- [Elasticsearch](https://www.elastic.co/what-is/elasticsearch) es un motor de búsqueda y análisis distribuido, gratuito y de código abierto para todo tipo de datos, incluidos datos textuales, numéricos, geoespaciales, estructurados y no estructurados.
- [Logstash](https://www.elastic.co/logstash/) es un canal de procesamiento de datos en el lado del servidor, gratuito y de código abierto, que recopila datos de múltiples fuentes, los transforma y luego los envía a tu "almacén" favorito.
- [Kibana](https://www.elastic.co/kibana/) es una interfaz de usuario gratuita y de código abierto que te permite visualizar tus datos de Elasticsearch y navegar por Elastic Stack. Puedes hacer desde realizar un seguimiento de la carga de consultas hasta comprender cómo fluyen las solicitudes en tus aplicaciones.
ELK Stack nos permite tomar datos de cualquier fuente, en cualquier formato, de manera confiable y segura, y luego buscar, analizar y visualizar esos datos en tiempo real.
Además de los componentes mencionados anteriormente, también puedes encontrar Beats, que son agentes ligeros instalados en hosts periféricos para recopilar diferentes tipos de datos y enviarlos al stack.
Para el escenario práctico, hay muchos lugares donde puedes implementar Elastic Stack, pero vamos a utilizar docker-compose para implementarlo localmente en nuestro sistema.
Si sigues este repositorio o el que utilicé, tendrás la contraseña "changeme" o en mi repositorio la contraseña "90DaysOfDevOps". El nombre de usuario es "elastic".
En la sección titulada "Comienza añadiendo integraciones", hay un enlace "try sample data" haz clic en él y podemos agregar uno de los que se muestran a continuación.
Una vez que hayas seleccionado "Add Data", tomará un tiempo completar la carga de algunos de esos datos y luego tendrás la opción de "View Data" y una lista de las formas disponibles de ver esos datos en el menú desplegable.
> Este panel contiene datos de muestra con los que puedes experimentar. Puedes verlos, buscarlos e interactuar con las visualizaciones. Para obtener más información sobre Kibana, consulta nuestra documentación.
Esto utiliza Kibana para visualizar los datos que se han agregado a Elasticsearch a través de Logstash. Esta no es la única opción, pero quería implementarlo y verlo en acción.
La principal diferencia entre Elastic Stack y Prometheus + Grafana que he encontrado es que Elastic Stack o ELK Stack se centra en los registros (logs) y Prometheus se centra en las métricas.
Estaba leyendo este artículo de MetricFire [Prometheus vs. ELK](https://www.metricfire.com/blog/prometheus-vs-elk/) para tener una mejor comprensión de las diferentes opciones.
