Bir mikroservis mimarisi ile geliştirilen uygulamalar için birleşik loglama çözümleri, uygulamanın hata tespit ve düzeltme sürecini hızlandırır Elasticsearch, Logstash ve Kibana gibi araçlar kullanarak, mikroservislerin loglama çözümü entegre edilebilir ve uygulamanın yönetimi kolaylaştırılabilir Elasticsearch, açık kaynaklı bir arama ve analiz motorudur ve birden fazla veri kaynağından gelen verileri toplar, arşivler, analiz eder ve hızlı bir şekilde çözümlenmesine olanak tanır Elasticsearch ile index oluşturmak oldukça basittir ve kullanıcıların çok hızlı bir şekilde büyük boyutlu verileri sorgulayıp özetlemesini sağlar Elasticsearch index yapısı, kullanımı kolay ve esnektir ve birden fazla shard ile yapılandırılabilir Restful API ile index'lerin oluşturulması, yönetilmesi ve silinmesi gibi işlemler yapılabilir

Bir mikroservis mimarisi, büyük ölçekli uygulamaların geliştirilmesinde önemli bir role sahiptir. Mikroservisler, bir uygulamanın daha küçük parçalarına ayrılmasını sağlar ve bu parçaların farklı ekibler tarafından yönetilmesine ve geliştirilmesine olanak tanır. Ancak, bu yaklaşımın bir dezavantajı, birleşik loglama çözümü bulunmamasıdır. Bu nedenle, birleşik loglama çözümü önemlidir.

Birleşik loglama, mikroservis mimarisi ile geliştirilen uygulamalarda görülen çok sayıdaki servislerin olası hatalarını analiz etmek için gereklidir. Birleşik loglama yöntemi ile birlikte, log verileri tek bir kaynakta toplanır ve kolayca aranabilir hale getirilir. Bu sayede, hataların tespit edilmesi ve düzeltilmesi süreci hızlandırılır.

• Birleşik loglama çözümü sayesinde, servisler arasındaki etkileşimler takip edilerek, sorunların sebebi tespit edilebilir.
• Ayrıca, birleşik loglama çözümü ile uygulamaların performans takibi de yapılabilmektedir.
• Birleşik loglama, geliştirme sürecinde de önemli bir role sahiptir. Kod değişikliklerinin ardından oluşabilecek sorunlar, birleşik loglama sayesinde daha kolay tespit edilebilir.

Bir mikroservis mimarisi ile geliştirilen uygulamaların yönetimi kolay olsa da, birleşik loglama çözümünün sağlanması önemlidir. Elasticsearch, Logstash ve Kibana gibi araçlar kullanarak, mikroservislerin loglama çözümü entegre edilebilir ve uygulamanın yönetimi kolaylaştırılabilir.

Elasticsearch

Elasticsearch, açık kaynaklı bir arama ve analiz motoru olarak tanımlanabilir. İşletmelerin büyük miktardaki verileri depolamasına, analiz etmesine ve aramasına yardımcı olur. Elasticsearch ile birden fazla veri kaynağından gelen verileri toplayıp, arşivleyip, analiz edebilirsiniz. Bu sayede oluşan problemlerin hızlı bir şekilde çözümlenmesi de mümkün olur. Elasticsearch, özellikle büyük verileri sorgulamak ve hızlı sonuçlar elde etmek için en popüler araçlardan biridir.

Elasticsearch, büyük amacının kaynakta veri depolama ve sorgulama olmasına rağmen, aslında her tür veriye uygulanabilir. Elasticsearch bir metin arama motoru olduğu için, özellikle web siteleri için yararlıdır. Ayrıca, log dosyalarının işlenmesi gibi otomatik sıralama, birleştirme, özetleme, veri görselleştirme gibi veri işleme işlerinde uzmandır. Elasticsearch, birçok özelleştirilmiş eklentisi ve yapılandırması ile birlikte, farklı veri kaynaklarının liste veya arama fonksiyonlarına entegre edilebilir.

