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## ELK Stack
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En esta sesión, vamos a profundizar un poco más en algunas de las opciones que hemos mencionado.
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ELK Stack es la combinación de 3 herramientas separadas:
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- [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.
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- [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.
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- [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.
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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.
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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.
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- Logs: Se identifican los registros del servidor que necesitan ser analizados.
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- Logstash: Recopila registros y datos de eventos. Incluso los analiza y transforma.
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- Elasticsearch: Almacena, busca e indexa los datos transformados de Logstash.
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- Kibana utiliza la base de datos Elasticsearch para explorar, visualizar y compartir datos.
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[Imagen tomada de Guru99](https://www.guru99.com/elk-stack-tutorial.html)
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Un buen recurso que explica esto en detalle es [The Complete Guide to the ELK Stack.](https://logz.io/learn/complete-guide-elk-stack/)
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Con la adición de Beats, ELK Stack también se conoce ahora como Elastic Stack.
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Para el escenario práctico, hay muchos lugares donde puedes implementar Elastic Stack, pero vamos a utilizar docker-compose para implementarlo localmente en nuestro sistema.
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[Inicia Elastic Stack con Docker Compose](https://www.elastic.co/guide/en/elastic-stack-get-started/current/get-started-stack-docker.html#get-started-docker-tls)
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Encontrarás los archivos originales y el paso a paso que utilicé aquí deviantony/docker-elk.
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Ahora podemos ejecutar `docker-compose up -d`, la primera vez que se ejecute requerirá la descarga de las imágenes.
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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".
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Después de unos minutos, podemos acceder a `http://localhost:5601/`, que es nuestro servidor Kibana / contenedor Docker.
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Tu pantalla de inicio inicial se verá algo así.
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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.
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Voy a seleccionar "Sample weblogs", pero esto es solo para tener una idea de los conjuntos de datos que puedes agregar al ELK Stack.
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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.
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Como se indica en la vista del panel de control:
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**Sample Logs Data**
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> 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.
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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.
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En algún momento también cubriremos Grafana y verás similitudes en la visualización de datos entre ambas herramientas, y también has visto Prometheus.
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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.
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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.
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## Recursos
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- [Understanding Logging: Containers & Microservices](https://www.youtube.com/watch?v=MMVdkzeQ848)
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- [The Importance of Monitoring in DevOps](https://www.devopsonline.co.uk/the-importance-of-monitoring-in-devops/)
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- [Understanding Continuous Monitoring in DevOps?](https://medium.com/devopscurry/understanding-continuous-monitoring-in-devops-f6695b004e3b)
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- [DevOps Monitoring Tools](https://www.youtube.com/watch?v=Zu53QQuYqJ0)
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- [Top 5 - DevOps Monitoring Tools](https://www.youtube.com/watch?v=4t71iv_9t_4)
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- [How Prometheus Monitoring works](https://www.youtube.com/watch?v=h4Sl21AKiDg)
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- [Introduction to Prometheus monitoring](https://www.youtube.com/watch?v=5o37CGlNLr8)
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- [Promql cheat sheet with examples](https://www.containiq.com/post/promql-cheat-sheet-with-examples)
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- [Log Management for DevOps | Manage application, server, and cloud logs with Site24x7](https://www.youtube.com/watch?v=J0csO_Shsj0)
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- [Log Management what DevOps need to know](https://devops.com/log-management-what-devops-teams-need-to-know/)
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- [What is ELK Stack?](https://www.youtube.com/watch?v=4X0WLg05ASw)
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- [Fluentd simply explained](https://www.youtube.com/watch?v=5ofsNyHZwWE&t=14s)
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Nos vemos en el [Día 81](day81.md)
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