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，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。
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。详见图 3。
图 3. Beats 作为日志搜集器
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。
引入消息队列机制的架构
到笔者整理本文时，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。
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
因为免费的 ELK 没有任何安全机制，所以这里使用了 Nginx 作反向代理，避免用户直接访问 Kibana 服务器。加上配置 Nginx 实现简单的用户认证，一定程度上提高安全性。另外，Nginx 本身具有负载均衡的作用，能够提高系统访问性能。