ELK 协议栈介绍及体系结构
ELK其实并不是一款软件，而是一整套解决方案，是三个软件产品的首字母缩写，Elasticsearch，Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件，通常是配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为ELK协议栈
Elasticsearch
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene基础上的搜索引擎，使用Java语言编写
主要特点
实时分析
分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引
文档导向，所有的对象全部是文档
高可用性，易扩展，支持集群（Cluster）、分片和复制（Shards 和 Replicas）。见图 2 和图 3
接口友好，支持 JSON
Logstash
Logstash 是一个具有实时渠道能力的数据收集引擎。使用 JRuby 语言编写。其作者是世界著名的运维工程师乔丹西塞 (JordanSissel)
主要特点
几乎可以访问任何数据
可以和多种外部应用结合
支持弹性扩展
它由三个主要部分组成，见图 4：
Shipper－发送日志数据
Broker－收集数据，缺省内置 Redis
Indexer－数据写入
Kibana
Kibana是一款基于 Apache开源协议，使用 JavaScript语言编写，为 Elasticsearch提供分析和可视化的 Web 平台。它可以在Elasticsearch的索引中查找，交互数据，并生成各种维度的表图
Filebeat
ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器，基于 Logstash-Forwarder源代码开发(go语言开发，快，且占用空间小)，是对它的替代。在需要采集日志数据的 server 上安装Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat就能读取数据，迅速发送到Logstash进行解析，亦或直接发送到 Elasticsearch进行集中式存储和分析。
ELK 协议栈体系结构
ELK 常用架构及使用场景介绍
最简单架构
在这种架构中，只有一个 Logstash、Elasticsearch 和 Kibana 实例。Logstash 通过输入插件从多种数据源（比如日志文件、标准输入 Stdin 等）获取数据，再经过滤插件加工数据，然后经 Elasticsearch 输出插件输出到 Elasticsearch，通过 Kibana 展示
Logstash 作为日志搜集器
这种架构是对上面架构的扩展，把一个 Logstash 数据搜集节点扩展到多个，分布于多台机器，将解析好的数据发送到 Elasticsearch server 进行存储，最后在 Kibana 查询、生成日志报表等
这种结构因为需要在各个服务器上部署 Logstash，而它比较消耗 CPU 和内存资源，所以比较适合计算资源丰富的服务器，否则容易造成服务器性能下降，甚至可能导致无法正常工作。
Beats 作为日志搜集器
这种架构引入 Beats 作为日志搜集器。目前 Beats包括四种：
-
Packetbeat（搜集网络流量数据）； -
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）； -
Filebeat（搜集文件数据）； -
Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）。
Beats将搜集到的数据发送到Logstash，经Logstash解析、过滤后，将其发送到Elasticsearch存储，并由Kibana呈现给用户。
这种架构解决了 Logstash 在各服务器节点上占用系统资源高的问题。相比 Logstash，Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。另外，Beats 和 Logstash 之间支持 SSL/TLS 加密传输，客户端和服务器双向认证，保证了通信安全。
因此这种架构适合对数据安全性要求较高，同时各服务器性能比较敏感的场景。
基于 Filebeat 架构的配置部署详解
前面提到 Filebeat 已经完全替代了 Logstash-Forwarder 成为新一代的日志采集器，同时鉴于它轻量、安全等特点，越来越多人开始使用它。这个章节将详细讲解如何部署基于 Filebeat 的 ELK 集中式日志解决方案，具体架构见图 5。
图 5. 基于 Filebeat 的 ELK 集群架构
引入消息队列机制的架构
Beats 还不支持输出到消息队列，所以在消息队列前后两端只能是 Logstash 实例。这种架构使用 Logstash 从各个数据源搜集数据，然后经消息队列输出插件输出到消息队列中。目前 Logstash 支持 Kafka、Redis、RabbitMQ 等常见消息队列。然后 Logstash 通过消息队列输入插件从队列中获取数据，分析过滤后经输出插件发送到 Elasticsearch，最后通过 Kibana 展示。详见图 4。
图 4. 引入消息队列机制的架构
这种架构适合于日志规模比较庞大的情况。但由于
Logstash日志解析节点和Elasticsearch的负荷比较重，可将他们配置为集群模式，以分担负荷。引入消息队列，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。
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