Elasticsearch, veri depolama birimi olarak index adı verilen bir yapı kullanır. Bu, Elasticsearch'te veri kaydetmek için kullanılan bir adlandırma mekanizmasıdır. Her index, benzersiz bir adlandırmaya sahip bir veya daha fazla belgeden oluşur. Her belge, birden fazla alan adı altında kaydedilen bir veya daha fazla alan değerinden oluşur. Örneğin, bir ürün belgesinde fiyat, stok adedi, marka, model gibi alanlar yer alabilir.

Elasticsearch ile index oluşturmak oldukça basittir. İlk adım, indexlerin kaydedileceği alanı belirtmektir. Ardından, her indexin özelliklerini belirleyebilirsiniz. Bu özellikler, hangi alanların kaydedileceği, hangi alanların aranacağı vb. gibi işlevleri belirleyen yapılandırma ayarlarıdır. Elasticsearch ayrıca, benzersiz anahtarların aranmasına yardımcı olacak alanlara da izin verir.

Index ayarları, veri depolama birimi olan indexlerin yapılandırılmasını sağlar. Elasticsearch, indexlerin erişim yöntemlerini ayarlayabilir, arama analizleri, sorguları vb. için analiz edilen veri tiplerini tanımlar. Ayrıca indexlerin boyutunu ve genel yapılandırmasını belirleyebilirsiniz. Elasticsearch, bu ayarları html, txt, json ve diğerleri gibi birçok farklı dışa aktarma biçimlerinde sunar.

Elasticsearch, kullanıcıların çok hızlı bir şekilde büyük boyutlu verileri sorgulayıp özetlemesini sağlar. Elasticsearch, sorgulama işlemlerini birden fazla alan, belge yapısı ve kullanıcı sorgularına göre yapabilir. Elasticsearch ayrıca, verilerin aradığından daha çok yönlü sorgulanmasını sağlamak için "aggregation" adı verilen bir özellik de sunmaktadır. bu özellik sayesinde, kullanıcılar veri kümelerini daha ayrıntılı olarak araştırabilirler.

Index Yapısı

Elasticsearch oldukça güçlü bir arama ve analiz motorudur. Elasticsearch tarafından yönetilen temel kavramlarından biri, indexlerdir. Elasticsearch index'leri, belirli bir veri kümesinde belirli bir şekilde yapılandırılmış olan belirli bir veri türünü temsil eder. Elasticsearch index'i, birden çok shard üzerine bölünür. Shard'lar, belirli bir index'in bir parçası olarak farklı makineler üzerinde depolanır. Bu ayrım, ölçeklenebilirlik ve performans açısından oldukça önemlidir.

Elasticsearch index yapısı, kullanımı oldukça kolay ve esnektir. Elasticsearch index'leri, birden çok alanla oluşturulur. Bu alanlar, benzer türdeki verileri gruplamak için kullanılır. Örneğin, bir "blog" index'inde kullanılabilecek alanlar şunlardır: başlık, içerik, yazar, tarih, anahtar kelime vb.

Elasticsearch index'leri, birden fazla shard ile yapılandırılabilir. Bu shard'ların sayısı, index'in büyüklüğüne, performansına ve paylaşımına bağlıdır. Elasticsearch'in sunduğu bir diğer avantaj ise, index'leri yönetmek için kullanabileceğiniz RESTful API'dir. Bu API, index'lerin oluşturulması, yönetilmesi ve silinmesi gibi işlemler için kullanılabilir.

• Indexlerin birden çok shard ile yapılandırılması, ölçeklenebilirlik ve performans açısından oldukça önemlidir.
• Elasticsearch index'leri, birden fazla alan ile oluşturulabilir ve çeşitli RESTful API'ler kullanılarak yönetilebilir.

