Cas pratiques ELK Stack

Contexte : Les logs Apache arrivent dans Elasticsearch mais sont stockés comme simple champ message. Le Problème : Les champs IP, méthode HTTP et statut ne sont pas exploitables. Contraintes : Utiliser un filtre grok standard dans Logstash pour parser les logs. Livrable attendu : Proposer un bloc filter avec grok permettant d’extraire les champs principaux du format Apache.

Contexte : Les logs indexés utilisent la date d’ingestion au lieu de la date réelle du log. Le Problème : Les analyses temporelles sont faussées. Contraintes : Utiliser le filtre date pour parser le champ timestamp existant. Livrable attendu : Proposer une configuration Logstash utilisant le filtre date pour définir correctement @timestamp.

Contexte : Filebeat doit envoyer les logs d’un serveur vers Logstash. Le Problème : Aucun input Beats n’est configuré côté Logstash. Contraintes : Ajouter un bloc input beats écoutant sur le port 5044. Livrable attendu : Proposer une configuration minimale Logstash acceptant les logs envoyés par Filebeat.

Contexte : Une équipe met en place la stack ELK pour centraliser les logs applicatifs. Le Problème : Logstash refuse de démarrer à cause d’une erreur de syntaxe dans le fichier de configuration. Contraintes : Corriger uniquement la configuration sans modifier Elasticsearch ni Kibana. Extrait actuel : input { beats { port => 5044 } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] } } Livrable attendu : Fournir une version corrigée du fichier logstash.conf permettant un démarrage sans erreur.

Contexte : Un champ numérique est indexé comme texte dans Elasticsearch. Le Problème : Les agrégations sur ce champ ne fonctionnent pas. Contraintes : Ajuster le mapping pour définir correctement le type du champ. Livrable attendu : Proposer un mapping Elasticsearch corrigé permettant l’utilisation d’agrégations sur le champ numérique.

Contexte : Logstash envoie les logs mais aucun document n’apparaît dans Elasticsearch. Le Problème : L’URL Elasticsearch dans le bloc output est incorrecte. Extrait actuel : output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:920"] } } Contraintes : Corriger uniquement la configuration Logstash. Livrable attendu : Adapter la configuration pour assurer une connexion correcte à Elasticsearch.

Contexte : Plusieurs visualisations existent mais ne sont pas regroupées. Le Problème : L’équipe ne dispose pas d’une vue globale des indicateurs logs. Contraintes : Créer un dashboard regroupant au moins trois visualisations. Livrable attendu : Décrire la procédure pour créer un dashboard Kibana consolidant plusieurs visualisations existantes.

Contexte : Des logs sont bien indexés dans Elasticsearch mais aucun dashboard n’affiche de données. Le Problème : Aucun index pattern n’est configuré dans Kibana. Contraintes : Créer un index pattern correspondant aux indices logstash-*. Livrable attendu : Décrire les étapes nécessaires pour créer un index pattern dans Kibana et vérifier l’affichage des logs.

Contexte : Les logs sont correctement indexés et visibles dans Discover. Le Problème : Aucun graphique ne permet d’analyser la répartition des codes HTTP. Contraintes : Créer une visualisation de type bar chart basée sur le champ status. Livrable attendu : Décrire la création d’une visualisation affichant le nombre de requêtes par code HTTP.

Contexte : Une modification a été apportée au fichier logstash.conf. Le Problème : L’équipe souhaite vérifier la configuration avant redémarrage du service. Contraintes : Utiliser la commande de validation native Logstash. Livrable attendu : Décrire la commande permettant de tester la validité du pipeline Logstash avant mise en production.

Contexte : Une application génère des logs à la fois dans des fichiers locaux et via Beats. Le Problème : Le pipeline actuel ne prend en charge qu’un seul type d’input à la fois. Contraintes : Ajouter des entrées multiples pour traiter simultanément les fichiers locaux et les logs Beats, sans perturber le flux existant. Livrable attendu : Proposer une configuration Logstash permettant de gérer plusieurs types d’inputs en parallèle.

