系統架構系列 - 4: 資料處理與可視化

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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：

1. 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。
2. 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」。
3. 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。
4. 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。
5. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。

參考資料:

1. https://www.omniwaresoft.com.tw/product-news/elastic-news/elk-what-is-elk-stack/
2. https://aws.amazon.com/tw/what-is/elasticsearch/
3. https://grafana.com/