Самым востребованным инструментом из этой тройки является Elasticsearch. Оно и понятно поисковая система, действующая на основе горизонтального масштабирования (то есть, с возможностью искать данные по запросу пользователя параллельно на множестве серверов) стала очень популярным решением для осуществления поиска не только в логах, но и во множестве данных. При этом данные не обязательно могут быть структурированы, и пользователь с высокой вероятностью получит четкие результаты по запрашиваемому фрагменту текста. При этом широкую популярность данному приложению обеспечивают также широкие возможности по интегрированию с другими программами, множество вариантов конфигурирования, а также подключаемые плагины, работа над которыми ведется как специалистами компании Elastic, так и "народными умельцами"
Альтернативным вариантом использования Elasticsearch является вариант с созданием на основе этого приложения централизованных хранилищ данных, содержащих логи использования с разных устройств. Конечно, в этом случае потребуется визуализация, поэтому наилучшее взаимодействие с Elasticsearch обеспечивает Kibana. Данная связка является наиболее популярной и эффективной, поскольку обе программы разрабатывались специально с прицелом на взаимодействие.
Несомненным плюсом ELK является модульная архитектура. Комбинируя различные модули, можно сконфигурировать систему для выполнения разнородных задач. Так, например, модуль Metricbeat, включенный в систему позволяет оптимально сконфигурировать систему для мониторинга инфраструктуры,решение Heartbeat позволяет осуществлять uptime-мониторинг. Направления Elastic SIEM и Elastic API также существенно расширяют функциональность ELK
Помимо непосредственно разработчиков, комплекс ELK Stack также могут использовать и тестировщики. Конечно, если приложение занимает небольшой объем, то установка ELK вряд ли будет рациональным решением, но, если это будет серьезная объемная программа, тогда тестер сможет быстро выявить проблему и не тратить время разработчика на поиск и анализ. Такая схема работы достаточно популярна и эффективна в некоторых компаниях, разрабатывающих программное обеспечение.
Также доступ к логам программы могут затребовать управленцы - менеджер, курирующий проект, или же представители заказчика. В данном случае анализ логов позволяет выявить, эффективно ли ведется работа над исправлением выявленных ранее неисправностей, и не появилось ли новых багов в процессе исправления старых.
В последнее время развивается использование комплекса ELK в бизнес-процессах для обеспечения эффективного сбора информации, оперативного анализа и принятия решений. Как пример, можно привести огромный супермаркет со множеством касс. Как правило, для наличного расчета на начало рабочего дня в кассе должна быть определенная сумма наличных для выдачи сдачи. Так вот, комплекс ELK применяется для сбора данных о проведенных по кассе операциях, выборки из собранных данных информации об остатках наличных в разных кассах, и анализа информации, после которого специалист, работающий с программой, может принять решение, какая сумма наличных нужна для обеспечения нужд кассиров по выдаче сдачи.
Непрерывный сбор и анализ информации позволяет оценить пики и спады, сравнить информацию с аналогичными показателями за вчерашний день, прошедшие неделю или месяц. По этой причине решение ELK приобретает все большую популярность как инструмент биржевой аналитики. Хотя на текущий момент есть инструменты и получше, однако динамика развития данного решения позволяет думать, что оно вряд ли перестанет быть актуальным и для подобных задач.
