Yine Yeni Yeniden ELK(Bu sefer E ve K için docker-compose işin içinde)

Her ne kadar artık .Net 5.0 hayatımızın içinde olsa da bu yıl içinde bir yerlerde .Net Core 3.1 ile ELK kurgusunu yeniden değerlendirme ihtiyacı hissetmişim. Elasticsearch, Logstash ve Kibana kurgusu aslında günümüz uygulamalarında son derece popüler. Genellikle uygulama loglarının devasa şekilde biriktiği durumların çözümünde ideal bir kurgu. Uygulama loglarını standart bir formata uygun olacak şekilde Elasticsearch'e atar ve bizler de Kibana gibi arayüzleri kullanarak burayı monitör ederek çeşitli durumların kontrolünü yapmaya çalışırız. Ağırlıklı olarak üretim ortamında oluşacak hataların, dar boğazların yakalanması noktasında işimize yarayan bir düzenek olarak düşünebiliriz. Şunu da belirtmekte yarar var. Günümüz uygulamalarında hataları debug ederek bulmak yerine detaylı ve iyi bir strateji ile oluşturulmuş logları takip ederek tedbir almak son derece kıymetlidir. Benim bu çalışmadaki amacım .Net Core 3.1 üstünden ELK düzeneğini kurgulayıp loglama, izleme işlerini tekrarlamaktı. Ancak bu sefer ElasticSearch ve Kibana containerları için docker compose aracını kullanmayı da öğrenmek istemiştim. Yani çalışmanın ana noktası ilgili düzeneği Docker Compose ile kurgulamak. [Daha fazla]

Python Loglamada ELK Kullanımı

ELK yani Elasticsearch, Logstash ve Kibana üçlüsü. Microservis'lerde log stratejisi olarak sıklıkla kullanılıyorlar. Uygulamaların log bilgileri logstash tarafından dinlenip JSON formatına dönüştürülüyor ve Elasticsearch'e basılıyor. Elasticsearch'e alınan log'lar Kibana arayüzü ile izleniyor. Benim amacım ELK üçlüsünü WestWorld'de _(Ubuntu 18.04, 64bit)_ deneyimlemek ve loglama işini yapan uygulama tarafında basit bir Python kodunu kullanmak. WestWorld'ün uzun denemeler sonrası bozulan ekosistemini daha da dağıtmak istemediğimden Elasticsearch ve Kibana tarafı için Docker Container'larını kullanmak istiyorum. Kabaca aşağıdaki gibi bir senaryo söz konusu. [Daha fazla]

Elasticsearch'ü West-World'e Kurdum

Elasticsearch bir veritabanı üzerindeki google arama motoru olarak düşünülebilir. Özellikle arama ve raporlama konularında hız avantajı sağlayan açık kaynak bu ürünün kurulumu da kullanımı da oldukça kolay. Bu yazımızda Ubuntu 16.04 üzerine Elasticsearch'ü kurmaya çalışacağız. Kurulum sonrası Postman'den yararlanarak RESTful bazlı API servislerini deneyeceğiz. Ardından Serilog'a el atacağız ve bir Web API üzerinden Elasticsearch'e nasıl log atabileceğimizi göreceğiz. Son olarak bu log'ları görsel bir arabirimden izleyebilmek adına Kibana ürününü kullanacağız. Kibana'yı ve Elasticsearch'ü Docker imajları üzerinden de deneyimleyeceğiz. [Daha fazla]