9款日志采集&管理工具对比，选型必备！

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。

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。

• 可视化能力是有限的，至少与ELK的Kibana相比是如此。

• 不能使用整个ELK生态系统，因为他们不能直接访问Elasticsearch API。相反，Graylog有自己的API。

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）；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。

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。

Splunk 是最早的商业日志集中工具之一，也是最受欢迎的。尽管它也作为服务提供 (Splunk Cloud)，但典型的部署是本地部署 (Splunk Enterprise)。您可以将日志和指标发送到 Splunk 并一起分析它们。

链接：https://blog.csdn.net/xcswswswws/article/details/122558274

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