# Домашнее задание №20 Логи
[https://hackmd.io/@UoML1WbiS8-spZjQFgS6QQ/rJK9e4fYK](https://hackmd.io/@UoML1WbiS8-spZjQFgS6QQ/rJK9e4fYK)

> 1.Сравните системы сбора логов loki и Elastic Stack, приведите основные отличия

Loki — это набор компонентов для полноценной системы работы с логами. В отличие от других подобных систем Loki основан на идее индексировать только метаданные логов — labels, a сами логи сжимать рядом в отдельные чанки. Он также лёгко устанавливается, потребляет мало ресурсов, хранит данные в TSDB (time series database). TSDB отлично справляется с задачей хранения большого количества данных, временных рядов, но не предназначена для долгого хранения. Для визуализации данных используется Grafana.

ELK stack — это сокращение от трех проектов с открытым исходным кодом: Elasticsearch (решение для полнотекстового поиска,), Logstash (утилита для обработки лог событий из различных источников) и Kibana(панель визуализации данных).

Основные достоинствами ELK-стека:

1) Масштабируемость
2) Отказоустойчивость
3) Гибкость поисковых фильтров
4) Управляемость Elasticsearch по HTTP с помощью JSON-запросов за счет REST API и визуального веб-интерфейса Kibana.
5) Универсальность – Logsatsh в потоковом режиме работает одновременно со множеством разных источников данных

Недостатки:
1) высокое потребление ресурсов
2) проблемы с информационной безопасностью – Elasticsearch не имеет никакой встроенной системы авторизации и ограничения прав доступа.

> 2.В практике доделайте сбор логов так, чтобы они отображались в кибане. Можно исключить logstash из уравнения и слать логи с бита сразу в эластик

На VM1 запускаем Python программу, которая пишет в logger.log сообщения:
Устанавливаем filebeat, запускаем со следующим конфигом:
В /etc/host указываем IP для elasticsearch
На VM2 устанавливаем, запускам Elasticsearch, Kibana.
Для того чтобы elasticsearch слушал все сетевые интерфейсы в /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml добавялем строки:
network.host: 0.0.0.0
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1", "[::1]"]

делаем проброс подключения к Kibana

Через браузер заходим в веб-интерфейс Kibana, создаем Index Pattern:

В Dashboard создаем визуализацию: