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大数据搜索选开源还是商业软件?ElasticSearch 对比 Splunk

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原文出处: naughty

本文就架构,功能,产品线,概念等方面就ElasticSearch和Splunk做了一下全方位的对比,希望能够大家在制定大数据搜索方案的时候有所帮助。

简介

ElasticSearch 1 )( 2 )是一个基于Lucene的开源搜索服务。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于 云计算 中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。

ELK ElasticSearch Logstash Kibana 的缩写,分别提供搜索,数据接入和可视化功能,构成了Elastic的应用栈。

Splunk 是大数据领域第一家在纳斯达克上市公司, Splunk 提供一个机器数据的引擎。使用 Splunk 可收集、索引和利用所有应用程序、服务器和设备(物理、虚拟和云中)生成的快速移动型计算机数据 。从一个位置搜索并分析所有实时和历史数据。 使用 Splunk 处理计算机数据,可让您在几分钟内(而不是几个小时或几天)解决问题和调查安全事件。监视您的端对端基础结构,避免服务性能降低或中断。以较低成本满足合规性要求。关联并分析跨越多个系统的复杂事件。获取新层次的运营可见性以及 IT 和业务智能。

根据最新的 数据库引擎排名 显示,Elastic,Solr和Splunk分别占据了数据库搜索引擎的前三位。

趋势 上来看,Elastic和Splunk上升明显,Elastic更是表现出了非常强劲的势头。

基本概念

Elastic

下图是一个Elastic的搜索在Kibana中看到的例子,原始的数据是一个简单的日志文件:

我们通过logstash索引到Elasticsearch后,就可以搜索了。

Splunk

下图是一个Splunk的搜索在Splunk客户端看到的和前一个例子同样的日志数据的搜索结果。

从基本概念上来看,Elasticsearch和Splunk基本一致。从例子中我们可以看到很多的共性,事件/文档,时间戳,字段,搜索,时间轴图等等。其中有几个主要的差别:

用户接口

ElasticSearch提供REST API来进行

Elasticsearch 本身并没有提供任何UI的功能,搜索可以用Kibana,但是没有管理UI还是让人不爽的,好在开源的好处就是会有很多的开发者来构建缺失的功能:

另一选择就是安装X-Pack,这个是要收费的。

Splunk作为企业软件,管理及访问接口比较丰富,除了REST API 和命令行接口,Splunk的UI非常友好易用,基本上所有的功能都能通过集成的UI来使用。同时提供以下接口

功能

数据接入和获取

Elastic 栈使用Logstash和Beats来进行数据的消化和获取。

Logstash 用jruby实现,有点像一个数据管道,把输入的数据进行处理,变形,过滤,然后输出到其它地方。Logstash 设计了自己的 DSL,包括有区域,注释,数据类型(布尔值,字符串,数值,数组,哈希),条件判断,字段引用等。

Logstash的数据管道包含三个步骤,Input,Filter和Output,每一步都可以通过plugin来扩展。另外Input和Output还支持配置Codecs,完成对输入输出数据的编解码工作。

Logstash支持的常见的Input包含File,syslog,beats等。Filter中主要完成数据的变形处理,可以增删改字段,加标签,等等。作为一个开源软件,Output不仅仅支持ElasticSearch,还可以和许多其它软件集成和目标,Output可以是文件,graphite,数据库,Nagios,S3,Hadoop等。

在实际运用中,logstash 进程会被分为两个不同的角色。运行在应用服务器上的,尽量减轻运行压力,只做读取和转发,这个角色叫做 shipper;运行在独立服务器上,完成数据解析处理,负责写入 Elasticsearch 的角色,叫 indexer。

logstash 作为无状态的软件,配合消息队列系统,可以很轻松的做到线性扩展

Beats 是 Elastic 从 packetbeat 发展出来的数据收集器系统。beat 收集器可以直接写入 Elasticsearch,也可以传输给 Logstash。其中抽象出来的 libbeat,提供了统一的数据发送方法,输入配置解析,日志记录框架等功能。

