Чем отличаются Sentry и ELK стек?

Sentry и ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) — это системы для мониторинга, но они решают разные задачи и работают на разных уровнях.

Sentry

Sentry — это платформа для мониторинга ошибок и производительности (APM) в реальном времени. Её основная задача — отлавливать, агрегировать и предоставлять детальный контекст по каждому сбою в приложении.

Ключевые особенности:

• Фокус на ошибках: Автоматически группирует одинаковые ошибки, показывает полный stack trace, состояние переменных и действия пользователя, приведшие к сбою.
• Контекст: Собирает информацию о версии приложения, ОС, браузере, что помогает быстро локализовать проблему.
• Интеграции: Легко интегрируется с системами таск-трекинга (Jira, GitHub Issues) для создания задач по ошибкам.

Пример интеграции (Python):

import sentry_sdk

# DSN - уникальный ключ вашего проекта в Sentry
sentry_sdk.init(
    dsn="YOUR_SENTRY_DSN",
    traces_sample_rate=1.0
)

try:
    result = 1 / 0
except Exception as e:
    # Отправляет исключение со всем контекстом в Sentry
    sentry_sdk.capture_exception(e)

ELK стек

ELK — это мощный стек для сбора, хранения и анализа логов в больших объемах. Он не сфокусирован только на ошибках, а работает с любыми текстовыми данными.

Компоненты стека:

• Elasticsearch: Поисковый и аналитический движок для индексации и хранения логов.
• Logstash: Серверный конвейер для сбора, преобразования и отправки данных из разных источников в Elasticsearch.
• Kibana: Веб-интерфейс для визуализации и поиска данных, хранящихся в Elasticsearch (создание дашбордов, графиков).

Основные различия

Вывод: Sentry — это скальпель для диагностики конкретных ошибок. ELK — это микроскоп для анализа больших объемов логов. Часто их используют вместе: ELK для общего мониторинга, а Sentry — для глубокого анализа исключений.