Optimisez Votre Pipeline Logstash

Les développeurs rencontrent souvent des challenges dans l’ingestion et le traitement des données pour l’analyse en temps réel.

Ces difficultés peuvent entraîner des pertes de données critiques et des analyses inexactes, nuisant à la prise de décision.

Découvrez comment un pipeline Logstash bien configuré peut transformer vos flux de données, garantissant une intégration fluide avec Elasticsearch.

Table de matière

Qu'est-ce qu'un pipeline Logstash ?Plugins Logstash pour l'ingestion de données Configurer un pipeline Logstash efficace Structure générale du pipeline Logstash FAQ Conclusion

Formation Elastic : Maitriser les fondamentaux - Formation Complète

Devenez expert dans l'utilisation d'Elastic pour analyser les données !

Qu'est-ce qu'un pipeline Logstash ?

Logstash est un outil puissant de l’Elastic Stack utilisé pour l’ingestion, la transformation et l’acheminement des données depuis différentes sources vers différentes destinations (comme Elasticsearch). Il joue un rôle clé dans le traitement des logs et des données en temps réel.

Plugins Logstash pour l'ingestion de données

Logstash dispose de nombreux plugins pour les entrées (input), les filtres (filter), et les sorties (output), ce qui permet de connecter et de traiter les données provenant de différentes sources. Ces plugins sont configurés dans un pipeline.

Input	Filters	Output
Amqp / Zeromq	CSV	Elasticsearch
Eventlog (Windows)	JSON	Ganglia
Ganglia	Grok	Graphite
Zenoss	XML	Nagios
log4j	Syslog_pri	OpenTSDB
Syslog	Multiline	MongoDB
TCP/UDP	Split	Zabbix
(…)	(…)	(…)

Ce tableau présente les différentes combinaisons possibles de sources d’entrée ( Input ), de filtres ( Filters ), et de systèmes de sortie ( Output ) dans un pipeline de traitement des données. Il montre comment des données provenant de systèmes variés, comme Amqp ou Windows Eventlog , peuvent être transformées à l’aide de filtres comme CSV ou JSON , puis envoyées vers des destinations comme Elasticsearch , MongoDB , ou Nagios .

Configurer un pipeline Logstash efficace

Un pipeline Logstash est constitué de trois sections principales : input , filter , et output . Voici un exemple de pipeline décomposé en étapes pour mieux comprendre son fonctionnement :

Exemple de Pipeline :

				
					
 # Input Section: Reading logs from a file
input {
    file {
        path => "/home/student/03-grok-examples/sample.log"
        start_position => "beginning" # Start reading from the beginning of the file
        sincedb_path => "/dev/null" # Disable the sincedb file for file tracking
    }
}

input { file { … } } :Cette section permet de définir la source des données que Logstash va traiter. Ici, la source est un fichier de logs.
path => « /home/student/03-grok-examples/sample.log » :Indique le chemin du fichier de logs à analyser. Logstash lira ce fichier pour en extraire les données.
start_position => « beginning » :Indique à Logstash de commencer à lire le fichier depuis le début, même si des données ont déjà été collectées précédemment.
sincedb_path => « /dev/null » :Cette option désactive le suivi de la position de lecture dans le fichier, généralement utilisé pour se souvenir de l’endroit où la lecture s’était arrêtée lors de la dernière exécution. En réglant cette valeur à /dev/null, Logstash recommence toujours à zéro à chaque exécution.

				
					
 # Filter Section: Parsing logs with Grok
filter {
    grok {
        match => {
            "message" => '%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{LOGLEVEL:logLevel} %{GREEDYDATA:logMessage}'
        }
    }
}

filter { … } :Cette section traite les données extraites. Elle est utilisée pour transformer ou enrichir les données avant qu’elles ne soient envoyées à la sortie.
grok { … } :Le pluginGrokest utilisé ici pour extraire des informations spécifiques à partir de chaque ligne de log en utilisant des expressions régulières.
match =>{« message »=> ‘%{TIMESTAMP_ISO8601} %{LOGLEVEL} % {GREEDYDATA}’} :
message fait référence au champ contenant les données de log brutes.
TIMESTAMP_ISO8601 :Capture un horodatage ISO 8601 et l’associe au champtime.
LOGLEVEL :Capture le niveau de log (ex. ERROR, INFO) et l’associe au champlogLevel.
GREEDYDATA :Capture le reste de la ligne et l’associe au champlogMessage. Cela permet d’extraire l’ensemble du message de log.

Cette étape est cruciale pour structurer les logs non structurés, ce qui permet une analyse plus approfondie dans Elasticsearch.

