Logstash
Open-Source-Pipeline-Engine im Elastic Stack für Log- und Event-ETL nach Elasticsearch und OpenSearch.
Was ist Logstash?
Logstash ist die Open-Source-Pipeline-Engine im Elastic Stack und übernimmt die Aufgabe, Daten aus zahlreichen Quellen aufzunehmen, zu transformieren und an Ziele wie Elasticsearch, OpenSearch, S3 oder Kafka weiterzuleiten. Entwickelt von Elastic und unter der Elastic License v2 sowie SSPL verfuegbar, ist Logstash kostenlos nutzbar, kann aber auch über Elastic-Subscriptions mit Support und zusaetzlichen Features lizenziert werden. Die Plattform setzt auf eine Plugin-Architektur mit Input-, Filter- und Output-Plugins, die etwa Syslog, Beats, Kafka, JDBC, HTTP, S3 oder Cloud-APIs anbinden. Klassische Filter wie Grok, Mutate, Dissect oder GeoIP transformieren Rohdaten in strukturierte Events, die anschließend in Elasticsearch oder OpenSearch indexiert und in Kibana visualisiert werden. Logstash laeuft On-Premise, in eigenen Clouds, in Containern oder als Teil von Elastic Cloud und gilt als robustes Werkzeug für komplexe ETL- und SIEM-Pipelines. Typische Einsatzgebiete sind Log-Aggregation, Security-Use-Cases, ETL für Business-Daten und Datenintegration zwischen verschiedenen Systemen. Im DSGVO-Kontext laesst sich Logstash so betreiben, dass alle Daten in europaeischen oder eigenen Rechenzentren verbleiben.
Quick Info
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Für wen ist Logstash geeignet?
Logstash ist geeignet für:
Wichtigste Funktionen von Logstash
Die wichtigsten Funktionen von Logstash sind:
Input-Plugins
Input-Plugins: Mehr als 50 Inputs für Syslog, Beats, Kafka, HTTP, JDBC, S3, Cloud-APIs und vieles mehr.
Filter und Grok
Filter und Grok: Maechtige Filter wie Grok, Dissect, Mutate, Date und GeoIP strukturieren Rohdaten.
Output-Plugins
Output-Plugins: Versand an Elasticsearch, OpenSearch, Kafka, S3, Datei, HTTP und viele weitere Ziele.
Pipeline-Mehrlinien
Pipeline-Mehrlinien: Mehrere parallele Pipelines pro Instanz erlauben Trennung und gezielte Skalierung von Workloads.
Persistente Queues
Persistente Queues: On-Disk-Queues schuetzen vor Datenverlust bei Spitzenlasten oder Ausfaellen.
Plugin-SDK
Plugin-SDK: Eigene Inputs, Filter und Outputs in Ruby für spezielle Quellen und Transformationen.
Monitoring
Monitoring: Integration mit Stack Monitoring zur Beobachtung von Pipelines, Throughput und Backpressure.
Security-Use-Cases
Security-Use-Cases: Basis für Elastic SIEM Pipelines und Datentransformation in regulierten Umgebungen.
Was sind Vorteile und Nachteile von Logstash?
Hier sind die wichtigsten Vor- und Nachteile von Logstash im Überblick:
Vorteile
Nachteile
Logstash-Preise und Kosten
Die aktuellen Preispläne und Kosten von Logstash sind:
Open Source
BeliebtKostenlose Nutzung unter Elastic License v2 oder SSPL.
- Voller Funktionsumfang
- Alle Open-Source-Plugins
- Self-Managed
- Community-Support
Elastic Cloud
Gemanagte Nutzung als Teil der Elastic-Cloud-Subscription.
- Managed Logstash
- Integration mit Elastic Cloud
- Support inklusive
- EU-Hosting verfuegbar
Elastic Enterprise
Enterprise-Subscription für regulierte Branchen mit erweitertem Support.
- Premium-Support
- Erweiterte Sicherheit
- Compliance-Features
- SLA
Logstash Videos
Folgende Videos helfen dir beim schnellen Einstieg in Logstash:
What is the ELK Stack | ELK | Elasticsearch | Logstash | Kibana
Welcome to CodeOps Trek! 🌐 Unlock the power of the ELK Stack in our latest video! 🚀 Explore how Elasticsearch, Logstash, and Kibana work together to revolutionize log management and analysis. Learn how this open-source trio provides a robust solution for collecting, storing, searching, and visualizing log data from your applications. In this video, we cover: What is the ELK Stack? Detailed Overview of Elasticsearch, Logstash, and Kibana How to Use the ELK Stack for Log Management and Analysis Practical Example: Troubleshooting an E-Commerce Application #elk #ELKStack #elasticsearchtutorial #elasticsearch #logstash #kibana #LogManagement #DataAnalysis #TechExplained #CodeOpsTrek #SoftwareDevelopment #ProgrammingTips #TechTutorial #LogAnalysis #realtimeanalytics
Welche Logstash-Integrationen gibt es?
Diese Integrationen stehen für Logstash zur Verfügung:
Elasticsearch
Search
Standard-Output, Daten werden in Elasticsearch oder Elastic Cloud indexiert.
OpenSearch
Search
OpenSearch-Output als Alternative ohne Elastic-Lizenzbindung.
Beats
Agents
Filebeat, Metricbeat und weitere Beats liefern Daten an Logstash.
Kafka
Streaming
Input und Output für Kafka-Topics für entkoppelte Pipelines.
AWS S3
Cloud Storage
Lesen und Schreiben von Objekten in S3-Buckets.
Microsoft Azure
Cloud
Aufnahme von Activity- und Diagnostic-Logs aus Azure.
Kubernetes
Container
Betrieb als Deployment oder Sidecar im Cluster für Log-Verarbeitung.
JDBC
Datenbank
JDBC-Input für relationale Datenbanken als Quelle für Pipelines.
Logstash Erfahrungen (0)
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Häufig gestellte Fragen zu Logstash
Die wichtigsten Fragen und Antworten zu Logstash auf einen Blick: