Különbségek a Splunk és az elasztikus keresés között
A Naplókezelési megoldásokról az első kérdés jut eszembe - jobb az Splunk, mint az Elastic Search, vagy fordítva?
Naplókezelési megoldások - szükséglet
A naplókezelő eszközök létfontosságú szerepet játszanak a vállalkozás rétegelt biztonságában - ezeken kívül a vállalatoknak nagyon kevés a látása a technológiai infrastruktúrájukban bekövetkező tevékenységek és események szempontjából, amelyek adatmegsértéshez vezethetnek, vagy a folyamatban lévő biztonsági kompromisszumot jelenthetnek. A Splunk és az Elastic Search két vezető vállalati versenytárs ebben a kategóriában. Az Ön által használt eszköz attól függ, hogy mire próbál megfigyelni és figyelmeztetni az embereket, és attól, hogy valami nyílt forráskódú alkalmazást villázik-e a GitHubon, vagy vásárol-e valamilyen kereskedelmi szoftvert az eladótól; lássuk, hogyan állnak össze ebben az összehasonlításban.
Összehasonlítás a Splunk és az elasztikus keresés között (Infographics)
Az alábbiakban az 5 legfontosabb különbség van a Splunk és az elasztikus keresés között 
Főbb különbségek a Splunk és az elasztikus keresés között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a Splunk és az Elastic Search közötti legfontosabb különbségeket
-
Splunk vs rugalmas keresés - az alapok
A Splunk a BIG-DATA probléma hosszú távú megoldását örökölte, még mielőtt a piacon létezett volna 2003-ban, amikor Michael Baum, Rob Das és Erik Swan az adatnaplózás és a gépadat-naplók rögzítésének megoldását fejlesztette ki a az akkori rendszerek. Másrészről, az Elastic Search-t Shay Banon alapította 2010-ben, amikor a BIG-DATA probléma létezett, és az emberek más naplózási és megfigyelő eszközöket akartak, hogy teszteljék és összehasonlítsák a Splunk teljesítményét, és ekkor alapítottak egy társaságot, amelyet Elastic-nak hívnak.
A Splunkkal a legnagyobb probléma az volt, és továbbra is az, hogy ez egy drága és fizetett eszköz a folyó másik oldalán. Az Elastic Search ingyenes és nyílt forráskódú megoldás
Következtetés: Mind a Splunk, mind az Elastic Search a legátfogóbb és testreszabhatóbb megoldások, de az egyik drága, a másik pedig a nyílt forrású.
-
Splunk vs elasztikus keresés - a célprobléma és megoldása
A Splunk a múltban hagyományosan kiszolgálta a nagyvállalati ügyfeleket, akik az adatok sértetlensége miatt a helyszíni megoldást választják, és most megpróbálják a kisebb cégeket ügyfélként felfogni azzal, hogy szolgáltatásaikat megfizethetővé teszik. Az Elastic Search viszont inkább végponttól nyílt forráskódú és néhány prémium szolgáltatást nyújt mindenféle, ezen a területen működő vállalkozás számára. A felhőben használt és az adatmegőrző komponensek nagyon híresek az újszülöttek és az induló vállalkozások körében. Arra is hajlamosak, hogy ügyfeleiket általános jellegű, egyedi használati megoldásokkal szolgálják.
Ha dinamikus greppeket és jó megjelenítést keres, akkor az Elastic search + Kibana az Ön számára, és ha a felhasználási esetek gyakran változnak minden kiadással és telepítéssel, akkor feltétlenül próbáld ki a Splunk alkalmazást.
Következtetés: Türelmesen elemezze a felhasználási esetét, majd döntse el, hogy melyiket válassza.
-
Splunk vs elasztikus keresés - a set-upok
A Splunk szolgáltatásait két modul körül osztotta szét. A Splunk Enterprise az első premier szakterületeket célozza meg, és a Splunk Cloud megpróbálja kiszolgálni a felhő alapú specializációkat a webalkalmazáson keresztül, mivel mindkettő viszonylag hasonló funkciókkal rendelkezik. A napi használati korlátozások azok a dolgok, amelyek mind a szolgáltatással szemben olcsóbbak.
Másrészről, az Elastic Searchnek csak egy SaaS platformja van, amelynek fizetett modulja van a telepítéshez, a többi modul ingyenes és nyílt forráskódú, és nagyon hasznos a kisvállalkozások számára a vállalati naplók figyelésében anélkül, hogy a saját adataikért fizetnének pénzt.
Következtetés: Ha úgy döntött, hogy az Elastic Search szolgáltatással jár, akkor készen áll további erőfeszítéseket tenni, mivel az Elastic Search sikere a saját erőfeszítéseitől függ, de ha egyszerű és életképes megoldást szeretne elérni, akkor készen áll arra, hogy pénzt veszítsen el a zsebében.
-
Splunk vs elasztikus keresés - A felhasználói felület és az irányítópult látványtervei
Manapság az emberek nagyon sokat vesznek be a felhasználói felületbe és más látványtervezetekbe, és végül az emberek nagyon sokat várnak a fekete napló képernyőitől.
Végül a Splunk továbbfejlesztette felhasználói felületét az új műszerfal vezérlőkkel, jó és kölcsönhatásba lépő grafikus felületekkel és képességekkel, amelyek feladatokat és munkafolyamatokat rendelnek a csapat tagjaihoz az osztályukhoz viszonyítva. Nagyon jó funkciójuk van az irányítópultjaik PDF-be történő exportálásához.
Másrészt az elasztikus kereséshez nem tartozik saját felhasználói felület, de a feladatok örökölhetők Kibana számára, és nagyon jó háttér-témákkal rendelkezik, amelyek Splunkban nincsenek. Tehát a műszerfal testreszabása valamivel jobb Kibanában.
Következtetés: Teljesen attól függ, hogy a felhasználót választották-e az irányítópultok igazítása, mivel mindkettő valóban nagyon jó funkciókat kínál, de a Splunknak több olyan funkciója van, mint például a műszerfalak PDF formátumban és más ügyfelekkel szembeni grafikonjainak exportálása.
-
Splunk vs elasztikus keresés - az adatáttelepítés és a felhasználókezelés
Valójában attól függ, hogy milyen adatformátumokat támogat mindkét eszköz. A Splunk és az Elastic Search egyaránt tartalmaz adatküldő objektumot, amely megtartja a fájlok és a feltöltések elérési útját.
Az objektum leképezését a többi társának mezőivel összehasonlítva mindkettő esetében nagyon eltérően végzik. Mivel a Splunk beépített és előre konfigurált funkciókkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik az adatoknak az egyes elemekre való besorolását a megfelelő értékekkel, de másrészt meg kell határoznunk az összes beírt típus leképezését az értékekkel az Elastic Search alkalmazásban.
Egy másik különbség az adatáttelepítésnél akkor jelentkezik, amikor az adatokat elemzik, mivel mindkettőnek ugyanazon megközelítése eltérő. Az elasztikus keresés önmagától értetődő és nagyon kézi elemzést igényel, ugyanakkor a Splunk előre telepített varázslókkal és funkciókkal rendelkezik, amelyek nagyon egyszerűek és megbízhatók a használatra.
A Felhasználókezelés másik nagyon hasznos szolgáltatása az Splunk előre telepített verziója, mivel ez segít a menedzsereknek az erőforrások kezelésében, akik az adott projektnaplókkal és szegmentálásukkal dolgoznak. Másrészt az Elastic Search nem tartalmaz olyan szolgáltatásokat, amelyek előre meghatározott hozzárendelési naplókkal rendelkeznek.
Következtetés: A Splunk nagyon egyszerű és megbízható megközelítés az adatáttelepítés és a felhasználói menedzsment részeként, de az Elastic Search nagyon gyorsan felzárkózik ezekhez a funkciókhoz.
