Fondée en 2012 à Amsterdam, l'entreprise Elastic développe un groupe de produits open source conçu pour chercher, analyser et visualiser les données de n'importe quelle source en temps réel.
Dans le passé, cette suite d'outils était appelée Stack ELK en référence aux trois produits principaux : Elasticsearch, Logstash et Kibana. Suite à l'ajout d'autres solutions comme Beats, elle a été rebaptisée Elastic Stack.
Qu’est ce que le stack ELK ?
Les principaux cas d'usage d'Elastic Stack sont le Big Data, et le développement d'applications nécessitant un puissant moteur de recherche. On l'utilise aussi pour l'analyse et la visualisation de données géospatiales, la cybersécurité ou le scraping de données publiques.
En outre, Elastic est exploité pour la surveillance de conteneurs et de métriques d'infrastructures, l'analyse de logs, ou encore le monitoring de performances d'applications. Découvrez pourquoi ce stack est très utile aux équipes DevOps !
Elasticsearch : Un outil pour de recherche et d'indexation de données
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse distribué, construit par-dessus Apache Lucene et basé sur Java. Il permet d'ingérer des données, mais aussi de rechercher et d'indexer des fichiers de documents dans divers formats. Il est aujourd’hui le moteur de recherche le plus populaire au sein des équipes tech et est couramment utilisé en raison de sa gestion simple et sa fiabilité.
Cet ensemble peut être installé sur site, ou sous forme de logiciel en tant que service (SaaS) sur le cloud. Il est compatible avec Amazon Web Services, Google Cloud Platform et Microsoft Azure.
De nombreuses entreprises connues utilisent Elastic Stack. C'est le cas de Netflix, LinkedIn, SoundCloud, Lyft, GitHub ou encore Tripwire.
Cet outil prend en charge une large variété de langages et offre de hautes performances. Ses documents JSON en font également un choix idéal pour l'analyse de log et autres cas d'usage de recherche.
Ainsi, ElasticSearch est idéal pour mener des recherches approfondies et des analyses de données dans le cadre d'un projet DevOps. Il permet la surveillance de métriques et simplifie la collaboration.
Logstash : la solution d'ingestion de données
Logstash est un outil open source de collecte de données. Il s'agit d'un pipeline de traitement de données server-side léger, généralement utilisé conjointement à Elasticsearch. Il permet donc de collecter les données provenant de multiples sources différentes, de les rassembler et les centraliser dans un même espace de stockage, afin de simplifier l’exploitation par la suite. Au-delà de la simple collecte, Logstash assure la transformation des données et l’envoi à une destination définie, comme Elasticsearch.
Grâce à de nombreux filtres pré-construits et plus de 200 plugins disponibles sur GitHub, l'ingestion et la transformation de données sont fortement simplifiées, quel que soit la source ou le type. Il est également possible de créer ses propres plugins.
Les données peuvent aussi être indexées directement sur Elasticsearch, et interrogées sans avoir à construire de pipelines de transformation. Les équipes DevOps utilisent notamment Logstash pour le logging centralisé, et pour l'enrichissement et le parsing de logs.
Kibana : Un outil de visualisation de données
Les utilisateurs peuvent exploiter une large variété de visualisations incluant des histogrammes, des graphiques linéaires ou des cartes de chaleur. Les données géospatiales sont prises en charge, permettant d'ajouter des informations géographiques par-dessus les données pour visualiser les résultats sous forme de cartes.
Ses fonctionnalités de reporting et de création de graphiques permettent d'explorer de larges volumes de données de log de façon interactive. Il est possible d'étendre les fenêtres temporelles, de zoomer sur des sous-ensembles spécifiques de données, et de forer les rapports pour en extraire des insights exploitables.
Les filtres et les agrégations pré-construites permettent d'exécuter une large variété d'analyses en quelques clics. Les tableaux et les rapports peuvent être créés et partagés très facilement, à l'aide d'un simple navigateur web.
De par son intégration avec Elasticsearch, Kibana est l'une des meilleures options pour la visualisation des données stockées sur le moteur de recherche. Les équipes DevOps l'utilisent pour la DataViz.