开源社区已经贡献了 许多的beats 种类。

因为Beats是使用Golang编写的,效率上很不错。

Splunk 使用Farwarder和Add-ons来进行数据的消化和获取。

Splunk内置了对文件,syslog,网络端口等input的处理。当配置某个节点为Forwarder的时候,Splunk Forwarder可以作为一个数据通道把数据发送到配置好的indexer去。这时候,它就类似logstash。这里一个主要的区别就是对数据字段的抽取,Elastic必须在logstash中通过filter配置或者扩展来做,也就是我们所说的Index time抽取,抽取后不能改变。Splunk支持Index time的抽取,但是更多时候,Splunk 在index time并不抽取而是等到搜索是在决定如何抽取字段。

对于特定领域的数据获取,Splunk是用 Add-on 的形式。Splunk 的App市场上有超过600个不同种类的Add-on。

用户可以通过特定的Add-on或者自己开发Add-on来获取特定的数据。

对于大数据的数据采集,大家也可以参考我的 另一篇博客

数据管理和存储

ElasticSearch的数据存贮模型来自于Lucene,基本原理是实用了倒排表。大家可以参考 这篇文章

Splunk的核心同样是倒排表,推荐大家看这篇去年Splunk Conf上的介绍, Behind the Magnifying Glass: How Search Works

Splunk的Event存在许多Buckets中,多个Buckets构成逻辑分组的索引分布在Indexer上。

每个Bucket中都是倒排表的结构存储数据,原始数据通过gzip压缩。

搜索时,利用Bloom filter定位数据所在的bucket。

在对数据的存储管理上,Elastic 和Splunk都是利用了倒排表。Splunk对数据进行压缩,所以存储空间的占用要少很多,尤其考虑到大部分数据是文本,压缩比很高的,当然这会损失一部分性能用于数据的解压。

数据分析和处理

对数据的处理分析,ElasticSearch主要使用 Search API 来实现。而Splunk则提供了非常强大的 SPL ,相比起ES的Search API,Splunk的SPL要好用很多,可以说SPL就是非结构化数据的SQL。无论是利用SPL来开发分析应用,还是直接在Splunk UI上用SPL来处理数据,SPL都非常易用。开源社区也在试图为Elastic增加类似SPL的DSL来改善数据处理的易用性。例如:

从这篇 反馈 可以看出,ES的search还有许多的不足。

作为对此的响应,Elastic推出了 painless script ,该功能还处于实验阶段。

数据展现和可视化

Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台,用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索引中的数据。使用Kibana,可以通过各种图表进行高级数据分析及展示。

Splunk集成了非常方便的数据可视化和仪表盘功能,对于SPL的结果,可以非常方便的通过UI的简单设置进行可视化的分析,导出到仪表盘。

下图的比较来自 https://www.itcentralstation.com/products/comparisons/kibana_vs_splunk

在数据可视化的领域的 排名 ,Splunk仅仅落后于Tableau而已

扩展性

从扩展性的角度来看,两个平台都拥有非常好的扩展性。

Elastic栈作为一个开源栈,很容易通过Plugin的方式扩展。包括:

Splunk提供一系列的扩展点支持应用和Add-on的开发, 在 http://dev.splunk.com/ 可以找到更多的信息和文档。包括:

比起Elastic的Plugin,Splunk的扩展概念上比较复杂,开发一个App或者Add-on的门槛都要相对高一些。做为一个数据平台,Splunk应该在扩展性上有所改进,使得扩展变的更为容易和简单。

架构

Elastic Stack

如上图所示,ELK是一套栈,Logstash提供数据的消化和获取,Elasticsearch对数据进行存储,索引和搜索,而Kibana提供数据可视化和报表的功能。

Splunk

Splunk的架构主要有三个角色:

除了以上的三个主要的角色,Splunk的架构中还有:Deployment Server,License Server,Master Cluster Node,Deployer等。

Splunk和ELK的基本架构非常类似,但是ELK的架构更为简单和清楚,Logstash负责数据接入,Kibana负责数据展现,所有的复杂性在Elasticsearch中。Splunk的架构更为复杂一些,角色的类型也更多一些。