Index Oluşturma

Elasticsearch ile index oluşturma ve yönetme işlemleri oldukça kolaydır. Öncelikle, Elasticsearch API'si kullanılarak index oluşturmanız gerekir. Bunun için, HTTP istekleri ile API üzerinden işlem yapabilirsiniz.

Index oluşturma işlemi için, öncelikle bir mapping şablonu oluşturmanız gerekmektedir. Mapping şablonu, index içerisindeki belgelerin nasıl yapılandırılacağını belirler. Index oluştururken, belirlediğiniz mapping şablonunu kullanarak documentum tiplerini ve field'ları tanımlayabilirsiniz.

Mapping şablonu oluşturduktan sonra, istek gövdesinde index adını ve mapping şablonunu belirtmeniz gerekmektedir. Örneğin, curl -XPUT "localhost:9200/my_index" -H 'Content-Type: application/json' -d'{"mappings": {"_doc": {"properties": {"title": {"type": "text"}, "description": {"type": "text"}}}}}' şeklinde bir istek, 'my_index' adında bir index oluşturacaktır.

Oluşturduğunuz index'i yönetmeniz de oldukça kolaydır. Elasticsearch API'si aracılığıyla, index ayarlarını güncelleyebilir, belgelere erişebilir veya silinebilirsiniz. Örneğin, curl -XDELETE "localhost:9200/my_index" şeklinde bir istek, 'my_index' adındaki index'i silecektir.

Index oluşturma ve yönetme işlemlerinde ayrıca, 'kibana' ve 'logstash' gibi araçlar da kullanılabilir. Bu araçlar, Elasticsearch ile birlikte kullanılarak, daha kapsamlı bir loglama ve görselleştirme çözümü sağlarlar.

Index Ayarları

Elasticsearch index ayarları, index yapısına ilişkin temel özelliklerin tanımlanmasını içermektedir. Index ayarları üzerinden index özelliklerinin yönetimi yapılabilmektedir. Örneğin, index ayarlarında arama yaparken kullanılacak analiz işlemleri, belgelerin saklama süresi gibi konular yer almaktadır.

Index ayarları, temel olarak iki farklı tipte yapılandırılabilir: cluster ayarları ve index ayarları. Cluster ayarları, tüm indexleri etkileyen ayarları saklamaktadır. Index ayarları ise, sadece belirli bir index ile ilgili ayarların saklandığı alandır.

Index ayarları, REST API üzerinden yönetilirler. API'nin PUT metodu kullanılarak index ayarları güncellenebilir. Ayrıca, API'nin GET metodu kullanarak index ayarları hakkında bilgi alınabilir.

Bazı örnek index ayarları aşağıdaki gibi sıralanabilir:

• Anahtar sözcüklerin belgelerin içeriğinden çıkarılması için kullanılacak stopword listesi
• Belgelerin timestamp alanlarının saklanması
• Index önbelleğinin boyutu ve politikaları
• Bir indexin segment boyutu gibi fiziksel özellikler

Index ayarları, Elasticsearch index yapısıyla birlikte kullanılarak daha etkili bir arama deneyimi sunmaktadır.

Arama

Elasticsearch, indexlenmiş veriler arasında arama yapmak için kullanılan bir arama motorudur. Elasticsearch ile yapabileceğiniz arama işlemleri oldukça gelişmiş ve kapsamlıdır.

Örneğin, "match" sorgusu ile bir kelime veya cümle aranabilir. "Wildcard" sorgusu ile tam kelime eşleşmesi yapılmadan önce metin kısmi olarak aranabilir. "Range" sorgusu ile sayı veya tarih aralığı sorgulanabilir. "Fuzzy" sorgusu, yazım hataları içeren kelime aramalarında yardımcı olabilir.

Aramanızı daha da geliştirmek için "filter" sorguları kullanabilirsiniz. Bu sorgular sayesinde belirli kriterlere göre filtreleme yapabilirsiniz. Örneğin, belirli bir değerden büyük veya küçük olan verileri filtreleyebilirsiniz.

