#kibana — Public Fediverse posts

6,000,000,000 downloads of #elasticsearch, #kibana, #logstash, #beats, elastic agent
to everyone who downloaded it, built on it, contributed to it, deployed it, broke it, fixed it, and made something amazing with it: thank you

6,000,000,000 downloads of #elasticsearch, #kibana, #logstash, #beats, elastic agent
to everyone who downloaded it, built on it, contributed to it, deployed it, broke it, fixed it, and made something amazing with it: thank you

6,000,000,000 downloads of #elasticsearch, #kibana, #logstash, #beats, elastic agent
to everyone who downloaded it, built on it, contributed to it, deployed it, broke it, fixed it, and made something amazing with it: thank you

6,000,000,000 downloads of #elasticsearch, #kibana, #logstash, #beats, elastic agent
to everyone who downloaded it, built on it, contributed to it, deployed it, broke it, fixed it, and made something amazing with it: thank you

6,000,000,000 downloads of #elasticsearch, #kibana, #logstash, #beats, elastic agent
to everyone who downloaded it, built on it, contributed to it, deployed it, broke it, fixed it, and made something amazing with it: thank you

Recently, I heard complaints within the #syslog_ng community that using #Elasticsearch is not that easy anymore. I installed Elasticsearch 9.5 with #Kibana to verify these claims. Read more at: https://www.syslog-ng.com/community/b/blog/posts/using-syslog-ng-with-elasticsearch-9-5

Recently, I heard complaints within the #syslog_ng community that using #Elasticsearch is not that easy anymore. I installed Elasticsearch 9.5 with #Kibana to verify these claims. Read more at: https://www.syslog-ng.com/community/b/blog/posts/using-syslog-ng-with-elasticsearch-9-5

Recently, I heard complaints within the #syslog_ng community that using #Elasticsearch is not that easy anymore. I installed Elasticsearch 9.5 with #Kibana to verify these claims. Read more at: https://www.syslog-ng.com/community/b/blog/posts/using-syslog-ng-with-elasticsearch-9-5

Recently, I heard complaints within the #syslog_ng community that using #Elasticsearch is not that easy anymore. I installed Elasticsearch 9.5 with #Kibana to verify these claims. Read more at: https://www.syslog-ng.com/community/b/blog/posts/using-syslog-ng-with-elasticsearch-9-5

Recently, I heard complaints within the #syslog_ng community that using #Elasticsearch is not that easy anymore. I installed Elasticsearch 9.5 with #Kibana to verify these claims. Read more at: https://www.syslog-ng.com/community/b/blog/posts/using-syslog-ng-with-elasticsearch-9-5

Agentically creating dashboards for #Kibana with codex for my agentically coded Go server that exports otel logs, metrics, and traces to #elasticsearch

Great stuff, never doing this shit manually again. I did something similar with Signoz a while ago.

Initial attempt was a bit underwhelming until I told it to test the dashboards itself instead of making me do it. It actually accessed the dashboard via a headless browser and then fixed the issues.

Agentically creating dashboards for #Kibana with codex for my agentically coded Go server that exports otel logs, metrics, and traces to #elasticsearch

Great stuff, never doing this shit manually again. I did something similar with Signoz a while ago.

Initial attempt was a bit underwhelming until I told it to test the dashboards itself instead of making me do it. It actually accessed the dashboard via a headless browser and then fixed the issues.

Agentically creating dashboards for #Kibana with codex for my agentically coded Go server that exports otel logs, metrics, and traces to #elasticsearch

Great stuff, never doing this shit manually again. I did something similar with Signoz a while ago.

Initial attempt was a bit underwhelming until I told it to test the dashboards itself instead of making me do it. It actually accessed the dashboard via a headless browser and then fixed the issues.

Agentically creating dashboards for #Kibana with codex for my agentically coded Go server that exports otel logs, metrics, and traces to #elasticsearch

Great stuff, never doing this shit manually again. I did something similar with Signoz a while ago.

Initial attempt was a bit underwhelming until I told it to test the dashboards itself instead of making me do it. It actually accessed the dashboard via a headless browser and then fixed the issues.

Логи: всё, что нужно знать тестировщику

В работе тестировщика логи — такой же повседневный инструмент, как тест-кейсы или баг-репорты. Они помогают подтвердить проблему, понять, на каком этапе произошёл сбой, и собрать данные, которые действительно полезны разработчику. В этой статье разбираем, что нужно знать тестировщику о логах.

https://habr.com/ru/articles/1014648/

#логи #логирование #тестирование_вебприложений #тестирование_по #тестирование_мобильных_приложений #мониторинг_логов #kafka #kibana #sentry #jaeger

Логи: всё, что нужно знать тестировщику

В работе тестировщика логи — такой же повседневный инструмент, как тест-кейсы или баг-репорты. Они помогают подтвердить проблему, понять, на каком этапе произошёл сбой, и собрать данные, которые действительно полезны разработчику. В этой статье разбираем, что нужно знать тестировщику о логах.

https://habr.com/ru/articles/1014648/

#логи #логирование #тестирование_вебприложений #тестирование_по #тестирование_мобильных_приложений #мониторинг_логов #kafka #kibana #sentry #jaeger

Логи: всё, что нужно знать тестировщику

В работе тестировщика логи — такой же повседневный инструмент, как тест-кейсы или баг-репорты. Они помогают подтвердить проблему, понять, на каком этапе произошёл сбой, и собрать данные, которые действительно полезны разработчику. В этой статье разбираем, что нужно знать тестировщику о логах.

https://habr.com/ru/articles/1014648/

#логи #логирование #тестирование_вебприложений #тестирование_по #тестирование_мобильных_приложений #мониторинг_логов #kafka #kibana #sentry #jaeger

----------------

🛠️ Tool — Elastic Agent Skills
===================

Overview

Elastic Agent Skills is an official library of packaged instructions and context designed to teach agentic AI tools how to work correctly with Elastic products. The repository targets agentic IDEs and AI coding agents such as Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, and Gemini CLI and follows the Agent Skills open standard (agentskills.io). The release is marked as Technical Preview and is under active development.

What the skills contain

Each skill is contained in its own folder and includes a SKILL.md file that provides metadata and agent-facing instructions. Skills codify patterns and context for tasks including interacting with Elasticsearch APIs (search, indexing, cluster management), building and managing Kibana content (alerts, connectors), and applying patterns for Elastic Observability, Elastic Security, and Agent Builder workflows.

Compatibility and scope

Skills are intended to drop into existing agent runtimes so that AI assistants stop using outdated patterns and instead follow curated, updated behavior. Supported agent runtimes listed in the repository include Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, and Gemini CLI.

Security considerations emphasized in the repository

The repository explicitly warns that AI coding agents run with real credentials and tool access. It highlights several concrete risks: exposure of security data (PII, embedded credentials) to models, attacker-controlled input that enables prompt injection, and the potential for models to execute dangerous actions when afforded broad permissions. The README references CISA guidance as a baseline for threat modeling and recommends scoping privileges, restricting tool access and network reach, and starting evaluations in isolated, non-production environments.

Limitations and status

Skills are in early release, labeled Technical Preview, and may change as formal evaluations and model evolution occur. The project is open source so teams can audit skills before use. Absent are any runtime or installation instructions; the repository focuses on what skills provide and on guidance for secure evaluation.

🔹 elastic #elasticsearch #agentskills #ai #kibana

🔗 Source: https://github.com/elastic/agent-skills

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosted #selfhosting #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun...

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosted #selfhosting #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun...

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun...

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun...

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun...

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS (5 Minute Quick-Start Guide) #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

🚀 Deploy Elastic Stack on Ubun...

New Post: Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

Deploy Elastic Stack on Ubuntu...

New Post: Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

Deploy Elastic Stack on Ubuntu...

New Post: Deploy Elastic Stack on Ubuntu VPS #certbot #elasticsearch #filebeat #kibana #letsencrypt #logstash #nginx #opensource #reverseproxy #selfhosting #selfhosted #ubuntu #ufw #vps #Cloud #Guides #VPS

Deploy Elastic Stack on Ubuntu...

Как корпоративный поисковый портал стал платформой для цифровых ассистентов

Привет! Меня зовут Антон Фролов — я ведущий менеджер продукта в Content AI. В этой статье расскажу, как мы превратили корпоративный поисковый портал Intelligent Search в платформу для создания цифровых ассистентов с поддержкой LLM. Если у вас уже есть прототип ассистента на базе open-source компонентов, платформа может помочь оперативно разработать решение production-уровня для автоматизации различных процессов с внутренними документами.

https://habr.com/ru/articles/971412/

#Intelligent_Search #поисковые_технологии #nlp #ai #elasticsearch #kibana #apache_zookeeper #apache_tomcat #java

Как корпоративный поисковый портал стал платформой для цифровых ассистентов

Привет! Меня зовут Антон Фролов — я ведущий менеджер продукта в Content AI. В этой статье расскажу, как мы превратили корпоративный поисковый портал Intelligent Search в платформу для создания цифровых ассистентов с поддержкой LLM. Если у вас уже есть прототип ассистента на базе open-source компонентов, платформа может помочь оперативно разработать решение production-уровня для автоматизации различных процессов с внутренними документами.

https://habr.com/ru/articles/971412/

#Intelligent_Search #поисковые_технологии #nlp #ai #elasticsearch #kibana #apache_zookeeper #apache_tomcat #java

Как корпоративный поисковый портал стал платформой для цифровых ассистентов

Привет! Меня зовут Антон Фролов — я ведущий менеджер продукта в Content AI. В этой статье расскажу, как мы превратили корпоративный поисковый портал Intelligent Search в платформу для создания цифровых ассистентов с поддержкой LLM. Если у вас уже есть прототип ассистента на базе open-source компонентов, платформа может помочь оперативно разработать решение production-уровня для автоматизации различных процессов с внутренними документами.

https://habr.com/ru/articles/971412/

#Intelligent_Search #поисковые_технологии #nlp #ai #elasticsearch #kibana #apache_zookeeper #apache_tomcat #java

Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

https://habr.com/ru/articles/966038/

#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

https://habr.com/ru/articles/966038/

#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

Пошаговая настройка вывода логов из .NET-автотестов в ELK (Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana)

Всем привет, с вами Юрий Ковальчук, backend разработчик в ВебРайз. В этой статье разберем процесс вывода логов из приложения c автотестами на .NET в ELK с последующей визуализаций в Kibana. ELK представляет из себя достаточно массивный инструмент для сбора, хранения, обработки и анализа логов, организации мониторингов. С наскоку разобраться с ним вряд ли получится, поэтому подготовили небольшую инструкцию с примерами - на базе простого теста прокинуть результаты до Kibana.

https://habr.com/ru/articles/966038/

#elk #elasticsearch #logstash #kibana #filebeat #логирование #логи #net #net_core #c#

OpenTelemetry — не то, чем кажется…

Привет! Меня зовут - Евгений, работаю в финтехе и проектирую системы, которые обрабатывают миллионы запросов, интегрируются с десятками внешних сервисов и живут в Kubernetes. А еще я преподаю Java/Spring Boot и рассказываю студентам, как не наступать на чужие грабли, а создавать свои и прыгать на них. Больше 10 лет в разработке — и за эти годы в череде проектов я видел одну и ту же боль: отсутствие системного подхода к наблюдаемости. Логи, метрики и трейсы появляются «по остаточному принципу»: что-то добавили при отладке, что-то прилетело из чужой либы, что-то настроили на проде. Итог — инженеры часами разбирают простые инциденты, а продуктовые команды теряют скорость. В статье поделюсь нашим опытом: как мы строим наблюдаемость в системах, почему OpenTelemetry — это больше чем стандарт и какими принципами мы руководствуемся. Ну давай посмотрим что у тебя там...

https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/965256/

#opentelemetry #monitoring #springboot #kotlin #aop #java #grafana #kibana

OpenTelemetry — не то, чем кажется…

Привет! Меня зовут - Евгений, работаю в финтехе и проектирую системы, которые обрабатывают миллионы запросов, интегрируются с десятками внешних сервисов и живут в Kubernetes. А еще я преподаю Java/Spring Boot и рассказываю студентам, как не наступать на чужие грабли, а создавать свои и прыгать на них. Больше 10 лет в разработке — и за эти годы в череде проектов я видел одну и ту же боль: отсутствие системного подхода к наблюдаемости. Логи, метрики и трейсы появляются «по остаточному принципу»: что-то добавили при отладке, что-то прилетело из чужой либы, что-то настроили на проде. Итог — инженеры часами разбирают простые инциденты, а продуктовые команды теряют скорость. В статье поделюсь нашим опытом: как мы строим наблюдаемость в системах, почему OpenTelemetry — это больше чем стандарт и какими принципами мы руководствуемся. Ну давай посмотрим что у тебя там...

