In unseren aktuellen Projekten setzen wir zur einfachen Log-Dateien-Analyse Tools wie den ELK-Stack (Elasticsearch/Logstash/Kibana) ein. Im November-Termin unserer regelmäßigen Brown Bag Sessions haben wir einen Blick hinter die Kulissen dieser mächtigen Lösung geworfen.

In der Vergangenheit haben wir uns oft damit zufriedengestellt, dass wir alle notwendigen Laufzeitdaten anhand einer Log-Datei-Analyse ermitteln konnten. In aktuellen CDI Projekten, die zunehmend von verteilten Applikationen und Microservice-Architekturen geprägt sind, ist die direkte Arbeit auf den Log-Dateien aber viel zu umständlich geworden. Man stelle sich vor, dass ein System-Event übergreifend in den zahlreichen Komponenten einer Microservice-Landschaft verfolgt werden soll. Wer jetzt anfängt die einzelnen Log-Dateien aus allen beteiligten Komponenten zusammenzutragen, um sie dann parallel zu analysieren, kann sich ungefähr vorstellen, wieviel Frustrationspotential in solch einer Aufgabe stecken kann.

Dem Markt ist dies natürlich nicht verborgen geblieben. Er unterstützt seit einigen Jahren Analyse-Probleme in verteilten Landschaften, wie auch unser Log-Datei Beispiel, durch verschiedene neue Tool-Ansätze. Eine dieser Lösungen ist Elasticsearch bzw. der ELK-Stack, mit der wir mittlerweile in vielen Kundenprojekten positive Erfahrungen sammeln konnten und die wir in unserer letzten Brown Bag Session genauer unter die Lupe genommen haben.

Unter Anleitung unseres Kollegen Edison, haben wir einen umfassenden Einblick in den technischen Aufbau die einzelnen Komponenten des ELK-Stacks erhalten. Dabei konnte er anhand von kurzweiligen Hands-On-Beispielen aus seinem umfangreichen Fundus an Projekt- und anderen Praxiserfahrungen berichten. In der anschließenden Diskussion konnten wir zudem gemeinsam die typischen Fallstricke und dafür passende Lösungsansätze bzw. Best Practices herausarbeiten.