스 케이스나 실무 사례로도 손색이 없다는 생각이다. 저자진이 자신들의 풍부한 현업 실무 경험을 바탕으로 심사숙고해서 선별한 내용을 가득 담은 이 책을 지렛대로 삼아, 아무쪼록 엘라스틱 스택의 풍부한 기능과 강력한 성능을 독자 여러분이 마주치는 현업의 문제를 풀어가는 과정에 적극적으로 활용할 수 있으면 좋겠다.
엘라스틱스택(ELK Stack) 이란?
해당 글은 엘라스틱 스택 개발부터 운영까지라는 책 중 1 장을 정리하여 쓴 글입니다.
엘라스틱 스택은 무엇일까?
1. 엘라스틱 스택은 총 4개 엘라스틱 서치, 로그 스태시, 비츠, 키바나로 이루어져있다.
2. 빅데이터 파이프라인을 구성하기 위한 데이터 수집, 가공, 저장, 분석, 시각화에 필요한 모든 기능을 제공한다.
추가적인 정보 : 처음부터 엘라스틱 스택이 만들어 진 것은 아니다. 엘라스틱 스택은 엘라스틱 서치 > 로그 스태시, 키바나 > 비츠 순으로 오픈소스 프로젝트가 진행되며 만들어졌다. 즉, 처음에 만들어진 엘라스틱 서치를 이용한 오픈소스 검색 엔진에 머무르는게 아닌, 플랫폼으로 발전하는 길을 택했다고 볼 수 있다.
엘라스틱서치
검색 엔진이다.
용어 단위로 분해되고 역인덱스 사전을 구춘한다.
연관도에 따른 정렬이 가능하다.
클러스터 구성 시 데이터의 양과 무관하게 1초 이내의 응답 속도를 기대할 수 있다.
분산시스템을 이용하여 무결성과, 가용성을 지켜줄 수 있다.
JOIN 쿼리가 어렵기 때문에 반정규화가 필요할때가 있다.
수정하거나 삭제할 경우에 비용이 저렴하지 않다.
키바나
엘라스틱 스택의 UI를 담당.
대시보드를 통하여, 라인 차트, 파이 차트 등과 테이블, 지도 등의 다양한 시각화 요소들을 확인 할 수 있다.
커스텀 마이징 가능.
로그스태시
데이터 수집과 가공 기능을 제공한다.
로그, 메트릭, 웹 애플리케이션 등 다양한 소스로부터 로그를 수집할 수 있다.
엘라스틱서치의 인덱싱 성능을 최적화하기 위한 배치 처리와 병렬 처리가 가능하다.
영속적인 큐를 사용해 현재 처리 중인 이벤트의 최소 1회 전송을 보장한다.
데이터 급증 속에서도 안정성을 보장해준다.
비츠
무거운 로그스태시 대신 사용하는 경량 오픈소스.
로그스태시 수준의 복잡한 이벤트 가공은 지원하지 않아 가벼움.
각 서비스 호스트에 비교적 부담 없이 설치할 수 있음.
비츠와 로그 스태시를 혼합 사용을 하기도 함. 비츠에서 각 서비스 호스트의 정보를 수집하여 로그스태시에서 취합하여 엘라스틱서치로 전송하는 형태의 아키텍처 사용.
기타 솔루션
APM : 애플리케이션 성능 모니터링
SIEM : 보안 이벤트 분석
인프라 모니터링 등.
엘라스틱 스택 용도
전문 검색 엔진
로그 통합 분석
보안 이벤트 분석
애플리케이션 성능 분석
머신러닝
빅데이터 플랫폼 (카프카 연동, 하둡 연동, 관계형 데이터베이스 연동)
Elastic Stack 아주 조금만 알아보자
Elastic Stack이란?
통계 서버를 구축하면서, Elastic Stack으로 통계/분석을 진행해야할 프로젝트가 생겼다.
이에 따라, 한가지씩 공부하면서 실무에 적용해보고자 한다.
그렇다면 먼저 내가 알아야할 부분을 하나씩 작성해 보도록 하자.
Elastic Stack이란 무엇일까?
흔히, Elastic Stack이라 함은, ElasticSearch, Kibana, Beats, Logstash (ELK Stack)을 말한다.
이 중, 나의 경우는 ElasticSearch와 Logstash를 가장 중점적으로 공부할 것이고, Kibana는 고려 사항, Beats는 선택 사항으로 남겨둘 것이다.
각각, 개별적인 정의를 적어보면, 다음과 같다.
ElasticSearch JSON기반의 분산형 검색 및 분석 엔진
Kibana 확장형 사용자 인터페이스로서, 데이터를 구체적으로 시각화
Beats 단말 장치의 데이터를 전송하는 경량 데이터 수집기 플랫폼
Logstash 확장형 플러그인 에코시스템으로 구성된 동적 데이터 수집 파이프라인
오픈 소스 기반에서 구축된 Elasticsearch와 Kibana는 로깅에서부터 다양한 작업이 가능하도록 도와준다.
즉, ElasticSearch로 특정 작업을 찾거나, 급증하는 요청을 분석하거나, 어떤 기준에 부합하는 내용을 찾는 등 검색기반으로 대규모 데이터를 손쉽게 저장, 검색, 분석할 수 있다.
Kibana는 특징을 표현할 수 있는 차트들로 시각화하여, 데이터를 탐색할 수 있고, 라이브 프레젠테이션 등 대시보드를 작성할 수 있다.
위 두 가지 사항이 데이터를 검색하고 시각화한다면, 모든 소스에서 데이터를 수집하고 전송 하는 것은 다른 2가지로 진행할 수 있다.
