Qu’est-ce que Logstash ?
Logstash est un outil open source de collecte, traitement et transfert de données. Il fait partie de la suite Elastic, avec Elasticsearch et Kibana.
Son objectif est d'ingérer des données issues de différentes sources, de les transformer, puis de les envoyer vers une destination comme une base de données ou un moteur de recherche.
Il est conçu pour gérer de grands volumes d’informations structurées ou non structurées.
À quoi sert Logstash ?
Logstash est utilisé pour simplifier la gestion des données brutes en entreprise. Il permet d’unifier des sources variées de données : fichiers journaux, bases de données, APIs, etc.
Les données peuvent être modifiées, enrichies ou nettoyées automatiquement. Cela facilite ensuite leur analyse ou leur indexation dans un moteur de recherche comme Elasticsearch.
Il est souvent utilisé pour créer des systèmes de suivi d’activité (logs), de surveillance ou d’analyse de performance.
Comment fonctionne Logstash ?
Logstash repose sur un modèle simple composé de trois étapes : input, filter et output.
Étape Input
Cette phase permet de récupérer les données. Logstash peut se connecter à des fichiers, des bases de données, des flux réseau, etc.
Étape Filter
Les données sont ensuite transformées. Il est possible de les filtrer, les reformater, extraire des éléments ou ajouter des champs.
On utilise souvent des plugins comme grok (pour analyser du texte), mutate (pour modifier les champs) ou geoip (pour localiser une adresse IP).
Étape Output
Les données finalisées sont envoyées vers une destination. Les plus courantes sont Elasticsearch, une base de données ou un fichier JSON.
Il est aussi possible de les transmettre vers une plateforme de messagerie comme Kafka ou RabbitMQ.
Différences avec des notions proches
Logstash est souvent comparé à Fluentd ou Beats.
Fluentd est un outil similaire, mais écrit en Ruby. Il est plus léger et dispose d'une communauté active, mais possède moins de plugins officiels.
Beats est une famille de collecteurs de données légers, aussi développés par Elastic. Ils sont plus simples et consomment moins de ressources, mais offrent moins de possibilités de transformation que Logstash.
Logstash se distingue par sa capacité à effectuer des traitements complexes sur les données en temps réel.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une équipe technique peut utiliser Logstash pour centraliser les journaux (logs) de plusieurs serveurs. Cela aide à détecter rapidement les erreurs système.
Un service RH peut l’exploiter pour agréger des données de candidatures venant de sources diverses. Logstash peut standardiser ces données en vue d'une analyse automatisée.
Une entreprise e-commerce peut collecter les clics, vues et achats des utilisateurs. Logstash prépare ces volumes de données en temps réel pour en faciliter l’analyse marketing.
Dans un environnement de cybersécurité, il permet de normaliser les flux de données provenant de pare-feux ou d'antivirus avant leur analyse.