Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Моніторинг і Логування з ELK | Моніторинг і Логування в DevOps
Вступ до DevOps

bookМоніторинг і Логування з ELK

Уявіть собі таку ситуацію: ви створили веб-додаток і розгорнули його на сервері. Спочатку все виглядає добре — користувачі натискають на елементи, надсилають запити, і додаток працює без збоїв. Але через кілька годин ваш колега пише вам:

"Користувачі скаржаться, що сайт почав гальмувати. Можеш перевірити?"

Ось тут і виникають труднощі. Без моніторингу та логів майже неможливо зрозуміти, що відбувається. Ви лише здогадуєтесь: можливо, на сервері закінчилася пам'ять, можливо, база даних перевантажена, або ж у коді є помилка.

Моніторинг і логи: як вони працюють разом

Уявіть моніторинг як перевірку стану системи в реальному часі. Він показує, що відбувається саме зараз — скільки використовується пам'яті, скільки надходить запитів за секунду, чи зростає навантаження на CPU тощо.

Логи — це як щоденник. Вони фіксують кожну важливу деталь: хто увійшов у систему, яка функція завершилася з помилкою, який файл не вдалося завантажити. Логи дозволяють повернутися назад у часі й відповісти на питання: "Що саме відбувалося за хвилину до збою системи?"

Разом моніторинг і логування дають повну картину. Моніторинг показує симптоми (система працює повільно), а логи розкривають причину (тайм-аут бази даних, витік пам'яті або помилка в коді).

ELK у реальній розробці

Щоб усе це працювало, багато команд використовують стек ELK: Elasticsearch, Logstash та Kibana.

Ось як це працює: ваш сервер генерує логи (наприклад, Nginx фіксує, хто відвідував ваш сайт і коли). Ці логи потрібно зібрати та очистити перед використанням. Для цього використовується Logstash. Він приймає сирі дані логів, видаляє шум, додає корисний контекст (наприклад, IP-адреси або мітки часу) і пересилає їх далі.

Очищені дані надходять у Elasticsearch. Це потужний пошуковий та аналітичний рушій, розроблений для обробки великих обсягів логів. При мільйонах записів пошук у звичайних текстових файлах був би неможливим — але Elasticsearch знаходить потрібне за мілісекунди.

Нарешті, у вас є Kibana. Уявіть її як інформаційну панель або контрольний центр. Вона підключається до Elasticsearch і перетворює всі ці дані на зручні для сприйняття діаграми, таблиці та дашборди. Замість нескінченного перегляду рядків логів ви можете миттєво оцінити ситуацію.

Додатково:

Окрім усього цього, ми також будемо використовувати Filebeat. Його завдання — збирати файли логів і пересилати їх, зазвичай до Logstash або безпосередньо в Elasticsearch.

ELK-стек відповідає за зберігання, обробку та візуалізацію логів, але додатки не можуть напряму надсилати свої логи туди. Тут і потрібен Filebeat — легкий агент, який збирає логи з серверів і надійно доставляє їх до Logstash.

Чому це важливо

Для розробника моніторинг і логування — це не просто «приємні доповнення». Вони такі ж важливі, як Git або налагоджувач. Вони дозволяють бачити, як ваша програма поводиться у продакшені, і швидко реагувати, коли щось ламається.

ELK-стек об'єднує все разом: збирає ваші дані, зберігає їх у зручному для пошуку вигляді та допомагає візуалізувати їх, щоб ви могли діяти оперативно.

1. Що головним чином робить моніторинг?

2. Чому логи важливі?

3. Яка роль Logstash у стеку ELK?

question mark

Що головним чином робить моніторинг?

Select the correct answer

question mark

Чому логи важливі?

Select the correct answer

question mark

Яка роль Logstash у стеку ELK?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 1

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

Can you explain more about how monitoring tools differ from logging tools?

How do I set up the ELK stack for my own project?

What are some common issues developers face when using ELK?

bookМоніторинг і Логування з ELK

Свайпніть щоб показати меню

Уявіть собі таку ситуацію: ви створили веб-додаток і розгорнули його на сервері. Спочатку все виглядає добре — користувачі натискають на елементи, надсилають запити, і додаток працює без збоїв. Але через кілька годин ваш колега пише вам:

"Користувачі скаржаться, що сайт почав гальмувати. Можеш перевірити?"

Ось тут і виникають труднощі. Без моніторингу та логів майже неможливо зрозуміти, що відбувається. Ви лише здогадуєтесь: можливо, на сервері закінчилася пам'ять, можливо, база даних перевантажена, або ж у коді є помилка.

Моніторинг і логи: як вони працюють разом

Уявіть моніторинг як перевірку стану системи в реальному часі. Він показує, що відбувається саме зараз — скільки використовується пам'яті, скільки надходить запитів за секунду, чи зростає навантаження на CPU тощо.

Логи — це як щоденник. Вони фіксують кожну важливу деталь: хто увійшов у систему, яка функція завершилася з помилкою, який файл не вдалося завантажити. Логи дозволяють повернутися назад у часі й відповісти на питання: "Що саме відбувалося за хвилину до збою системи?"

Разом моніторинг і логування дають повну картину. Моніторинг показує симптоми (система працює повільно), а логи розкривають причину (тайм-аут бази даних, витік пам'яті або помилка в коді).

ELK у реальній розробці

Щоб усе це працювало, багато команд використовують стек ELK: Elasticsearch, Logstash та Kibana.

Ось як це працює: ваш сервер генерує логи (наприклад, Nginx фіксує, хто відвідував ваш сайт і коли). Ці логи потрібно зібрати та очистити перед використанням. Для цього використовується Logstash. Він приймає сирі дані логів, видаляє шум, додає корисний контекст (наприклад, IP-адреси або мітки часу) і пересилає їх далі.

Очищені дані надходять у Elasticsearch. Це потужний пошуковий та аналітичний рушій, розроблений для обробки великих обсягів логів. При мільйонах записів пошук у звичайних текстових файлах був би неможливим — але Elasticsearch знаходить потрібне за мілісекунди.

Нарешті, у вас є Kibana. Уявіть її як інформаційну панель або контрольний центр. Вона підключається до Elasticsearch і перетворює всі ці дані на зручні для сприйняття діаграми, таблиці та дашборди. Замість нескінченного перегляду рядків логів ви можете миттєво оцінити ситуацію.

Додатково:

Окрім усього цього, ми також будемо використовувати Filebeat. Його завдання — збирати файли логів і пересилати їх, зазвичай до Logstash або безпосередньо в Elasticsearch.

ELK-стек відповідає за зберігання, обробку та візуалізацію логів, але додатки не можуть напряму надсилати свої логи туди. Тут і потрібен Filebeat — легкий агент, який збирає логи з серверів і надійно доставляє їх до Logstash.

Чому це важливо

Для розробника моніторинг і логування — це не просто «приємні доповнення». Вони такі ж важливі, як Git або налагоджувач. Вони дозволяють бачити, як ваша програма поводиться у продакшені, і швидко реагувати, коли щось ламається.

ELK-стек об'єднує все разом: збирає ваші дані, зберігає їх у зручному для пошуку вигляді та допомагає візуалізувати їх, щоб ви могли діяти оперативно.

1. Що головним чином робить моніторинг?

2. Чому логи важливі?

3. Яка роль Logstash у стеку ELK?

question mark

Що головним чином робить моніторинг?

Select the correct answer

question mark

Чому логи важливі?

Select the correct answer

question mark

Яка роль Logstash у стеку ELK?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 1
some-alt