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]