ES 与 Splunk

ElasticStack(ELK Stack) 和 Splunk 都是最大的日志分析企业解决方案。 Elasticsearch 是一个数据库搜索引擎，Splunk 是一个用于监控、分析和可视化数据的软件工具。 Elasticsearch 存储数据并对其进行分析，而 Splunk 用于搜索、监控和分析机器数据。 Splunk 迄今为止最大的缺点之一是它是一种付费且昂贵的工具，而 Elasticsearch 是一种免费工具。

然而，Elasticsearch 和 Splunk 有一些相似之处，但也有不同之处。它们有一些差异，使它们彼此不同。首先，我们将分别简要讨论 Elasticsearch 和 Splunk，然后讨论它们的区别。以下是 Elasticsearch 和 Splunk 的差异列表。

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源数据库工具，易于部署和操作。它通常用于分析目的和搜索您的日志和数据。基本上，它是一个 NoSQL 数据库，以文档格式存储非结构化数据。

请记住，Elasticsearch 只有通过与 Logstash 和 Kibana 工具集成才能对数据执行所有三种分析、可视化和搜索操作。 Elasticsearch 与 Logstash 和 Kibana 的集成称为 ELK 堆栈。

Splunk

Splunk 是一个软件平台或用于搜索、可视化的工具、监控和分析机器数据。数据由机器实时生成。它来自网站、设备、传感器、Web 应用程序，也可以由用户创建。

Splunk 是一种提供 15 天免费试用的商业解决方案的工具。它于 2003 年发布，是一种付费工具。 Splunk 可以分析结构化或半结构化数据。它主要用于大数据分析。 Splunk 相当于 ELK Stack，有 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 用于存储、分析和可视化。

Elasticsearch 和 Splunk 的区别

Elasticsearch 和 Splunk 两者帮助分析数据。根据一些参数，我们将详细讨论它们的区别。下面给出了差异列表:

Elasticsearch 与 Splunk-客户

几家公司，如 Uber、Stack Overflow、Udemy、Shopify、Instacart 和 Slank 等. 使用 ElasticStack 来存储、分析、搜索和可视化他们的数据。 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 的作用非常出色。

在另一方面，Splunk 也被一些公司使用，例如 Starbucks、Craftbase、Intuit、SendGrid、Yelp、Rent the Runway 和 Blend 等。

Elasticsearch vs Splunk-与

Elasticsearch 工具与 Logstash 和 Kibana 集成，与 Splunk 的工作方式相同。除此之外，它还可以与其他各种工具集成，例如-Datadog、Couchbase、Amazon Elasticsearch Services 和 Contentful 等。通过与 Logstash 和 Kibana 集成，它可以像 Splunk 一样工作。

Splunk 还可以与其他几种工具集成，如 OverOps、Google Anthos、PagerDuty、Amazon Guard Duty 和 Wazuh 等.

Elasticsearch vs Splunk-成本

Elasticsearch 是一个开源工具，这意味着它是免费的。用户只需将其下载并安装到他们的系统上，就可以开始使用它而无需支付任何费用。您可以从其官方网站安装它。对于安装步骤，请阅读我们的 Elasticsearch 安装章节(https://www.lidihuo.com/download-and-install-elasticsearch#Download。

请注意您必须每月为 Kibana(数据可视化工具)支付 45 美元。

现在，如果我们谈论 Splunk，它不是开源工具。因此，它不是在市场上免费提供的。您必须以美元支付才能使用。 Splunk 提供 15 天的免费试用。

Splunk 的费用为每月 75 美元起。另一方面，对于每天索引 1GB 数据，Splunk 的企业起步价为 1800 美元/年。使用 Splunk 的成本是每天索引的数据增加。

Elasticsearch vs Splunk-发布

Elasticsearch 由 Shay 于 2010 年发布巴农。当人们想要一些其他工具来比较 Splunk 的性能时，它就出现了。

Splunk 由 Michael Baum、Erik Swan 和 Rob Das 于 2003 年发布。他们提出了捕获数据标识和机器数据日志以确认系统完整性的解决方案。、

数据迁移和用户管理

基本上，这取决于这些工具支持的数据格式类型。 Elasticsearch 和 Splunk 都有数据传送器对象，用于维护文件和上传的路径。

Elasticsearch 没有预加载的向导和功能。即使它没有交互式 UI，因此用户需要安装插件或 Kibana。在 Elasticsearch 中，我们必须定义每个字段类型与其值的映射。

Splunk 带有预加载的向导和功能，使用起来既简单又可靠。这些功能可帮助经理管理资源。除此之外，它还具有内置和预先配置的功能，使用户能够将数据映射到具有各自值的实体中。

结论: 如果我们得出结论, 在数据迁移和用户管理的情况下，Splunk 是一种简单可靠的方法，而 Elasticsearch 可以非常快速地获得这些功能。

UI 和仪表板可视化

大多数目前，用户希望使用易于使用和理解的图形用户界面。他们会在很短的时间内熟悉它。 Splunk 通过新的仪表板及其控件改进了其用户界面。它具有将仪表板导出为 PDF 的酷炫功能。

另一方面，Elasticsearch 没有自己的 UI(用户界面)。用户需要安装 Kibana 才能执行任务。 Kibana 具有 Splunk 没有的炫酷背景主题。它的仪表板包含不同的控件来采取行动。因此，Kibana 中的仪表板比 Splunk 好一些。

存储数据的数据库有很多种，如Elasticsearch、Oracle、Postgres、MongoDB、MySQL等。Elasticsearch和MongoDB是流行的面向文档的数据库.两者都是分布式且高度可扩展 ...