這周我們將介紹在分析系統中不可或缺的兩個重要項目：「資料處理」和「資料可視化」。
ELK
ELK 是一個由三個主要組件組成的開源資料分析和可視化平台，分別是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。這三個組件各自擁有獨特的功能，因此不少用戶會選擇僅使用其中一個套件，而非整套 ELK。ELK 的優點包括「開源且擁有活躍的社群」、「即時資料處理」以及「高擴展性」（可與多種語言相容），因此常被應用於日誌管理和監控。
Elasticsearch
Elasticsearch 是一個基於 Apache Lucene 的分布式搜索和分析引擎，專門用於即時搜索與資料分析。它的主要特點包括：- 實時搜索：Elasticsearch 支持近乎即時的搜索，能迅速返回查詢結果，非常適合需要快速響應的應用場景。
- 分布式架構：它能在多個節點上運行，自動處理資料的分片和副本，實現高可用性和可擴展性。
- 自動索引：支持自動識別和索引結構化及非結構化資料，能有效處理各種格式的資料。
Logstash
Logstash 是一個開源的資料收集和處理工具，專為處理大量日誌資料而設計。它的主要功能是從多種來源收集資料，進行解析和轉換，然後將資料發送到 Elasticsearch 或其他資料儲存系統。其主要特點包括：
- 資料來源多樣性：能夠從各種來源收集資料，包括日誌文件、系統指標、資料庫、消息隊列（如 Kafka 或 RabbitMQ）等。
- 靈活的資料處理：用戶可以定義資料的處理流程，包括篩選、解析、轉換和增強，這些處理步驟稱為「過濾器」。
- 豐富的插件生態：支持各種輸入、過濾和輸出插件，可以根據需求擴展功能，滿足多樣化的使用場景。
- 支持多種格式：可以處理多種資料格式，包括 JSON、CSV、XML 等，並能自動解析結構化和非結構化資料。
- 即時資料流：Logstash 能夠實時處理資料，將資料流式傳輸到 Elasticsearch 進行即時分析，確保資料的時效性。
Kibana
Kibana 是一個開源的資料可視化和分析工具，提供直觀的用戶界面，讓使用者能夠查詢、可視化和分析存儲在 Elasticsearch 中的資料。其主要特點包括：
- 資料可視化：Kibana 支持多種可視化類型，如條形圖、折線圖、餅圖和地圖等，用戶可以根據需求自定義可視化效果，便於資料分析。
- 儀表板：用戶可以創建儀表板，將多個可視化組合在一起，適合用於監控和報告。
- 查詢和過濾：支持簡單和複雜的查詢，使用者可以快速過濾資料，輕鬆找到所需的信息。
- 實時資料更新：能夠即時顯示從 Elasticsearch 獲取的資料，適合需要快速響應的應用場景。
- 圖形化界面：友好的用戶界面使得非技術使用者也能輕鬆上手，進行資料探索和可視化。
Grafana
最後，我來介紹另一個常被使用的可視化套件——Grafana！
Grafana 是一個開源的度量分析和可視化工具，常用於在時間序列資料庫（如 Prometheus、InfluxDB）中可視化和分析度量，並且也支援其他資料來源（如 Elasticsearch、MySQL、PostgreSQL 等）。Grafana 提供了豐富的圖形選項，包括圖表、圖形和單值面板，並支持靈活的警報和通知系統。此外，Grafana 還擁有多種插件，可以擴展其功能並整合其他服務。
與 ELK 系統著重於日誌管理和搜索不同，Grafana 更專注於可視化和儀表板，因而在這些方面的功能更加豐富喔。
