چگونه از ELK Stack برای تحلیل داده‌ها استفاده کنیم؟

ELK Stack یکی از محبوب‌ترین و قدرتمندترین ابزارهای متن‌باز برای تحلیل داده‌ها است. این پلتفرم که از Elasticsearch، Logstash و Kibana تشکیل شده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های لاگ را جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل کنند. ELK Stack به‌دلیل کارایی بالا، مقیاس‌پذیری و داشبوردهای بصری به انتخابی ایده‌آل برای نظارت بر سیستم‌ها، کشف تهدیدات امنیتی و تحلیل داده‌های حجیم تبدیل شده است.

ELK Stack چیست؟

ELK Stack یک مجموعه نرم‌افزاری متن‌باز است که برای جمع‌آوری، پردازش، جستجو و نمایش داده‌های لاگ مورد استفاده قرار می‌گیرد. این پلتفرم از سه ابزار اصلی تشکیل شده است: Elasticsearch (برای جستجو و تحلیل داده‌ها)، Logstash (برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها) و Kibana (برای نمایش و بصری‌سازی داده‌ها). ترکیب این ابزارها به کاربران کمک می‌کند تا اطلاعات مربوط به عملکرد سیستم‌ها، امنیت و خطاها را به‌صورت دقیق و کارآمد تجزیه‌وتحلیل کنند.

ELK Stack به‌دلیل متن‌باز بودن، انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بالا در بسیاری از صنایع و سازمان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این پلتفرم به مدیران سیستم، تحلیل‌گران امنیت و تیم‌های DevOps کمک می‌کند تا مشکلات را سریع‌تر شناسایی کرده و از داده‌های لاگ برای بهینه‌سازی عملکرد و امنیت استفاده کنند. با گذشت زمان این مجموعه با اضافه شدن Beats برای جمع‌آوری داده‌ها، گسترش یافته و به یکی از بهترین ابزارهای تحلیل داده‌های لاگ در سطح جهانی تبدیل شده است.

اجزای اصلی ELK Stack و نحوه عملکرد آن

Elasticsearch

Elasticsearch یک موتور جستجوی توزیع‌شده و قدرتمند مبتنی بر Lucene است که امکان ذخیره‌سازی، جستجو و تحلیل داده‌ها را در زمان واقعی فراهم می‌کند. این ابزار داده‌های ورودی را به‌صورت شاخص (Index) ذخیره کرده و از یک معماری توزیع‌شده برای پردازش کارآمد داده‌ها استفاده می‌کند. قابلیت جستجوی سریع، مقیاس‌پذیری بالا و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها Elasticsearch را به هسته اصلی ELK Stack تبدیل کرده است.

Logstash

Logstash یک ابزار جمع‌آوری و پردازش داده است که داده‌ها را از منابع مختلف (مانند لاگ‌های سرور، فایل‌ها، دیتابیس‌ها و APIها) دریافت کرده و پس از پردازش و تبدیل آن‌ها را به Elasticsearch ارسال می‌کند. این ابزار از فیلترها و پلاگین‌های مختلف پشتیبانی می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را بر اساس نیازهای خود ساختاردهی و فیلتر کنند.

Kibana

Kibana یک ابزار بصری‌سازی داده‌ها است که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های ذخیره‌شده در Elasticsearch را از طریق داشبوردهای تعاملی، نمودارها و گزارش‌ها مشاهده و تحلیل کنند. این ابزار به مدیران سیستم و تحلیل‌گران کمک می‌کند تا داده‌های لاگ را به‌صورت گرافیکی و قابل‌فهم نمایش دهند و مشکلات سیستم را سریع‌تر شناسایی کنند.

Beats

Beats مجموعه‌ای از عامل‌های سبک‌وزن است که برای جمع‌آوری و ارسال داده‌ها از منابع مختلف به Logstash یا Elasticsearch استفاده می‌شوند. این ابزار شامل ماژول‌های مختلفی است که داده‌های مختلف را بدون نیاز به پردازش اضافی جمع‌آوری می‌کنند.

ELK Stack برای چه سازمان‌هایی مناسب است؟

ELK Stack برای سازمان‌هایی که نیاز به مانیتورینگ و تحلیل لاگ‌ها دارند، ایده‌آل است. شرکت‌های فناوری، امنیت سایبری، مالی و تجارت الکترونیک که با حجم زیادی از داده‌ها و رخدادهای سیستمی سروکار دارند، می‌توانند از آن برای عیب‌یابی سریع، بهبود عملکرد، نظارت امنیتی و تحلیل داده‌های عملیاتی استفاده کنند. کسب‌وکارهایی که به راهکارهای متن‌باز و مقیاس‌پذیر برای مدیریت داده‌ها نیاز دارند هم از ELK Stack بهره می‌برند.