Elasticsearch, birden fazla kelime veya cümle için de arama yapabilmenizi sağlar. Bu işlem, "bool" sorguları kullanılarak yapılır. "Must", "should" ve "must_not" gibi parametreler, aramanın yapılacağı kelimeler veya cümlelerin arasındaki ilişkiyi belirler.

Toplu sonuçlar için "aggregation" sorguları kullanarak verileri gruplayabilirsiniz. Bu sorgular sayesinde verileri farklı kriterler tarafından gruplayabilirsiniz. Örneğin, bölge veya tarih aralığına göre gruplandırabilirsiniz.

Logstash

Logstash, Elasticsearch ve Kibana gibi açık kaynaklı üçlünün bir parçası olan açık kaynak kodlu bir veri işleme aracıdır. Logstash, verileri farklı kaynaklardan alır, işler ve son olarak Elasticsearch veya Solr gibi birden fazla hedefte depolar.

Logstash'in en önemli kullanım amaçlarından biri, log verilerinin toplanması ve işlenmesidir. Logstash, farklı sunuculardan gelen log verilerini merkezi bir konumda toplar ve Elasticsearch veya Solr gibi bir depolama çözümünde depolar. Logstash ile gelen veriler, Elasticsearch veya Solr gibi depolama çözümlerinde kullanılmak üzere kolayca işlenebilir hale gelir.

Logstash ayrıca, farklı kaynaklardan veri alma konusunda son derece esnektir. Aynı zamanda konfigürasyon ayarları sayesinde birçok veri kaynağına uygun hale getirilebilir. Logstash'in diğer bir kullanım amacı ise veri formatlarını dönüştürmek ve verileri kilitlemektedir. Logstash ile veri kaynaklarındaki veriler tek bir format altında birleştirilebilir ve tüm veriler daha sonra Elasticsearch veya Solr gibi depolama çözümlerinde depolanabilir.

Logstash, büyük ölçüde özelleştirilebilir bir yapıya sahip olduğu için, kullanım amaçları ve özellikleri oldukça geniştir. Logstash, üç ana bileşenden oluşur: Input (Giriş), Filter (Filtre) ve Output (Çıkış).

Input (Giriş): Logstash verileri bir kaynaktan almak için Input özelliği kullanılır. Çok çeşitli kaynaklardan veri alabilir, örneğin; log dosyaları, syslog, TCP/UDP soketleri, Kafka, Beats vb.

Filter (Filtre): Filter, aldığı veri akışını tanımlamak ve filtrelemek için kullanılır. Logstash, çok sayıda yerleşik filtre içerir ve ayrıca özelleştirilebilir filtreler de sağlar.

Output (Çıkış): Output, verileri depolamayı ve son işlem sonrası kaynaklara göndermeyi sağlar. Logstash çıktıları, Elasticsearch, Solr, TCP/UDP soketleri, Kafka, Amazon S3 gibi çeşitli hedeflerde depolanabilir.

Giriş

Logstash, açık kaynaklı bir veri işleme aracıdır ve genellikle logları toplamak, filtrelemek ve dönüştürmek için kullanılır. Log dosyaları, web sunucuları, veri tabanları gibi birçok kaynaktan Logstash ile toplanabilir. Logstash, verileri toplamak, filtrelemek, dönüştürmek ve son olarak depolamak için kullanılan bir çözümdür. Logstash ile çalışmak oldukça kolaydır ve verileri işlemek için birçok farklı işlev sağlar.

Logstash'i kullanmaya başlamak oldukça basittir. İlk adım, Logstash üzerinde çalışacak yapılandırmayı yapmaktır. Logstash yapılandırması, kaynaklardan gelen verilerin nasıl işleneceğini, nasıl filtrelerden geçirileceğini ve son olarak nereye gönderileceğini belirler. Başlangıç için, Logstash yapılandırması örneği bir dosya içinde saklanabilir.

