Батл: Splunk проти Elastic Search

Кожному з нас доводиться, хоча б інколи, шукати якісь дані. Як ми це робимо? Зазвичай із застосуванням пошуку Google. Отримуєм  багато посилань, релівантних та не дуже й починаємо все це продивлятись. Так?

А тепер спробуйте поставити себе на місце працівника бізнесу, якому потрібно переглянути велику кількість даних, розсортувати та проаналізувати їх і наостанок видати їх у потрібному стандартизованому вигляді. Підприємства по всьому світу стикаються зі складним середовищем: підвищеним тиском витрат у поєднанні з великими обсягами даних, що генеруються складними, розподіленими, хмарними середовищами. Як наслідок, командам потрібна більш інтелектуальна аналітика, доступ та зберігання всіх своїх даних — миттєво та з будь-якого місця — для вирішення проблем, прийняття рішень та забезпечення стійкості.

От тут і потрібні вже спеціалізовані ресурси.

Splunk і Elastic Search – це два популярні продукти для управління даними та аналітики. Обидва вони дозволяють збирати, зберігати та аналізувати дані з різних джерел.

Багато компаній використовують Splunk Enterprise і мають вибір, оскільки Splunk пропонує фрагментований моніторинг за допомогою Splunk Enterprise, Splunk Cloud і Splunk Observability з різними моделями ціноутворення.

Elastic пропонує швидке, просте рішення, яке знадобиться компанії і в майбутньому. Сучасні команди додатків та операцій забезпечують свободу, гнучкість та підвищену продуктивність завдяки Elastic Observability.

То що вибрати? Безумовно, є можливість проконсультуватись з офіційним постачальником, компанією Ідеалсофт, яка ще й зустріч з представниками розробників організує. Тоді далі можна не читати. Але якщо ви звикли розбиратись й приймати рішення самостійно, то давайте спробуємо зробити це.

На перший погляд картина виглядає так:

Характеристика	Splunk	Elasticsearch
Складність використання	Просте	Складніше
Готові рішення	Широкий вибір	Менший вибір
Масштабованість	Добре масштабується	Дуже добре масштабується
Інтеграційна здатність	Легко інтегрується з іншими продуктами	Легко інтегрується з іншими продуктами
Підтримка даних	Широкий спектр даних	Широкий спектр даних
Аналітика	Широкий спектр можливостей	Широкий спектр можливостей

Але якщо копнути глибше, то випливають додатково інші факти:

SPLUNK	ELASTIC
Витрати на логирування зростают	Просте, прозоре ціноутворення
Багато клієнтів мають високі витрати на ведення журналу	Вся платформа продається як єдиний SKU з цінами на основі ресурсів
Повільний доступ до історичних даних	Мілісекунди для отримання відповіді
Доступ до історичних даних може зайняти до 24 годин	Доступ до звичайних даних за мілісекунди та історичних даних за лічені хвилини
Фрагментарний моніторинг	Уніфікованний моніторинг
Розрізнені рішення для метрик, журналів і трасувань	Єдина платформа для метрик, журналів та трасувань
Труднощі з переміщенням в хмару	Створено для підтримки хмарних середовищ
Моніторинг все більш складних екосистем може бути складним завданням	Повна прозорість у мульти- та гібридних хмарних середовищах

От і становиться зрозумілим чому останнім часом дуже багато бізнесів переходять на пошукову систему Elastic Search. Ось чому:

Журнали, метрики та трасування на одній платформі

Elastic Observability – це повнофункціональне рішення, яке забезпечує інтегровану аналітику журналів, моніторинг продуктивності додатків (APM), метрики та трасування на єдиній, повністю уніфікованій платформі. Це означає, що ви можете усунути фрагментацію даних і отримати повномасштабну картину у всьому своєму середовищі з одного місця без додаткових продуктів.

З іншого боку, клієнтам Splunk доведеться придбати цілих сім окремих товарів (кілька продуктів моніторингу Splunk, Splunk Cloud і Splunk Enterprise) для досягнення повної функціональності моніторингу, яка призведе до фрагментації даних.