نحوه نصب و راه‌اندازی ELK Stack

برای نصب و راه‌اندازی ELK Stack باید هر یک از اجزای آن یعنی Elasticsearch، Logstash و Kibana را به ترتیب نصب و پیکربندی کنید. مراحل کلی نصب در سیستم‌عامل Ubuntu به شرح زیر است:

نصب Elasticsearch

Elasticsearch را می‌توان از طریق مخازن رسمی Elastic نصب کرد:

مخزن GPG را اضافه کنید:

				
					 wget -qO https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

مخزن APT را اضافه کنید:

				
					 echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list

Elasticsearch را نصب و فعال کنید:

				
					 sudo apt update && sudo apt install elasticsearch
 sudo systemctl enable --now elasticsearch

نصب Logstash

Logstash برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شود. برای نصب آن:

				
					sudo apt install logstash

سپس فایل logstash.conf را ایجاد کرده و مسیرهای ورودی و خروجی را تنظیم کنید.

نصب Kibana

برای داشبورد گرافیکی Kibana دستور زیر را اجرا کنید:

				
					sudo apt install kibana

سپس سرویس Kibana را فعال کنید:

				
					sudo systemctl enable --now kibana

تست و راه‌اندازی

پس از نصب، می‌توانید Kibana را از طریق http://localhost:5601 در مرورگر باز کرده و به Elasticsearch متصل شوید. همچنین می‌توان لاگ‌ها را از طریق Logstash به Elasticsearch ارسال کرد و در Kibana تحلیل کرد.

آموزش اولیه کار با ELK Stack

پس از نصب ELK Stack برای شروع کار، باید داده‌های لاگ را از منابع مختلف جمع‌آوری، پردازش و تحلیل کنید.

۱. ارسال داده به Elasticsearch

برای ارسال داده مستقیم به Elasticsearch می‌توان از REST API استفاده کرد. یک نمونه درخواست برای ارسال داده:

				
					curl -X POST "localhost:9200/logs/_doc/1" -H "Content-Type: application/json" -d'
{
"timestamp": "2025-03-30T12:00:00",
"message": "این یک لاگ تستی است.",
"level": "INFO"
}'

این درخواست یک لاگ جدید را به ایندکس logs در Elasticsearch اضافه می‌کند.

۲. نمایش داده‌ها در Kibana

برای مشاهده و تحلیل داده‌ها در Kibana:

به http://localhost:5601 بروید.
از بخش Index Patterns یک الگوی ایندکس (مانند logs-*) ایجاد کنید.
به بخش Discover بروید و لاگ‌های ذخیره‌شده را مشاهده کنید.
از Visualizations و Dashboards برای ایجاد نمودارها و تحلیل داده‌ها استفاده کنید.

۳. پردازش داده‌ها با Logstash

اگر نیاز به پردازش و فیلتر کردن لاگ‌ها دارید، می‌توانید از Logstash استفاده کنید. به‌عنوان نمونه فایل logstash.conf لاگ‌های دریافتی را پردازش و به Elasticsearch ارسال می‌کند:

				
					input {
file {
path => "/var/log/syslog"
start_position => "beginning"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:level} %{GREEDYDATA:msg}" }
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "syslog-logs"
}
}

با اجرای Logstash لاگ‌های سیستم به صورت خودکار پردازش و به Elasticsearch ارسال می‌شوند.

۴. ساخت داشبورد در Kibana

برای ایجاد داشبورد سفارشی در Kibana:

به بخش Dashboard بروید.
یک داشبورد جدید ایجاد کنید.
با استفاده از Visualizations نمودارهای مختلفی مانند میانگین تعداد خطاها، روند تغییرات لاگ‌ها و تحلیل سطح دسترسی را اضافه کنید.

مزایا و معایب ELK Stack

Meltdown	Spectre
متن‌باز و رایگان (در نسخه‌های اصلی)	نیاز به منابع سخت‌افزاری بالا در پردازش حجم زیاد داده
مقیاس‌پذیری بالا برای مدیریت حجم بالای داده	پیچیدگی در پیکربندی و مدیریت خصوصاً در محیط‌های بزرگ
انعطاف‌پذیری در پردازش داده‌ها با Logstash و Beats	عدم ارائه برخی قابلیت‌های امنیتی در نسخه رایگان
نمایش بصری قدرتمند با Kibana	_
یکپارچگی با ابزارهای دیگر مانند Kafka و Prometheus	_

جمع‌بندی…

ELK Stack یک راهکار قدرتمند برای جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های لاگ است که با ترکیب Elasticsearch، Logstash و Kibana دید کاملی از داده‌های سازمان ارائه می‌دهد. این ابزار به دلیل مقیاس‌پذیری بالا، نمایش بصری قوی و انعطاف‌پذیری، در بسیاری از سازمان‌ها برای مانیتورینگ، تحلیل امنیتی و پردازش داده‌های حجیم مورد استفاده قرار می‌گیرد.