Назад к вопросам
Middle
92
questionbank

Что лучше: Fluentd или Logstash?

Sobes Copilot

Получайте ответы в реальном времени

Ответ от нейросети

sobes.tech AI

Выбор между Fluentd и Logstash зависит от конкретных требований и инфраструктуры.

Сравнение:

Характеристика Fluentd Logstash
Язык разработки Ruby, C JRuby
Производительность Высокая, низкое потребление ресурсов Может быть выше, зависит от конфигурации
Архитектура Легковесный демон, модульная JVM-based, требует больше ресурсов
Плагины Активное сообщество, множество плагинов Большое количество плагинов, экосистема Elastic
Конфигурация JSON-подобный, простой для понимания DSL, более гибкий
Интеграция Отличная интеграция с Kubernetes/Docker Глубокая интеграция с экосистемой Elastic
Масштабируемость Высокая Высокая

Fluentd лучше подходит, если:

  • Вам нужен легковесный агент с низким потреблением ресурсов.
  • Вы работаете с контейнеризированными средами (Docker, Kubernetes).
  • Вам важна производительность и низкая задержка.
  • Вы предпочитаете простую конфигурацию.

Logstash лучше подходит, если:

  • Вы уже используете экосистему Elastic (Elasticsearch, Kibana).
  • Вам нужна глубокая интеграция с различными источниками данных и системами.
  • Вам требуется гибкая и сложная обработка данных.
  • Небольшое потребление ресурсов не является критическим фактором.

В итоге, выбор зависит от ваших приоритетов. Если нужна простота, легковесность и хорошая интеграция с облачными средами, Fluentd может быть лучшим выбором. Если же важна глубокая интеграция с экосистемой Elasticsearch и расширенные возможности обработки данных, то Logstash будет предпочтительнее.

# Пример конфигурации Fluentd (input from tail)
<source>
  @type tail
  path /var/log/containers/*.log
  pos_file /var/log/fluentd-containers.log.pos
  tag kubernetes.*
  format json
</source>
# Пример конфигурации Logstash (input from filebeat)
input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
 Filter {
  json {
    source => "message"
    remove_field => ["message"]
  }
 }
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}