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검색
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1. ELK 란?
2. ELK 구성 요소
1. Elasticsearch
2. Logstash
3. Kibana
4. Beats
3. ELK 용도
1. 전문 (full text)검색 엔진
2. 로그 통합 분석
3.
4. 보안 이벤트 분석
5. 애플리케이션 성능 분석
6. 머신러닝
7. 빅데이터 플랫폼
4. 참고
공부기록/Data Engineering
[ELK] ELASTIC STACK 이란 / 개념 / 구성 요소 / 용도
hijyun 2022. 4. 23. 21:48
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ELK 란?
ELK stack이란 Elasticsearch Logstash Kibana 세가지 오픈소스 프로젝트의 이니셜을 합쳐 만든 말이다.
등장 배경
루씬 기반 검색엔진인 elasticsearch는 단순 검색 엔진에 머무르는 대신 플랫폼으로 발전해 elk stack으로 발전했다. 기존의
검색엔진은 빅데이터 파이프라인을 구성하고, 유연성을 확보하기 위해서 오픈소스를 조합해야하는 불편함이 있었지만, elk stack은 일반적인
빅데이터 파이프라인을 구성하기 위한 데이터 수집, 가공, 저장 분석, 시각화에 필요한 모든 소프트웨어를 갖추고 있다.
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ELK 구성 요소
* Beats, Logstash : 데이터를 수집하고 가공
* Elasticsearch : 데이터 저장 및 분석
* Kibana : 시각화 및 모니터링
ELASTICSEARCH
엘라스틱서치는 검색 엔진 이면서 데이터 베이스이기도 하다.
인덱싱 indexing
엘라스틱 서치는 모든 레코드를 JSON 도큐먼트 형태로 입력하고 관리하며, 도큐먼트를 인덱싱해 쿼리 결과에 일치하는 원본 도큐먼트를 반환한다.
텍스트 외에도 숫자, 날짜, IP 주소, 지리 geo 정보 등 다양한 데이터 타입에 대해 최적화되어 있다.
병렬 처리, 분산 처리
엘라스틱 서치는 텍스트나 도큐먼트의 경우 인덱싱 시점에 분석을 거쳐 용어 단위로 분해하고 역인덱스 사전을 구축한다. 숫자나 키워드 타입의
데이터들은 집계에 최적화된 칼럼 기바 자료구조를 저장한다. 최적화된 자료구조를 바탕으로 병쳘처리나 분산처리를 할 수 있다. 클러스처가 구성되어
있다면 데이터 양과 무관하게 1초 이내의 응답을 기대할 수 있다.
분산 시스템으로서 엘라스틱 서치는 복수의 인스턴스를 병렬로 배치하고 분선 처리해 검색 속도를 무한히 확장할 수 있게 한다. 또한, 노드 간 복제
기능을 통해 일부 노드가 다운되더라도 정상적으로 서비스를 지속할 수 있게 한다.
Lucene 기반 검색 엔진 (최적화된 자료구조 지원, 스코어링 scoring 등..)
엘라스틱 서치는 루씬 기반 검색엔진으로 검색 엔진으로서 강력한 기능들을 가지고 있다. 그 중 하나가 스코어링 scoring, 연관도에 따른
정렬이다. 검색어에 대해 유사도 스코어를 기반으로 한 정렬을 제공한다. 이것은 문자열 콘텐츠에서 검색을 수행할때 강력한 기능이 된다.
REST API
엘라스틱서치의 편리한 점은 모든 통신을 REST API를 이용하도록 만들어 프로그래밍 언어와 무관하게 활용할 수 있다. 별도의 드라이버
라이브러리가 없더라도 웹 브라우저나 curl 명령 등을 이용해 기느을 활용할 수 있다.
DSL (Domain Specific Language)
엘라스틱서치는 DSL 쿼리를 사용하는데 JOIN 쿼리가 어렵기 때문에 반정규화를 기본으로 모델링해야 한다.
LOGSTASH
로그스태시는 이벤트 수집과 정제를 위한 도구이다.