https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/965256/

#opentelemetry #monitoring #springboot #kotlin #aop #java #grafana #kibana

OpenTelemetry — не то, чем кажется…

Привет! Меня зовут - Евгений, работаю в финтехе и проектирую системы, которые обрабатывают миллионы запросов, интегрируются с десятками внешних сервисов и живут в Kubernetes. А еще я преподаю Java/Spring Boot и рассказываю студентам, как не наступать на чужие грабли, а создавать свои и прыгать на них. Больше 10 лет в разработке — и за эти годы в череде проектов я видел одну и ту же боль: отсутствие системного подхода к наблюдаемости. Логи, метрики и трейсы появляются «по остаточному принципу»: что-то добавили при отладке, что-то прилетело из чужой либы, что-то настроили на проде. Итог — инженеры часами разбирают простые инциденты, а продуктовые команды теряют скорость. В статье поделюсь нашим опытом: как мы строим наблюдаемость в системах, почему OpenTelemetry — это больше чем стандарт и какими принципами мы руководствуемся. Ну давай посмотрим что у тебя там...

https://habr.com/ru/companies/tbank/articles/965256/

#opentelemetry #monitoring #springboot #kotlin #aop #java #grafana #kibana

agent builder: bringing native MCP and custom tools right to #elasticsearch + #kibana (available on serverless and in the next release everywhere)
it tools look like an agentic stored procedure (prompt + context + query) bringing that power closer to your data. but that‘s just the start — with workflows there is a lot more coming

agent builder: bringing native MCP and custom tools right to #elasticsearch + #kibana (available on serverless and in the next release everywhere)
it tools look like an agentic stored procedure (prompt + context + query) bringing that power closer to your data. but that‘s just the start — with workflows there is a lot more coming

agent builder: bringing native MCP and custom tools right to #elasticsearch + #kibana (available on serverless and in the next release everywhere)
it tools look like an agentic stored procedure (prompt + context + query) bringing that power closer to your data. but that‘s just the start — with workflows there is a lot more coming

agent builder: bringing native MCP and custom tools right to #elasticsearch + #kibana (available on serverless and in the next release everywhere)
it tools look like an agentic stored procedure (prompt + context + query) bringing that power closer to your data. but that‘s just the start — with workflows there is a lot more coming

agent builder: bringing native MCP and custom tools right to #elasticsearch + #kibana (available on serverless and in the next release everywhere)
it tools look like an agentic stored procedure (prompt + context + query) bringing that power closer to your data. but that‘s just the start — with workflows there is a lot more coming

Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов

Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch

Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов

Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch

Как я автоматизировал анализ логов из Kibana с помощью LLM и AI-агентов

Инструменты вроде OpenSearch, Elastic или Kibana давно стали стандартом для поиска и визуализации логов благодаря удобству и мощной поисковой системе. Однако, когда речь заходит о сложном анализе — агрегациях, парсинге, выявлении сложных закономерностей — их встроенные средства быстро достигают предела возможностей. Особенно сложно становится, если структура логов далека от идеала: например, как у нас — всё содержимое свалено в одно поле Message в формате JSON. Меня зовут Игорь Щегловитов, я работаю экспертом по тестированию в QC облачной инфраструктуры и веб-порталов. Раньше наша команда решала такие задачи кастомными утилитами на C#, которые выгружали логи из ELK и анализировали их локально. Однако каждое новое требование превращалось в мини-проект: доработать код, написать новые парсеры, скрипты агрегации и фильтрации. Работа замедлялась, техдолг рос. Я решил использовать связку AI-агентов с кастомными промптами, собственный сервисный слой (MCP) для доступа к логам и LLM-модель, чтобы превращать пользовательские запросы в автоматический алгоритм анализа. Так, кейсы вроде «Посчитай уникальных пользователей за сутки» или «Проанализируй ошибки за период» решаются без ручного кодинга. Под катом мой кейс: расскажу, как это сделал, поделюсь ссылкой на гитхаб, так что, если хотите упростить себе анализ логов, — эта статья для вас.

https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/953780/

#kibana #opensearch #ai #roocode #логи #llm #машинное_обучение #тестирование #roo_code #elasticsearch

@xeraa Maybe you’re right. We’re experimenting at the moment.

Currently we have ES/Kibana on one of our VMs for (text) logs sent by Docker via Fluent, and Grafana Cloud with Graphite for metrics sent by Telegraf via carbon-relay-ng.

The metrics part runs smoothly. The only drawback is that some queries for dashboards or alerts are annoying to get right with Graphite.

#Elasticsearch #Kibana #Graphite #Grafana #DevOps

@xeraa Maybe you’re right. We’re experimenting at the moment.