데이터를 수집을 해야, ElasticSearch에서 진행이 가능하기 때문에, Beats를 이용해 앱과 인프라에서 메트릭을 수집/전송 하고, Logstash 를 이용해 제3의 데이터 저장소에서 데이터를 풀링이 가능해지면서 모든 데이터를 편리하게 한 곳으로 모을 수 있다.
ElasticSearch 설치부터 해볼까?
ElasticSearch 를 다시 한 번 정리해보면, 시간이 갈수록 증가하는 문제를 처리하는 분산형 RESTful 검색 및 분석 엔진이다.
Elastic Stack의 핵심이며, 데이터를 중앙에 저장하여 예상 가능한 항목을 탐색하거나 예상치 못한 항목을 밝혀낼 수 있도록 지원한다.
그럼 설치를 먼저 진행하고 하나씩 실습형으로 알아가 보도록 하자.
작업 환경은 다음과 같다. (내 컴퓨터에 맞는 환경이니, 개인 환경에 맞춘 환경설정이 필요하다) [2019-11-12 기준 작성]
Ubuntu18.04 (Window Subsystem for Linux 활용)
JDK 1.8 (ElasticSearch는 1.8이상 버전이 필요)
ElasticSearch 7.4.2 (다운로드 링크) > DEB파일 설치로 진행
sudo dpkg -i elasticsearch-7.4.2-amd64.deb
위 명령어로 설치가 완료 되면 다음과 같은 형상이 만들어진다.
install 위치 : /usr/share/elasticsearch
config File 위치 : /etc/elasticsearch
init script 위치 : /etc/init.d/elasticsearch
위 3가지는 지금 당장 보지는 않고, 천천히 진행하도록 하자.
이후에, 서버 시작/종료시 자동으로 elasticsearch를 시작/종료 하고 싶다면 다음과 같이 systemctl로 진행할 수 있다.
sudo systemctl enable elasticsearch.service
이외 명령어로 진행은 다음과 같이 가능하다.
sudo service elasticsearch start sudo service elasticsearch stop curl -XGET ‘localhost:9200’ # check if elasticsearch run
ElasticSearch start
curl로 확인을 해보면, 정상적으로 실행된 것이 보일 것이다.
ElasticSearch 아주 간단히 알아보자.
그럼 ElasticSearch 내에서 Data Flow와 용어를 몇가지 알아보도록 하자.
먼저 간단히 관계형 데이터베이스와 ElasticSearch 상의 용어를 비교한 테이블을 보도록 하자. (Naver D2 참고)
관계형 데이터베이스 ElasticSearch Database Index Table Type Row Document Column Field Schema Mapping Index Everyting is indexed SQL Query DSL
위 내용이 바로 눈에 들어오지 않겠지만, 자주 보면서 익혀두도록 하자.
그럼 하나의 시나리오를 정해 DataFlow를 그려보도록 하겠다. (inflearn 참고)
“대학 교수님들은 강의를 가르친다.”
John 교수님은 Database와 algorithm을 가르친다.
Tom 교수님은 Database를 가르친다.
위 시나리오에서 ElasticSearch는 다음과 같이 저장한다.
Data Flow
John이라는 text가 Doc1/Doc2 에서 발견되었으며, Database라는 text가 Doc1/Doc3에서 발견되었다.
그럼 위 상황이 RDB와 어떻게 다른지 보도록 하자.
RDB와 비교
왼쪽과 같이 ElasticSearch의 경우, Keyword가 어떤 Document에 있다고 저장 하는 반면, RDB는 내부 내용까지 전부 저장 하게 된다.
즉, 우리가 검색을 진행할 때, John이란 Keyword를 검색하면, ElasticSearch는 Doc1, Doc2에 있다는 것이 바로 검색되지만 RDB의 경우, Doc1에 가서 John이 있는지, Doc2에 가서 John이 있는 지 등 순차적으로 검색을 해야한다.
따라서, ElasticSearch는 해시테이블로서,Big O는 O(1)의 성능이지만, RDB는 O(n)으로 볼 수 있다. > 매우 빠르다
위 내용을 토대로, ElasticSearch의 자료구조를 보면 다음과 같다.
Data Structure
가장 큰 개념은 Index
Index는 Type을 갖고 있으며, Type에는 여러 Document를 가진다.
Document는 공통 Property들을 가진다.
앞서, ElasticSearch는 RESTful 이라고 정의내렸었는데, 이를 통해 다음과 같이 연결된다.
ElasticSearch RDB GET Select PUT Update POST Insert DELETE Delete
즉, 우리가 처음 ElasticSearch를 실행했을 때 확인을 위해 요청한 것처럼, REST API를 통한 요청/응답으로 위 내용을 실행할 수 있고, 다음과 같은 예시를 생각해 볼 수 있을 것이다.
curl -XGET localhost:9200/classes/class/1
select * from class where id =1;
curl -XPOST localhost:9200/classes/class/1 -d ‘{xxx}’
insert into class values {xxx};
curl -XPUT localhost:9200/classes/class/1 -d ‘{xxx}’
update class set xxx where id = 1;
curl -XDELETE localhost:9200/classes/class/1
delete from class where id = 1;
그럼 다음 포스트부터는 실제로 실습으로서, 생성부터 삭제까지 진행해보도록 하자.
※ Inflearn 강의, Naver D2 블로그 등을 참고해 정리한 내용입니다.
1편 > 현재 Post
2편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – ElasticSearch 기본 실습
3편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – ElasticSearch Mapping/Search
4편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – ElasticSearch 구조
5편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – Aggregation
6편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – Kibana
7편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – LogStash
8편 > Elastic Stack 아주 조금만 알아보자 – LogStash 실습 1
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