LEK stack: Logstash, ElasticSearch, Kibana

1. @AymenZaafouri
Tunis Big Data Meetup
21/11/2015 – Cogite Coworking Space
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LEK stack : Logstash, ElasticSearch, Kibana
Tunis Big Data Meetup

2. Aymen ZAAFOURI
Ingénieur en statistique et analyse de l’information
Promotion 2014
Mastère spécialisé « Informatique décisionnelle »
Promotion 2015
Data Scientist
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3. • Logstash
• ElasticSearch
• Kibana
• ES - Hadoop
• Autres produits
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4. Logstash
collecte, analyse et stockage de logs.
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5. Log ?
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Log = Timestamp + Données

6. Input Filter Output
Logstash
o Version 2.0
o Il est développé en Java, sous licence Apache 2.0.
o Input: Syslog, IMAP, SGBD, IRC ,Twitter,…
o Filter: Standardisation des dates, Suppression des événements, …
o Output: ElasticSearch, MangoDB, Redis, …
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7. Logstash + Twitter = ?
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8. ElasticSearch
Moteur de recherche
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9. o 17 000 Commits (32 000 pour LEK)
o 35 000 000 Téléchargements
o 120 User groups dans 80 villes
o ElasticSearch est utilisé en production par:
o Wikipedia
o NASA
o Mozilla (300 millions d’événements par jour)
o Verizon ( 500 billion de documents)
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10. o Moteur de recherche:
– Moteur d’indexation de document
– Moteur de recherche sur les index
o Limites de la recherche SQL (% - Like):
– Pas de tolérance aux « Fotes » de frappe
– Performances désastreuses sur des millions de ligne
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11. Mots-clés
o Le mapping: l’équivalent du schéma dans une base de données
relationnelle.
o Un index: Un peu comme une base de données sur un SGBD relationnel.
o Les types: l’équivalent des tables dans un système relationnel.
o Les documents: comme les lignes dans une base de données relationnelle.
Les documents sont stockés au format JSON et ont un index, un type et un id en plus
des données.
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12. Points forts
o Simple mise en place.
o Rapide : Les recherches sont traitées en quasi temps réel grâce à la
parallélisation des traitements.
o Scalable : peut être distribué et plusieurs instances (nodes) peuvent
communiquer entre-elles dans un même cluster.
o Efficace : L’utilisation des bases NoSQL documentaires. Les données
sont automatiquement répliquées.
o Accessible : API REST
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13. Sense
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14. Sense
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15. Kibana
Outil de visualisation
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16. Kibana
• Kibana est une interface web permettant de rechercher des
infos stockées dans ElasticSearch
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Indexation
Requête
Résultats

17. Kibana
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18. Kibana
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19. ES for Hadoop
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20. ES for Hadoop
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o On peut accéder à Elasticsearch comme si les données existent sur HDFS.
o Les jobs sont exécutés sur les mêmes machines que les shards Elasticsearch, ce qui permet
d’éliminer le trafic réseau et d’avoir une meilleure performance, grâce à la proximité des données.

21. Autres produits
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22. Tunis Big Data Meetup 22

23. Merci pour votre attention
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24. Restons en contact !
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@AymenZaafouri
aymenzaafouri
aymen@zaafouri.fr
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