与简单的 python 日志记录 + 现有数据库日志 table 组合相比，使用 ELK 进行日志管理有什么优势？
What would be the advantages of using ELK for log management over a simple python logging + existing database log table combo?
假设我在 Jenkins 等自动化服务器上有许多 Python 进程 运行，假设我想使用 Python 的本地日志记录模块，而不是写入Jenkins 控制台或日志文件，我想将日志存储并集中在某个地方。
我想为此使用 ELK，但后来我意识到我也可以在现有数据库中创建专用日志 table（我正在使用 Redshift），使用类似 Grafana 的日志dashboards/visualization 并省去了部署新系统的麻烦（我团队中的大多数人都熟悉 Redshift 但不熟悉 ElasticSearch）。
虽然这听起来很简单，但我觉得我没有着眼于大局，而且我会错过一些强大的功能，而 Logstash 等组件最初是为它们编写的。这些功能是什么？使用 ELK 而不是我的解决方案有何优势？
谢谢！
在过去的一年里，我在公司实施了完整的 ELK 堆栈。
该项目规模庞大，需要花费大量时间才能正确实施。使用 ELK 而不是实施我们自己的集中式日志记录解决方案的优点是：
- 不需要重新发明轮子 - 已经有一款产品可以做到这一点。 （安装部分非常简单）
- 它经过实战测试，可以在短时间内承受大量日志。
- 随着您的业务和产品的增长和转变，您将需要解析更多具有不同结构的日志，这将意味着自建系统上的数据库发生变化。 logstash 将为您提供无限的过滤和解析这些新格式日志的可能性。
- 它具有集群和 HA 功能，您可以垂直和水平扩展您的日志系统。
- 随着时间的推移非常容易维护和更改。
- 它可以将所需的输出发送到各种产品，包括 Zabbix、Grafana、elasticsearch 等等。
- Kibana 将使您能够查看日志、构建图表和仪表板、警报等...
ELK 的选项真的是无穷无尽的，我使用它的次数越多，我就越能找到它可以帮助我的新方法。不仅仅是查看分布式远程服务器系统上的日志，还有安全警报和 SLA 图表以及许多其他见解。
假设我在 Jenkins 等自动化服务器上有许多 Python 进程 运行，假设我想使用 Python 的本地日志记录模块，而不是写入Jenkins 控制台或日志文件，我想将日志存储并集中在某个地方。
我想为此使用 ELK，但后来我意识到我也可以在现有数据库中创建专用日志 table（我正在使用 Redshift），使用类似 Grafana 的日志dashboards/visualization 并省去了部署新系统的麻烦（我团队中的大多数人都熟悉 Redshift 但不熟悉 ElasticSearch）。
虽然这听起来很简单，但我觉得我没有着眼于大局，而且我会错过一些强大的功能，而 Logstash 等组件最初是为它们编写的。这些功能是什么？使用 ELK 而不是我的解决方案有何优势？
谢谢！
在过去的一年里，我在公司实施了完整的 ELK 堆栈。
该项目规模庞大，需要花费大量时间才能正确实施。使用 ELK 而不是实施我们自己的集中式日志记录解决方案的优点是：
- 不需要重新发明轮子 - 已经有一款产品可以做到这一点。 （安装部分非常简单）
- 它经过实战测试，可以在短时间内承受大量日志。
- 随着您的业务和产品的增长和转变，您将需要解析更多具有不同结构的日志，这将意味着自建系统上的数据库发生变化。 logstash 将为您提供无限的过滤和解析这些新格式日志的可能性。
- 它具有集群和 HA 功能，您可以垂直和水平扩展您的日志系统。
- 随着时间的推移非常容易维护和更改。
- 它可以将所需的输出发送到各种产品，包括 Zabbix、Grafana、elasticsearch 等等。
- Kibana 将使您能够查看日志、构建图表和仪表板、警报等...
ELK 的选项真的是无穷无尽的，我使用它的次数越多，我就越能找到它可以帮助我的新方法。不仅仅是查看分布式远程服务器系统上的日志，还有安全警报和 SLA 图表以及许多其他见解。