Spring Boot と Elastic Stack のシームレスな統合とデータ分析

データ量の急速な増加に伴い、データ分析の需要もますます高まっています。開発プロセスでは、アプリケーションによって生成されたログ データを一元管理して保存し、データを分析して視覚的に表示することが必要になることがよくあります。この問題を解決するために、Elastic Stack が登場しました。エンタープライズレベルのアプリケーションを迅速に構築するためのフレームワークとして、Spring Boot と Elastic Stack のシームレスな統合も開発者にとって主要な選択肢となっています。

この記事では、Spring Boot と Elastic Stack の連携方法と、Elastic Stack を利用して業務システムが生成するデータ分析やログのビジュアル表示を行う方法を紹介します。

1. Spring Boot と Elastic Stack の統合方法

Spring Boot では、log4j2 や logback などのログ フレームワークを使用して、アプリケーションのログ データを収集および記録できます。これらのログ データを Elastic Stack に書き込むには、logstash を使用する必要があります。したがって、データ送信を実現するには、logstash と Spring Boot アプリケーション間の通信用のパイプラインを構成する必要があります。

以下は Spring Boot と Elastic Stack を組み合わせた基本的な構成例です:

1. logstash を構成します:

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

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

ここで、logstash は 5000 ポートをリッスンします。 Spring Boot アプリケーションから JSON 形式でログ データを受信し、そのデータを Elasticsearch の logs-yyyy.mm.dd インデックスに保存します。

2. Spring Boot アプリケーションにログバックを導入して、ログ出力を構成します。

<?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>

このログバック構成ファイルでは、 STDOUT と LOGSTASH という 2 つのアペンダーを構成します。このうち、STDOUT はコンソールにログを出力し、LOGSTASH は logstash 設定ファイルで定義した 5000 番ポートにログを出力します。

上記の構成により、Spring Boot アプリケーションによって生成されたログを、保存および分析のために Elastic Stack に送信できます。

2. データ分析と視覚的表示

Elasticsearch にログ データを保存した後、Kibana を使用してデータをクエリ、分析し、視覚的に表示できます。

1. ログ データのクエリと分析

Kibana では、検索と検出を使用してログ データのクエリと分析を行うことができます。その中で、検索はより高度なクエリ構文を提供し、集計、フィルタリング、並べ替えなどの操作を実行できるようにします。一方、Discover は、データの単純な参照とフィルタリングに重点を置いています。

2. ログ データの視覚表示

ログ データのクエリと分析に加えて、Kibana はデータを視覚的に表示するためのダッシュボード、視覚化、キャンバスなどのツールも提供します。

ダッシュボードは、複数のビジュアライゼーションを組み合わせてカスタマイズされたダッシュボードを構築する方法を提供します。視覚化により、グラフや表などを通じてデータを表示できます。最後に、Canvas は、より動的でインタラクティブな視覚化を作成するためのより柔軟な方法を提供します。

上記のデータ分析ツールやビジュアル表示ツールにより、アプリケーションが生成するログデータをより価値のある情報に変換し、業務システムの最適化・改善をより強力にサポートします。

結論

この記事では、Spring Boot と Elastic Stack のシームレスな統合と、Elastic Stack を使用してデータ分析を実行し、ビジネス システムによって生成されたログを視覚的に表示する方法を紹介します。現代のアプリケーション開発では、データ分析と視覚化が不可欠なタスクとなっており、Elastic Stack は効率的で柔軟かつスケーラブルな一連のソリューションを提供します。

以上がSpring Boot と Elastic Stack のシームレスな統合とデータ分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。