मॉनिटरिंग और लॉगिंग – सर्वर और एप्लिकेशन की निगरानी और लॉगिंग का महत्व (Monitoring and Logging)

मॉडर्न इंफ्रास्ट्रक्चर और एप्लिकेशनों में मॉनिटरिंग और लॉगिंग का बेहद महत्वपूर्ण स्थान है। मॉनिटरिंग से आप अपने सर्वर और एप्लिकेशन की वास्तविक समय में स्थिति और परफॉर्मेंस को ट्रैक कर सकते हैं, जबकि लॉगिंग से आप महत्वपूर्ण घटनाओं और एरर्स का रिकॉर्ड रख सकते हैं। यह न केवल सिस्टम की समस्या को जल्दी पहचानने में मदद करता है, बल्कि भविष्य में बेहतर प्लानिंग के लिए भी डेटा प्रदान करता है।

इस पोस्ट में हम मॉनिटरिंग और लॉगिंग की प्रैक्टिसेस को समझेंगे, जिनका उपयोग करके आप अपने सिस्टम की स्थिति का विश्लेषण कर सकते हैं और किसी भी समस्या का जल्दी समाधान पा सकते हैं।

डेवऑप्स में मॉनिटरिंग का महत्व (Importance of Monitoring in DevOps)

मॉनिटरिंग डेवऑप्स प्रैक्टिस का एक अहम हिस्सा है, जो आपको आपके सिस्टम, एप्लिकेशन, और इंफ्रास्ट्रक्चर की परफॉर्मेंस पर नज़र रखने में मदद करता है। मॉनिटरिंग के ज़रिए आप वास्तविक समय में यह जान सकते हैं कि आपका सिस्टम कैसे काम कर रहा है, क्या कोई समस्या या एरर आ रहा है, और क्या किसी सर्वर या एप्लिकेशन का परफॉर्मेंस नीचे जा रहा है।

डेवऑप्स में मॉनिटरिंग क्यों ज़रूरी है?

1. सिस्टम की सेहत की निगरानी (Monitoring System Health):
   • मॉनिटरिंग से आप अपने सर्वर और एप्लिकेशन की स्थिति पर लगातार नज़र रख सकते हैं। यह पता लगाने में मदद करता है कि सर्वर या एप्लिकेशन सही ढंग से काम कर रहे हैं या नहीं। अगर किसी सर्वर में समस्या आती है, तो मॉनिटरिंग आपको तुरंत सतर्क कर देती है।
2. समस्या का जल्दी समाधान (Faster Issue Resolution):
   • मॉनिटरिंग की मदद से आप समस्याओं को पहचान सकते हैं और उनका तुरंत समाधान कर सकते हैं। अगर किसी सर्वर का परफॉर्मेंस डाउन हो जाता है, या किसी एप्लिकेशन में एरर आता है, तो मॉनिटरिंग टूल्स आपको अलर्ट करते हैं ताकि आप बिना देरी के समस्या को ठीक कर सकें।
3. परफॉर्मेंस एनालिसिस (Performance Analysis):
   • डेवऑप्स में परफॉर्मेंस एनालिसिस महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह आपको यह समझने में मदद करता है कि आपके एप्लिकेशन और सर्वर कितना लोड संभाल सकते हैं। मॉनिटरिंग से आप एप्लिकेशन और इंफ्रास्ट्रक्चर की परफॉर्मेंस का विश्लेषण कर सकते हैं और उसे सुधारने के उपाय कर सकते हैं।
4. स्केलेबिलिटी प्लानिंग (Scalability Planning):
   • मॉनिटरिंग के ज़रिए आप यह देख सकते हैं कि आपके सिस्टम पर लोड कब बढ़ रहा है। इससे आप स्केलेबिलिटी के लिए सही समय पर निर्णय ले सकते हैं, जैसे कि अधिक सर्वर जोड़ना या लोड बैलेंसिंग सेट करना।
5. कस्टमर सैटिस्फैक्शन (Customer Satisfaction):
   • यदि आपका एप्लिकेशन बिना किसी रुकावट के चलता है और उपयोगकर्ताओं को उच्चतम परफॉर्मेंस मिलता है, तो कस्टमर सैटिस्फैक्शन भी बढ़ता है। मॉनिटरिंग यह सुनिश्चित करती है कि आप हर समय सिस्टम की स्थिति पर नज़र रखें और किसी भी गड़बड़ी का तुरंत समाधान करें।

