ELK系列-(四)轻量级的日志收集助手-Beat家族

发布于:2024-12-20 ⋅ 阅读:(14) ⋅ 点赞:(0)

一、前文回顾

ELK系列-(一)Docker部署ELK核心组件

ELK系列-(二)LogStash数据处理的瑞士军刀

ELK系列-(三)Kibana 数据可视化的艺术家

关于部署的整体架构欢迎大家回到前面的文章观看,此处,我们将继续进行ELK系统的搭建。

系统架构图:

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那么今天我们要探讨的是 ELK栈中的Beat家族!这个小伙伴具有着,轻巧而又强大的能力,面对我们使用的服务器性能不高(尤其云服务器)时,也能完成任务

在我们搭建 ELK日志收集分析系统 时,Beat是日志数据的“前线侦察员”。它们作为 轻量级数据采集器,将应用和系统的日志、指标等信息采集后,发送给 LogstashElasticsearch 进行存储、分析和可视化。

二、什么是Beat?

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Beats 是 Elastic Stack 提供的一组轻量级数据采集器,负责从各种来源采集数据,然后将数据发送到 ElasticsearchLogstash。这些小工具非常轻巧,占用系统资源少,适用于海量的分布式环境。

Beats官方文档地址

(一)Beat家族的成员

目前,Elastic官方提供了多个不同功能的Beat,每个Beat都专注于不同的采集场景。以下是常见的几位“家族成员”:

  1. Filebeat
    主要用于 日志文件 的采集,常用于 Web 服务器、应用程序和系统日志的收集。它会实时读取指定的日志文件,并将日志内容发送给 ElasticsearchLogstash
  2. Metricbeat
    采集 系统指标(如CPU、内存、磁盘、网络等)和 应用程序指标(如MySQL、Redis等),并将这些数据发送到 Elasticsearch 进行存储和分析。
  3. Packetbeat
    用于 网络数据包 的捕获和分析,适合做 网络监控,可以帮助你分析各种应用层协议(如HTTP、MySQL、Redis、DNS等)的流量。
  4. Winlogbeat
    专为 Windows事件日志 设计,能帮助你采集 Windows 系统的事件日志(如应用程序日志、安全日志等),并发送给 ElasticsearchLogstash
  5. Auditbeat
    主要用于 审计系统安全监控,可以帮助收集有关操作系统文件、用户登录等的详细信息。
  6. Heartbeat
    用于 服务监控,它定期发送HTTP、TCP或ICMP请求,监控服务的可用性和响应时间,帮助用户了解服务是否正常工作。

三、Beat如何工作?

Beat的工作原理非常简单:它们像是 数据搬运工,从各类系统、应用中采集数据后,送到 LogstashElasticsearch 进行处理。具体流程如下:

  1. 数据采集
    Beat通过读取指定路径或接口,获取源数据(如日志文件、系统指标、网络流量等)。
  2. 数据传输
    Beat将采集到的数据经过一定的处理后,通过HTTP或其他协议发送到 LogstashElasticsearch
  3. 数据处理与分析
    如果是通过 Logstash 发送,Logstash会进一步处理数据(如过滤、转换等),然后将数据发送到 Elasticsearch
  4. 可视化
    最后,数据被 Elasticsearch 存储后,借助 Kibana 进行可视化展示,帮助用户快速了解系统和应用的运行状况。

那么在我们的系统中,Beat会输出到Redis的队列,在完成Beat的讲解之后我们就会讲到哦

四、Beat的优势和适用场景

​ 与ELK其他组件不同的是,Beats在实现时放弃了Java,选择了Golang。这一决策带来了显著的优势。首先,Golang具有非常高的执行效率,特别适合用来构建轻量级、高性能的工具。由于Golang是编译型语言,它编译后的二进制文件无需依赖虚拟机,因此在资源消耗和启动速度上都比Java更有优势。其次,Golang的跨平台特性使得Beats能够原生支持Linux、Windows和macOS等多个操作系统,减少了开发和部署的复杂度。此外,Golang的并发模型非常适合处理高并发的日志采集任务,Beats能够在多个数据流之间高效地并行处理,而不会因为大量日志数据的收集而导致性能瓶颈。总体来说,Golang的高效内存管理、简洁语法和并发处理能力,使得Beats能够在保证低资源消耗的前提下,提供强大的数据采集和传输能力。

有请我们的Gopher 哈哈哈哈

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(一)优势

  • 轻量级:Beat具有较小的内存占用和CPU消耗,适合在大规模分布式系统中部署。
  • 高效:采集到的数据可以快速传输到Elasticsearch,几乎没有延迟。
  • 灵活性:支持多种数据源和输出目标,可以满足不同的数据采集需求。

(二)适用场景

  • 日志收集:如Web服务器、应用程序、操作系统日志等。
  • 系统监控:如CPU、内存、磁盘等指标采集。
  • 网络监控:如分析网络流量、检测应用层协议等。
  • 安全审计:如收集操作系统和应用的安全事件。

ELK栈中的 Beat家族 是日志收集和监控系统的“得力助手”,它们帮助你高效地从不同来源采集数据,然后传输到 ElasticsearchLogstash 进行进一步的分析和可视化。通过合理配置和使用各种Beat,可以让你轻松实现对系统和应用的全面监控!


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