데이터 수집 및 가공
로그스태시를 사용해 로그, 메트릭, 웹 어플리케이션 등 다양한 소스로부터 로그를 수집할 수 있다. 또한, 필터 기능을 사용해 비정형이나 반정형
데이터를 분석하기 쉬운 형태로 정제할 수 있고, 엘라스틱서치 외에 다양한 플랫폼으로 정제된 데이터를 내보낼 수 있다.
로그스태시 동작
로그스태시는 형식에 무관하게 데이터를 동적으로 수집, 변환, 전송하는 구조로 되어있다. 비구조적인 데이터에서도 구조를 도출하고, IP주소에서
위치 정보 좌표를 해독하고, 민감한 필드를 익명화하거나 제외시키는 등의 전반적인 작업을 쉽게 해준다.
로그 가공
로그스태시는 코딩 없이 간단한 설정만으로도 로그를 가공할 수 있다. 설정의 대부분을 플러그인으로 사용할 수 있는데 200개 이상의 플러그 인이
존재한다.
엘라스틱서치 인덱싱 성능 최적화
로그스태시를 사용해 엘라스틱서치의 인덱싱 성능을 최적화하기 위한 배치 처리와 병렬 처리가 가능하고, 영속적인 큐를 사용해 현재 처리 중인
데이터양이 급증하는 부하 상황에서도 안정성을 보장해준다.
엘라스틱서치 단점
* 엘라스틱서치의 경우 저장공간이 크게 압축되지 않고 시스템 리소스를 많이 사용한다.
* 엘라스틱 서치의 경우 인덱스가 불변의 자료구조이기 때문에 도큐먼트를 수정하거나 삭제할 경우 비용이 저렴하지 않다.
KIBANA
키바나는 시각화와 엘라스틱서치 관리 도구이다.
엘라스틱서치의 UI
엘라스틱서치는 모든 입력을 REST API형태로 받아들이기 때문에 복잡한 요청을 일일히 작성하기에 불편함이 있을 수 있다. 이런 불편을
해소해주는 것이 키바나이다. 키바나에는 엘라스틱서치에 대한 대부분의 관리 기능, API를 실행할 수 있는 콘솔, 솔루션 페이지, 스택의 각
구성요소들을 위한 모니터링 페이지 등이 포함되어있다.
시각화, 대시보드
키바나는 시각화와 대시보드 기능을 제공해준다. 라인 차트, 파이 차트 등과 테이블, 지도 등의 다양한 시각화 요소들을 클릭 몇 번으로 쉽게
구성할 수 있다. 특히 대시보드 기능으로 시각화 요소들을 한 화면에 배치하고 실시간 업데이트할 수 있다.
실시간 모니터링, 데이터분석, APM, SIEM 등의 솔루션
프레젠테이션 만들듯이 시각화를 구성할 수 있는 캔버스, 실시간으로 인덱싱되는 로그를 지속적으로 확인할 수 있는 로그, 애플리케이션의 성능
모니터링을 위한 APM, 보안 이벤트를 관제할 수 있는 SIEM 등 강력한 솔루션이 포함되어 있다.
BEATS
비츠는 엣지단에서 동작하는 경량 수집기이다.
용도별로 최적화된 경량 에이전트
로그스태시로 이벤트 정보를 수집하기 위해선 실제 서비스 호스트에 수집기를 설치해야하는데 로그스태시는 다양한 필터와 설정을 제공해 무겁기 때문에
활용도가 떨어질 수 있다. 따라서 파일비츠, 메트릭비츠 라고 부르는 경량수집기인 비츠가 포함되어 있다. 복잡한 이벤트 가공은 지원하지 않고
가벼워서 서비스 호스트에 부담없이 설치할 수 있다.
Golang으로 작성됨
Beats의 종류와 구조
보통 비츠에서 서비스 호스트 정보를 수집하고 로그스태시에서 취합, 가공해 엘라스틱 서치로 전송하는 아키텍처가 많이 사용된다.