मॉनिटरिंग के उपयोगी टूल्स:

1. Prometheus:
   • Prometheus एक पॉपुलर मॉनिटरिंग टूल है, जो मेट्रिक्स कलेक्ट करता है और उन्हें विश्लेषण के लिए उपयोग करता है। यह विशेष रूप से कंटेनराइज़्ड एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त है।
2. Grafana:
   • Grafana एक ओपन-सोर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है, जो मॉनिटरिंग डेटा को समझने योग्य ग्राफ़ और डैशबोर्ड में बदलता है। इससे आपको अपने सिस्टम की परफॉर्मेंस पर नज़र रखना आसान हो जाता है।
3. Nagios:
   • Nagios सर्वर, नेटवर्क, और एप्लिकेशन मॉनिटरिंग के लिए एक लोकप्रिय टूल है, जो सिस्टम की सेहत पर नज़र रखता है और समस्याओं के होने पर आपको अलर्ट करता है।
4. Zabbix:
   • Zabbix एक शक्तिशाली मॉनिटरिंग टूल है, जो बड़े और छोटे दोनों इंफ्रास्ट्रक्चर को मॉनिटर करता है। यह सर्वर, वर्चुअल मशीन और नेटवर्क डिवाइसेज़ के लिए भी उपयुक्त है।

Prometheus और Grafana का परिचय (Introduction to Prometheus and Grafana)

Prometheus और Grafana दोनों मॉनिटरिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए अत्यधिक उपयोग किए जाने वाले ओपन-सोर्स टूल्स हैं। यह टूल्स डेवऑप्स प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिससे आप अपने एप्लिकेशन और इंफ्रास्ट्रक्चर की परफॉर्मेंस की निगरानी कर सकते हैं और वास्तविक समय में डेटा को विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं। इन दोनों टूल्स का कॉम्बिनेशन एप्लिकेशन और सर्वर मॉनिटरिंग को बेहद कुशल और प्रभावी बनाता है।

Prometheus क्या है? (What is Prometheus?)

Prometheus एक ओपन-सोर्स मॉनिटरिंग और अलर्टिंग सिस्टम है, जिसे विशेष रूप से कंटेनराइज्ड एप्लिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह टाइम-सीरीज़ डेटा (जैसे CPU उपयोग, मेमोरी उपयोग, एप्लिकेशन मेट्रिक्स आदि) को कलेक्ट और स्टोर करता है। Prometheus कई तरह के मेट्रिक्स को कलेक्ट करने के लिए “Exporters” का उपयोग करता है, और यह आपको कस्टम मेट्रिक्स भी परिभाषित करने की अनुमति देता है।

Prometheus की मुख्य विशेषताएँ:

1. टाइम-सीरीज़ डेटा कलेक्शन:
   • Prometheus टाइम-सीरीज़ डेटा को स्क्रेप (collect) करता है, जिसमें एप्लिकेशन की मेट्रिक्स, सर्वर के मेट्रिक्स और अन्य डेटा शामिल होते हैं।
2. अलर्टिंग:
   • Prometheus में आप कस्टम अलर्ट सेट कर सकते हैं, जो सिस्टम में किसी समस्या के होने पर आपको अलर्ट भेजता है। उदाहरण के लिए, अगर CPU उपयोग 90% से ऊपर जाता है, तो Prometheus आपको अलर्ट करेगा।
3. क्वेरी भाषा (PromQL):
   • Prometheus की अपनी क्वेरी भाषा होती है, जिसे PromQL कहा जाता है। इसके ज़रिए आप कस्टम रिपोर्ट्स और विश्लेषण कर सकते हैं।

Grafana क्या है? (What is Grafana?)

Grafana एक ओपन-सोर्स डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और मॉनिटरिंग टूल है, जो Prometheus से डेटा लेकर उसे आकर्षक और उपयोगकर्ता-अनुकूल डैशबोर्ड और ग्राफ़्स में दिखाता है। Grafana के माध्यम से आप अपने सिस्टम के सभी मेट्रिक्स को एक ही जगह पर देख सकते हैं और उनकी परफॉर्मेंस का विश्लेषण कर सकते हैं।

Grafana की मुख्य विशेषताएँ:

1. डैशबोर्ड्स:
   • Grafana कस्टम डैशबोर्ड्स बनाने की सुविधा देता है, जहाँ आप विभिन्न डेटा स्रोतों (जैसे Prometheus, Elasticsearch, MySQL) से डेटा विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं।
2. अलर्टिंग और नोटिफिकेशन्स:
   • Grafana में आप विभिन्न ट्रिगर्स के आधार पर अलर्ट सेट कर सकते हैं और उन्हें ईमेल, स्लैक, या अन्य माध्यमों से नोटिफिकेशन के रूप में प्राप्त कर सकते हैं।
3. डेटा स्रोतों का समर्थन:
   • Grafana केवल Prometheus तक सीमित नहीं है। यह Elasticsearch, InfluxDB, MySQL, और कई अन्य डेटा स्रोतों के साथ भी काम कर सकता है।

Prometheus और Grafana का एक साथ उपयोग:

Prometheus और Grafana का संयोजन डेवऑप्स मॉनिटरिंग के लिए बहुत प्रभावी है। Prometheus मेट्रिक्स कलेक्ट करता है और उन्हें स्टोर करता है, जबकि Grafana इन मेट्रिक्स को विज़ुअलाइज़ करता है। इस संयोजन से आप वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और अपने एप्लिकेशन की परफॉर्मेंस को बेहतर बना सकते हैं।

1. Prometheus डेटा कलेक्ट करता है:
   • Prometheus आपके एप्लिकेशन और सर्वर से मेट्रिक्स कलेक्ट करता है। यह मेट्रिक्स को टाइम-सीरीज़ डेटाबेस में स्टोर करता है।
2. Grafana डेटा विज़ुअलाइज़ करता है:
   • Grafana Prometheus से डेटा फेच करता है और उसे आकर्षक ग्राफ़्स और डैशबोर्ड्स के रूप में प्रदर्शित करता है। आप इस डेटा का उपयोग करके अपनी इंफ्रास्ट्रक्चर की स्थिति का विश्लेषण कर सकते हैं।
3. मॉनिटरिंग और अलर्टिंग सेट करना:
   • Prometheus और Grafana दोनों में आप अलर्ट सेट कर सकते हैं, जो आपको एप्लिकेशन में समस्याओं की जानकारी देता है। यह आपको समय पर सुधारात्मक कदम उठाने की अनुमति देता है।

Prometheus और Grafana सेटअप का उदाहरण:

1. Prometheus सेटअप:
   • Prometheus को इंस्टॉल करने के बाद, आप अपनी एप्लिकेशन और सर्वर से मेट्रिक्स कलेक्ट करने के लिए इसे कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।
   • Prometheus का कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल (prometheus.yml) इस प्रकार हो सकता है:

     scrape_configs:
       - job_name: 'node_exporter'
         static_configs:
           - targets: ['localhost:9100']
     

      

2. Grafana सेटअप:
   • Grafana को इंस्टॉल करने के बाद, आप Prometheus को डेटा स्रोत के रूप में जोड़ सकते हैं और कस्टम डैशबोर्ड बना सकते हैं।
   • इसके लिए Grafana में “Add Data Source” में जाकर Prometheus को चुनें और सही URL प्रदान करें।

एप्लीकेशन हेल्थ मॉनिटर करना (Monitoring Application Health)

एप्लीकेशन हेल्थ मॉनिटरिंग डेवऑप्स का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो सुनिश्चित करता है कि आपके एप्लिकेशन सही तरीके से काम कर रहे हैं और उन्हें बिना किसी रुकावट के सर्वर या क्लाउड पर चलाया जा रहा है। एप्लिकेशन की हेल्थ मॉनिटर करने से आप संभावित समस्याओं को समय रहते पहचान सकते हैं और उनका समाधान कर सकते हैं, जिससे एप्लिकेशन की परफॉर्मेंस और विश्वसनीयता बनी रहती है।