Contexte : Les logs des serveurs doivent être visualisés par type de statut HTTP et par période. Le Problème : Le dashboard actuel ne permet pas de filtrer dynamiquement les logs en fonction de ces critères. Contraintes : Ajouter des filtres interactifs permettant de sélectionner par statut HTTP et période. Livrable attendu : Décrire la création d’un dashboard Kibana avec des filtres dynamiques et des agrégations pertinentes pour l’analyse des logs.

Contexte : Une application doit envoyer une alerte si le nombre de logs d’erreurs dépasse un seuil donné. Le Problème : Aucune alerte n’est configurée pour cette métrique. Contraintes : Configurer une alerte Kibana sur le nombre de logs d’erreurs dans un index spécifique. Livrable attendu : Décrire la configuration d’une alerte Kibana qui se déclenche si le nombre d’erreurs dans un index dépasse le seuil défini.

Contexte : Les utilisateurs doivent analyser les logs par type de service et heure. Le Problème : Les dashboards existants ne permettent pas d’interagir facilement avec les données. Contraintes : Utiliser des visualisations Kibana interactives et intégrer des filtres permettant aux utilisateurs de personnaliser l’affichage par service et période. Livrable attendu : Décrire les étapes permettant de créer un dashboard Kibana interactif avec des visualisations personnalisées et filtrables.

Contexte : Une organisation utilise Filebeat pour expédier des logs vers Logstash, mais certains logs sont manqués en raison de problèmes de configuration. Le Problème : La configuration actuelle de Filebeat et Logstash ne garantit pas que tous les logs sont envoyés de manière fiable. Contraintes : Utiliser des modules Filebeat et configurer Logstash pour garantir que tous les logs sont bien reçus et traités. Livrable attendu : Proposer une configuration complète de Filebeat et Logstash garantissant l’envoi et le traitement fiables des logs.

Contexte : Une entreprise utilise un cluster Elasticsearch pour le stockage de logs, mais souhaite séparer les logs et les données analytiques sur deux clusters différents. Le Problème : Les indices doivent être déplacés sans perte de données et avec une interruption minimale. Contraintes : Utiliser la fonctionnalité reindexing d’Elasticsearch tout en garantissant la synchronisation continue des données. Livrable attendu : Décrire la procédure pour migrer les indices vers un nouveau cluster tout en conservant une cohérence des données entre les deux.

Contexte : Une entreprise conserve des logs mais la taille de l’index Elasticsearch augmente rapidement. Le Problème : Les logs anciens ne sont plus nécessaires mais occupent un espace précieux. Contraintes : Utiliser des politiques de rétention et de gestion d’index dans Elasticsearch pour déplacer les logs anciens vers un stockage moins coûteux. Livrable attendu : Décrire une stratégie de gestion d’index dans Elasticsearch permettant de déplacer les logs vieux vers un storage tiers tout en maintenant la performance des requêtes.

Contexte : Un pipeline Logstash très volumineux entraîne des latences importantes dans l’ingestion des logs. Le Problème : Des ressources sont inutiles pour certains types de logs. Contraintes : Mettre en place des pipelines conditionnels qui n’activent que les étapes nécessaires selon les types de logs (par exemple, logs d’erreurs vs logs d’information). Livrable attendu : Proposer une architecture Logstash utilisant des pipelines conditionnels pour optimiser les performances de l’ingestion.

Contexte : Le volume de données dans Elasticsearch augmente, et certaines requêtes prennent plus de temps à s’exécuter. Le Problème : Les requêtes sur de grands indices ne sont pas performantes. Contraintes : Optimiser le schéma de données et les mappings Elasticsearch, y compris l’utilisation de champs indexés correctement et d’analysers adaptés. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’optimisation du schéma de données d’Elasticsearch pour améliorer les performances des requêtes.

Contexte : Les logs sont stockés dans Elasticsearch au format JSON, mais ne sont pas bien visualisés dans Kibana. Le Problème : Kibana ne parvient pas à exploiter pleinement les données JSON. Contraintes : Configurer les mappings Elasticsearch pour traiter correctement les logs JSON et définir un template adapté pour Kibana. Livrable attendu : Proposer une stratégie de configuration Elasticsearch et Kibana permettant d’exploiter correctement les logs JSON pour une visualisation optimale.

