Analisi di soluzioni open-source e commerciali per la raccolta e

Scuola Politecnica e delle Scienze di Base
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica
Elaborato finale in Programmazione II
Analisi di soluzioni open-source e
commerciali per la raccolta e
gestione dei log
Anno Accademico 2014/2015
Candidato:
Cristian Tommasino
matr.N46/001283
qui va la dedica
qui va una frase
qui va una frase
Indice
Introduzione
vii
1 Log, software per l’analisi dei log, analisi dei guasti
1
1.1
Log e analisi dei guasti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
1.2
Software di analisi e raccolta log . . . . . . . . . . . . . . .
3
2 Soluzioni open-source
5
2.1
Logstash . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2
LOGalyze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
2.3
Fluentd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.4
Graylog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3 Soluzioni commerciali
14
3.1
Splunk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
3.2
Loggly . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
3.3
Sumo Logic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.4
Logentries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
4 Confronto
4.1
21
Contronto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5 Conclusioni
21
24
iii
Indice
Ringraziamenti
25
Bibliografia
26
iv
Elenco delle figure
1.1
Un esempio di log
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.2
Schema dell’analisi dei guasti . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
1.3
Loghi di alcuni software di log analysis . . . . . . . . . . . .
3
2.1
Logo di Logstash . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2
Schema file logstash elasticsearch kibana . . . . . . . . . . .
6
2.3
Logo di Elasticsearch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.4
Esempio di dati visualizzati attraverso Kibana
. . . . . . .
7
2.5
Logo di LOGalyze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
2.6
Architettura di LOGalyze . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
2.7
Esempio di dashboard di LOGalyze . . . . . . . . . . . . . .
9
2.8
Logo di Fluentd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.9
Schema di FLuentd . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
2.10 Plugin di geo-localizzazione degli indirizzi ip . . . . . . . . .
11
2.11 Logo di Graylog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.12 Impostazioni minime di Graylog . . . . . . . . . . . . . . .
12
2.13 Dashboard di Graylog . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
3.1
Logo di Splunk Enterprice . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
3.2
Schema di raccolta dati di Splunk . . . . . . . . . . . . . . .
16
3.3
Un esempio di interfaccia utente di Splunk Enterprice . . .
16
v
Elenco delle figure
3.4
Logo Loggly . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
3.5
Esempio dashboard di Loggly . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
3.6
Logo di Sumo Logic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
3.7
Sumo Logic: Amazon S3-Overview . . . . . . . . . . . . . .
18
3.8
Logo di Logentries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3.9
Dashboard di Logentries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
4.1
Tabella confronto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
vi
Introduzione
Fin dalla nascita di sistemi informatici si é avuta la necessitá di tener
traccia di tutte le operazioni che vengono effettuate da una macchina o da
un insieme di macchine in modo da poter avere a disposizione la sequenza
di operazioni effettuate, e in caso di fallimento poter trovare in modo piú
semplice possibile l’errore, qui abbiamo la nascita dei log . Quindi i log
sono dei file in cui vengono catturate tutte le operazioni effettuate da una
macchina. Con l’avvento dei sistemi complessi si é avuta la necessitá di
poter trattare i file log in modo piú semplice, poiché l’analisi di un solo
file log, non essendo banale non eńemmeno complessa, ma analizzarne 100
o 1000 eı́mpensabile quindi sono stati creati dei sotfware che raccolgono
e aiutano ad analizzare file log. Si pensi che nei sistemi complessi per
analizzare file log si utilizzano delle tecniche come l’analisi dei guasti
(faluire analysis), la quale richiede la raccolta dei log prima di poterli
analizzare, quindi i moderni sotfware aiutano l’uomo nella ricerca degli errori o semplicemente a tirare fuori delle statiche, e lo fanno attraverso delle
interfacce grafiche di facile utilizzo. Esistono tantissimi software per la gestione e la raccolta dei log alcuni, come Splunk, commerciali ed altri, come
Logstash, open-source. Nelle prossime pagine cercheremo di descrivere alcuni software e cercheremo di mettere in evidenza le loro caratteristiche
principali ed infine cercheremo di fare un confronto.
vii
Capitolo 1
Log, software per l’analisi
dei log, analisi dei guasti
Ora, per capire meglio, inizieremo a spiegare cosa sono i log e a cosa
servono, parleremo in generale dei software utili per la raccola e gestione
dei log, spiegheremo una tecnica di log analysis, la failure analysis (analisi
dei guasti).
