Observability

FerroStash Container

Rust-nativer Logstash-kompatibler Container für Amazon EKS

Start in Millisekunden, einige Dutzend MB RAM Ersetzter AWS-Dienst: Logstash on JVM in EKS

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Wann amortisiert sich das?

Beispiel: 5.000 $/Monat Managed-Observability-Ausgaben

Bei 5.000 $/Monat Managed-Observability-Ausgaben entspricht eine konservative Reduktion von 40% grob 2.000 $/Monat brutto vermiedener Nutzungsgebühren — vor S4-Softwaregebühr, EC2 und Workload-Unterschieden.

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Container-Build von FerroStash. Stellen Sie die Rust-native, Logstash-kompatible Log- und Event-Pipeline als einzelnes statisches Binary auf Amazon EKS über das enthaltene Helm chart bereit. Implementiert das produktionsübliche Subset der gebündelten Logstash 9.x-Plugins (98 von 111, ~88%), parst die `pipeline.conf` DSL nativ, keine JVM, Start in Millisekunden. Abrechnung pro pod-hour.

Während eine typische Logstash-Pipeline etwa ein Gigabyte JVM-Heap belegt und mehrere zehn Sekunden zum Starten benötigt, läuft FerroStash Container als einzelnes Rust-Binary als EKS-Pod. Es ist dasselbe v1.0-Line-Binary wie der AMI-Build und deckt ~88% der gebündelten Logstash 9.x-Plugins ab — Inputs umfassen beats, file, tcp, udp, http, syslog, kafka, redis, s3, sqs, jdbc, elasticsearch und cloudwatch; Filters umfassen grok, dissect, kv, json, mutate, date, geoip, dns, csv, xml, useragent, cidr, fingerprint, translate, aggregate, throttle und ein natives Painless-style script; Outputs umfassen elasticsearch / opensearch, kafka, s3, http, tcp, udp, file, redis, sqs, sns, cloudwatch, email und datadog; Codecs umfassen json, json_lines, multiline, cef, netflow, avro, msgpack und protobuf — gesteuert durch eine templatisierte `pipeline.conf`, die in eine `ConfigMap` gerendert wird. Das Helm chart exponiert Elastic Beats auf tcp/5044 und die Monitoring API auf tcp/9600. Der Container prüft das Entitlement beim Start über `RegisterUsage`, schließt den optionalen `ruby` filter aus und wird in einer Single-Node-Topologie unterstützt. Ehrlicher Scope: kompatibel mit Logstash-Konfiguration/Pipeline, kein byte-identischer 100%-Drop-in.

Highlights

Helm chart für Amazon EKS enthalten: `pipeline.conf` wird über eine `ConfigMap` gerendert, Elastic Beats auf tcp/5044 + Monitoring API auf tcp/9600.

Etwa 88% der gebündelten Logstash 9.x-Plugins (98 von 111) in einem einzelnen Rust-Binary — keine JVM, ms-Start, einige zehn MB RAM.

Metering pro pod-hour mit Marketplace-fail-closed-Entitlement: `RegisterUsage` wird beim Start geprüft. `ruby` filter ausgeschlossen; unterstützte Topologie ist Single-Node.

Warum es günstiger ist

Annahme: 10 Pods auf einem bestehenden EKS-Cluster mit Logstash-Sidecars verarbeiten 5 TB Logs/Monat.

Ohne FerroStash Container (Logstash auf JVM)

App-Pod × 10

1 GB Heap × 10 = 10 GB

Logstash-Sidecar × 10

input → filter → output

Downstream (OpenSearch usw.)

Zusätzliche Node-vCPU / RAM (≈ m5.large × 5): $350 / Monat
Monatssumme: $350 / Monat

Mit FerroStash Container

App-Pod × 10

~50 MB RAM × 10 = 500 MB

FerroStash-Sidecar × 10

Logstash-Plugin-kompat.

Downstream (OpenSearch usw.)

Zusätzliche Node-vCPU / RAM (vernachlässigbar, ≈ t3.small × 1): $15 / Monat
FerroStash-Softwaregebühr (10 × stündlich): $45 / Monat
Monatssumme: $60 / Monat

−83%ggü. Logstash-JVM-Sidecars