4 總結
下面先附上一張解決方案圖：
說明：這種架構是比較原始的部署架構，在各應用伺服器端分別部署乙個logstash元件，作為日誌收集器，然後將logstash收集到的資料過濾、分析、格式化處理後傳送至elasticsearch儲存，最後使用kibana進行視覺化展示，這種架構不足的是：logstash比較耗伺服器資源，所以會增加應用伺服器端的負載壓力。
該架構與第一種架構唯一不同的是：應用端日誌收集器換成了filebeat，filebeat輕量，占用伺服器資源少，所以使用filebeat作為應用伺服器端的日誌收集器，一般filebeat會配合logstash一起使用，這種部署方式也是目前最常用的架構。
該架構在第二種架構的基礎上引入了kafka訊息佇列（還可以是其他訊息佇列），將filebeat收集到的資料傳送至kafka，然後在通過logstasth讀取kafka中的資料，這種架構主要是解決大資料量下的日誌收集方案，使用快取佇列主要是解決資料安全與均衡logstash與elasticsearch負載壓力。
以上三種架構總結：
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