1.1
Log e analisi dei guasti
Gli event logs, o semplicemente logs, rappresentano una risorsa chiave
di dati poiché memorizzano informazioni testuali riguardo ad eventi regolari o anomali catturati da un sistema durante l’esecuzione[1]. I log hanno
avuto molto successo sia nell’industria che nella didattica, infatti hanno
trovato applicazione in molti domini come per esempio: sistemi operativi,
sistemi di controllo, applicazioni a larga scala, database e molti altri. I log
solitamente sono costituiti da una grande quantitá di dati organizzati da
una sequenza di righe, ogni una delle quali inizia con un timestamp, ovvero
1
Capitolo 1. Log, software per l’analisi dei log, analisi dei guasti
data e ora, e riporta un operazione anomala, quindi un errore, oppure un
operazione regolare, possiamo osservare un esempio di log nella figura 1.1.
Figura 1.1: Un esempio di log
Una tecnica che fa uso di log é l’analisi dei guasti solitamente composta
da tre passi: raccolta, manipolazione e analisi [1], come schematizzato in
figura 1.2.
Figura 1.2: Schema dell’analisi dei guasti
Nella prima fase abbiamo la raccolta delle informazioni provenienti in
molti casi anche da terminali differenti la raccolta dei dati viene effettuata
in base a dei protocolli di seguito ne vedremo alcuni. UNIX syslog [1]
definisce un formato log e un protocollo di raccolta divenuto uno standard
de facto negli anni. Un altro protocollo e Microsoft Event Log [1],
ogni macchina ha in esecuzione un event log che può essere acceduto da
remoto con alcune system call. Un altro protocollo è log4x di Apache
Software Foundation. Nella seconda fase abbiamo la manipolazione delle
informazioni raccolte nella fase precedente. Possiamo dividere questa fare
in due step. Nel primo step abbiamo filtraggio delle informazioni e nel
2
Capitolo 1. Log, software per l’analisi dei log, analisi dei guasti
secondo raggruppamento delle informazioni filtrate. La tersa fase, quella
di analisi, abbiamo una vista grafica dei dati. A supporto di tutto ciò che
abbiamo detto fino ad ora si utilizzano dei software che aiutano l’utente o
il tecnico in tutte le fasi della analisi dei guasti e permettono di effettuare
altre operazioni.
1.2
Software di analisi e raccolta log
Figura 1.3: Loghi di alcuni software di log analysis
Esistono svariati software che permetto di raccogliere e analizzare log
alcuni sono commerciali ed altri open-source ogni uno di essi possiede
delle caratteristiche diverse in base a come raccolgono i log, ai metodi di
filtraggio di dati, ai diversi tools statistici con diverse interfacce grafiche.
Nei capitoli successivi cercheremo di descrivere alcuni software analizzando
le caratteristiche principali di ogni uno di essi e differenziandoli tra opensource e commerciali. Nel prossimo capitolo inizieremo a trattare i sotfware
3
Capitolo 1. Log, software per l’analisi dei log, analisi dei guasti
open-source per poi trattare quelli commerciali ed infine confrontarli in
base ad alcune qualitá e caratteristiche oggettive e soggettive.
4
Capitolo 2
Soluzioni open-source
In questo capitolo descriveremo i seguenti software open-source, dove
il termine open-source tradotto letteralmente significa sorgente aperta,
quindi non significa che esso é gratuito ovvero non solo, significa che il
codice é a disposizione di tutti in modo che chiunque può contribuire allo
sviluppo e al miglioramento del sotfware. In questo capitolo prendiamo
in considerazione solo quattro software open-source di raccolta e gestione
dei log, ma ne esistono veramente tanti. Le applicazioni che andremo a
descrivere sono: Logstash, LOGalyze, Fluentd e Graylog.
2.1
Logstash
Figura 2.1: Logo di Logstash
5
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Logstash é un progetto open source riguardante il mondo del logging nato dalla mente di Jordan Sissel e dalla fusione dello stesso con
Elasticsearch e Kibana dalla quale si conia la pila ELK[2].
