Elasticsearch vs Splunk

ElasticStack (ELK Stack) 和 Splunk 都是用于日志分析的最大企业解决方案。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 至今为止最大的缺点之一是它是一个付费且昂贵的工具，而 Elasticsearch 是一个免费工具。

然而，Elasticsearch 和 Splunk 有一些相似之处，但彼此也有所不同。它们之间存在一些差异，使它们彼此不同。首先，我们将简要地分别讨论 Elasticsearch 和 Splunk，然后讨论差异。以下是 Elasticsearch 和 Splunk 的差异列表。

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个开源数据库工具，可以轻松部署和操作。它通常用于分析目的以及搜索日志和数据。 基本上，它是一个 NoSQL 数据库，用于以文档格式存储非结构化数据。

请记住，Elasticsearch 只能通过与 Logstash 和 Kibana 工具集成来对数据执行所有三个分析、可视化和搜索操作。 Elasticsearch 与 Logstash 和 Kibana 的集成被称为 ELK stack。

Splunk

Splunk 是一个软件平台或工具，用于搜索、可视化、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，或者可以由用户创建。

Splunk 是一种工具，提供 15 天免费试用的商业解决方案。它于 2003 年发布，是一个付费工具。 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，后者具有 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana，用于存储、分析和可视化。

Elasticsearch 和 Splunk 之间的区别

Elasticsearch 和 Splunk 都有助于分析数据。 基于一些参数，我们将详细讨论它们的差异。 以下是差异列表

Elasticsearch vs Splunk - 客户

Uber、Stack Overflow、Udemy、Shopify、Instacart 和 Slank 等多家公司使用 ElasticStack 来存储、分析、搜索和可视化他们的数据。 其中 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 非常敏锐地发挥着作用。

另一方面，Splunk 也被许多公司使用，例如星巴克、Craftbase、Intuit、SendGrid、Yelp、Rent the Runway 和 Blend 等。

Elasticsearch vs Splunk - 集成

Elasticsearch 工具与 Logstash 和 Kibana 集成，以实现与 Splunk 相同的功能。 除此之外，它还可以与各种其他工具集成，例如 - Datadog、Couchbase、Amazon Elasticsearch Services 和 Contentful 等。通过与 Logstash 和 Kibana 集成，它的工作方式类似于 Splunk。

Splunk 还可以与多个其他工具集成，例如 OverOps、Google Anthos、PagerDuty、Amazon Guard Duty 和 Wazuh 等。

Elasticsearch vs Splunk - 成本

Elasticsearch 是一个开源工具，这意味着它可以免费使用。 用户只需下载并将其安装在他们的系统上，即可开始使用它，而无需支付任何费用。 您可以从其官方网站安装它。 有关安装步骤，请浏览我们的 Elasticsearch 安装章节 ( download-and-install-elasticsearch#Download)。

请注意，您必须为 Kibana（数据可视化工具）支付每月 45 美元。

现在，如果我们谈论 Splunk，它不是一个开源工具。 因此，它在市场上不是免费提供的。 您必须支付美元才能使用它。 Splunk 提供 15 天免费试用。

Splunk 的成本略微从每月 75 美元起。 另一方面，Splunk 的企业起价为每天索引 1GB 数据的 1800 美元/年。 使用 Splunk 的成本会随着每天索引的数据增加而增加。

Elasticsearch vs Splunk - 发布

Elasticsearch 由 Shay Banon 于 2010 年发布。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徽标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的类型。 Elasticsearch 和 Splunk 都具有数据传送器对象，这些对象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，用户也需要安装插件或 Kibana。 在 Elasticsearch 中，我们必须定义每个字段类型到其值的映射。

Splunk 带有预加载的向导和功能，这些向导和功能易于使用且可靠。 这些功能可帮助管理器管理资源。 除此之外，它还具有内置和预配置的功能，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，那么在数据迁移和用户管理方面，Splunk 是一种简单而可靠的方法，而 Elasticsearch 正在非常快速地获得这些功能。

UI 和仪表板可视化

大多数时候，用户希望使用易于使用和理解的图形用户界面。 他们在很短的时间内就熟悉了它。 Splunk 使用新的仪表板及其控件改进了其 UI。 它具有将其仪表板导出到 PDF 的强大功能。

另一方面，Elasticsearch 没有自己的 UI（用户界面）。 用户需要安装 Kibana 才能执行该任务。 Kibana 具有 Splunk 没有的酷炫背景主题。 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。