Filebeat Metricbeat sind zwei zentrale Tools im Elastic Stack für die Verarbeitung von Logdaten und Systemmetriken. Während Filebeat auf das effiziente Sammeln und Weiterleiten von Logs spezialisiert ist, liefert Metricbeat relevante Betriebsdaten wie CPU-Last und Netzwerkauslastung – ideal für Performance Monitoring und Infrastruktur-Auswertung. Dabei geht es nicht nur um die reine Erfassung, sondern auch um die Möglichkeit, Daten flexibel zu analysieren, zu visualisieren und für unterschiedliche Teams – von DevOps über Sicherheit bis hin zum IT-Management – bereitzustellen.
Zentrale Punkte
- Filebeat verarbeitet flexibel Logdateien unterschiedlichster Systeme und Anwendungen.
- Metricbeat sammelt strukturierte Leistungsdaten in Echtzeit und visualisiert sie in Kibana.
- Elastic Stack bietet mit beiden Shippern eine modulare Lösung für Monitoring und Logging.
- Ressourcenverbrauch liegt bei beiden Tools im niedrigen Bereich, ideal für produktive Umgebungen.
- Best Practices empfehlen den parallelen Einsatz beider Tools zur Gesamtüberwachung.
Die Kombination aus textbasierten Logs und numerischen Metriken ergänzt sich ideal. Logs geben Aufschluss über konkrete Ereignisse, Fehler oder Benutzeraktionen, während die Metriken den Kontext liefern, wann beispielsweise die CPU ausgelastet war oder ob ein Speicherengpass vorlag. In einer Zeit, in der Anwendungen schnell skalieren und gleichzeitig hohe Verfügbarkeit erwarten lassen, erleichtern Filebeat und Metricbeat das zielgerichtete Troubleshooting.
Funktionsweise und Schwerpunkte der Tools
Filebeat übernimmt als leichtgewichtiger Log-Shipper die dateibasierte Erfassung von Anwendungslogs, Systemereignissen oder Sicherheitsprotokollen. Es sendet die Daten direkt an Elasticsearch oder über Logstash zur weiteren Verarbeitung. Durch eventbasiertes Arbeiten erkennt es neu geschriebene Logzeilen sofort und leitet diese geordnet weiter.
Besonders erfreulich ist, dass Filebeat auch komplexere Logformate meistern kann. So lassen sich etwa Multi-Line-Logs strukturieren oder JSON-Logs direkt in Felder überführen. Ich nutze diese Fähigkeiten gerne, wenn Applikationen Logzeilen über mehrere Zeilen verteilen oder wenn ein Teil der Logs bereits als strukturierte JSON-Objekte vorliegt. Mithilfe von Prozessoren können außerdem unerwünschte Daten herausgefiltert, Felder umbenannt oder Zeitstempel normalisiert werden.
Metricbeat hingegen verfolgt einen anderen Ansatz: Es fragt regelmäßig Systemmetriken ab und liefert strukturierte Daten etwa zur CPU-Auslastung, Speichernutzung oder Netzwerkverkehr. Besonders nützlich ist die vorinstallierte Unterstützung für Dienste wie MySQL, NGINX oder Docker – inklusive einfacher Aktivierung per Konfiguration. Dashboards in Kibana sorgen für schnelle Einsicht ohne großen Einrichtungsaufwand.
In containerisierten Umgebungen, etwa auf Kubernetes, bietet Metricbeat eigenständige Module, die Metriken aus verschiedenen Quellen – wie Pods, Containern oder Knoten – erfassen können. Damit erhält man kontinuierlich Einblicke in die Ressourcenzuteilung und Auslastung. Dank der regelmäßigen Abfrageintervalle (z.B. alle 10 Sekunden) lassen sich Probleme wie eine plötzliche Auslastungsspitze schnell erkennen und beheben, noch bevor Anwender davon betroffen sind.
Technischer Vergleich: Filebeat vs. Metricbeat
Im direkten Vergleich anhand technischer Parameter zeigt sich schnell, welche Einsatzszenarien für welches Tool sinnvoll sind:
| Merkmal | Filebeat | Metricbeat |
|---|---|---|
| Datenart | Textbasierte Logs | Numerische Metriken |
| Verarbeitung | Eventbasiert, Streaming | Zyklisch, periodisch |
| Konfiguration | Manuell je Logquelle | Vordefinierte Module |
| RAM-Bedarf | Ca. 120 MB | Ca. 60 MB |
| Kibana-Dashboards | Flexibel anpassbar | Sofort verfügbar |
Während Filebeat typischerweise Logdateien kontinuierlich einliest, setzt Metricbeat auf einen festen Intervall. Diese Differenz in der Herangehensweise führt zu unterschiedlichen Einsatzzwecken. Werden zusätzlich Tools wie Logstash zwischengeschaltet, ergibt sich eine noch größere Flexibilität bei der Datenaufbereitung, da man Filters, Grok-Parser oder Aggregationen anwenden kann. Durch das modulare Design lassen sich beide Beats leicht entkoppeln oder zusammenführen.
