Elastic
Elastic은 Elasticsearch를 중심으로 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 수집, 저장, 검색, 분석할 수 있는 오픈소스 기반 플랫폼이다.
특히 대규모 데이터에서의 검색 속도, 확장성, 시각화에 강점을 가지며, Elastic Stack (구 ELK Stack) 으로 잘 알려져 있다.
로그 분석, 보안 분석, APM, SIEM, AI 기반 검색 등 다양한 운영 및 관측성(Observability) 분야에서 활용되고 있다.
주요 특징
- Elasticsearch 기반 저장소: 대량의 반정형 데이터를 색인하고 검색 가능한 구조로 저장한다.
- Beats & Logstash 수집기: 다양한 소스의 데이터를 통합하여 수집하고 전처리할 수 있다.
- Kibana 시각화 도구: 실시간 대시보드 및 분석 보고서를 구성할 수 있다.
- Observability 및 SIEM 통합 기능: APM, 로그, 보안 이벤트를 통합 분석하여 운영 인사이트 제공.
- 자연어 기반 분석 확장: Elastic AI Assistant 등으로 자연어 질의 분석을 지원한다.
장점
- 고성능 검색 및 색인: 수십억 건의 로그도 빠르게 검색 및 분석 가능.
- 확장성: 수평 확장을 지원하여 클러스터 기반의 안정적 운영이 가능하다.
- 다양한 시각화 옵션: Kibana를 통해 사용자 맞춤형 대시보드 및 경고 시스템 구성이 용이하다.
- 멀티 소스 데이터 수집: 서버, 애플리케이션, 클라우드 리소스 등 다양한 소스 통합 가능.
- 실시간 모니터링: 실시간 로그 스트리밍 및 이벤트 기반 경보 기능 제공.
관련 용어
- Elasticsearch: JSON 기반 문서 저장/검색 엔진으로 Elastic Stack의 핵심 컴포넌트
- Logstash: 로그 및 이벤트 데이터를 수집, 변환, 전송하는 파이프라인 도구
- Beats: 경량 데이터 수집기(예: Filebeat, Metricbeat, Packetbeat 등)
- Kibana: Elasticsearch 데이터를 시각화하고 대시보드를 구성하는 도구
- Elastic Agent: 통합 데이터 수집 및 모니터링을 위한 에이전트
주요 솔루션 및 사용 사례
- 주요 솔루션
- Elastic Observability: APM + 로그 + 메트릭을 통합한 운영 분석 플랫폼
- Elastic SIEM: 보안 로그 및 위협 탐지를 위한 보안 분석 플랫폼
- Elastic AI Assistant: Kibana에 자연어 질의를 도입한 AI 기반 분석 도구
- Elastic Cloud on Kubernetes(ECK): 쿠버네티스 환경에서 Elastic Stack을 배포/운영하기 위한 솔루션
- Elastic Search AI: 벡터 검색 및 LLM과 연계 가능한 AI 검색 기능 제공
- 사용 사례
- 서버 로그 통합 분석: 다양한 시스템에서 발생하는 로그를 통합 수집 및 분석
- 애플리케이션 성능 모니터링(APM): 트랜잭션 추적, 오류 분석, 응답 시간 분석 등
- 보안 이벤트 탐지: 공격 징후나 인증 시도 등 비정상 행동 탐지
- 검색 기반 애플리케이션 개발: 이커머스, 포털 등에서의 사용자 맞춤형 검색 기능 구현
- 자연어 기반 분석 질의: “지난 한 시간 내 오류가 가장 많은 서버는?” 등의 질문으로 인사이트 확인