Logstash yapılandırması, bir dizi "input", "filter" ve "output" bloğundan oluşur. "Input" bloğu, veri kaynaklarından verilerin nasıl okunacağını belirler. "Filter" bloğu, verilerin nasıl filtrelenip dönüştürüleceğini belirler. "Output" bloğu ise verilerin nereye gönderileceğini belirler.

Örneğin, bir web sunucusundan gelen logları toplamak için Logstash yapılandırması şöyle olabilir:

```input { tcp { port => 5000 }}

filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } }}

output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "web-logs-%{+yyyy.MM.dd}" }}```

Bu yapılandırma, TCP port 5000'den gelen verileri alır, Apache loglarını filtreler ve son olarak Elasticsearch'e gönderir. Elasticsearch, yönetmek için çok kullanışlı bir araçtır. Log verilerini tutar ve arama, analiz ve görselleştirme yapmak için kullanılır.

Logstash, kurulumu kolay, yapılandırması basit ve özelleştirilebilir bir araçtır. Yapılandırması için birçok kaynak ve örnek mevcuttur. Entegrasyonu kolaydır ve Elasticsearch ve Kibana gibi diğer araçlar ile birlikte çalışmak için idealdir.

Gönderim

Logstash ile veri gönderimi ve alımı

Logstash, Elasticsearch için bir veri işleme motorudur ve çeşitli kaynaklardan veri toplar, dönüştürür ve depolar. Logstash, birden çok kaynağı destekler ve çeşitli formatlarda veri alabilir, örneğin CSV, JSON, syslog vb.Logstash, verilerin alındığı ve Elasticsearch'e gönderildiği birçok farklı çıktı seçeneği sunar. Bunlar arasında stdout, file, Elasticsearch vb. yer alır. Logstash çıktısı, Eleasticsearch ile uyumlu bir JSON formatında olmalıdır.Logstash, Windows, Mac OS X ve Linux dahil olmak üzere çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir. Logstash olarak adlandırılan komut satırı arayüzü yoluyla bir Logstash olayı başlatılabilir.Logstash ile veri gönderme, temel olarak input, which defines how to read the data, filter, which defines how to modify the data, and output, which defines where to send the data, adımlarından oluşur. Bu adımlar yapılandırılmadan önce, yapılandırma dosyası düzenlenmelidir. Logstash config dosyası /etc/logstash/conf.d/ yolunda bulunabilir.En basit formu, Logstash veri akışı aşağıdaki gibi görünebilir:

• input { stdin {} }
• filter { grok {} }
• output { stdout {} }

Yukarıdaki yapılandırmada, ilk input satırı standart girişi okur, filtre satırı verileri işler ve son satırda verileri standart çıktıya gönderir.Logstash, kaynaklardan veri alabilir ve ardından çeşitli filtreleme seçeneklerini uygulayabilir. Daha sonra, veriler Elasticsearch ya da başka bir çıktı yöntemi aracılığıyla gönderilebilir. Logstash, yüksek hacimli verileri güvenilir bir şekilde işler ve depolayarak, Elasticsearch ve Kibana gibi araçlarla kullanılabilir hale getirir.

Kibana

Kibana, Elasticsearch veri depolama sistemi ile birlikte kullanılan bir açık kaynaklı görselleştirme platformudur. Kibana sayesinde, Elasticsearch'te depolanan verilerin analizi ve görselleştirilmesi kolaylaştırılmıştır. Kullanıcılara, verileri anlamlı grafikler, tablolar ve haritalar aracılığıyla sunarak verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlar.

