Comparaison Optimale: Beats et Logstash

Les développeurs rencontrent souvent des défis dans la collecte et le traitement efficaces des données.

Cette complexité peut entraîner une utilisation excessive des ressources et une gestion inefficace des systèmes.

L’article explore comment Beats et Logstash, composants de la stack Elastic, peuvent résoudre ces problèmes en offrant des solutions efficaces et complémentaires.

Table de matière

Qu'est-ce que Beats dans Elastic Stack ?Fonctionnement de la collecte de données Beats Comparaison : Beats vs Logstash FAQ Conclusion

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Qu'est-ce que Beats dans Elastic Stack ?

Beats est une plate-forme open source d’expéditeurs de données légers. Son rôle est complémentaire à celui de Logstash , avec une architecture orientée client. Contrairement à Logstash, qui est un composant côté serveur, Beats s’exécute du côté client pour collecter les données depuis les systèmes et les expédier. Libbeat , sa bibliothèque principale, fournit une API pour expédier les données, configurer les options d’entrée, et implémenter la journalisation.

Fonctionnement de la collecte de données Beats

Beats agit comme un composant léger d’expédition des données, conçu pour fonctionner sur les systèmes sources. Il se concentre sur la collecte et la transmission efficace des données vers une instance de Logstash ou Elasticsearch pour un traitement ultérieur. Cela permet une gestion simplifiée des ressources tout en évitant la complexité d’exécuter des services lourds sur chaque système source.

Caractéristique	Logstash	Beats
Ressources	Consomme beaucoup de mémoire et nécessite plus de ressources	Nécessite peu de mémoire et de ressources
Installation	Lourd à installer	Installation légère et simple
Utilisation	Ne s’exécute pas sur chaque système collecteur de données	Peut être installé et s’exécuter sur chaque système collecteur
Collecte de journaux	Centralisé, ne nécessite pas d’exécution sur chaque système source	Distribué, s’exécute sur chaque système collecteur de données
Technologie	Basé sur Java (JVM)	Créé en langage Go
Rôle	Composant côté serveur pour traiter et analyser les données	Expéditeur de données côté client pour transmettre les données

Comparaison : Beats vs Logstash

Logstash :Puissant mais gourmand en ressources, il est idéal pour des traitements complexes de données. Utilisé principalement comme point central pour agréger et enrichir les données de multiples sources, il s’exécute côté serveur.
Beats :Solution plus légère, conçue pour être déployée directement sur les systèmes sources afin de collecter les données et les expédier vers Logstash ou Elasticsearch pour un traitement ultérieur. Beats est idéal pour la collecte décentralisée, offrant flexibilité et faible consommation de ressources.

Cette image illustre une architecture de collecte et traitement de logs typique de la stack Elastic, mettant en évidence les différences entre Logstash et Beats :

Beats sont légers et distribués, alors que Logstash est centralisé et plus robuste.
Beats se focalisent sur la collecte, Logstash sur le traitement complexe.
Beats consomment moins de ressources, Logstash offre plus de flexibilité.

L’architecture montre que les deux outils peuvent être utilisés de manière complémentaire dans un pipeline de traitement de données, avec Elasticsearch comme stockage central et Kibana pour la visualisation.

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FAQ

Qu'est-ce que Beats dans la stack Elastic?

Beats est une plateforme open source d’expéditeurs de données légers, conçue pour fonctionner du côté client. Contrairement à Logstash, qui s’exécute côté serveur, Beats collecte et transmet les données depuis les systèmes sources vers Logstash ou Elasticsearch. Grâce à Libbeat, sa bibliothèque principale, il fournit une API pour la collecte de données, simplifiant ainsi la gestion des ressources. Son installation légère en fait une solution idéale pour les environnements nécessitant une faible consommation de mémoire.

Comment fonctionne Beats par rapport à Logstash?

Beats agit comme un outil léger pour collecter et expédier les données, conçu pour être déployé sur chaque système collecteur. En revanche, Logstash traite et analyse les données de manière centralisée. Beats se concentre sur la collecte distribuée, consommant moins de ressources, tandis que Logstash, plus gourmand en ressources, est utilisé pour des traitements complexes et centralisés. L’intégration des deux dans un pipeline offre une solution flexible pour la collecte et le traitement des données.

Quels sont les avantages de Beats par rapport à Logstash?

Beats offre plusieurs avantages par rapport à Logstash, notamment sa légèreté et sa simplicité d’installation. Il consomme moins de mémoire, ce qui le rend idéal pour les systèmes où les ressources sont limitées. Beats permet une collecte de données distribuée directement depuis chaque système source, contrairement à Logstash qui opère de manière centralisée. Cela facilite une gestion efficace des ressources et offre une flexibilité accrue dans les environnements distribués.

Dans quel contexte utiliser Beats plutôt que Logstash?

Beats est particulièrement adapté aux environnements où une collecte de données décentralisée est souhaitée. Si votre infrastructure nécessite un outil léger qui peut être déployé sur chaque système collecteur pour expédier les données efficacement, Beats est le choix idéal. En revanche, Logstash est plus approprié pour des traitements de données centralisés et complexes, où des ressources plus importantes sont disponibles. L’utilisation de Beats est recommandée lorsque la consommation de ressources est une préoccupation majeure.

Comment Beats et Logstash peuvent-ils être complémentaires?

Beats et Logstash peuvent être utilisés de manière complémentaire dans un pipeline de traitement de la stack Elastic. Beats collecte et expédie les données depuis les systèmes sources vers Logstash, qui les traite et les analyse. Cette architecture permet une collecte distribuée et un traitement centralisé, optimisant ainsi l’efficacité des opérations. Les données traitées peuvent ensuite être envoyées vers Elasticsearch pour le stockage et Kibana pour la visualisation, offrant une solution complète de gestion de données.

Conclusion

Beats et Logstash offrent des approches distinctes mais complémentaires pour la collecte et le traitement des données. Quelle stratégie de collecte de données serait la plus efficace pour votre projet spécifique?