C’est dans ce contexte que la stack ELK s’est imposée comme un socle technique pour analyser, rechercher et visualiser des données techniques, en particulier les logs. Dans cet article, nous répondons à trois questions essentielles :
- ELK Stack, c’est quoi exactement ?
- À quoi ça sert aujourd’hui, notamment pour l’observabilité ?
- Comment l’utiliser efficacement sans gérer toute l’infrastructure ?
ELK Stack : définition claire
ELK Stack est un acronyme qui désigne historiquement trois composants :
- Elasticsearch : moteur distribué de recherche et d’analyse ;
- Kibana : interface de visualisation et d’exploration des données ;
- Logstash : outil de collecte et de transformation de données (selon les contextes).
À l’heure actuelle, Elasticsearch et Kibana constituent le cœur fonctionnel de la stack ELK, en particulier pour les usages d’analyse et de visualisation des données techniques, une fois les données ingérées dans Elasticsearch.
On parle parfois d’Elastic Stack, un terme plus large qui englobe l’écosystème Elastic dans son ensemble. Dans l’usage courant, notamment en environnement cloud, l’ELK Stack désigne l’association d’un mécanisme de collecte, souvent basé sur des agents, avec Elasticsearch pour le stockage et l’analyse, et Kibana pour la visualisation.
À quoi sert ELK Stack ?
ELK Stack sert à centraliser, analyser et exploiter des données techniques issues de systèmes et d’applications. Elle permet d’indexer de grands volumes de données, d’effectuer des recherches et des analyses sur de larges plages temporelles, en croisant des données issues de multiples sources, services ou environnements.
Cette capacité d’analyse en fait un outil largement utilisé pour comprendre le comportement d’une application, diagnostiquer des incidents, investiguer des anomalies ou explorer des données opérationnelles. L’intérêt principal réside dans la possibilité de passer rapidement de données brutes à des informations exploitables, sans dépendre d’outils spécialisés pour chaque cas d’usage.
ELK Stack et observabilité : quel lien ?
L’observabilité vise à comprendre l’état interne d’un système à partir de ses signaux observables. Parmi ces signaux, les logs jouent un rôle central, car ils décrivent précisément ce que fait une application à un instant donné.
Dans ce cadre, ELK Stack constitue un socle particulièrement adapté à l’observabilité orientée logs. Elasticsearch permet de rechercher et de corréler des événements à grande échelle, tandis que Kibana offre une lecture visuelle qui facilite l’analyse et l’interprétation. L’ensemble permet d’identifier des comportements anormaux, de reconstituer la chronologie d’un incident ou d’analyser des tendances sur la durée.
Comment utiliser ELK Stack sans gérer l’infrastructure
L’un des principaux freins à l’adoption d’ELK Stack a longtemps été sa complexité opérationnelle. Déployer, maintenir et faire évoluer une telle stack implique de gérer le dimensionnement, les mises à jour, la sécurité ou encore les sauvegardes.
En environnement cloud, cette charge peut rapidement détourner les équipes de leur objectif principal, qui est l’analyse des données et non la gestion de l’infrastructure. C’est pour cette raison que de plus en plus d’équipes se tournent vers des approches managées.
Approche managée
Dans une approche managée, Elasticsearch et Kibana sont fournis sous forme de services prêts à l’emploi. L’infrastructure sous-jacente et une partie des opérations courantes (mise à disposition du service, maintenance, sauvegardes, contrôle d’accès selon le modèle de la plateforme) sont pris en charge par la plateforme, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les usages.
Dans ce modèle, la collecte des logs est assurée par les mécanismes de la plateforme. Sur Clever Cloud, les applications et add-ons peuvent exposer leurs logs via des drains, qui permettent de les rediriger vers un Elasticsearch cible, sans déployer d’outil de collecte dans le PaaS.
Sur Clever Cloud, il est par exemple possible de créer un add-on Elastic Stack qui fournit :
- un service Elasticsearch managé ;
- une instance Kibana associée ;
- des mécanismes de sécurité et de sauvegarde intégrés ;
- une connexion via les informations d’accès fournies par l’add-on.
Cette approche permet d’exploiter ELK Stack sans gérer les aspects bas niveau, tout en conservant la puissance d’analyse d’Elasticsearch.
Cas d’usage concrets en observabilité
Analyse de logs applicatifs
Centraliser les logs applicatifs dans Elasticsearch permet de rechercher rapidement des erreurs, d’explorer des événements précis ou de filtrer des données selon différents critères. Cette capacité est essentielle pour comprendre le comportement réel d’une application en production.
Diagnostic d’incidents
Lorsqu’un incident survient, la corrélation des événements devient un enjeu clé. ELK Stack permet d’analyser la chronologie des faits, d’identifier les composants impliqués et de mieux comprendre les causes sous-jacentes, sans se limiter à une vision fragmentée des logs.
Suivi du comportement applicatif
Sur la durée, l’analyse des données indexées dans Elasticsearch permet de détecter des tendances, des pics anormaux ou des évolutions de comportement. Les tableaux de bord Kibana facilitent cette lecture et offrent une vision synthétique adaptée aux équipes techniques.
Conclusion
ELK Stack reste aujourd’hui un socle solide pour analyser et exploiter des données techniques, en particulier les logs. Son rôle dans les démarches d’observabilité s’est renforcé avec l’évolution des architectures cloud et distribuées.
En s’appuyant sur le cœur fonctionnel de la stack ELK, à savoir Elasticsearch et Kibana, il est possible de construire un environnement d’analyse adapté aux besoins modernes, sans nécessairement gérer l’infrastructure sous-jacente. Les approches managées permettent de réduire la complexité opérationnelle et de se concentrer sur la valeur des données.
Les usages autour de l’ELK Stack continuent toutefois d’évoluer. Les travaux récents d’Elastic autour de nouveaux modèles de gestion des logs, comme les streams, ouvrent la voie à des approches plus flexibles et mieux adaptées aux volumes actuels. Ces évolutions prolongent les fondations existantes, sans remettre en cause le rôle central d’Elasticsearch dans l’analyse des données d’observabilité.
Pour celles et ceux qui souhaitent explorer ces usages dans un cadre maîtrisé, créer un add-on Elastic Stack sur Clever Cloud constitue une manière pragmatique d’aborder l’observabilité basée sur Elasticsearch, sans transformer l’exploitation en contrainte.