ELK与EFK的关系、区别与发展史_elk和efk的区别

ELK与EFK的关系与区别

ELK和EFK都是用于实时搜索、分析和可视化大规模数据的解决方案，它们的组件和功能有许多相似之处，但也存在一些细微的区别。

关系

ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）和EFK（Elasticsearch、Fluentd、Kibana）都由三个核心组件构成，分别是Elasticsearch、数据收集工具和Kibana。

• Elasticsearch：作为核心引擎，用于存储、索引和搜索数据。Elasticsearch提供了强大的全文搜索和分析功能，能够快速响应查询请求。
• 数据收集工具：ELK 使用 Logstash 作为数据收集、转换和传输工具，而 EFK 使用 Fluentd。这两个工具通常从多个数据源收集数据，将其传输到 Elasticsearch 或其他存储和分析系统。
• Kibana：提供了直观的可视化工具，让用户通过图表、图形和仪表板来呈现和分析从 Elasticsearch 中检索的数据。

区别

主要区别是提供数据收集工具不同：

• Logstash vs Fluentd：Logstash和Fluentd在数据收集和传输方面有些许不同。Logstash是Elastic公司推出的工具，与其他ElasticStack组件无缝集成，但在情况下可能需要更多的资源。Fluentd是由Treasure Data开发的开发资源占用较低的轻量级工具，适用于大规模和整体环境。

ELK与EFK的发展史

ELK的发展史

ELK 作为一个整体解决方案，是在 Elasticsearch 项目的基础上逐步形成的。Elasticsearch 最初由 Shay Banon 于 2010 年创建，最初是作为一个开源的全球化搜索引擎。随着用户需求的增加，Elastic 公司陆续推出了Logstash（2011年）和Kibana（2013年），将它们整合在一起形成了ELK解决方案。ELK不断推出，不仅提供了实时搜索和分析能力，还逐渐增加了更多的功能，如监控、警报、应用性能监控（APM）等。

EFK的发展史

EFK 是在 ELK 的基础上到来的，主要的变化是 Logstash 替换为 Fluentd。Fluentd 首先由 Treasure Data 的工程师 Sadayuki Furuhashi 于 2011 年创建，其目标是提供一种更轻量级和高度可扩展的数据收集工具。随着Fluentd的发展壮大，越来越多的用户开始使用它作为数据收集工具，逐渐形成了EFK解决方案。

总结

ELK和EFK作为数据实时分析平台，在处理大规模数据、实时搜索和可视化分析方面发挥了重要作用。它们都由Elasticsearch、数据收集工具和Kibana组成，能够满足不同场景下的实时数据分析需求，选择使用ELK还是EFK取决于的具体需求和环境。