这九款日志管理工具大比拼,选型必备!

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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。

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。

1、Filebeat

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。

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1.1 主要特点

  • 轻量级并且易使用
  • 模块可用于常见用例(例如 Apache 访问日志)。您可以使用它们来设置 Filebeat、Ingest 和 Kibana 仪表板,只需几个命令

1.2 价格

免费开源

1.3 优点

  • 资源使用率低
  • 良好的性能

1.4 缺点

有限的解析和丰富功能

2、Graylog

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。

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2.1 主要特点

  • 一个包含日志处理所有要素的软件包:收集、解析、缓冲、索引、搜索、分析。
  • 开源 ELK 堆栈无法提供的其他功能,例如基于角色的访问控制和警报

2.2 价格

免费和开源,不过也有企业版(根据要求提供价格)

2.3 优点

  • 在一个软件包中满足大多数集中式日志管理用例的需求
  • 轻松扩展存储 (Elasticsearch) 和获取通道

2.4 缺点

  • 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

3、LogDNA

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,关注公众号:码猿技术专栏,回复关键词:1111 获取阿里内部Java性能调优手册;并提供清晰且具有竞争力的价格。

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3.1 主要特点

  • 用于在组织外部共享日志的嵌入式视图
  • 自动解析常用日志格式

3.2 价格

  • 免费:无存储
  • 收费:付费计划起价为每月每GB 1.50 美元,保留 7 天

3.3 优点

  • 用于搜索日志的简单 UI,类似于 Papertrail
  • 易于理解的计划

3.4 缺点

  • 可视化能力有限
  • 保留期取决于计划(从 7 天到 30 天)。用户数量也是如此(最便宜的计划只允许 5 个)

4、Elasticsearch, Logstash and Kibana (ELK stack or Elastic Stack)

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4.1 主要特点

ELK堆栈包含了日志管理解决方案所需的大多数工具:

  • Log shippers:如Logstash和Filebeat
  • Elasticsearch是一个可扩展的搜索引擎
  • Kibana作为搜索日志或构建可视化的UI

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。关注公众号:码猿技术专栏,回复关键词:1111 获取阿里内部Java性能调优手册;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。

  • Elasticsearch默认情况下对每个字段进行索引,使搜索速度更快
  • 通过API和Kibana实现实时可视化
  • 索引前的数据解析和充实

4.2 价格

  • 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。

4.3 优点

  • 可扩展的搜索引擎作为日志存储
  • 成熟的log shippers
  • Kibana 中的 Web UI 和可视化

4.4 缺点

  • 在规模上,它可能变得难以维护。这就是 Sematext 提供 ELK 堆栈咨询、生产支持和培训的原因
  • ELK Stack 的开源版本缺少一些功能,例如基于角色的访问控制和警报。您可以通过商业“Elastic Stack 功能”或其替代品或 Visa Open Distro for Elasticsearch 获得这些功能。

5、Grafana Loki

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。

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5.1 主要特点

  • 同一 UI 中的日志和指标 (Grafana)
  • Loki 标签可以与 Prometheus 标签保持一致

5.2 价格

  • 免费:免费开源
  • 收费:还有Grafana Cloud,提供Loki的SaaS服务(也有内部部署的选项)。价格从49美元起,包括100GB的日志存储(30天保留)和3000个度量系列

5.3 优点

  • 与 ELK 相比,摄取速度更快:索引更少,无需合并
  • 小存储占用:较小的索引,数据只写入一次到长期存储(通常具有内置复制)
  • 使用更便宜的存储(例如 AWS S3)

5.4 缺点

  • 与 ELK 相比,较长时间范围内的查询和分析速度较慢
  • 与 ELK 相比,log shippers选项更少(例如 Promtail 或 Fluentd)
  • 不如 ELK 成熟(例如更难安装)

6、Datadog

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。

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6.1 主要特点

  • 用于解析和丰富日志的服务器端处理管道
  • 自动检测常见的日志模式
  • 可以将日志归档到 AWS/Azure/Google Cloud 存储并在以后重新使用它们

6.2 价格

  • 处理起价为每月每GB 0.10 美元(例如 1GB 每天 3 美元)
  • 处理也适用于从档案中获取,尽管这里的数据是压缩的
  • 100 万个事件的存储起价为 1.59 美元,为期 3 天(例如,47.7 美元,1GB/天,每个 1K,存储 3 天)

6.3 优点

  • 容易搜索,良好的自动完成(基于facet)
  • 与DataDog指标和跟踪的集成
  • 负担得起,特别是对于短期保留和/或如果你依靠存档进行一些搜索

6.4 缺点

  • 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

7、Logstash

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。

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7.1 主要特点

  • 许多内置的输入、过滤/转换和输出插件
  • 灵活的配置格式:您可以添加内联脚本,包括其他配置文件等

7.2 价格

  • 免费开源

7.3 优点

  • 容易开始和移动到复杂的配置
  • 灵活:Logstash用于各种日志记录用例,甚至用于非日志记录数据
  • 写得很好的文档和大量的操作指南

7.4 缺点

  • 与其他日志shippers相比,资源使用率高
  • 与替代品相比,性能较低

8、Fluentd

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。

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8.1 主要特点

  • 与库和Kubernetes的良好集成
  • 大量的内置插件,很容易编写新的

8.2 价格

  • 免费开源

8.3 优点

  • 良好的性能和资源使用
  • 良好的插件生态系统
  • 易于使用的配置
  • 良好的文档

8.4 缺点

  • 解析前没有缓冲,可能会导致日志管道出现背压
  • 对转换数据的支持有限,就像您可以使用 Logstash 的 mutate 过滤器或 rsyslog 的变量和模板一样

9、Splunk

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。

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9.1 主要特点

  • 用于搜索和分析的强大查询语言
  • 搜索时字段提取(在摄取时解析之外)
  • 自动将经常访问的数据移动到快速存储,将不经常访问的数据自动移动到慢速存储

9.2 价格

  • 免费:每天 500MB 数据
  • 付费计划可应要求提供,但常见问题解答建议 1GB 的起价为 150 美元/月

9.3 优点

  • 成熟且功能丰富
  • 对于大多数用例来说,良好的数据压缩(假设有有限的索引,正如推荐的那样)
  • 日志和度量在一个屋檐下

9.4 缺点

  • 对于较长的时间范围,查询速度较慢(建议使用有限的索引)
  • 用于度量存储的效率低于专注于监控的工具
责任编辑:武晓燕 来源: 码猿技术专栏
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