एप्लिकेशन हेल्थ मॉनिटरिंग के महत्वपूर्ण पहलू:

1. प्रतिक्रिया समय (Response Time):
   • मॉनिटरिंग के ज़रिए यह देखा जाता है कि एप्लिकेशन के विभिन्न एपीआई, पेजेज़ या सेवाओं का प्रतिक्रिया समय कितना है। यदि प्रतिक्रिया समय बढ़ता है, तो यह एप्लिकेशन की परफॉर्मेंस में गिरावट का संकेत हो सकता है।
2. सिस्टम उपयोग (System Usage):
   • एप्लिकेशन का CPU, मेमोरी, और डिस्क उपयोग मॉनिटर करना ज़रूरी है। यदि एप्लिकेशन बहुत अधिक संसाधनों का उपयोग कर रहा है, तो इससे सर्वर पर लोड बढ़ सकता है, और अन्य सेवाओं पर इसका असर पड़ सकता है।
3. एरर मॉनिटरिंग (Error Monitoring):
   • एप्लिकेशन में होने वाली त्रुटियों (errors) का मॉनिटरिंग महत्वपूर्ण है। इन त्रुटियों में HTTP एरर्स (जैसे 500 Internal Server Error), डेटाबेस एरर्स, या अन्य एप्लिकेशन फेल्योर शामिल हो सकते हैं। एरर मॉनिटरिंग से आप तुरंत समस्या को पहचानकर उसका समाधान कर सकते हैं।
4. लाइवनेस और रेडीनेस प्रॉब्स (Liveness and Readiness Probes):
   • Kubernetes जैसे ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स में एप्लिकेशन की हेल्थ मॉनिटरिंग के लिए Liveness Probes और Readiness Probes का उपयोग किया जाता है। यह प्रॉब्स यह सुनिश्चित करते हैं कि एप्लिकेशन रन हो रहा है और नए ट्रैफिक को संभालने के लिए तैयार है या नहीं।
   • Liveness Probes यह जांचते हैं कि एप्लिकेशन ठीक से काम कर रहा है या नहीं। अगर यह जांच विफल हो जाती है, तो एप्लिकेशन को फिर से शुरू किया जाता है।
   • Readiness Probes यह जांचते हैं कि एप्लिकेशन ट्रैफिक को हैंडल करने के लिए तैयार है या नहीं। इससे यह सुनिश्चित होता है कि सर्विस को नया ट्रैफिक तभी मिलेगा जब एप्लिकेशन सही ढंग से काम करने के लिए तैयार हो।

मॉनिटरिंग टूल्स:

1. Prometheus:
   • Prometheus का उपयोग एप्लिकेशन के हेल्थ मेट्रिक्स कलेक्ट करने और उन्हें स्टोर करने के लिए किया जाता है। यह वास्तविक समय में एप्लिकेशन के रिस्पॉन्स टाइम, संसाधन उपयोग, और अन्य मेट्रिक्स को मॉनिटर करता है।
2. Grafana:
   • Grafana के ज़रिए आप Prometheus से कलेक्ट किए गए मेट्रिक्स को आकर्षक और इंटरैक्टिव डैशबोर्ड पर विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं। यह आपको एप्लिकेशन के हेल्थ और परफॉर्मेंस की स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है।
3. New Relic / Datadog:
   • New Relic और Datadog जैसे टूल्स भी एप्लिकेशन मॉनिटरिंग के लिए व्यापक सुविधाएँ प्रदान करते हैं। ये टूल्स एप्लिकेशन का ट्रैफिक, एरर रेट, और उपयोगकर्ता अनुभव को ट्रैक करते हैं।
4. Elastic Stack (ELK):
   • Elasticsearch, Logstash, और Kibana (ELK Stack) एप्लिकेशन लॉग्स को मॉनिटर और एनालाइज़ करने के लिए बेहतरीन टूल्स हैं। इनकी मदद से आप एप्लिकेशन लॉग्स को एकत्र करके उनमें से महत्वपूर्ण जानकारी निकाल सकते हैं और संभावित समस्याओं का पता लगा सकते हैं।