Kibana, birçok endüstride farklı amaçlarla kullanılmaktadır. Örneğin, bir işletme, satış trendlerini analiz etmek için Kibana'yı kullanabilir. Bir e-ticaret sitesi, ürün satışlarını izlemek ve müşteri geribildirimlerini değerlendirmek için Kibana'yı tercih edebilir. Kibana, birçok veri kaynağından veri toplayabilir ve farklı veri formatlarındaki verileri bir araya getirebilir.

Kibana, birçok özelleştirilebilir özellik sunar. Kullanıcılar, arayüzü kendilerine göre yapılandırabilir ve farklı grafikler ve tablolar oluşturabilirler. Kibana ayrıca, kullanıcıların gösterilen verileri filtrelemesini, analiz etmesini ve sorgulamasını sağlar.

Kibana, birçok kullanıcının aynı veriler üzerinde çalışmasına olanak tanıyan bir multi-tenancy özelliği de sunar. Kullanıcılar farklı görünümler oluşturabilir ve verileri farklı şekillerde filtreleyebilirler. Kibana'nın bir diğer özelliği, gösterilen verileri raporlama amacıyla düzenleyebilir ve yazdırılacak dosya türlerine aktarılabilir.

Kibana, verileri anlamlı grafikler, tablolar ve haritalar aracılığıyla sunar. Kullanıcılar, Kibana arayüzünde bar grafikleri, pasta grafikleri, halka grafikleri, çubuk grafikleri ve daha birçok grafik türü oluşturabilirler. Ayrıca, Kibana, verileri coğrafi bir harita üzerinde gösterebilir.

Kullanıcılar, Kibana ile dashboard oluşturabilirler. Dashboard, birden fazla grafikten oluşan bir görünüm olarak tanımlanabilir. Dashboard oluşturmak için, kullanıcılar farklı filtreler uygulayabilirler ve farklı grafikleri birleştirebilirler. Böylece, bir işletmede görev yapan bir ekip, bir Dashboard aracılığıyla, satış trendlerini, müşteri geri bildirimlerini ve diğer verileri kolayca takip edebilirler.

Görselleştirme

Kibana, Elasticsearch verilerinin görselleştirilmesi için kullanılan bir araçtır. Kibana, kullanıcıların verileri aramalarına, filtrelemelerine, grafiklerinde kullanmalarına ve rapor hazırlamalarına olanak sağlar. Kibana, sunucuda bulunan verileri bir web arayüzünde güçlü bir şekilde görselleştirebilir.

Veri görselleştirme için Kibana, bir dizi görselleştirme seçeneği sunar. Bunlar arasında çizgi grafikleri, bar grafikleri, pasta grafikleri, zaman çizelgesi, gösterge panoları ve haritalar yer alır. Kibana ayrıca kullanıcılara filtrelemeleri, ölçümleri ayarlama olanağı sağlar ve verileri farklı bakış açılarından görüntülemelerine olanak tanır.

Örneğin, kullanıcılar, belirli bir zaman aralığındaki kullanıcı sayısını bir çizgi grafikte veya hangi ülkelerden web sitelerine erişildiğine dair bir haritada görebilirler. Kibana ayrıca, kullanıcılara birden fazla görselleştirmeyi birleştirmelerine ve bir dashboard oluşturmalarına izin verir.

Bu sayede, kullanıcılar, tüm verileri aynı yerde görselleştirebilir ve verileri daha kolay analiz edebilirler. Kibana ile verilerin görselleştirilmesi ve kullanımı oldukça basit ve her seviyeden kullanıcının kullanabileceği bir araçtır.

Dashboard Oluşturma

Kibana, Elasticsearch ile birlikte kullanılarak verilerin kolayca görüntülenebilmesi ve analiz edilebilmesi mümkün hale gelir. Kibana, veritabanından aldığı verileri çeşitli grafikler, tablolar ve göstergelerle görsel olarak sunar. Bu sayede, verilerin daha kolay bir şekilde anlaşılması sağlanır.

