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Java架构进阶网站:passjava.cn原文:https://sourl.cn/WmX6SD
对于日志管理当前网络上提供了大量的日志工具,今天就给大家分析总结一下这些常用工具的特点,希望对你们在选型时有所帮助,
如果有用记得一键三连
Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送程序。作为服务器上的代理安装,Filebeat监视您指定的日志文件或位置,收集日志事件,并将它们转发到Elasticsearch或Logstash进行索引。
Filebeat的工作方式如下:启动Filebeat时,它将启动一个或多个输入,这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志,Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取一个日志以获取新内容,并将新日志数据发送到libbeat,libbeat会汇总事件并将汇总的数据发送到您为Filebeat配置的输出。
免费开源
有限的解析和丰富功能
Graylog是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。功能上和ELK类似,但又比ELK要简单,依靠着更加简洁,高效,部署使用简单的优势很快受到许多人的青睐。
LogDNA是日志管理领域的新成员。LogDNA可作为SaaS和内部使用,提供所有日志基础:通过syslog和HTTP(S)以及全文搜索和可视化,提供基于代理和无代理的日志收集,并提供清晰且具有竞争力的价格。
ELK堆栈包含了日志管理解决方案所需的大多数工具:
它在集中日志方面非常流行,有很多关于如何在网络上使用它的教程。有一个庞大的工具生态系统,您可以在基本设置之上使用这些工具,通过警报、基于角色的访问控制等来增强它。我们将在这篇博文中详细介绍这些额外的附加功能,我们将在其中讨论 Elastic Stack 功能的替代方案。
免费和开源。一些公司提供托管 ELK 的形式,见上文。 还有 Elastic Cloud,它是云中 ELK 的一种纯粹形式,您主要需要自己管理。
Loki 及其生态系统是 ELK 堆栈的替代方案,但它做出了不同的权衡。通过仅索引某些字段(标签),它可以具有完全不同的架构。也就是说,主要的写入组件(Ingester)会将大量日志保存在内存中,从而使最近的查询速度更快。随着块变老,它们被写入两个地方:用于标签的键值存储(例如 Cassandra)和用于块数据的对象存储(例如 Amazon S3)。当您添加数据时,它们都不需要后台维护(例如 Elasticsearch/Solr 需要合并)。
如果您查询较旧的数据,您通常会按标签和时间范围进行过滤。这限制了必须从长期存储中检索的块的数量。
Datadog 是一种 SaaS,最初是作为监控 (APM) 工具,后来还添加了日志管理功能。您可以通过 HTTP(S) 或 syslog,通过现有的日志传送器(rsyslog、syslog-ng、Logstash 等)或通过 Datadog 自己的代理发送日志。它的特点是 Logging without Limits™,这是一把双刃剑:更难预测和管理成本,但您可以获得即用即付定价(见下文)以及您可以存档和从存档中恢复的事实。
现场不可用。一些用户抱怨成本失控(由于定价灵活)。虽然您可以设置每日处理配额
Logstash 是一个日志收集和处理引擎,它带有各种各样的插件,使您能够轻松地从各种来源摄取数据,将其转换并转发到定义的目的地。它与 Elasticsearch 和 Kibana 一起是 Elastic Stack 的一部分,这就是为什么它最常用于将数据传送到 Elasticsearch。
免费开源
作为一个很好的 Logstash 替代品,Fluentd 是 DevOps 的最爱,特别是对于 Kubernetes 部署,因为它具有丰富的插件库。与 Logstash 一样,它可以将数据结构化为 JSON,并涉及日志数据处理的所有方面:收集、解析、缓冲和输出跨各种来源和目的地的数据。
免费开源
Splunk 是最早的商业日志集中工具之一,也是最受欢迎的。典型的部署是本地部署 (Splunk Enterprise),尽管它也作为服务提供 (Splunk Cloud)。您可以将日志和指标发送到 Splunk 并一起分析它们。
分享文章:九款日志采集&管理工具对比,选型必备!
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