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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。
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。
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，并提供清晰且具有竞争力的价格。
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、ELK
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。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。
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。
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。
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，性能较差
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。
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。
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
- 贵
- 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
