ELK vs Splunk – 3 個讓 Splunk 使用者選擇 Elastic 的原因

Elastic 產品資訊 2023 年 1 月 6 日 最後更新時間 : 2024 年 1 月 17 日

內容目錄

前言

世界各地的企業正面對著充滿挑戰的環境，複雜、分散的雲端原生環境產生的巨量資料，讓它們面臨劇增的成本壓力。對此，企業需要更高明的手段來分析、存取和留存它們的資料，並且能夠即時地在任何地方將問題解決、幫助決策並保持靈活。

Splunk 的可觀測性功能被分散於 Splunk Enterprise、Splunk Cloud 和 Splunk Observability 中，由於這些工具的定價不盡相同，因此許多企業在使用 Splunk 時必須謹慎考量。

Gartner 在一份 2022 針對多家 APM、觀測性 (Observability) 供應商的調查報告中，Elastic 緊鄰 Splunk，被評鑑為「遠見者 (Visionaries)」，意味 Elastic 具備專有 agent 的技術、分佈式追蹤觀察應用程式完整事務行為的能力。

Elastic 提供一種快速、簡易的解決方案，幫助企業準備好迎接未來的挑戰。現代應用程式和營運團隊正利用 Elastic Observability 提高自由度、靈活性和更高效的生產力。本文將介紹 Elastic 如何協助企業。

1.加快問題解決的效率

簡易、智慧、全面的可觀測性體驗

整合日誌、指標和軌跡於一個平台

Elastic Observability 是一套全面的解決方案，能夠在單一且一致的平台上交付日誌分析資料、APM、指標和資料軌跡。因此，你無需擴充套件或加價，就能利用 Elastic Observability 消除資料孤島，並在一個平台上獲得混合環境中的全局能見度。

與之相比，Splunk 的使用者則需購買多達 7 種產品（多種 Splunk 可觀測性產品，例如：Splunk Cloud 和 Splunk Enterprise），以達到全局可觀測性，然而這樣卻容易導致資料孤島產生。

無需擴充套件的機器學習

靈活和客製化的機器學習（ML）是 Elastic 內建功能的特色。使用者能將 Elastic 用於任何資料類型，例如：交易行為資料（指標、日誌和軌跡）或商業分析資料。透過 Elastic，你能更容易地在問題發生前將它們找出。另外，開箱即用功能，例如日誌分類和 APM 相關性（APM correlations ）能幫助使用者加快分析根本原因（Root Cause），來降低代價高昂的成本。

相較於 Elastic，Splunk 的 ML 工具包是一種擴充套件，使用 Splunk ML 工具包可能會導致你團隊的工作量增加，例如：使用 Slunk 的 SPL 編譯模型。

大眾化的 ML（機器學習）和分析

Elastic Observability 提供直觀的拖曳介面和基於導引精靈的工作流程，使用者能夠利用 Elastic Observability 分析和可視化所有資料，並發掘藏於其中的趨勢。因此，就算你不是資料科學家，你也能自行創建並運行 ML 事件或執行查詢（query）。Elastic Observability 的靈活性讓任何人都能快速上手，透過跨團隊分享資料，實現在任何一處，即時相互協作。

相反地，想要使用 Splunk 的可視化和儀表板功能，使用者需要使用 Splunk 的專用語言 SPL 。

2.資料交給 Elastic，讓你專注於核心業務

更迅速、更智慧的資料存取和留存

在毫秒中獲得你要的答案

使用 Elastic 執行即時查詢只需要幾毫秒，查詢歷史資料也只需幾分鐘。而且 Elastic 的資料分層適用所有的可觀測資料，為使用者提供更靈活的資料儲存、搜尋和分析方法。Elastic 的搜尋、分析和機器學習能夠在所有資料分層中高效運行。

使用 Splunk 存取歷史資料的速度很慢，因為在搜尋資料前，凍結層（frozen tier ）中的資料需要先被還原。對此，使用者需要等待將近 24 小時。然而，當你處理的問題涉及客戶和收益，這段時間將造成嚴重的收益損失。在 Splunk Cloud 的預設中，也不包含即時搜尋功能－因此你還需要 Splunk 的工單系統（Support Ticket）。

隨時搜集所有資料

Elastic 讓你透過資料轉換和擷取管線（ingest pipeline）搜集並保存所有資料。這樣你就不用在一開始的時候，就權衡資料的相關性，畢竟沒有人曉得哪些資料在未來是重要的。

相較之下，Splunk 的使用者必須在剛開始就決定哪些資料能被匯進 Splunk ，哪些則必須被「遺棄」。但是，這種方式往往讓使用者失去發掘潛在重要事件的機會，意即失去對資料的全局可觀測性。有些客戶會透過資料轉換（丟棄原始資料並保留聚合資料）和資料管線（data pipeline）的方式節省成本。

簡明的資源耗用計價模式

Elastic 是以一站式的解決方案進行販售，並依照資源耗用模型計價。這種簡明的計價方式，能夠幫助你節省授權和基礎架構的費用。Elastic 基於資源耗用的計價模式，實現了成本的可預測性，讓使用者不必為了長期保存資料而必須支付額外的成本。

3.Elastic 是你邁向雲端和現代化的後盾

Elastic 彈性靈活的技術能與你一同擴展

支援開源標準

公開、透明和相互協作是 Elastic 努力的核心價值。你能夠免費地使用 Elastic ，甚至在無需任何費用的情況下，利用 Elastic 建立完整的自助管理解決方案。（你知道 Elastic 社群版的下載數已經超過 36 億次嗎？）

Elastic 是一種以 API 為主的解決方案，支援開源標準和資料轉換，也就是說， Elastic 能與你一同擴展並順應你不斷改變的策略。Splunk 的解決方案則以專利技術為核心，這會導致使用者被 Splunk 牢牢綁死。

一致的能見度以應對未來複雜的混合環境

由於你的環境只會更加複雜，因此採取能夠整合混合環境的解決方案就變得勢在必行。Elastic 能夠整合 200 種以上的資料源，利用 Elastic Common Schema (ECS)，使用者能夠無縫擷取和處理任何來源的資料。Elastic 規格化的服務端讓你能夠靈活地調整 Elastic 以順應你的策略，隨時與你一同擴展和轉換。

Elastic 與 Splunk 的相異之處在於，你無需使用多種工具就能在混合多雲環境中獲得良好的能見度。