Figura 2.2: Schema file logstash elasticsearch kibana
Elasticsearch é un motore di ricerca ma non in senso stretto come
Google, ma permette di indicizzare grandi quantità di dati e ne facilita la
ricerca, permette inoltre di analizzare i dati in tempo reale[3]. Kibana é
un tool che permette la visualizzazione dei dati in forma grafica[3]. Inoltre grazie ad altri due prodotti commerciali, Shield e Marvel, si aggiunge
sicurezza e monitoraggio[3]. Nella figura 2.4 possiamo vedere due esempi
di visualizzazione tramite Kibana.
Figura 2.3: Logo di Elasticsearch
Logstash é forse uno dei piú grandi rivali open-source dei software commerciali poiché grazie a Elasticsearch riesce a raccogliere una vasta varietá
di log, un’altro punto a suo favore é dato dalla ”pagina di ricerca” la quale
e semplice grazie ad una ricerca full-text, caratteristica ottenuta grazie ad
Elasticserch. La pila ELK mette a disposizione in oltre anche un servizio
6
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Figura 2.4: Esempio di dati visualizzati attraverso Kibana
di geo-localizzazione di indirizzi ip, un sistema di alerting ottenuto grazie
al tools Watcher e molti altri metodi[5][4].Per gli archivi dati e possibile
utilizzare HDFS, Amazon S3 e Google Cloud Storage.Dal punto di vista
della documentazione eóttimo ha a disposizione anche una community e
sul sito ufficiale[6] ci sono a disposizione dell’utente tutte le informazioni
utili per poterlo utilizzare al meglio. Questo software ha a disposizione
molti plugin poiché molti di essi vengono sviluppati da terzi essendo un
prodotto open-source. Un altro pregio e il costo é completamente gratuito.
2.2
LOGalyze
Figura 2.5: Logo di LOGalyze
LOGalyze é un software open-source di gestione e analisi log come tut-
7
Capitolo 2. Soluzioni open-source
ti i software suoi simili eún aggregato di tools che permettono di raccogliere
e gestire log.
Figura 2.6: Architettura di LOGalyze
Nella figura 2.6 vediamo uno schema dell’architettura di LOGalyze, il
quale mette in evidenza le maggiori caratteristiche di questo software tra
le quali: raccogliere un vasto insieme di log, visualizzare statistiche multidimensionali, sistema di alerts e notifica e un serivizio web SOAP(Simple
Object Access Protocol) il quale permette di comunicare con l’applicazione tramita un interfaccia web basata sullo scambio di messaggio (per
maggiori dettagli [6]).
Nella figura 2.7 possiamo osservare uno screenshot della dashboard di
LOGalyze. Riguardo la documentazione ha un datasheet e un manuale
8
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Figura 2.7: Esempio di dashboard di LOGalyze
per l’installazione sintetici ed essenziali ma sul sito ufficiale si può trovare
anche una community nella quale si possono trovare soluzione a diversi
problemi relativi al software o semplicemente delle informazioni mentre
per un manuale bisogna rivolgersi al web. Non si trovano molti plugin
per questo software, ad esempio utilizza plugin per il sistema di alerting.
LOGalyze é un sotfware con licenza gratuita questo resta sempre un punto
di forza di questo software e di quasi tutti quelli open-source.
2.3
Fluentd
Fluentd é un buona soluzione open-source per quanto riguarda il log
analysis, una delle sue caratteristiche migliori e l’architattura a plugin che
grazie agli oltre 300 plugin che ci sono a disposizione risulta molto estensibile[7]. Fluentd fu concepito di Sadayuki”Sada”’ Furuhashi nel 2011[8].
Sada eı́l cofondatore di Treasure Data Inc.[8].
9
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Figura 2.8: Logo di Fluentd
Figura 2.9: Schema di FLuentd
10
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Nella figura 2.7 possiamo osservare lo schema di Fluent che si presenta
come un sistema centralizzato ovvero abbiamo dei file log di diverso tipo
in ingresso al software che funge da filtro, buffer o ruting verso archivi
cloud come Amozon S3 e oppure memorizzati in DB e analizzati.I dati
raccolti possono essere inviati verso database (MangoDB) con l’usilio di
un fremework per la gestione dei dati(Apache Hadoop) e possono essere
ricercati tramite l’utilizzo di un motore di ricerca (Elasticsearch), inoltre
possiamo ottenere anche un servizio di memorizzazione Cloud (es. Amazon
S3)[9]. Fluent dispone in oltre di un sistema di alerting. Possiamo notare
nel sito web del software[10] che é presente una buana guida esaustiva per
l’installazione e per l’utilizzo. La visualizzazione dei dati puó avvenire
con diversi plugin nella figura 2.8 vediamo uno screen-shot del plugin di
geo-localizzazione degli indirizzi ip. Questo software é gratuito.