Praxisnahe Konfiguration im Alltag
Die Konfiguration erfolgt jeweils über eine YAML-Datei und lässt sich mit wenigen Einträgen durchführen. In der Praxis sollte man jedoch darauf achten, spezifische Pfade, Module oder Perioden an die jeweiligen Bedürfnisse anzupassen. Insbesondere in heterogenen Umgebungen, in denen mehrere Anwendungen auf denselben Host zugreifen, macht eine saubere Trennung in verschiedene Filebeat- oder Metricbeat-Konfigurationen Sinn.
Hier ein einfaches Beispiel zur Aktivierung von Filebeat für das Systemlog:
filebeat.inputs:
- type: log
paths:
- /var/log/syslog
output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]
Für Metricbeat sieht eine typische Konfiguration wie folgt aus:
metricbeat.modules:
- module: system
metricsets:
- cpu
- memory
- network
period: 10s
output.elasticsearch:
hosts: ["localhost:9200"]
Diese Trennung von Zuständigkeiten erhöht die Übersichtlichkeit deutlich. Beide Beats können parallel auf demselben Host laufen – ohne Konflikte. Durch die klare Eingrenzung, wer welche Daten abgreift (Log-Daten vs. Systemmetriken), entsteht weniger Konfigurations-Overhead. Gerade in größeren Unternehmen mit mehreren Teams sorgt das auch für gestraffte Workflows und klar definierte Verantwortlichkeiten.
Wer es noch etwas komplexer möchte, kann Logquellen in Filebeat individuell beschriften oder Tagging nutzen, um später in Elasticsearch schnell einzelne Quellen auseinanderzuhalten. Bei Metricbeat lohnt es sich, die Intervalle (Perioden) gut zu wählen: Zu kurze Abfragerhythmen führen zu mehr Datenvolumen und einer erhöhten Last, während zu lange Intervalle kritische Peaks übersehen lassen könnten.
Vorteile aus System- und Sicherheitsperspektive
Ob für klassische Server oder containerisierte Umgebungen – mit Filebeat lassen sich Logs jeder Art zentral sammeln, anreichern und durchsuchbar machen. Besonders bei der Fehleranalyse und Einhaltung von Richtlinien stellt Filebeat eine entscheidende Komponente dar: keine verlorenen Logeinträge, strukturierte Ausgabe und Rückverfolgbarkeit.
Metricbeat liefert wiederum die entscheidenden Kennzahlen, um Performance-Probleme, Ressourcenauslastung oder Engpässe frühzeitig zu erkennen. Elastic bietet dafür standardisierte Visualisierungen – ideal für das tägliche Monitoring sowie Langzeitvergleiche.
In sicherheitskritischen Bereichen ist das Zusammenspiel beider Tools besonders hilfreich. Logs können auffällige Login-Versuche, Netzwerkzugriffe oder Fehlermeldungen aufdecken, während korrelierende Metriken Aufschluss über ungewöhnliche Auslastungsspitzen geben. Besteht zum Beispiel ein Angriff, lassen sich in den Logs Auffälligkeiten in Bezug auf IP-Adressen finden, während Metricbeat gleichzeitig anzeigt, ob CPU, Netzwerk oder Speicher eine verdächtige Aktivität verzeichnen.
Kombinierter Einsatz für maximale Transparenz
Der größte Mehrwert entsteht beim gleichzeitigen Einsatz beider Tools. Logs beantworten das „Was ist passiert?“, Metriken das „Warum?“. In Kombination decken sie Schwachstellen frühzeitig auf, ermöglichen proaktives Handeln und liefern eine ganzheitliche Sicht auf Systeme, Applikationen und Dienste.
Wer zusätzlich einen externen Monitoring-Service heranziehen möchte, sollte ein Auge auf StatusCake im Vergleich zu klassischen Monitoring-Diensten werfen. Externe Checks ergänzen lokal erhobene Metriken optimal.
