Миграция с Elastic на ClickStack

Это руководство предназначено для пользователей, переходящих с Elastic Stack, — в частности, для тех, кто использует Kibana для мониторинга журналов, трассировок и метрик, собираемых через Elastic Agent и хранящихся в Elasticsearch. В нём описаны эквивалентные понятия и типы данных в ClickStack, объясняется, как переводить запросы Kibana на базе Lucene в синтаксис HyperDX, а также даются рекомендации по миграции и данных, и агентов для плавного перехода.

Перед началом миграции важно понимать компромиссы между ClickStack и Elastic Stack.

Вам стоит рассмотреть переход на ClickStack, если:

• Вы работаете с большими объёмами данных обсервабилити и считаете Elastic слишком дорогим из-за неэффективного сжатия и слабой утилизации ресурсов. ClickStack может значительно снизить затраты на хранилище и вычислительные ресурсы, обеспечивая как минимум 10-кратное сжатие необработанных данных.
• Вы сталкиваетесь с низкой производительностью поиска при масштабировании или с узкими местами при ингестии.
• Вы хотите коррелировать сигналы обсервабилити с бизнес-данными с помощью SQL, объединяя обсервабилити и аналитические рабочие процессы.
• Вы ориентируетесь на OpenTelemetry и хотите избежать привязки к конкретному поставщику.
• Вы хотите воспользоваться разделением хранилища и вычислительных ресурсов в ClickHouse Cloud, что обеспечивает практически неограниченное масштабирование, — оплачивая только вычислительные ресурсы для ингестии и Объектное хранилище в периоды бездействия.

Однако ClickStack может не подойти, если:

• Вы используете данные обсервабилити в первую очередь для сценариев безопасности и вам нужен продукт, ориентированный на SIEM.
• Универсальное профилирование — критически важная часть вашего рабочего процесса.
• Вам нужна BI-платформа для панелей мониторинга. ClickStack намеренно предлагает специализированные визуальные рабочие процессы для SRE и разработчиков и не предназначен для использования в качестве инструмента Business Intelligence (BI). Для сопоставимых возможностей мы рекомендуем использовать Grafana with the ClickHouse plugin или Superset.