Currently we have ES/Kibana on one of our VMs for (text) logs sent by Docker via Fluent, and Grafana Cloud with Graphite for metrics sent by Telegraf via carbon-relay-ng.

The metrics part runs smoothly. The only drawback is that some queries for dashboards or alerts are annoying to get right with Graphite.

#Elasticsearch #Kibana #Graphite #Grafana #DevOps

@xeraa Maybe you’re right. We’re experimenting at the moment.

Currently we have ES/Kibana on one of our VMs for (text) logs sent by Docker via Fluent, and Grafana Cloud with Graphite for metrics sent by Telegraf via carbon-relay-ng.

The metrics part runs smoothly. The only drawback is that some queries for dashboards or alerts are annoying to get right with Graphite.

#Elasticsearch #Kibana #Graphite #Grafana #DevOps

@xeraa Maybe you’re right. We’re experimenting at the moment.

Currently we have ES/Kibana on one of our VMs for (text) logs sent by Docker via Fluent, and Grafana Cloud with Graphite for metrics sent by Telegraf via carbon-relay-ng.

The metrics part runs smoothly. The only drawback is that some queries for dashboards or alerts are annoying to get right with Graphite.

#Elasticsearch #Kibana #Graphite #Grafana #DevOps

@xeraa Maybe you’re right. We’re experimenting at the moment.

Currently we have ES/Kibana on one of our VMs for (text) logs sent by Docker via Fluent, and Grafana Cloud with Graphite for metrics sent by Telegraf via carbon-relay-ng.

The metrics part runs smoothly. The only drawback is that some queries for dashboards or alerts are annoying to get right with Graphite.

#Elasticsearch #Kibana #Graphite #Grafana #DevOps

We’re installing Loki, to replace Elasticsearch and Kibana, and I’m taking the opportunity to switch all the logs to JSON. Shouldn’t it be a single boolean option in the config? I mean, we’re in 2025.

Instead, Django and gunicorn each need a third party package and dozens of lines of config, and uWSGI requires you to compile a C plugin!

#Loki #Django #Kibana #Elasticsearch #Devops

We’re installing Loki, to replace Elasticsearch and Kibana, and I’m taking the opportunity to switch all the logs to JSON. Shouldn’t it be a single boolean option in the config? I mean, we’re in 2025.

Instead, Django and gunicorn each need a third party package and dozens of lines of config, and uWSGI requires you to compile a C plugin!

#Loki #Django #Kibana #Elasticsearch #Devops

We’re installing Loki, to replace Elasticsearch and Kibana, and I’m taking the opportunity to switch all the logs to JSON. Shouldn’t it be a single boolean option in the config? I mean, we’re in 2025.

Instead, Django and gunicorn each need a third party package and dozens of lines of config, and uWSGI requires you to compile a C plugin!

#Loki #Django #Kibana #Elasticsearch #Devops

We’re installing Loki, to replace Elasticsearch and Kibana, and I’m taking the opportunity to switch all the logs to JSON. Shouldn’t it be a single boolean option in the config? I mean, we’re in 2025.

Instead, Django and gunicorn each need a third party package and dozens of lines of config, and uWSGI requires you to compile a C plugin!

#Loki #Django #Kibana #Elasticsearch #Devops

We’re installing Loki, to replace Elasticsearch and Kibana, and I’m taking the opportunity to switch all the logs to JSON. Shouldn’t it be a single boolean option in the config? I mean, we’re in 2025.

Instead, Django and gunicorn each need a third party package and dozens of lines of config, and uWSGI requires you to compile a C plugin!

#Loki #Django #Kibana #Elasticsearch #Devops

Как улучшить мониторинг и не потерять логи: Zabbix + ELK

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей, я DevOps-инженер в компании Webest. В работе ежедневно сталкиваюсь с задачами мониторинга и анализа логов, и знаю, как иногда трудно разобраться в причине, почему лег прод в 5:21 утра. Здесь на помощь приходит Zabbix. Он как верный пес: всегда громко «лает», когда что-то идет не так, и даже может «принести» алерт прямо к тебе с тапочками. Но на этом история не заканчивается. Если нужно понять, что именно сломалось и по какой причине, приходится копать глубже — в мир логов, где живет ELK Stack. В статье хочу поделиться опытом для чего программы нужны, как дополняют друг друга, каким образом их можно связать и нужно ли.

https://habr.com/ru/articles/947462/

#zabbix #elk #elasticsearch #logitech #kibana