Чем отличаются системы ELK и Graylog в контексте работы с логами?

Некоторые отличия систем ELK и Graylog в контексте работы с логами:

• Цель использования: ELK в основном ориентирован на анализ больших данных, а Graylog предназначен исключительно для анализа логов. www.educba.com {10-host}
• Источник данных: Graylog может получать структурированные логи и стандартный syslog напрямую из приложения через сетевой протокол. {6-host} ELK анализирует уже собранные текстовые логи с помощью Logstash, а затем разбирает и передаёт их в ElasticSearch. {6-host}
• Хранение и индексирование: Graylog использует MongoDB для хранения метаданных, сообщения логов хранятся в Elasticsearch. bytegoblin.io ELK в основном использует Elasticsearch для хранения и мощной индексации. bytegoblin.io
• Поиск и анализ: Graylog предоставляет мощный интерфейс поиска, позволяющий пользователям выполнять поиск с помощью языка запросов Graylog. bytegoblin.io ELK предлагает расширенные возможности поиска через Elasticsearch, а Kibana обеспечивает богатую визуализацию и позволяет пользователям создавать панели мониторинга со сложными запросами и агрегациями. bytegoblin.io
• Оповещения и мониторинг: Graylog имеет встроенные возможности оповещений, которые позволяют пользователям устанавливать пороговые значения и получать оповещения при соблюдении условий. bytegoblin.io ELK поддерживает оповещения через такие функции, как ElastAlert или с помощью плагина X-Pack для Kibana. bytegoblin.io
• Установка и настройка: Graylog можно настроить относительно быстро, доступны сценарии установки. bytegoblin.io ELK требует управления зависимостями и конфигурациями каждого компонента. bytegoblin.io

Выбор между ELK и Graylog зависит от конкретных требований организации. bytegoblin.io Graylog подходит для пользователей, ищущих простой интерфейс и удобство использования, а ELK предоставляет мощные возможности поиска и широкие возможности масштабирования, подходящие для больших сред. bytegoblin.io