Contexte : Une entreprise centralise les logs critiques de plusieurs applications et environnements dans une seule stack ELK. Le Problème : L’architecture actuelle repose sur un unique nœud Elasticsearch et un seul Logstash, créant un point unique de défaillance. Contraintes : Concevoir une architecture distribuée avec cluster Elasticsearch multi-nœuds, réplication des shards, et haute disponibilité pour Logstash et Kibana. Aucune perte de logs autorisée. Livrable attendu : Proposer une architecture complète ELK hautement disponible, incluant stratégie de réplication, équilibrage de charge et résilience aux pannes.

Contexte : Une organisation opère dans plusieurs régions géographiques et souhaite centraliser les logs. Le Problème : Une panne régionale entraîne la perte temporaire de visibilité sur les logs. Contraintes : Mettre en place une réplication inter-clusters Elasticsearch (CCR) avec isolation régionale. Livrable attendu : Proposer une architecture multi-régions résiliente permettant la réplication continue des indices critiques entre clusters.

Contexte : Une entreprise souhaite transformer sa stack ELK en plateforme de supervision sécurité. Le Problème : Les logs sont collectés mais aucune corrélation avancée n’est réalisée. Contraintes : Intégrer corrélation d’événements, règles de détection et dashboards orientés sécurité. Livrable attendu : Proposer une architecture SIEM basée sur ELK incluant ingestion sécurisée, règles de corrélation et visualisations adaptées à la détection d’incidents.

Contexte : Une plateforme traite des millions d’événements par heure et souhaite détecter automatiquement des comportements anormaux. Le Problème : Les analyses actuelles reposent uniquement sur des recherches manuelles. Contraintes : Utiliser les capacités d’agrégation Elasticsearch et éventuellement les fonctionnalités ML intégrées. Livrable attendu : Décrire une stratégie de détection d’anomalies basée sur agrégations statistiques ou machine learning pour identifier des comportements suspects.

Contexte : Le cluster Elasticsearch doit être migré vers une version majeure plus récente. Le Problème : Une mise à jour directe risque de provoquer une interruption de service. Contraintes : Mettre en place une stratégie de rolling upgrade ou cluster parallèle avec reindex. Livrable attendu : Décrire un plan de migration progressif garantissant la continuité de service et l’intégrité des données.

Contexte : Les logs doivent être conservés 30 jours en stockage rapide puis archivés 6 mois avant suppression. Le Problème : Aucun mécanisme automatique de gestion du cycle de vie n’est configuré. Contraintes : Mettre en place une politique ILM avec phases hot, warm, cold et delete. Livrable attendu : Proposer une politique ILM complète permettant la transition automatique des indices entre différents niveaux de stockage.

Contexte : Un cluster Elasticsearch indexe plusieurs centaines de millions de documents par jour. Le Problème : Les requêtes deviennent lentes et la consommation mémoire augmente fortement. Contraintes : Optimiser la configuration des shards, replicas, refresh_interval et mappings sans supprimer de données critiques. Livrable attendu : Décrire une stratégie complète d’optimisation incluant tuning des shards, gestion des index templates et ajustement des paramètres JVM.

Contexte : Les logs doivent être enrichis avec des données provenant d’une base externe (ex : géolocalisation IP). Le Problème : Les pipelines actuels n’effectuent aucun enrichissement et les analyses sont limitées. Contraintes : Utiliser des filtres Logstash comme translate ou enrich, et garantir des performances stables sous forte charge. Livrable attendu : Proposer une configuration Logstash permettant l’enrichissement dynamique des logs avec données externes tout en maintenant la performance.

Contexte : Le cluster ELK actuel atteint ses limites CPU et mémoire lors des pics de charge. Le Problème : Les performances se dégradent fortement pendant les périodes de forte ingestion. Contraintes : Concevoir une architecture scalable avec séparation des rôles (master, data, ingest nodes). Livrable attendu : Proposer une architecture scalable permettant de répartir efficacement les charges d’indexation et de requêtage.

Contexte : Le cluster Elasticsearch est accessible depuis plusieurs environnements internes sensibles. Le Problème : Aucun contrôle d’accès ou chiffrement TLS n’est correctement configuré. Contraintes : Mettre en place TLS, authentification, rôles RBAC et séparation stricte des accès. Livrable attendu : Décrire une architecture sécurisée incluant chiffrement des communications, gestion des utilisateurs et contrôle d’accès par index.