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Grafana Loki 在日志查询方案上与传统 ES 有何主要区别?

Grafana Loki 在日志查询方案上与传统 ES 有何主要区别?

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迪哒迪滴喵 2024-08-27 15:31:36 28 0
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  • Grafana Loki 在 2019 年提出的日志查询方案主要区别于 ES,采用 Scan 方式实现日志搜索和低频分析,这种方式在处理大规模数据时表现出色。

    2024-08-27 16:43:57
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  • Grafana Loki 和 Elasticsearch 在日志查询方案上的主要区别在于设计目标和使用场景:

    设计目标:

    Loki 专注于日志聚合和检索,它更轻量级,适合处理大规模的日志数据,优化了标签查询,适合标签驱动的查询模式。
    Elasticsearch 是一个全面的搜索和分析引擎,不仅处理日志,还支持多种类型的数据,提供更丰富的分析和可视化功能。
    数据模型:
    Loki 使用基于标签的数据模型,这使得查询和筛选日志更高效,但可能在复杂搜索和分析场景下功能相对有限。
    Elasticsearch 使用JSON文档模型,支持全文搜索和复杂的分析,适用于需要深入分析的日志数据。
    资源需求:
    Loki 通常需要的存储和计算资源较少,更适合预算有限或对资源效率要求高的环境。
    Elasticsearch 在资源消耗上相对较高,但提供了更强大的功能作为回报。
    社区和生态:
    Elasticsearch 有庞大的社区和丰富的插件生态系统,支持众多集成和扩展。
    Loki 的生态相对较小,但与Grafana集成紧密,适合已经使用Grafana的环境。
    可参考文档

    2024-08-27 16:20:21
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