如果装单机版本,Splunk更容易,因为所有的功能一次性就装好了,而ELK则必须分别安装E/L/K,从这一点上来看,Splunk有一定的优势。

分布集群和扩展性

ElasticSearch

ElasticSearch是为分布式设计的,有很好的扩展性,在一个典型的分布式配置中,每一个节点(node)可以配制成不同的角色,如上图所示:

每一种角色可以通过ElasticSearch的配置文件或者环境变量来配置。每一种角色都可以很方便的Scale,因为Elastic采用了对等性的设计,也就是所有的角色是平等的,(Master Node会进行Leader Election,其中有一个是领导者)这样的设计使得在集群环境的伸缩性非常好,尤其是在容器环境,例如Docker Swarm或者Kubernetes中使用。

参考:

Splunk

Splunk作为企业级的分布式机器数据的平台,拥有强大的分布式配置,包括跨数据中心的集群配置。Splunk提供两种集群,Indexer集群和Search Head集群。

Splunk Indexer集群

如上图所示,Splunk的indexer集群主要由三种角色:

有人会问,那Master是不是集群中的单点故障?What if Master node goes down?Splunk的回答是否。即使Master 节点出现故障,Peer Nodes仍然可以正常工作,除非,同时有Peer Node出现故障。

Splunk Search Header 集群

Search Head集群是由一组Search Head组成,它们共享配置,搜索任务等状态。该Cluster主要有以下角色:

另外Splunk还曾经提供过一个功能叫做 Search Head Pooling ,不过现在已经Depecated了。

Indexer集群可以和Search Head集群一起配置,构成一个分布式的Splunk配置。

相比较ES的相对比较简单的集群配置,Splunk的集群配置比较复杂,ES中所有每一个节点可以灵活的配置角色,并且可以相对比较容易的扩展,利用例如Kubernetes的Pod的复制可以很容易的扩展每一个角色。扩展Splunk相对比较困难,要做到动态的伸缩,需要比较复杂的配置。大家可以参考 这里 ,在容器环境里配置一个Splunk的集群需要比较多的布置,例如在这个 Master的配置 中,用户需要考虑:

并且集群的扩展很难直接利用容器编排平台提供的扩展接口,这一点Splunk还有很多提高的空间。

产品线

Elastic

Elastic的产品线除了大家熟悉的ELK(ElasticSearch,Logstash,Kikana),主要包含

Splunk

Splunk的产品线包括

从产品线的角度来看,Splunk除了提供基本平台,在IT运维和安全领域都有自己的拳头产品。Elastic缺乏某个领域的应用。

价格

价格是大家非常关心的一个因素

Elastic的基本组件都是开源的,参看 下表 ,X-pack中的一些高级功能需要付费使用。包含安全,多集群,报表,监控等等。

云服务的 价格 参考下图,ES的云是按照所使用的资源来收费,从这里选取的区域可以看出,ES的云也是运行在AWS上的。下图中的配置每月需要花费200美元左右。(不同区域的收费不同)

同时,除了Elastic自己,还有许多其他公司也提供Elastic Search的云服务,例如Bonsai,Qbox.io等。

Splunk

Splunk Enterprise是按照数据每日的流量按年或者无限制事件付费,每天1GB的话,每年是2700美元,每个月也是差不多200块。如果每天的数据量少于500M,可以使用Splunk提供的 免费 License,只是不能用安全,分布式等高级功能,500M可以做很多事情了。

云服务的价格就要便宜多了,每天5GB,每年只要2430元,每个月不到200块。当然因为计费的方式不同,和Elastic的云就不好比较了。另外因为是在AWS上,中国的用户,呵呵了。

总结

大数据的搜索平台已经成为了众多企业的标配,Elastic栈和Splunk是其中最为优秀和流行的选择。两者都有各自的优点和值得改进的地方。希望本文能够在你的大数据平台的选型上,有所帮助。也希望大家来和我交流,共同成长。

参考文档

ELK

Splunk

其它

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