Stellen Sie sich vor: Sie haben eine Webanwendung entwickelt und auf einem Server bereitgestellt. Zunächst sieht alles gut aus – Nutzer klicken sich durch, senden Anfragen, und die Anwendung scheint reibungslos zu funktionieren. Doch einige Stunden später meldet sich Ihr Teamkollege bei Ihnen:

"Nutzer beschweren sich, dass die Seite langsamer wird. Können Sie das überprüfen?"

Jetzt wird es schwierig. Ohne Monitoring und Logs ist es nahezu unmöglich, herauszufinden, was passiert. Sie können nur raten: Vielleicht ist der Server speicherausgelastet, vielleicht ist die Datenbank überlastet oder es gibt einen Fehler im Code.

Monitoring und Logs: Wie sie zusammenarbeiten

Betrachten Sie Monitoring als Echtzeit-Gesundheitscheck für Ihr System. Es zeigt, was gerade passiert – wie viel Speicher genutzt wird, wie viele Anfragen pro Sekunde eingehen, ob die CPU-Auslastung ansteigt und so weiter.

Logs hingegen sind wie ein Tagebuch. Sie zeichnen jedes wichtige Detail auf: Wer sich angemeldet hat, welche Funktion mit einem Fehler abgestürzt ist, welche Datei nicht hochgeladen werden konnte. Mit Logs können Sie die Zeit zurückdrehen und Fragen beantworten wie: "Was genau geschah eine Minute vor dem Systemabsturz?"

Zusammen liefern Monitoring und Logging das vollständige Bild. Monitoring zeigt die Symptome (das System ist langsam), während Logs die Ursache offenbaren (ein Datenbank-Timeout, ein Speicherleck oder ein Fehler im Code).

ELK im realen Entwicklungsalltag

Um all dies zu ermöglichen, setzen viele Teams auf den ELK-Stack: Elasticsearch, Logstash und Kibana.

Ablauf: Der Server erzeugt Logs (zum Beispiel zeichnet Nginx auf, wer Ihre Website besucht hat und wann). Diese Logs müssen gesammelt und aufbereitet werden, bevor sie nutzbar sind. Hier kommt Logstash ins Spiel. Es nimmt Rohdaten der Logs, entfernt Störfaktoren, fügt nützlichen Kontext hinzu (wie IP-Adressen oder Zeitstempel) und leitet die Daten weiter.

Die bereinigten Daten werden in Elasticsearch gespeichert. Dies ist eine leistungsstarke Such- und Analyse-Engine, die große Mengen an Logs verarbeiten kann. Bei Millionen von Einträgen wäre die Suche in einfachen Textdateien unmöglich – aber Elasticsearch findet die gewünschten Informationen in Millisekunden.

Abschließend gibt es Kibana. Dies dient als Dashboard oder Bedienfeld. Es verbindet sich mit Elasticsearch und wandelt alle Daten in leicht verständliche Diagramme, Tabellen und Dashboards um. Anstatt endlose Logzeilen durchzublättern, erhalten Sie einen schnellen Überblick über den aktuellen Zustand.

Zusätzlich:

Neben all dem wird auch Filebeat verwendet. Seine Aufgabe ist es, Logdateien aufzunehmen und sie in der Regel an Logstash oder direkt an Elasticsearch weiterzuleiten.

Der ELK-Stack übernimmt Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung von Logs, aber Anwendungen können ihre Logdateien nicht direkt dorthin senden. Hier kommt Filebeat ins Spiel – ein leichtgewichtiger Agent, der Logs von Servern sammelt und zuverlässig an Logstash übermittelt.

Warum das wichtig ist

Für Entwickler sind Monitoring und Logging keine „Nice-to-haves“. Sie sind genauso wichtig wie Git oder ein Debugger. Sie ermöglichen es, das Verhalten der Anwendung in der Produktion zu beobachten und schnell zu reagieren, wenn etwas schiefgeht.

Der ELK-Stack verbindet alles: Er sammelt die Daten, speichert sie durchsuchbar und hilft, sie zu visualisieren, damit schnell gehandelt werden kann.