🐳 Spécifications projet System design - ELK 🐳

Intégration ELK dans votre architecture microservice existante

Intégrer Elasticsearch avec votre backend en ajoutant/remplaçant votre base actuelle dans votre docker-compose.yml file (vous pouvez vous appuyer sur le cours en ligne et les exemples de fichiers compose).
Intégrer Logstash dans votre projet pour effectuer le traitement et l'agrégation des logs (vous pouvez générer des logs si votre application n’en produit pas assez/pas du tout).
Développer au moins une pipeline Logstash qui collecte, traite et transfère les logs vers Elasticsearch et l'inclure dans le fichier docker-compose.yml.
Ajouter le service Metricbeat pour collecter et transférer diverses métriques système et de service vers Elasticsearch et inclure Metricbeat dans le docker-compose.yml.

Mettre en place un mécanisme ou un script de streaming de données qui génère et envoie des données à Logstash (vous pouvez vous appuyer sur les exemples du cours).
Assurer que vos données en temps réel soient correctement formatées et envoyées à Logstash pour traitement (au minimum une custom pipeline avec des données différentes du cours).

Créer des scripts de test pour valider le bon fonctionnement de Elastic, Logstash et Metricbeat, ainsi que du script de streaming de données.
S'assurer que l'intégration de ces outils n'introduise aucun problème dans la configuration existante.
Avoir au moins des fichiers (bash ou autre) de tests qui :
- Testent la santé de vos conteneurs.
- Testent le bon fonctionnement de votre application (front/back).
- Testent le bon fonctionnement de votre stack ELK.
- Sont automatisés dans votre docker-compose.yml file (au minimum 3).

Implémenter des fonctionnalités de recherche dans le frontend qui exploitent Elasticsearch.
Implémenter la fonctionnalité d’auto-complétion de Elasticsearch dans votre front.
Implémenter un système d’authentification (JWT, OAuth, SSO…).
- Exemple de service auth : Auth Service / GitHub Repository.

Intégrer Elasticsearch avec Kibana pour la visualisation de données et la surveillance en temps réel.
Fournir une capture d'écran dans votre readme.md à la racine de votre GitHub du tableau de bord Kibana dans le cadre de votre solution de surveillance.
Implémenter un dashboard Kibana avec vos données en temps réel.
Implémenter une action d’intégration continue avec elastic curator tool (cf comme dans le chapitre ELK/monitoring de la doc fournie en cours).

Mettre à jour le diagramme d'architecture de votre projet pour inclure Elasticsearch, montrant son rôle et son interaction avec d'autres composants/services que vous détaillerez en description.
Votre readme.md à la racine de votre GitHub doit contenir les explications nécessaires pour build et run votre projet ainsi qu’une démo en ligne sans erreur et/ou une capture d'écran.