Машинне навчання, яке не є доповненням

Гнучке та настроюване машинне навчання (ML) з самого початку вбудоване в платформу Elastic і може застосовуватися до будь-якого типу даних, будь то операційні (метрики, журнали, трасування) або бізнес-дані. В результаті ви зможете краще визначити проблеми до того, як вони виникнуть. Крім того, готові функції, такі як категоризація журналів та кореляції APM, швидко допоможуть вам проаналізувати першопричини, скорочуючи дорогий час простою.

Інструментарій Splunk ML, з іншого боку, є необов’язковим додатком, який може бути використаний для іншої роботи вашою командою, включаючи необхідність кодування моделей в SPL.

Демократизоване машинне навчання та аналітика

Elastic Observability надає інтуїтивно зрозумілі можливості перетягування та робочі процеси на основі майстра для аналізу та візуалізації всіх ваших даних та виявлення тенденцій. Вам не потрібно бути вченим з даних, щоб створити та запустити завдання або запит на машинне навчання. Ця гнучкість дозволяє будь-якому користувачеві швидко об’єднувати дані та обмінюватися ними між командами, забезпечуючи співпрацю в режимі реального часу з будь- якого місця.

Splunk вимагає використання спеціалізованих мов, таких як SPL, для візуалізації та інформаційних панелей.

Відповіді, які вам потрібні за мілісекунди

Пошукові запити Elastic в режимі реального часу займають мілісекунди, а не секунди, а історичні запити займають хвилини, а не години. Багаторівневий розподіл даних доступний для всіх даних, що спостерігають, забезпечуючи більшу гнучкість у зберіганні, пошуку та аналізі. Еластичний пошук, аналітика та машинне навчання ефективно працюють на всіх рівнях даних.

Зі Splunk доступ до історичних даних повільний. Дані на замороженому шарі Splunk повинні бути відновлені перед пошуком, і користувачам, можливо, доведеться почекати до 24 годин, поки дані будуть доступні для пошуку. Цей час може мати серйозні наслідки, коли ви зіткнетеся з проблемами, які впливають на ваших клієнтів і доходи. Splunk Cloud також за замовчуванням не дозволяє запити в режимі реального часу — для цього вам знадобиться запит у службу підтримки.

Збирайте все, кожен раз

Elastic дозволяє збирати всі пошукові дані і зберігати їх за допомогою перетворень даних і конвеєрів прийому всередину. Вам не потрібно визначати, що має значення, поки вам це не знадобиться. (Бо як ви можете вирішити сьогодні, що може бути важливим через кілька років?)

Клієнти Splunk повинні визначити, які дані надходять в Splunk, а які «падають на підлогу». Такий підхід ризикує випустити з уваги потенційно важливі події. Є клієнти, які заощаджують на витратах на Splunk, перетворюючи дані (відкидаючи необроблені дані та зберігаючи агреговані дані) та конвеєри даних.

Просте та прозоре ціноутворення на основі ресурсів

Вся платформа Elastic продається як єдиний SKU і оцінюється через прозору модель споживання на основі ресурсів. Такий спрощений підхід дозволяє заощадити кошти як на ліцензуванні, так і на інфраструктурі. А ціноутворення на основі ресурсів забезпечує передбачувані витрати, тому вам не доведеться йти на компроміс щодо довгострокового зберігання даних.

Splunk відомий на ринку своїми високими витратами та складною структурою ціноутворення та ліцензування, яка може супроводжуватися додатковими витратами на інфраструктуру.

Висновок

Splunk і Elasticsearch – це два потужні інструменти для управління даними та аналітики. Splunk є хорошим вибором для організацій, які потребують простого у використанні рішення з широким спектром можливостей для аналітики. Elasticsearch є хорошим вибором для організацій, які потребують ще й масштабованого і недорогого рішення у додаток.

Тож робіть свій вибір.