Figura 2.10: Plugin di geo-localizzazione degli indirizzi ip
2.4
Graylog
Graylog é un progetto nato nel 2009 iniziato da Lennart Koopmann[11].
11
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Figura 2.11: Logo di Graylog
Figura 2.12: Impostazioni minime di Graylog
12
Capitolo 2. Soluzioni open-source
Nella figura 2.12 possiamo osservare l’architettura generale nel caso di
una configurazione minimale di questo software,dove al centro abbiamo il
componente principale, graylog2-server,che comunica con l’interfaccia web,
graylog2-web-interface, tramite le REST APIs, un nodo Elasticsearch come
server di ricerca e MangoDB per memorizzare le informazioni. Ovviamente
questo software permette anche una configurazione per sistemi complessi,
dove é privisto un un bilanciamento di carico su diversi server graylog e un
cluster Elasticsearch. L’utilizzo di Elastichsearch lo rende molto flessibile
nelle ricerche grazie alla funzione di ricerca full-text. Non manca estensibilitá grazie ai vari plugin a disposizione. Nella figura 2.14 possiamo vedere
un esempio di dashboard.
Figura 2.13: Dashboard di Graylog
Abbiamo anche a disposizione come in tutti i sui simili un sistema di
alert e come qusi tutti i software open-source é free. Per quanto riguarda
la documentazione é il sito mette a disposizione il manuale ufficiale, che
risulta esaustivo e chiaro sotto tutti i punti di vista, inoltre abbiamo un
blog ed una community.
13
Capitolo 3
Soluzioni commerciali
Nel capito precedente abbiamo analizzato i software open-source, in
questo capitolo parleremo e descriveremo i seguenti software commerciali:
Splunk Enterprice, Loggly, Logentries e Sumo Logic .
3.1
Splunk
Figura 3.1: Logo di Splunk Enterprice
Splunk Enterprice é un prodotto software della Splunk Inc. una multinazionale americana che si occupa della produzione di software per monitoraggio, ricerca e analisi di big data tramite interfacce stile web. Questo
14
Capitolo 3. Soluzioni commerciali
sotfware é uno dei migliori strumenti per la gestione dei log. Splunk é un
software on-premise[12] ovvero eún software che viene installato direttamente sulla macchina su cui eı́n esecuzione con conseguenti pro e contro
ovvero: si ha un controllo totale del sotfware e lo si possiede realmente ma
ci sono dei tempi di startup piú lunghi, un nuovo aggiornamento richiede nuovi investimenti e c’é bisogno di personale qualificato interno.Negli
ultimi anni l’azienda ha reso disponibile anche una versione Cloud del software, quindi al consumatore viene data la possibilitá di scegliere tra due
diverse configurazioni in base alle esigenze. É forse lo strumento piú ricco
di funzionalitá non ci sono dati che non possono essere raggiunti attraverso
la sua interfaccia grafica o le sue API[13], da la possibilitá di raccogliere
dati sia da locale che da remoto, inoltre offre una scalabilitá a livello aziendale e una sicurezza basata sui ruoli[13], é a tutti gli effetti uno strumento
aziendale utilizzato da molto multinazionali.
Splunk essendo prodotto da un grande multinazionale usa interfacce e
database propri e questo forse motivo per cui é ben integrato e compatto.
Ha inoltre un interfaccia semplice da utilizzare pulita e intuitiva.
I costi di Splunk essendo un sotfware proprietario variano dai circa
1800$ ai 60000$ per anno il prezzo varia in base alla quantitá di giga da
indicizzare.