Quelle est l’utilité de Elastic Observability ?
Le DevOps n'est pas seulement un ensemble de techniques ou d'outils : c'est une culture à part entière, une méthode complète de développement logiciel.
Les équipes DevOps doivent impérativement comprendre le comportement des applications et des environnements sur lesquelles elles sont exécutées, et des services dont elles dépendent.
Ceci est valable tout au long du cycle de vie d'une application, aussi bien en production que pendant le build et le déploiement. En se focalisant sur l'observabilité, le développement peut être accéléré à hauteur de 70%.
Malheureusement, bien souvent, les équipes DevOps sont contraintes d'apprendre et d'utiliser de nombreux outils. Elles utilisent aussi différentes solutions d'observabilité pendant en développement et en production, créant des silos au sein du cycle de vie de développement.
Ceci leur retire la capacité de mesurer l'efficacité de leur logiciel. Afin de remédier à ce problème, Elastic Observability permet aux équipes de collaborer sur une solution unique pendant tout le cycle de vie de leur logiciel, du développement à la production.
Cette solution permet aussi de comparer les performances au fil des déploiements progressifs. Il est possible de détecter, d'annoter et d'afficher les déploiements de logiciel à l'aide de marqueurs directement sur Elastic. Ce retour visuel permet d'identifier tout problème de performances.
Il est possible d'utiliser cet outil pour les déploiements Canari ou bleu/vert et pour le testing A/B. De plus, l'API d'annotation permet d'ajouter du contexte en utilisant ses propres marqueurs de déploiement.
Les fonctionnalités de surveillance de log centralisée permettent d'analyser les logs de tout un écosystème, incluant les applications, les services, l'infrastructure et les pipelines CI/CD. L'expérience de recherche est totalement unifiée.
Grâce à l'absence de silos et la visibilité sur l'ensemble des données, la résolution de problèmes est fortement accélérée. En cas de découverte d'un souci en environnement de test, il est possible de déterminer rapidement s'il est déjà en production.
Les lignes de log peuvent être suivies pour retrouver l'invocation exacte dans l'application, et vice-versa. En outre, les bibliothèques de logging Elastic Common Schema (ECS) permettent de lier automatiquement les traces d'application aux logs correspondants. Il est également possible d'enrichir les logs avec les métadonnées correspondantes.
Les équipes DevOps peuvent accéder à une vue d'ensemble de la télémétrie d'une infrastructure. Ceci permet de voir quels hôtes sont chauds, ou encore de passer en revue les pods Kubernetes pour une représentation logique du déploiement. À tout moment, il est possible de visionner les logs liés, les traces d'application, ou les données de disponibilité pour un hôte, un pod, un conteneur ou une instance cloud.
Enfin, Elastic Observability offre une meilleure visibilité sur les pipelines CI/CD de logiciel. Ceci permet de maintenir leur bon fonctionnement et de les optimiser constamment, ce qui est crucial pour la productivité et le succès des développeurs.
Aux côtés de ses partenaires, Elastic Observability développe des plugins et des extensions pour améliorer l'observabilité tout au long du workflow DevOps. Ceci concerne les outils de build comme Jenkins, Concourse CI, Maven et PyTest, ou encore les outils d'automatisation comme Ansible.
Conclusion : Elastic, une plateforme complète pour le DevOps
En combinant les outils du stack Elastic (ELK), les équipes DevOps profitent d'une vue d'ensemble sur les données et d'une plateforme complète pour la collaboration.
Ce stack constitue une solution simple et robuste pour l'analyse de logs, permettant aux développeurs et ingénieurs DevOps d'obtenir de précieux insights sur les diagnostics d'échecs, les performances d'applications et le monitoring d'infrastructure.
Elasticsearch permet la recherche et l'analyse de données, Logstash simplifie l'ingestion, et Kibana offre de puissantes fonctionnalités de visualisation. Enfin, Elastic Observability offre une observabilité complète tout au long du cycle de vie du logiciel, permettant d'apporter les nouvelles applications sur le marché de façon fiable.
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