9款日誌管理工具大比拼,選型必備!

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    簡介

    對於日誌管理當前網絡上提供了大量的日誌工具,今天就給大家分析總結一下這些常用工具的特點,希望對你們在選型時有所幫助,如果有用記得一鍵三連。

    1、Filebeat

    Filebeat是用於轉發和集中日誌數據的輕量級傳送程序。作爲服務器上的代理安裝,Filebeat監視您指定的日誌文件或位置,收集日誌事件,並將它們轉發到Elasticsearch或Logstash進行索引。

    Filebeat的工作方式如下:啓動Filebeat時,它將啓動一個或多個輸入,這些輸入將在爲日誌數據指定的位置中查找。對於Filebeat所找到的每個日誌,Filebeat都會啓動收集器。每個收集器都讀取一個日誌以獲取新內容,並將新日誌數據發送到libbeat,libbeat會彙總事件並將彙總的數據發送到您爲Filebeat配置的輸出。

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    1.1 主要特點

  • 輕量級並且易使用

  • 模塊可用於常見用例(例如 Apache 訪問日誌)。您可以使用它們來設置 Filebeat、Ingest 和 Kibana 儀表板,只需幾個命令

  • 1.2 價格

    免費開源

    1.3 優點

  • 資源使用率低

  • 良好的性能

  • 1.4 缺點

    有限的解析和豐富功能

    2、Graylog

    Graylog是一個開源的日誌聚合、分析、審計、展現和預警工具。功能上和ELK類似,但又比ELK要簡單,依靠着更加簡潔,高效,部署使用簡單的優勢很快受到許多人的青睞。

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    2.1 主要特點

  • 一個包含日誌處理所有要素的軟件包:收集、解析、緩衝、索引、搜索、分析。

  • 開源 ELK 堆棧無法提供的其他功能,例如基於角色的訪問控制和警報

  • 2.2 價格

    免費和開源,不過也有企業版(根據要求提供價格)

    2.3 優點

  • 在一個軟件包中滿足大多數集中式日誌管理用例的需求

  • 輕鬆擴展存儲 (Elasticsearch) 和獲取通道

  • 2.4 缺點

  • 可視化能力是有限的,至少與ELK的Kibana相比是如此

  • 不能使用整個ELK生態系統,因爲他們不能直接訪問Elasticsearch API。相反,Graylog有自己的API

  • 3、LogDNA

    LogDNA是日誌管理領域的新成員。LogDNA可作爲SaaS和內部使用,提供所有日誌基礎:通過syslog和HTTP(S)以及全文搜索和可視化,提供基於代理和無代理的日誌收集,並提供清晰且具有競爭力的價格。

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    3.1 主要特點

  • 用於在組織外部共享日誌的嵌入式視圖

  • 自動解析常用日誌格式

  • 3.2 價格

  • 免費:無存儲

  • 收費:付費計劃起價爲每月每GB 1.50 美元,保留 7 天

  • 3.3 優點

  • 用於搜索日誌的簡單 UI,類似於 Papertrail

  • 易於理解的計劃

  • 3.4 缺點

  • 可視化能力有限

  • 保留期取決於計劃(從 7 天到 30 天)。用戶數量也是如此(最便宜的計劃只允許 5 個)

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

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    4.1 主要特點

    ELK堆棧包含了日誌管理解決方案所需的大多數工具:

  • Log shippers:如Logstash和Filebeat

  • Elasticsearch是一個可擴展的搜索引擎

  • Kibana作爲搜索日誌或構建可視化的UI

  • 它在集中日誌方面非常流行,有很多關於如何在網絡上使用它的教程。有一個龐大的工具生態系統,您可以在基本設置之上使用這些工具,通過警報、基於角色的訪問控制等來增強它。我們將在這篇博文中詳細介紹這些額外的附加功能,我們將在其中討論 Elastic Stack 功能的替代方案。

  • Elasticsearch默認情況下對每個字段進行索引,使搜索速度更快

  • 通過API和Kibana實現實時可視化

  • 索引前的數據解析和充實

  • 4.2 價格

  • 免費和開源。一些公司提供託管 ELK 的形式,見上文。

  • 還有 Elastic Cloud,它是雲中 ELK 的一種純粹形式,您主要需要自己管理。

  • 4.3 優點

  • 可擴展的搜索引擎作爲日誌存儲

  • 成熟的log shippers

  • Kibana 中的 Web UI 和可視化

  • 4.4 缺點

  • 在規模上,它可能變得難以維護。這就是 Sematext 提供 ELK 堆棧諮詢、生產支持和培訓的原因

  • ELK Stack 的開源版本缺少一些功能,例如基於角色的訪問控制和警報。您可以通過商業“Elastic Stack 功能”或其替代品或 Visa Open Distro for Elasticsearch 獲得這些功能。

  • 5、Grafana Loki

    Loki 及其生態系統是 ELK 堆棧的替代方案,但它做出了不同的權衡。通過僅索引某些字段(標籤),它可以具有完全不同的架構。也就是說,主要的寫入組件(Ingester)會將大量日誌保存在內存中,從而使最近的查詢速度更快。

    隨着塊變老,它們被寫入兩個地方:用於標籤的鍵值存儲(例如 Cassandra)和用於塊數據的對象存儲(例如 Amazon S3)。當您添加數據時,它們都不需要後臺維護(例如 Elasticsearch/Solr 需要合併)。

