メリット・必要性

• 多様なデータソースと出力先への対応:

標準で様々な形式のログやデータを収集し、主要なデータベース、クラウドストレージ、分析プラットフォームなどと容易に連携できます。

• 柔軟なデータ処理:

収集したデータの加工やフィルタリングなど、柔軟なデータ処理が可能です。

• 高い信頼性:

一時的なネットワーク障害や出力先のシステム負荷が高い場合でもデータを失うことなく安全に転送できます。オンメモリとファイルベースのバッファリングを選択でき、データの重要度やシステムの特性に合わせて設定できます。再送機能も備わっており、データ転送の信頼性を高めます。

• 構造化されたデータ処理:

収集したログをJSON形式のイベントとして内部的に扱うため、データの構造化が容易になり、後の処理や分析が効率的に行えます。parserプラグインを利用することで様々な非構造化データも構造化データに変換できます。

• 高い拡張性:

プラグインアーキテクチャを採用しており、必要に応じて独自のインプット、アウトプット、フィルタなどのプラグインを開発・追加できます。活発なコミュニティによって多数のプラグインが公開されており、様々な要件に対応できます。

• クラウドネイティブな環境への親和性:

CNCFの卒業プロジェクトであり、Kubernetesなどのコンテナ環境との連携が容易です。大規模な分散環境でのログ収集・管理に適しています。

• オープンソースであること:

無償で利用でき、ライセンス費用がかかりません。活発なコミュニティによるサポートや情報共有が期待できます。ソースコードが公開されているため透明性が高く、必要に応じてカスタマイズも可能です。

デメリット・注意点・課題

• 学習コスト:

設定ファイルの記述方式やプラグインの利用方法など、ある程度の学習コストが必要となる場合があります。特に複雑なルーティングやフィルタリング設定を行う場合は設定ファイルの理解や正規表現の知識などが求められます。

• リソース消費:

Rubyで動作するためC/C++で記述されたsyslogdやNXlogと比較するとややリソース（CPU、メモリ）を消費する傾向があります。ただし、軽量版のFluent Bitも存在し、リソースが限られた環境での利用に適しています。

• 設定の複雑さ:

柔軟性が高い反面、複雑なデータ処理やルーティング設定を行う場合、設定ファイルが煩雑になることがあります。適切な設定を行うためには各プラグインの動作やパラメータを理解する必要があります。

• Rubyの知識:

独自のプラグインを開発する場合や高度なカスタマイズを行う場合には、Rubyの知識が必要となります。

• パフォーマンスチューニングの必要性:

大量のログを処理する大規模環境では、適切なバッファサイズ、スレッド数などのパラメータ調整やFluent Bitとの連携など、パフォーマンスチューニングが必要となる場合があります。