Voor het verminderen van het logvolume binnen uw ELK Stack en het behoud van essentiële informatie, kunt u de volgende sampling methoden en configuraties overwegen: 1. **Implementatie van Log Sampling in Logstash** - Gebruik de `sample` filter in Logstash om een percentage van de logs door te laten. Bijvoorbeeld, om 10% van de logs door te laten: ```ruby filter { sample { proportion => 0.10 } } ``` - Hiermee reduceert u het volume aanzienlijk terwijl u nog steeds een representatief deel van de data behoudt. 2. **Gebruik van Drop Filters voor Niet-Essentiële Logs** - Filter en verwijder logs die minder relevant zijn voor uw analyses, zoals herhaalde statuscodes of foutmeldingen die niet kritisch zijn. - Bijvoorbeeld: ```ruby if [status] == 404 { drop { } } ``` 3. **Sampling op Niveau van de Ingestie of Indexering** - Stel sampling in bij het verzamelen (bijvoorbeeld via Filebeat) door bijvoorbeeld alleen bepaalde logtypes of bepaalde tijdsperioden te verwerken. - Combineer dit met Logstash-sampling voor verfijning. 4. **Aanpassen van de Logniveau's** - Configureer uw webserver om minder gedetailleerde logs te genereren voor minder kritieke gebeurtenissen of tijdens niet-piekuren. 5. **Gebruik van Time-based Indexing en Retentiebeleid** - Beperk de opslag en verwerkingstijd door oudere of minder belangrijke logs automatisch te verwijderen of te archiveren. 6. **Monitoring en Fine-tuning** - Monitor de impact van de sampling op uw analyses en pas de samplingpercentages aan om een goede balans te vinden tussen volume en dataverbruik. **Aanbevolen aanpak** Begin met een `sample` filter in Logstash met een conservatief percentage (bijvoorbeeld 10-20%) en verfijn dit op basis van de kwaliteit van de gegevens en behoefte aan detail. Combineer dit met filters die niet-essentiële logs verwijderen. Dit houdt de belasting op uw ELK-stack beheersbaar terwijl u nog steeds waardevolle inzichten behoudt. **Opmerking** Wees bewust dat sampling altijd leidt tot een verlies van data; het is belangrijk om te bepalen welke gegevens essentieel zijn voor uw analyses en hierop af te stemmen. Heeft u verdere specificaties of wensen, dan kan ik gerichtere suggesties doen.

Voor uw ELK Stack omgeving met 20.000 webserver logs per minuut raad ik de volgende log sampling strategieën aan: ## 1. Probabilistische Sampling (Eenvoudigste implementatie) ```yaml # Filebeat configuratie filebeat.inputs: - type: log paths: - /var/log/webserver/*.log processors: - drop_event: when: random: 0.7 # Behoud 30% van alle logs ``` ## 2. Adaptieve Sampling op Basis van Response Codes ```yaml processors: - if: or: - equals.http.response.code: 500 - equals.http.response.code: 503 - equals.http.response.code: 401 then: # Behoud alle error logs (100%) else: - drop_event: when: random: 0.8 # Behoud 20% van succes logs ``` ## 3. Time-based Sampling met Buffer Periodes ```yaml # Logstash configuratie filter { ruby { code => " current_minute = Time.now.min # Behoud volledige logs gedurende eerste 5 minuten van elk uur if current_minute < 5 event.set('sampling_rate', 1.0) else event.set('sampling_rate', 0.2) # 20% sampling end " } } ``` ## 4. Gebruikersgedrag Sampling ```yaml processors: - if: not: regexp.user_agent: "(Googlebot|Bingbot|Monitoring)" then: - drop_event: when: random: 0.6 # Behoud 40% van regulier verkeer ``` ## Aanbevolen Gecombineerde Strategie: ### Fase 1: Directe Implementatie - **Error logs**: 100% behoud - **Succes logs (2xx)**: 25% sampling - **Redirect logs (3xx)**: 50% sampling - **Client errors (4xx)**: 75% sampling ### Fase 2: Verfijning ```yaml # Geavanceerde Logstash pipeline filter { if [response] =~ "^2" { # Sample succes responses agressiever tijdens piekuren if [@timestamp].hour in [9, 10, 14, 15] { prune { percent => 15 } } else { prune { percent => 30 } } } } ``` ## Monitoring en Optimalisatie: 1. **Implementeer eerst in testomgeving** 2. **Monitor Kibana dashboards** voor informatieverlies 3. **Pas sampling rates aan** op basis van: - Beschikbare opslag - Query performance - Business requirements ## Verwacht Resultaat: - **Logvolume reductie**: 60-75% (van 20.000 naar 5.000-8.000 logs/minuut) - **Behoud van kritieke informatie**: Errors en security events blijven compleet - **Prestatieverbetering**: Snellere zoekopdrachten en lagere storage costs Begin met conservatieve sampling rates en verhoog deze geleidelijk op basis van uw monitoring resultaten.