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Logstash ist eine Open-Source-Datenpipeline zum Sammeln, Transformieren und Weiterleiten von Log- und Ereignisdaten. Es unterstützt zahlreiche Eingabe-, Filter- und Ausgabe-Plugins und lässt sich in Systeme wie Elasticsearch integrieren. Typischer Einsatz sind zentrale Logaggregation, Parsing und Vorverarbeitung für Observability-Stacks und Analyse.
Nutze diesen Steckbrief, um den Baustein kurz zu verstehen, ihn im Modell einzuordnen und verwandte Bausteine zu öffnen.
Technischer Baustein: kann automatisiert, integriert oder betrieben werden.
Konkretes Rädchen im System, das in größeren Zusammenhängen wirkt.
Logstash ist eine serverseitige Datenpipeline, die Ereignisse aus Quellen einliest, verarbeitet und an Ziele wie Such- oder Speichersysteme weiterleitet.
Logstash wurde im Elastic-Ökosystem für das Problem entwickelt, heterogene Log- und Ereignisdaten zentral aufzunehmen. Die Dokumentation und das Repository zeichnen die Entwicklung eines Plugin-basierten Logsammlers zu einer vielseitigen Pipeline-Plattform nach.
Stelle drei Bausteine auseinander: Input liest Daten, Filter transformieren oder reichern sie an, Output schreibt sie weiter. Ereignisse laufen durch diese Pipeline; Plugins bestimmen Protokolle und Ziele, Pipelines und Puffer beeinflussen Betrieb und Durchsatz.
Er nimmt Ereignisse aus einer Quelle entgegen.
Er verändert, strukturiert oder ergänzt Ereignisdaten.
Er übergibt verarbeitete Ereignisse an ein Ziel.
Logstash verbindet Anwendungen, Infrastruktur und Analyse. Es eignet sich für Normalisierung und Weiterleitung, verlangt aber Schutz vor Datenverlust, unkontrolliertem Volumen und sensiblen Logdaten.
Wo dieser Baustein im Themenmodell verortet ist.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Erkunde, wie dieser Wissensbaustein mit Konzepten, Methoden, Technologien und Tools verbunden ist.
Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
Alle direkten Verbindungen des aktuellen Wissensbausteins in einer kompakten, textuellen Darstellung.
Diese Einordnung zeigt, in welchem Kontext der Baustein typischerweise relevant wird, wie anspruchsvoll er ist und welche Wirkung er im Modell hat.
Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.