Splunk vs rugalmas keresési összehasonlító táblázat
Az alábbiakban bemutatjuk a különbségeket a Splunk és az elasztikus keresés között
| Az összehasonlítás alapja | SPLUNK | Rugalmas keresés |
| Az alapok | A Splunk esetében a legnagyobb probléma az volt, és továbbra is az, hogy ez egy drága és fizetett eszköz. | Az Elastic Search egy ingyenes és nyílt forráskódú megoldás. |
| Célprobléma és megoldás | A Splunk a múltban hagyományosan kiszolgálta a nagyvállalati ügyfeleket, akik az adatintegritási problémák miatt a helyszíni megoldást választják, és most megpróbálják a kisebb cégeket ügyfélként felfogni azzal, hogy szolgáltatásaikat megfizethetővé teszik. | Az Elastic Search viszont inkább végponttól nyílt forráskódú és néhány prémium szolgáltatást nyújt mindenféle, ezen a területen működő vállalkozás számára. |
| A set-upok | A Splunk szolgáltatásait két modul körül osztotta szét. A Splunk Enterprise az első premier szakterületeket célozza meg, és a Splunk Cloud megpróbálja kiszolgálni a felhő alapú specializációkat a webalkalmazáson keresztül, mivel mindkettő viszonylag hasonló funkciókkal rendelkezik. A napi használati korlátozások azok a dolgok, amelyek mind a szolgáltatással szemben olcsóbbak. | Másrészről, az Elastic Searchnek csak egy SaaS platformja van, amelynek fizetett modulja van a telepítéshez, a többi modul pedig ingyenes és nyílt forráskódú, és nagyon hasznos a kisvállalkozások számára a vállalati naplók figyelésében anélkül, hogy a saját adataikért fizetnének pénzt. |
| A felhasználói felület és az irányítópult-megjelenítések | Végül a Splunk továbbfejlesztette felhasználói felületét az új műszerfal vezérlőkkel, jó és kölcsönhatásba lépő grafikus felületekkel és képességekkel, amelyek feladatokat és munkafolyamatokat rendelnek a csapat tagjaihoz az osztályukhoz viszonyítva. Nagyon jó funkciójuk van az irányítópultjaik PDF-be történő exportálásához. | Másrészt az elasztikus kereséshez nem tartozik saját felhasználói felület, de a feladatok örökölhetők Kibana számára, és nagyon jó háttér-témákkal rendelkezik, amelyek Splunkban nincsenek. Tehát a műszerfal testreszabása valamivel jobb Kibanában. |
| Adatáttelepítés és felhasználói kezelés | Mivel a Splunk beépített és előre konfigurált funkciókkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik az adatok leképezését az adott értékekkel rendelkező entitásokra.
A Splunk előre telepített varázslókkal és funkciókkal rendelkezik, amelyek nagyon egyszerűek és megbízhatók a használatra. | Az Elastic Search nem tartalmaz előre telepített varázslókat és funkciókat, amelyek nagyon egyszerűek és megbízhatók a használatra. |
Összegzés: Splunk vs rugalmas keresés
Röviden: mind a Splunk, mind az Elastic Search kompetens, vállalati szintű naplókezelési és elemzési platformok, amelyeket a világ vezető szervezetei megbíznak.
Ajánlott cikkek:
Ez útmutatóként szolgál a különbségek között a Splunk és az Elasztikus keresés között, azok jelentésének, a fej közötti összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetéseknek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Splunk vs Tableau - A 12 legjobb összehasonlítás a tanuláshoz
- Hadoop vs Splunk - derítse ki a 7 legjobb különbséget
- Cassandra vs Elasticsearch - melyik a jobb
- Hadoop vs Elasticsearch - melyik hasznosabb
- Splunk vs Nagios különbség
- Csodálatos tulajdonságai Hadoop vs Spark