Kibana dashboard oluşturma, Elasticsearch ve Logstash ile entegre olarak çalışması ile mümkündür. Bir dashboard, farklı grafikler, tablolar ve göstergelerden oluşabilir ve bu bileşenler farklı Kibana sayfalarında yer alabilir. Dashboard, farklı kullanıcılar için farklı haklarla kısıtlanabilir, böylece dashboard'a erişimi olmayan kullanıcılar söz konusu bileşenleri göremezler.

Dashboard oluşturulurken, Kibana'nın sunmuş olduğu görsel düzenleyici arayüzü kullanılabilir. Bu arayüz sayesinde, grafikler ve diğer bileşenler kolaylıkla eklenebilir, boyutlandırılabilir, konumlandırılabilir ve renkleri belirlenebilir. Ayrıca, dashboard'in güncellenebilirliği sağlanarak, yapılan değişiklikler sadedce kendi kullanıcınız tarafından değil, tüm dashboard'e erişimi olan kullanıcılar tarafından da görülebilir olması sağlanır.

Dashboard oluşturma sürecinde, Elasticsearch ve Logstash ile veri kaynağı oluşturulması gerekmektedir. Daha sonra, Kibana arayüzündeki dashboard bölümüne girilerek, yeni dashboard oluştur butonuna tıklanır. Oluşturulan dashboard'e bileşenler eklenir ve boyutlandırılır. Son olarak, dashboard'in yayınlanması ve kullanıcılara hangi haklar ile sunulacağının belirlenmesi gerekir.

Kibana dashboard oluşturma ve yönetme işlemleri, kontrollü ve ölçülü bir şekilde gerçekleştirildiğinde, veri analizinde oldukça kullanışlı bir araç haline gelir. Bu sayede, birçok farklı veri kaynağından gelen veriler tek bir panele toplanarak, verilerin anlaşılabilirliği arttırılır ve hızlı bir şekilde karar alınarak, iş süreçlerindeki verimlilik de arttırılır.

Mikroservisler ile Entegrasyon

Mikroservis mimarisi, uygulama ve programların daha küçük, daha ölçeklenebilir ve daha kullanışlı hale gelmesine yardımcı olan bir yaklaşımdır. Mikroservisler, uygulamanın farklı bölümlerinin farklı sunucularda çalışmasına olanak tanır, bu nedenle uygulamanın genel performansı artar ve yayılma süreci daha kolay hale gelir.

Mikroservislerin Elasticsearch, Logstash ve Kibana gibi birleşik loglama araçlarıyla entegrasyonu, hata ayıklama ve hizmetlerin izlenmesi işlemlerini kolaylaştırır. Bu araçlar, mikroservislerin üzerindeki yükü izlemek, kritik hataları tespit etmek ve performansı iyileştirmek için kullanılır.

Elasticsearch, mikroservislerin loglarını toplama ve arşivleme işlemlerini gerçekleştiren bir arama ve analiz motorudur. Mikroservisler, Elasticsearch ile eşleştirildiğinde, tüm loglar tek bir arşivde toplanabilir ve bunlar arama, raporlama ve veri analizi için kullanılabilir.

Logstash, farklı kaynaklardan veri toplayarak Elasticsearch'e aktarmak için kullanılan bir log toplama ve işleme santralidir. Mikroservisler tarafından kaydedilen veriler, Logstash aracılığıyla toplanabilir, işlenebilir ve daha sonra Elasticsearch'e aktarılabilir. Bu, hataları tespit etmek ve performansı izlemek için daha kolay bir şekilde yapılabilir.

Kibana, Elasticsearch verilerinin görselleştirilmesi ve analizi için kullanılır. Mikroservisler tarafından oluşturulan veriler, Kibana aracılığıyla görselleştirilebilir ve araştırılabilir. Bu, hataların daha hızlı belirlenmesini sağlar ve hizmetlerin iyileştirilmesine yardımcı olur.

Genel olarak, mikroservislerin Elasticsearch, Logstash ve Kibana ile entegrasyonu, uygulamaların daha hızlı, daha güvenilir ve daha dikkatli olmasını sağlar. Bu araçlar, hizmetlerin olası hatalarını tespit etmek, izlenen alanları güçlendirmek ve uygulamaları geliştirmek için gereklidir.