3.2
Loggly
Loggly é un sotfware di analisi e gestione dei log cloud-based, ed́i tipo SaaS (Service as a Service), creato nel 2009 da Jon Gifford, Raffael
Marty e Kord Campbell [14]. Questo software non usa dei prodotti proprietari per raccogliere dati dai log ma usa delle tecnologie open-source
come Elasticsearch, Apache Lucene 4 e Apache Kafka[15]. La documen15
Capitolo 3. Soluzioni commerciali
Figura 3.2: Schema di raccolta dati di Splunk
Figura 3.3: Un esempio di interfaccia utente di Splunk Enterprice
16
Capitolo 3. Soluzioni commerciali
Figura 3.4: Logo Loggly
Figura 3.5: Esempio dashboard di Loggly
tazione di loggly é esaustiva e inoltre dispone di una community forum
dedicato in cui si possono trovare soluzioni a problemi e porre dei quesiti
riguardanti i propri problemi.Nelle versioni piú costose é compreso anche
Amazon S3 un archivio cload in cui si posso memorizzare i dati raccolti.
La dashbord e personalizzabile e come tutti i software suoi simili si possono visualizzare le statiche interessate. Ci sono a dispozione dell’utente che
anche delle API attraverso le quasi eṕossibile accedere a diverse tipologie
di dati.Nell’immagine possiamo vedere un esempio di dashboard di Loggly.
Il costo di Loggly varia dai 45$ hai 349$ per mese che possono aumentare in base al necessitá di volume[16].
17
Capitolo 3. Soluzioni commerciali
Figura 3.6: Logo di Sumo Logic
3.3
Sumo Logic
Sumo Logic viene creato nel 2010 da Kumar Saurabh e Christian
Beedgen[17],é un software di analisi e gestione dei log cloud-based . Sumo
Logic é formato da diversi tools per l’analisi dei log tra i quali: Amazon
S3 Log Analyzer, Linux Log Analyzer, Apache Log Analyzer, Windows
Log Analyzer, MySQL Log Analyzer e altri[20]. Quindi in base al tool che
utilizziamo possiamo analizzare un dirverso tipo di log e per tutti abbiamo
un servizio di geo-localizzazione, statistiche e possibilitá di ricerche con
filtri.
Figura 3.7: Sumo Logic: Amazon S3-Overview
La documentazione riguardo a questo sotfware non é delle migliori
nel sito ufficiale non c’é un sezione visibile che salta all’occhio su dove
cliccare per avere accesso ai documenti e comunque una volta trovata la
18
Capitolo 3. Soluzioni commerciali
navigazione é ostica. Il costo di Sumo Logic va dai 90$ al mese ai 1800$
al mese in base alla necessitá di giga da indicizzare[13].
3.4
Logentries
Figura 3.8: Logo di Logentries
Logentries é un software SaaS di tipo cloud-based per la gestione e
raccolta dei log[17]. Questo software fu fondato nel 2010 a Dublino da
Villam Holub e Trevon Parsons[17]. Nel sito ufficiale nel sezione product
explorer[18] possiamo vedere le principali caratteristiche di questo software, le quali sono la visione live dei log, una barra di ricerca avanzata ed
intelligente, un sistema in tempo di reale di alerts, e come visibile nella
figura 3.9 una dashboard che si presenta amichevole.
Figura 3.9: Dashboard di Logentries
19
Capitolo 3. Soluzioni commerciali
Non ci sono a disposizione molti plugin anche perché essendo un software proprietario possono essere rilasciati solo dall’azienda di appartenenza. Sul sito ufficiale[18] nella sezione docs ci sono tutorial e informazioni
utili per l’installazione e utilizzo del software comprese le informazioni riguardandi le API disponibili. Il costo di questo software va dai 44$/mese
ai 439$/mese che possono aumentare in base alla necessitá di volume([18]
sezione precing).
