3.4.2.15.ingest pipelines
创作人：李增胜
Elastic 提供了三种方式进行数据加工处理：Logstash、Beats Processors 以及 Ingest Pipeline，本文着重介绍 Ingest Pipeline，以下比较了 Logstash 与 Ingest Pipeline的一些区别，便于在实际业务场景中选择：
总结：
l 如果业务场景 Ingest pipeline 已经能处理完成，则无需使用 Logstash，相反，如果业务处理数据场景要支持外部数据源，则选择 Logstash
l 如果业务场景需要缓冲数据，则采用 Logstash 较优
l 如果数据处理完成后需要输出到非 Elasticsearch 内部，则采用 Logstash
l 在简化配置方便，如果想配置简单，则选择 Elasticsearch ingest pipeline 即可
显然，Ingest pipeline 并非 Logstatsh 的替代品，需要根据自己的业务处理数据的要求和架构设计来选择对应的技术，并非二选一，也可以同时使用，对处理不同数据采用不同的技术架构。
Kibana Dev Tools 管理 Pipeline
Ingest Pipeline
用于预处理数据，由 Elasticsearch Ingest Node 节点负责运行处理，如需要系统性能提升可单独部署 Ingest Node 节点。
优点：
l 由 Ingest Node 节点负责处理，职责清晰
l 更多 Processors 支持，扩展性强
l 轻量级，覆盖了 Logstash 大多常用场景
Ingest Pipeline 是一系列处理管道，由一系列的 Processors 组成处理，先来看下 pipeline 的处理过程：
在 Kibana 中也可以创建 Ingest pipeline，在稍微章节给出示例。
《Elastic Stack 实战手册》——三、产品能力——3.4.入门篇——3.4.2.Elasticsearch基础应用——3.4.2.15.ingest pipelines（2） https://developer.aliyun.com/article/1230172
