EKL 基于filebeat搭建日志管理平台（一）
EKL=elasticsearch+logstash+kibana 由三个中间件组成，这篇文章主要讲的是搭建和应用，其他背景和理论放到别的篇幅再讲
思维脑图
从思维导图我们很容易清楚的知道，如果我们想要一个可以统一管理不同机器的不同类型日志的平台，我们需要哪些准备和工具。
搭建架构图
比较简单的架构图：这边所有的日志都会通过filebeat收集传输到logstash做分析过滤，在传输到ES；这边会有一个问题，如果采集的日志非常大，类型非常多，有可能造成日志丢失或者混乱，对服务器的性能影响会很大。
比较完整可靠的架构图：这边解决的问题就是：logstash收集日志后使用kafka或者redis做数据缓冲存储，再增加一个logstash做kafka的消费者用，负责日志的过滤和分析。这样不仅解决了性能上的问题，还很好的降低了耦合，遇到性能瓶颈问题的时候，可以再不同节点做弹性扩展。
针对更复杂数据更加庞大对性能要求更高的场景，亦可以对上面的架构做进一步的优化：这边扩展了kafka/redis的节点，保证了kafka/redis的高可用和服务能力。
总结：我们通过logstah提供大强大语法（GORK），可以定义出我们实际的业务产景需要的日志。Kibana不仅提供了极其友好的可视化界面和快速查询，我们还可以学习ES的查询语法，来自定义查询，对排查线上问题和日志分析具有很大的意义。
下章将会介绍具体的安装和实践。
