Elastic：总结收集日志的几种方法

到目前为止，我们看到有很多中不同的方法来收集日志。甚至，我们针对同样的一个日志，有好多种方法来进行采集。在今天的这篇文章中，我来简单里回顾一下。

通过 Filebeat 采集

Filebeat 是最为常用的一种采集日志的方法。使用 Filebeat，我们也有如下的几种方法：

通过模块进行采集

为了能够使用 Filebeat 更加方便地进行对数据的采集， Elastic 提供了模块进行使用：

我们可以通过如下的命令来获得被支持的模块：

 ./filebeat modules list

通过模块的运用，我们可以生成相应的 ingest pipeline，dashboard，index patterns，index templates，ILM 等。这些模块是我们经常会使用的模块。提供了开箱即用的工具。

这种方法的途径是 Filebeat => Elasticsearch。有关模块的使用，我们可以参考文章 “Beats：Beats 入门教程 （一）”。

使用 Filebeat 的 input logs 来进行收集

即使对于上面所述的通过模块的方法采集的日志，我们也可以采用这个方法来实现。只不过，我们需要自己创建 dashboard，ingest pipeline，index template，生命周期管理策略等。事实上这个是一种更为普及的收据采集方式，特别是针对那些不在模块支持范围里的定制日志。

这种数据的采集方式是：Filebeat => Elasticsearch。我们可以阅读之前的文章 “Beats：通过 Filebeat 把日志传入到 Elasticsearch”。

通过 Filebeat 及 Logstash 来完成

我们知道 Logstash 可以被用来对数据进行清洗，并且可以通过 Logstash 来对数据和外部数据库进行丰富等操作。Logstash 的使用另外一方面提供了一个缓冲的作用，特别是针对大量生成日志的情况。

这种方法采集的路径是：Filebeat => Logstash => Elasticsearch。我们可以通过阅读我之前的文章 “Logstash：Logstash 入门教程 （二）”，或者文章 “Logstash：把 Apache 日志导入到 Elasticsearch”。

通过 Kafaka 来收集数据

针对大量的数据 Kafaka 是一个比较常用的解决方法。它可以起到缓冲的作用：

详细阅读，请参考文章 “Elastic：使用 Kafka 部署 Elastic Stack”。

通过 Logstash 来进行采集

在有些情况下，我们甚至直接可以使用 Logstash 来对日志数据进行采集。有关 Logstash 及 Filebeat 的区别，我们可以阅读文章 “Beats：Elastic Beats 介绍 及和 Logstash 的比较”。

这种方法的采集路径为：Logstash => Elasticsearch。我们可以通过阅读文章 “Logstash：Data 转换，分析，提取，丰富及核心操作”，及 “Elastic：运用 Elastic Stack 分析 Spring Boot 微服务日志 (一）”。

通过 Elastic Agent 来进行采集

随着 Elastic Stack 的开发，Elastic 在最新的发布版中更为推崇使用 Elastic Agent 来收集日志。

关于使用 Elastic Agent 的日志采集方法，我们也有两个类别：

被支持的集成（integration）

为了方便大家的使用，Elastic 也提供了类似开箱即用的模块那种方案。在最新的发布中，我们使用已经提供的集成来完成日志的采集。

我们可以阅读如下的文章来进行了解：

• Observability：使用 Elastic Agent 来摄入日志及指标 - Elastic Stack 8.0
• Observability：运用 Fleet 来轻松地导入 Nginx 日志及指标

定制的日志

在很多的情况下，我们的日志可能并不属于 Elastic 已经提供的 integration 范畴。那么我们该如何收集这些日志到 Elasticsearch 中呢？事实上，Elastic 提供了一个叫做 Custom Logs 的集成来专门处理这累需求。如果你想了解这个方面的知识，请详细阅读文章 “Observability：如何使用 Elastic Agents 把定制的日志摄入到 Elasticsearch 中”。

在客户端中直接写日志到 Elasticsearch 中

我们也可以通过编程的方式直接在客户端中把日志写入到 Elasticsearch 中。请阅读文章：

• Elasticsearch：运用 Python 实时通过 Logstash 写入日志到 Elasticsearch

使用其它非 Elastic Stack 方案

事实上，有很多其它的方案结合 Elastic Stack 来完成，比如：

• Elastic：Fluentd 在 Elastic Stack 中的运用
• Elastic：使用 Fluentd 及 Elastic Stack 进行应用日志采集
• Elasticsearch：Apache spark 大数据集成

在上面，我们列举了上面我能想到的方法。在实际的使用中，开发者可能有更多的方法。如果有更多，请告诉我。我会把这写都记录下来。