20
Capitolo 4
Confronto
4.1
Contronto
In base a quanto detto nei capitoli precedenti metteremo a confronto
i diversi software prendendo in considerazioni alcuni fattori che potrebbero determinare la qualitá del software. Nella tabella 1.1 possiamo osservare un sunto di quanto detto nei capitoli precedenti. Una delle prime
cose che viene spontaneo osservare é il costo dei prodotti suggeriti se si
va sull’open-source il costo é nullo se non per supporti professionali, che
vogliamo ricordare essere un modo per l’open-source per autofinanziarsi,
mentre su quelli commerciali i costi sono notevolmente altri naturalmente
risultano essere soluzioni piú affidabili e sicure, cé anche da considerare
per cosa stiamo utilizzando questo determinato software per uso aziendale
un software commerciale é migliore in quanto c’é maggiore garanzia del
prodotto e un supporto migliore naturalmente pagando le dovute somme
di denaro. Vediamo inoltre dalla figura che ci sono software di tipo onpremises e cloud-based, anche se negli ultimi anni cloud-based va per la
maggiore, l’obsoleto on-premises resta comunque competitivo se non addi-
21
Capitolo 4. Confronto
22
Capitolo 4. Confronto
rittura superiore sotto alcuni punti di vista, per prima cosa si possiede il
sotfware mentre un cloud-based si ha solo un istanza del software sulla propria macchina ma comunque avere un software cloud velocizza i tempi di
installazione e di pre-installazione in quanto non bisogna preparare l’hardware che necessita al funzionamento del software. Un altro punto chiave e
la documentazione un software ben documentato e migliore poiché utente
che si trova nel suo utilizzo, specie se il primo, non trova difficolta nel suo
utilizzo, qui ad eccellere ci sono sia applicazioni open-source che commerciali da come possiamo notare. Possiamo analizzare anche la possibilitá
del software di essere esteso tramite dei plugin, per quelli open-source in
genere ne esistono molti anche sviluppati da terzi ma purtroppo non sempre affidabili, c’é anche da notare che uno dei software analizzati ha un
modello a plugin ovvero Fluentd.
23
Capitolo 5
Conclusioni
Nei capitoli precedenti abbiamo analizzati diversi software per la gestione e la raccolta dei log, ma non possiamo dire di preciso se c’é un
software migliore su tutti poiché ne esistono molto altri forse migliori forse
peggiori. Da una breve indagine sul web emerge che a livello commerciale
forse il piú affidabile e Splunk Enterprice e il suo rivale Logstash. C’é da
dire che Splunk eún veterano rispetto a Logstash essendo esso un progetto giovane che nonostante tutto sembra affidabile e ben documentato, e
grazie a Elasticsearch a Kibana ha sembra aver trovato un mix perfetto
che potrebbe dare filo da torcere a un colosso come Splunk. Non sono da
mettere tutti gli altri che abbiamo analizzato che fanno comunque il loro
dovere ma forse i due sopra citati hanno una marcia in piú.
24
Ringraziamenti
25
Bibliografia
[1] Antonio Pecchia, Marcello Cinque, ”Log-Based Failure Analysis of Complex Systems: Methodology and Relevant Applications”, Dipartimento di Informatica e Sistemistica (DIS)
Universitá degli Studi di Napoli Federico II.
[2] https://www.elastic.co/blog/welcome-jordan-logstash
[3] https://www.elastic.co/products
[4] https://www.elastic.co/products/watcher/
[5] https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/introduction.html
[6] http://blog.takipi.com/log-management-tools-face-offsplunk-vs-logstash-vs-sumo-logic/
[7] http://www.logalyze.com/product/major-features
[8] https://www.elastic.co/
[9] http://www.fluentd.org/architecture
[10] http://www.fluentd.org/
[11] http://docs.fluentd.org/articles/quickstart
[12] Manuale di Graylog, http://docs.graylog.org/en/1.1/
[13] http://docs.splunk.com/Documentation/Splunk
[14] http://it.splunk.com/view/splunk/SP-CAAAG57
[15] http://talkincloud.com/cloud-computing-funding-andfinance/101414/loggly-secures-15-series-c-financingreleases-problem-solving-so
26
Bibliografia
[16] ”Infrastructure at Scale: Apache Kafka, Twitter Storm &
Elastic Search”. November 29, 2013. Retrieved November
12, 2014.
[17] https://www.loggly.com/plans-and-pricing/
[18] Nicora, Hope (January 31, 2012). ”Sumo Logic Raises $15M
Series B Round for Next Generation Log Management and
Analytics”. Market Wired.
[19] https://logentries.com/
[20] https://www.loggly.com/product/
[21] https://www.sumologic.com/pricing/
[22] ”Irish Research Council Alumni News: Logentries Raises
$10 Million in Funding”. Irish Research Council. Retrieved
6 March 2014.
27