특히, 파일비츠의 내장된 모듈에 서비스 정제를 위한 파이프라인 설정, 샘플 대시보드 등의 기능이 포함되어 별도의 설정 없이 빠르게 로그 수집
가능하다. 또한, 비츠의 모듈을 사용할 경우 엘라스틱에서 제공하는 ECS(Elastic Common Schema)구조에 맞춰 로그를 인덱싱한다.
이 기능은 다른 서비스들을 같은 스키마에 매핑함으로써 연관 분석을 용이하게 한다. 필드명이 다를경우 각 로그에 맞게 쿼리를 작성해야하지만 표준
스키마에 맞춘다면 하나의 쿼리로 검색이 가능해진다.
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ELK 용도
전문 (FULL TEXT)검색 엔진
전문 full text : 단순한 문장부터 뉴스 기사나 논문 등 다양한 글의 전체 내용을 의미
엘라스틱 서치의 기본적인 용도는 전문 검색 엔진의 구현이다. 일반 RDB에 비해 엘라스틱서치의 검색 성능이 좋은 이유는 전문 검색을 빠르고
정확하게 하기 위해 용어 term 단위로 분석해 인덱싱을해두고 이를 기반으로 검색을 수행하는 역인덱싱 inverted indexing 기법이
활용되었기 때문이다. 엘라스틱 스택에는 용어 분석을 위한 다양한 언어별 분석기가 있고, 유사도 스코어링을 위해 다양한 방법을 제공한다.
로그 통합 분석
엘라스틱서치는 로여러 장비와 서비스에서 발생하는 로그들을 통합하고 검색하는 데 최적화된 솔루션이다. 로그를 별도의 복잡한 구성없이 바로 수집할
수 있다. 비츠를 이용해 적은 리소스로 로그들을 수집하고, 로그스태시로 다양한 필터를 통해 일원화된 형태로 가공하고, 엘라스틱서치로 대용량
로그를 빠른 인덱싱과 텍스트 검색을 통헤 로그들을 통합해 연관 분석을 지원할 수 있다. 또 키바나로 로그 UI나 대시보드를 사용해 모니터링을 할
수 있다.
보안 이벤트 분석
엘라스틱 SIEM(Security Information and Ebent Mangament)은 비츠의 모듈을 이용해 애플리케이션, 엔드포인트,
인프라스트럭처, 클라우드, 네트워크 등 다양한 소스에서 수집한 이벤드를 기반으로 엔드포인트 활동, 인증 로그, DNS 트래픽, 네트워크
플로우에서 이상 징후, 불법 로그인 시도, 사용자 접근 패턴 등의 문제를 빠르게 찾아낸다. 또한, SIEM UI에서 분석을 비롯한 고유한 탐지
규칙 또한 가능하다.
애플리케이션 성능 분석
엘라스틱 스택의 성능 모니터링 도구 APM, Application Performance Monitoring 은 프로그래밍 언어별 에이전트를 통해
성능 지표 수집을 돕고 분석을 위한 UI를 제공한다. 또한, 메트릭 비츠와 패킷 비츠를 사용해 시스템을 비롯해 연계된 다양한 서비스들의 성능
정보를 수집할 수 있게 도와준다. 이 기능은 다른 UI나 머신러닝 등의 기능과 연계하면 효과가 배가 된다.
머신러닝
엘라스틱 유료 라이선스를 구매할 경우 머신러닝 기능을 제공한다. 데이터를 엘라스틱 서치에 저장한 후 비지도 학습을 통해 데이터에서 패턴을 발견할
수 있고, 시계열 모델을 통해 이상 징후를 탐지하고 과거 데이터를 기반으로 동향을 예측하게 도와준다.
빅데이터 플랫폼
엘라스틱스택은 하둡, 카프카, RDB등과 연동하여 빅데이터 파이프라인의 일부로 동작할 수 있다.
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참고
* https://www.elastic.co/guide/index.html
* 엘라스틱 스택 개발부터 운영까지,책만, 김준영, 정상운
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