Intégration transparente et analyse des données de Spring Boot et Elastic Stack

Avec la croissance rapide du volume de données, la demande d'analyse de données devient également de plus en plus forte. Au cours du processus de développement, il est souvent nécessaire de centraliser et de stocker les données de journal générées par l'application, ainsi que d'analyser et d'afficher visuellement les données. Pour résoudre ce problème, Elastic Stack a vu le jour. En tant que cadre permettant de créer rapidement des applications au niveau de l'entreprise, l'intégration transparente de Spring Boot et d'Elastic Stack est également devenue un choix majeur pour les développeurs.

Cet article présentera la méthode d'intégration de Spring Boot et Elastic Stack, et comment utiliser Elastic Stack pour effectuer une analyse des données et un affichage visuel des journaux générés par les systèmes d'entreprise.

1. Méthode d'intégration de Spring Boot et Elastic Stack

Dans Spring Boot, nous pouvons utiliser des frameworks de journalisation tels que log4j2 ou logback pour collecter et enregistrer les données des journaux d'application. L'écriture de ces données de journal sur la Suite Elastic nécessite l'utilisation de logstash. Par conséquent, nous devons configurer le pipeline pour la communication entre les applications logstash et Spring Boot afin de réaliser la transmission des données.

Ce qui suit est un exemple de configuration de base combinant Spring Boot et Elastic Stack :

1. Configurer logstash :

input {
    tcp {
        port => 5000
        codec => json
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => "localhost:9200"
        index => "logs-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
}

Ici, logstash écoutera le port 5000, recevra les données de journal de l'application Spring Boot au format JSON et le les données sont stockées dans l'index logs-yyyy.mm.dd dans Elasticsearch.

2. Introduisez la connexion dans l'application Spring Boot pour configurer la sortie du journal :

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>

    <appender name="STDOUT" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
        <encoder>
            <pattern>%d{ISO8601} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>

    <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender">
        <destination>localhost:5000</destination>
        <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder" />
    </appender>

    <root level="info">
        <appender-ref ref="STDOUT" />
        <appender-ref ref="LOGSTASH" />
    </root>

</configuration>

Dans ce fichier de configuration de connexion, nous configurons deux appenders : STDOUT et LOGSTASH. Parmi eux, STDOUT génère le journal sur la console, tandis que LOGSTASH génère le journal sur le port 5000 que nous avons défini dans le fichier de configuration logstash.

Avec la configuration ci-dessus, nous pouvons envoyer les journaux générés par l'application Spring Boot à la Suite Elastic pour stockage et analyse.

2. Analyse des données et affichage visuel

Après avoir stocké les données du journal dans Elasticsearch, nous pouvons utiliser Kibana pour interroger, analyser et afficher visuellement les données.

1. Interroger et analyser les données des journaux

Dans Kibana, nous pouvons utiliser la recherche et la découverte pour interroger et analyser les données des journaux. Parmi eux, Search fournit une syntaxe de requête plus avancée et nous permet d'effectuer des opérations telles que l'agrégation, le filtrage et le tri. Discover, en revanche, se concentre davantage sur la simple navigation et le filtrage des données.

2. Affichage visuel des données de journal

En plus d'interroger et d'analyser les données de journal, Kibana fournit également des outils tels que le tableau de bord, la visualisation et le canevas pour l'affichage visuel des données.

Dashboard offre un moyen de combiner plusieurs visualisations pour créer des tableaux de bord personnalisés. La visualisation nous permet d'afficher des données sous forme de graphiques, de tableaux, etc. Enfin, Canvas offre un moyen plus flexible de créer des visualisations plus dynamiques et interactives.

Grâce aux outils d'analyse de données et d'affichage visuel ci-dessus, nous pouvons convertir les données de journal générées par l'application en informations plus précieuses, fournissant ainsi davantage de support pour l'optimisation et l'amélioration des systèmes d'entreprise.

Conclusion

Cet article présente l'intégration transparente de Spring Boot et Elastic Stack, et comment utiliser Elastic Stack pour effectuer une analyse des données et un affichage visuel des journaux générés par les systèmes d'entreprise. Dans le développement d'applications modernes, l'analyse et la visualisation des données sont devenues une tâche indispensable, et la Suite Elastic nous offre un ensemble de solutions efficaces, flexibles et évolutives.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!