एप्लिकेशन हेल्थ मॉनिटरिंग के फायदे:

1. समस्या की त्वरित पहचान (Early Issue Detection):
   • हेल्थ मॉनिटरिंग के ज़रिए आप एप्लिकेशन में आने वाली समस्याओं का तुरंत पता लगा सकते हैं, जिससे उनके गंभीर परिणामों से पहले ही निपटा जा सकता है।
2. प्रदर्शन अनुकूलन (Performance Optimization):
   • एप्लिकेशन की हेल्थ और परफॉर्मेंस मॉनिटरिंग से आप सिस्टम के कमजोर हिस्सों का पता लगा सकते हैं और उन्हें बेहतर बना सकते हैं, जिससे एप्लिकेशन की परफॉर्मेंस में सुधार होता है।
3. विश्वसनीयता में वृद्धि (Increased Reliability):
   • मॉनिटरिंग सुनिश्चित करता है कि एप्लिकेशन स्थिर और विश्वसनीय हो, जिससे सिस्टम का डाउनटाइम कम होता है और उपयोगकर्ताओं को बेहतरीन अनुभव मिलता है।

मॉनिटरिंग और स्केलेबिलिटी:

एप्लिकेशन मॉनिटरिंग यह सुनिश्चित करता है कि जब सिस्टम पर लोड बढ़ता है, तो आप स्केलिंग के लिए तैयार होते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप देख रहे हैं कि CPU या मेमोरी का उपयोग लगातार उच्च है, तो आप तुरंत और अधिक संसाधन जोड़कर अपने एप्लिकेशन को स्केल कर सकते हैं, जिससे एप्लिकेशन की परफॉर्मेंस प्रभावित न हो।

ELK Stack के साथ सेंट्रलाइज़्ड लॉगिंग (Centralized Logging with ELK Stack)

ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, और Kibana) एक शक्तिशाली ओपन-सोर्स टूल है, जो सेंट्रलाइज़्ड लॉगिंग की सुविधा प्रदान करता है। इसके ज़रिए आप अपने सिस्टम, एप्लिकेशन, और सर्वरों के सभी लॉग्स को एक ही जगह पर कलेक्ट, स्टोर, और एनालाइज़ कर सकते हैं। सेंट्रलाइज़्ड लॉगिंग आपको विभिन्न स्रोतों से आने वाले लॉग्स को एक प्लेटफ़ॉर्म पर विज़ुअलाइज़ करने और उनसे महत्वपूर्ण जानकारी निकालने में मदद करती है।

ELK Stack क्या है? (What is ELK Stack?)

1. Elasticsearch:
   • Elasticsearch एक सर्च और एनालिटिक्स इंजन है, जो लॉग डेटा को स्टोर और तेज़ी से सर्च करने में सक्षम बनाता है। यह स्केलेबल है और बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संभाल सकता है।
2. Logstash:
   • Logstash एक डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन है, जो विभिन्न स्रोतों (जैसे एप्लिकेशन लॉग्स, सर्वर लॉग्स) से लॉग डेटा कलेक्ट करता है, उन्हें प्रोसेस करता है, और Elasticsearch में स्टोर करता है। यह विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों से लॉग्स को कलेक्ट और फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किया जाता है।
3. Kibana:
   • Kibana एक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल है, जो Elasticsearch में स्टोर किए गए लॉग्स को आकर्षक ग्राफ़ और डैशबोर्ड्स के रूप में प्रदर्शित करता है। इसके ज़रिए आप लॉग डेटा का एनालिसिस और मॉनिटरिंग आसानी से कर सकते हैं।

सेंट्रलाइज़्ड लॉगिंग क्यों आवश्यक है? (Why is Centralized Logging Important?)

