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1、ES

1.1 内存：ES非常消耗内存，不是JVM用到的内存,而是机器的物理内存,ES在运行期间对JVM Heap(堆内存)的需求较小

实践建议:

• 数据量过百万,建议单台服务器的内存至少要有16GB;
• 数据量过亿,建议单台服务器的内存至少要有64GB

1.2 CPU：ES集群对CPU的要求比较低

实践建议:

• 小型集群（开发/测试）：2-4个vCPU。
• 中型集群（中等负载的生产环境）：8-16个vCPU。
• 大型集群（高负载的生产环境）：16个以上的vCPU

1.3 JVM配置：ES服务中，JVM Heap 堆内存一般不超过服务器物理内存的一半,建议1/4。

2、Logstash

CPU: 2-4个vCPU，具体取决于日志处理和过滤的复杂度。

内存: 至少4GB RAM，推荐8GB RAM或更多，具体取决于处理的数据量。

存储: 通常不需要大量存储，因为Logstash处理完数据后会将其转发到Elasticsearch。

3、Kibana

CPU: 2-4个vCPU。

内存: 至少4GB RAM，推荐8GB RAM或更多，具体取决于用户查询和仪表盘的复杂度。

存储: 通常不需要大量存储，除非在Kibana中保存了大量的持久化仪表板和可视化。

4、建议中型生产环境的Elastic Stack集群：

Elasticsearch:

3个主节点，每个节点：4 vCPU, 8GB RAM。

3个数据节点，每个节点：8 vCPU, 32GB RAM, 2TB SSD。

Logstash:

2个实例，每个实例：4 vCPU, 8GB RAM。

Kibana:

2个实例，每个实例：4 vCPU, 8GB RAM。

Beats:

部署在每个需要收集数据的主机上，资源需求较低，例如：1 vCPU, 1GB RAM。