    如果您查詢較舊的數據,您通常會按標籤和時間範圍進行過濾。這限制了必須從長期存儲中檢索的塊的數量。

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    5.1 主要特點

  • 同一 UI 中的日誌和指標 (Grafana)

  • Loki 標籤可以與 Prometheus 標籤保持一致

  • 5.2 價格

  • 免費:免費開源

  • 收費:還有Grafana Cloud,提供Loki的SaaS服務(也有內部部署的選項)。價格從49美元起,包括100GB的日誌存儲(30天保留)和3000個度量系列

  • 5.3 優點

  • 與 ELK 相比,攝取速度更快:索引更少,無需合併

  • 小存儲佔用:較小的索引,數據只寫入一次到長期存儲(通常具有內置複製)

  • 使用更便宜的存儲(例如 AWS S3)

  • 5.4 缺點

  • 與 ELK 相比,較長時間範圍內的查詢和分析速度較慢

  • 與 ELK 相比,log shippers選項更少(例如 Promtail 或 Fluentd)

  • 不如 ELK 成熟(例如更難安裝)

  • 6、Datadog

    Datadog 是一種 SaaS,最初是作爲監控 (APM) 工具,後來還添加了日誌管理功能。您可以通過 HTTP(S) 或 syslog,通過現有的日誌傳送器(rsyslog、syslog-ng、Logstash 等)或通過 Datadog 自己的代理髮送日誌。

    它的特點是 Logging without Limits™,這是一把雙刃劍:更難預測和管理成本,但您可以獲得即用即付定價(見下文)以及您可以存檔和從存檔中恢復的事實。

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    6.1 主要特點

  • 用於解析和豐富日誌的服務器端處理管道

  • 自動檢測常見的日誌模式

  • 可以將日誌歸檔到 AWS/Azure/Google Cloud 存儲並在以後重新使用它們

  • 6.2 價格

  • 處理起價爲每月每GB 0.10 美元(例如 1GB 每天 3 美元)

  • 處理也適用於從檔案中獲取,儘管這裏的數據是壓縮的

  • 100 萬個事件的存儲起價爲 1.59 美元,爲期 3 天(例如,47.7 美元,1GB/天,每個 1K,存儲 3 天)

  • 6.3 優點

  • 容易搜索,良好的自動完成(基於facet)

  • 與DataDog指標和跟蹤的集成

  • 負擔得起,特別是對於短期保留和/或如果你依靠存檔進行一些搜索

  • 6.4 缺點

  • 現場不可用。一些用戶抱怨成本失控(由於定價靈活)。雖然您可以設置每日處理配額

  • 7、Logstash

    Logstash 是一個日誌收集和處理引擎,它帶有各種各樣的插件,使您能夠輕鬆地從各種來源攝取數據,將其轉換並轉發到定義的目的地。它與 Elasticsearch 和 Kibana 一起是 Elastic Stack 的一部分,這就是爲什麼它最常用於將數據傳送到 Elasticsearch。

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    7.1 主要特點

  • 許多內置的輸入、過濾/轉換和輸出插件

  • 7.2 價格

  • 免費開源

  • 7.3 優點

  • 容易開始和移動到複雜的配置

  • 靈活:Logstash用於各種日誌記錄用例,甚至用於非日誌記錄數據

  • 寫得很好的文檔和大量的操作指南

  • 7.4 缺點

  • 與其他日誌shippers相比,資源使用率高

  • 與替代品相比,性能較低

  • 8、Fluentd

    作爲一個很好的 Logstash 替代品,Fluentd 是 DevOps 的最愛,特別是對於 Kubernetes 部署,因爲它具有豐富的插件庫。與 Logstash 一樣,它可以將數據結構化爲 JSON,並涉及日誌數據處理的所有方面:收集、解析、緩衝和輸出跨各種來源和目的地的數據。

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    8.1 主要特點

  • 與庫和Kubernetes的良好集成

  • 大量的內置插件,很容易編寫新的

  • 8.2 價格

  • 免費開源

  • 8.3 優點

  • 良好的性能和資源使用

  • 良好的插件生態系統

  • 易於使用的配置

  • 良好的文檔

  • 8.4 缺點

  • 解析前沒有緩衝,可能會導致日誌管道出現背壓

  • 對轉換數據的支持有限,就像您可以使用 Logstash 的 mutate 過濾器或 rsyslog 的變量和模板一樣

  • 9、Splunk

    Splunk 是最早的商業日誌集中工具之一,也是最受歡迎的。典型的部署是本地部署 (Splunk Enterprise),儘管它也作爲服務提供 (Splunk Cloud)。您可以將日誌和指標發送到 Splunk 並一起分析它們。

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    9.1 主要特點

  • 用於搜索和分析的強大查詢語言

  • 搜索時字段提取(在攝取時解析之外)

  • 自動將經常訪問的數據移動到快速存儲,將不經常訪問的數據自動移動到慢速存儲

  • 9.2 價格

  • 免費:每天 500MB 數據

  • 付費計劃可應要求提供,但常見問題解答建議 1GB 的起價爲 150 美元/月

  • 9.3 優點

  • 成熟且功能豐富

  • 對於大多數用例來說,良好的數據壓縮(假設有有限的索引,正如推薦的那樣)

  • 日誌和度量在一個屋檐下

  • 9.4 缺點

  • 對於較長的時間範圍,查詢速度較慢(建議使用有限的索引)

  • 用於度量存儲的效率低於專注於監控的工具

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  • 靈活的配置格式:您可以添加內聯腳本,包括其他配置文件等

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