1. सभी लॉग्स को एक जगह कलेक्ट करना (Consolidating Logs in One Place):
   • बड़े और जटिल इंफ्रास्ट्रक्चर में, विभिन्न सर्वर और एप्लिकेशन के लॉग्स को एक जगह पर कलेक्ट करना मुश्किल हो सकता है। ELK Stack के ज़रिए आप सभी स्रोतों से आने वाले लॉग्स को एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर कलेक्ट कर सकते हैं, जिससे आपको पूरी प्रणाली का एक समग्र दृश्य मिलता है।
2. तेज़ सर्च और एनालिसिस (Fast Search and Analysis):
   • Elasticsearch के साथ, आप लाखों या अरबों लॉग एंट्रीज़ को तेज़ी से सर्च कर सकते हैं और विशिष्ट समस्याओं या घटनाओं को ढूंढ सकते हैं। यह आपको लॉग डेटा को फ़िल्टर करने और महत्वपूर्ण जानकारी को तुरंत एक्सेस करने की सुविधा देता है।
3. लाइव मॉनिटरिंग और विज़ुअलाइज़ेशन (Live Monitoring and Visualization):
   • Kibana के साथ, आप लाइव डैशबोर्ड्स और ग्राफ़्स के ज़रिए अपने लॉग डेटा को विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं। यह आपको किसी भी समय अपने सिस्टम के परफॉर्मेंस और समस्याओं का विश्लेषण करने में मदद करता है।

ELK Stack सेटअप कैसे करें (How to Set Up ELK Stack):

1. Elasticsearch इंस्टॉल करें:
   • Elasticsearch को अपने सर्वर पर इंस्टॉल करने के लिए, आप निम्नलिखित स्टेप्स का पालन कर सकते हैं:

     sudo apt-get update
     sudo apt-get install elasticsearch
     sudo systemctl start elasticsearch
     

      

2. Logstash इंस्टॉल करें:
   • Logstash को इंस्टॉल करके, आप विभिन्न लॉग स्रोतों से डेटा कलेक्ट कर सकते हैं:

     sudo apt-get install logstash
     sudo systemctl start logstash
     

      

3. Kibana इंस्टॉल करें:
   • Kibana इंस्टॉल करने के बाद, आप Elasticsearch के डेटा को विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं:

     sudo apt-get install kibana
     sudo systemctl start kibana
     

      

4. Logstash कंफिगरेशन:
   • Logstash को विभिन्न डेटा स्रोतों से लॉग्स कलेक्ट करने के लिए कंफिगर करें। आप logstash.conf फाइल में इनपुट, फ़िल्टर, और आउटपुट सेट कर सकते हैं:

     input {
       file {
         path => "/var/log/nginx/access.log"
         start_position => "beginning"
       }
     }
     filter {
       grok {
         match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
       }
     }
     output {
       elasticsearch {
         hosts => ["localhost:9200"]
       }
     }
     

      

5. Kibana में डैशबोर्ड बनाएं:
   • एक बार लॉग्स Elasticsearch में स्टोर हो जाएं, तो आप Kibana के माध्यम से उन्हें विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं। आप कस्टम डैशबोर्ड्स बनाकर अपने लॉग डेटा का विश्लेषण और मॉनिटरिंग कर सकते हैं।

ELK Stack के फायदे (Benefits of ELK Stack):

1. स्केलेबिलिटी (Scalability):
   • ELK Stack बड़े पैमाने पर लॉग डेटा को संभालने में सक्षम है। यह एक स्केलेबल समाधान है, जो बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर और प्रोसेस कर सकता है।
2. तेज़ और कुशल सर्च (Fast and Efficient Search):
   • Elasticsearch की शक्तिशाली सर्च क्षमताओं के कारण, आप अपने लॉग डेटा में तेज़ी से किसी भी त्रुटि, समस्या, या महत्वपूर्ण घटना को ढूंढ सकते हैं।
3. कस्टम डैशबोर्ड्स (Custom Dashboards):
   • Kibana के ज़रिए आप अपने लॉग डेटा के लिए कस्टम डैशबोर्ड्स और ग्राफ़्स बना सकते हैं, जिससे आपको अपने सिस्टम और एप्लिकेशन की स्पष्ट जानकारी मिलती है।
4. लाइव अलर्टिंग (Live Alerting):
   • ELK Stack के साथ आप कस्टम अलर्ट सेट कर सकते हैं, जो आपको लॉग डेटा में किसी समस्या या पैटर्न के आधार पर सूचित करते हैं। यह आपको समस्याओं का त्वरित समाधान करने में मदद करता है।