如何进行基于Elastic Stack的海量日志分析平台实践

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何进行基于Elastic Stack的海量日志分析平台实践，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

Beats是轻量级数据采集工具，包括：

1.Packetbeat（搜集网络流量数据）；

2.Topbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）；

3.Filebeat（搜集文件数据）；

4.Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）

5.Metricbeat（收集系统级的 CPU 使用率、内存、文件系统、磁盘 IO 和网络 IO 统计数据）；

6.Auditbeat（采集linux审计日志）；

第二种架构，引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或者Redis）,所以即使远端Logstash server因故障停止运行，数据将会先被存储下来，从而避免数据丢失。这种架构适合于较大集群的解决方案，但由于Logstash中心节点和Elasticsearch的负荷会比较重，可将他们配置为集群模式，以分担负荷，这种架构的优点在于引入了消息队列机制，均衡了网络传输，从而降低了网络闭塞尤其是丢失数据的可能性，但依然存在Logstash占用系统资源过多的问题。

第三种架构，引入了Logstash-forwarder。首先，Logstash-forwarder将日志数据搜集并统一发送给主节点上的Logstash，Logstash分析、过滤日志数据后发送至Elasticsearch存储，并由Kibana最终将数据呈现给用户。这种架构解决了Logstash在各计算机点上占用系统资源较高的问题。经测试得出，相比Logstash，Logstash-forwarder所占用系统CPU和MEM几乎可以忽略不计。另外，Logstash-forwarder和Logstash间的通信是通过SSL加密传输，起到了安全保障。如果是较大集群，用户亦可以如结构三那样配置logstash集群和Elasticsearch集群，引入High Available机制，提高数据传输和存储安全。更主要的配置多个Elasticsearch服务，有助于搜索和数据存储效率。但在此种架构下发现Logstash-forwarder和Logstash间通信必须由SSL加密传输，这样便有了一定的限制性。

第四种架构，将Logstash-forwarder替换为Beats。经测试，Beats满负荷状态所耗系统资源和Logstash-forwarder相当，但其扩展性和灵活性有很大提高。Beats platform目前包含有Packagebeat、Topbeat和Filebeat三个产品，均为Apache 2.0 License。同时用户可根据需要进行二次开发。这种架构原理基于第三种架构，但是更灵活，扩展性更强。同时可配置Logstash 和Elasticsearch 集群用于支持大集群系统的运维日志数据监控和查询。

上述就是小编为大家分享的如何进行基于Elastic Stack的海量日志分析平台实践了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。