Non esistono applicazioni senza dati. Che siano tanti o pochi, strutturati oppure no, che arrivino da fonti eterogenee o da una sola, si dovrà sicuramente poter accedere a essi, importarli, filtrarli, metterli in ordine e consultarli: a questo servono i diversi programmi open source di Elastic.
Il più famoso è probabilmente Elasticsearch, un motore di ricerca con architettura distribuita e con supporto al multitenancy. Può utilizzare client Java, .NET, PHP, Python, Apache Groovy e Ruby ed essere eseguito su un singolo computer portatile, così come su decine o centinaia di server.
Una della sue caratteristiche è l’estrema scalabilità orizzontale. Con questo strumento si possono eseguire ricerche su testi, numeri, immagini, dati geolocalizzati e altro ancora, ricevendo risultati in tempo quasi reale a dispetto dei volumi processati.
Altri software di Elastic sono Beats, Logstash e Kibana. Il primo è utile per raccogliere log e dati di vario tipo, centralizzandoli poi a uso e consumo delle ricerche con Elasticsearch. Logstash, invece, “ingerisce” i dati da diverse fonti (metriche, log, applicazioni Web, archivi, servizi cloud e altro), in un flusso continuo, con la possibilità di centralizzarli, trasformarli e metterli da parte negli stash. Kibana, infine, serve a creare visualizzazioni dei dati su grafici, istogrammi, torte, mappe interattive e altro, anche su dashboard complesse e associando strumenti di analytics e monitoraggio.
Tutti questi sono tool di DevOps proprio perché il monitoraggio è uno dei “pilastri” del DevOps. Il monitoraggio è importante perché restituisce a Dev e Ops il feedback che permette loro di individuare i problemi: se i problemi sono rilevati in modo chiaro e puntuale, allora è possibile migliorare le soluzioni software e i relativi workflow di produzione.
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