				
					
 # Output Section: Sending logs to Elasticsearch and stdout
output {
    elasticsearch {
        hosts => "http://localhost:9200" # Elasticsearch endpoint
        index => "demo-grok" # Target index for log data
    }
    stdout { } # Outputting data to the console
}

}

output { … } :Cette section spécifie où les données traitées par Logstash doivent être envoyées.
elasticsearch { … } :Le pluginElasticsearchenvoie les données à un cluster Elasticsearch.
hosts => « http ://localhost:9200″: Indique que les logs sont envoyés à un nœud Elasticsearch en local (sur la machine où Logstash s’exécute).
index => « demo-grok » :Définit le nom de l’index où les logs seront stockés dans Elasticsearch. Ici, les logs sont envoyés dans un index nommédemo-grok.
stdout { } :Cette directive affiche les logs traités directement dans la console, ce qui est utile pour le débogage.

Structure générale du pipeline Logstash

Le pipeline Logstash est organisé en trois étapes principales :

Input :Collecte des données à partir d’une source (ici, un fichier de logs).
Filter :Transformation et enrichissement des données, avec l’extraction d’informations spécifiques grâce à des plugins commeGrok.
Output :Envoi des données transformées vers une destination (Elasticsearch et la console dans cet exemple).

				
					
 # Input Section: Reading logs from a file
input {
    file {
        path => "/home/student/03-grok-examples/sample.log"
        start_position => "beginning" # Start reading from the beginning of the file
        sincedb_path => "/dev/null" # Disable the sincedb file for file tracking
    }
}
# Filter Section: Parsing logs with Grok
filter {
    grok {
        match => {
            "message" => '%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{LOGLEVEL:logLevel} %{GREEDYDATA:logMessage}'
        }
    }
}
# Output Section: Sending logs to Elasticsearch and stdout
output {
    elasticsearch {
        hosts => "http://localhost:9200" # Elasticsearch endpoint
        index => "demo-grok" # Target index for log data
    }
    stdout { } # Outputting data to the console
}

Ce pipeline permet de structurer des données de logs non structurées en plusieurs champs bien définis, facilitant leur indexation et leur analyse dans Elasticsearch.

Formez-vous gratuitement avec Alphorm !

Maîtrisez les compétences clés en IT grâce à nos formations gratuites et accélérez votre carrière dès aujourd'hui.

FAQ

Comment fonctionne un pipeline Logstash?

Un pipeline Logstash est structuré en trois sections principales : input, filter, et output. La section input collecte les données, souvent à partir de fichiers de logs. La section filter traite et transforme ces données, utilisant des plugins comme Grok pour structurer les logs non structurés. Enfin, la section output envoie les données transformées vers des destinations comme Elasticsearch, permettant une analyse approfondie. Ce processus est essentiel pour gérer efficacement les flux de données dans divers systèmes.

Quels sont les plugins Logstash disponibles?

Logstash propose de nombreux plugins pour répondre à divers besoins d’ingestion et de traitement de données. Les plugins input comme Amqp et Eventlog permettent de recevoir des données de différentes sources. Les plugins filter tels que CSV et JSON transforment et enrichissent les données. Enfin, les plugins output comme Elasticsearch et MongoDB acheminent les données traitées vers leurs destinations finales. Cette diversité de plugins offre une grande flexibilité pour configurer des pipelines adaptés à des besoins spécifiques.

Comment configurer une section input dans Logstash?

Pour configurer une section input dans Logstash, vous spécifiez la source de vos données. Par exemple, pour lire des logs à partir d’un fichier, vous pouvez utiliser le plugin file. Vous définissez des paramètres tels que le path pour indiquer l’emplacement du fichier et start_position pour déterminer où commencer la lecture. En désactivant sincedb_path, Logstash relira toujours le fichier depuis le début. Cette configuration est cruciale pour s’assurer que toutes les données pertinentes sont capturées.

Quelle est l'importance de la section filter dans Logstash?

La section filter de Logstash est cruciale pour transformer et enrichir les données. Elle utilise des plugins comme Grok pour extraire des informations spécifiques des logs bruts, facilitant ainsi leur analyse. Par exemple, Grok peut extraire des timestamps, des niveaux de log, et des messages, structurant les données pour une indexation efficace dans Elasticsearch. Cette transformation est essentielle pour convertir des données non structurées en un format exploitable, améliorant la précision des analyses ultérieures.

Comment envoyer des données traitées à Elasticsearch avec Logstash?

Pour envoyer des données traitées à Elasticsearch, configurez la section output dans Logstash. Utilisez le plugin elasticsearch pour définir le endpoint du cluster, généralement via le paramètre hosts. Spécifiez l’index cible où les logs seront stockés avec le paramètre index. Assurez-vous que le plugin stdout est activé pour déboguer facilement en affichant les données dans la console. Cette configuration garantit que les données sont correctement acheminées et indexées pour une analyse efficace.

Conclusion

En maîtrisant les pipelines Logstash, vous optimisez le traitement des données pour des analyses approfondies dans Elasticsearch. Comment envisagez-vous d’exploiter ces capacités dans vos projets futurs?