关于EFK和ELK架构的区别

首先要明白EFK和ELK分别是什么
EFK：
E:elasticseach      F:filebeat   K:kinbana
EFK:
E:elasticseach      L:logstash  K:kinbana
EFLK:

区别在于：logstash和filebeat这两个服务
Logstash 和 Filebeat 是 Elastic Stack 生态系统中用于日志处理和传输的两个紧张工具，它们在功能和使用场景上有明显的区别：
Logstash
功能定位：
Logstash 是一个强大的数据处理管道工具，主要用于对数据举行剖析、过滤、转换和输出。
它支持多种输入插件（如文件、消息队列、数据库等）和输出插件（如 Elasticsearch、Kafka、Redis 等），可以或许处理各种复杂的数据格式。
资源消耗：
Logstash 是一个功能丰富的工具，但相对资源消耗较大，适合在有较强计算能力的服务器上运行。
使用场景：
通常用于数据的深度处理，例如剖析复杂的日志格式、执行数据转换、添加额外的元数据等。
常与 Elasticsearch 共同，用于构建数据处理和分析的完整流程。

Filebeat
功能定位：
Filebeat 是一个轻量级的日志采集工具，主要用于从日志文件、系统日志、容器日志等数据源收集日志数据。
它支持简朴的数据处理，例如字段分割、字段重定名和数据过滤，但功能相对有限。
资源消耗：
Filebeat 对系统资源的占用非常低，适合在资源受限的环境中运行。
使用场景：
通常部署在服务器或容器中，用于收集日志数据并将其传输到 Logstash 或 Elasticsearch。
支持主动发现新容器和服务的日志文件，并及时采集数据。

两者差异：

特性                        Logstash                                                                    Filebeat
功能定位    数据处理管道，支持复杂的数据剖析和转换    轻量级日志采集工具，支持简朴的数据处理
资源消耗                   较高                                                                             非常低
数据处理能力    强大，支持多种插件和复杂的数据处理    较弱，主要用于简朴的数据处理
部署位置             中心化服务器                                                服务器、容器、边沿装备
输出目标    Elasticsearch、Kafka、Redis 等                  Elasticsearch、Logstash、Kafka 等
使用场景    数据深度处理和转换                                                   日志采集和轻量级处理
总结
Logstash 适适用于必要复杂数据处理的场景，例如剖析多种格式的日志、执行数据转换等。
Filebeat 更适适用于日志采集和轻量级处理，尤其是在资源受限的环境中。
在实际使用中，Filebeat 和 Logstash 经常共同使用：Filebeat 负责从源头收集日志数据，然后将数据传输到 Logstash 举行进一步处理。


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