In der Praxis entsteht häufig das Bild, dass Metriken bei regelmäßigen Lastspitzen Alarm schlagen, während Logs das dazugehörige Ereignis beschreiben. Auf diese Weise können Teams schnell diagnostizieren, ob eine hohe CPU-Last durch ein fehlerhaftes Skript oder durch eine planmäßige Wartungsaufgabe verursacht wurde. Ohne die Logs müsste man raten, ohne die Metriken wiederum erschließt sich nicht, wie sehr das Problem den Server oder die Anwendung tatsächlich beeinträchtigt.
Ich empfehle außerdem, im Rahmen von Incident-Ketten ein automatisiertes Alerting zu integrieren. So kann die Kombination aus Filebeat-Daten und Metricbeat-Daten in Kibana eine Regel auslösen, falls etwa eine bestimme Anzahl an Fehlermeldungen in einem kurzen Zeitraum auftritt und gleichzeitig die CPU-Auslastung die 90%-Schwelle übersteigt. Damit lassen sich Eskalationswege definieren: Benachrichtigungen per E-Mail, Slack oder andere Tools, um schnell mit Troubleshooting beginnen zu können.
Schneller Einstieg mit vorgefertigten Modulen
Metricbeat glänzt insbesondere mit der Vielzahl an verfügbaren Modulen: PostgreSQL, Apache, Kubernetes, Redis und viele mehr. Die Einrichtung reduziert sich auf das Aktivieren des gewünschten Moduls in der YAML-Datei. Viele dieser Module bringen direkt Dashboards mit – das spart Zeit und Aufwand und macht den Einstieg äußerst komfortabel.
Filebeat verfolgt einen modulareren Ansatz mit sogenannten Inputs und Prozessoren. Diese erlauben zielgerichtete Anpassungen – von der Umwandlung des Zeitformats bis hin zur JSON-Dekodierung. Wer Logs aus verschiedensten Quellen verarbeitet, kann hier sehr granular vorgehen. Gerade, wenn man mehrere Services pro Host hat, verteilt auf verschiedene Pfade, helfen unterschiedliche Inputs, um eine saubere Trennung der Logtypen zu erreichen.
In vielen Projekten setze ich daher zunächst auf die Standardmodule, um schnell Ergebnisse aufzubauen. Sobald die Basis steht, verfeinere ich die Konfiguration, etwa indem ich Logzeilen anreichere oder Metriken mit Zusätzen wie Host-Tags versehe. Diese iterative Vorgehensweise ermöglicht, dass das Team rasch auf Echtzeit-Daten zugreifen kann, ohne sich anfangs in komplexen YAML-Details zu verlieren.
Ressourcenschonend und flexibel auch in Cloud-Umgebungen
Beide Tools lassen sich auch in verteilten oder cloudbasierten Architekturen problemlos betreiben. Ihre geringe RAM-Nutzung eignet sich auch für kleinere Instanzen. Besonders wenn Edge-Geräte oder mehrere Container-Hosts beobachtet werden sollen, stellt der geringe Overhead einen klaren Vorteil dar.
Alternativen wie der Elastic Agent bieten zusätzlich Integrationen für Endpoint-Sicherheit, zentrales Management über Policies und Auto-Discovery. Wer jedoch auf individuelle Logverarbeitung und Trennung der Zuständigkeiten setzt, profitiert weiterhin vom gezielten Einsatz von Filebeat/Metricbeat.
Gerade in hybriden Clouds oder Multi-Cloud-Szenarien (z.B. AWS, Azure, Google Cloud) zeigt sich, wie flexibel Beats sein können. Sie lassen sich in Containern verpacken oder nativ auf virtuellen Maschinen installieren, um direkt lokale Ereignisse zu erfassen. Ob man nun Docker Compose nutzt oder Orchestrierungswerkzeuge wie Kubernetes: Dank ihrer geringen Systemanforderungen lassen sich Filebeat und Metricbeat meist einfach als DaemonSet oder Sidecar-Container betreiben. So bleiben die Datenflüsse immer nah an der Quelle.
Ein wichtiger Punkt, den viele zunächst unterschätzen, sind die Kosten bei hohem Datenvolumen. Zwar ist das Elastic Stack technisch skalierbar, jedoch sollten Systeme, die sehr große Logmengen generieren, genau überwacht werden. Filebeat kann beispielsweise die Logmenge stark reduzieren, indem nur relevante Zeilen in Elasticsearch geschrieben werden. Metricbeat wiederum kann bestimmte, weniger kritische Metriken weglassen oder die Frequenz der Datenerhebung senken. Solche strategischen Anpassungen helfen, die Kosten und die Belastung der Infrastruktur im Zaum zu halten.
Konkrete Einsatzszenarien und Empfehlungen
Ich setze Filebeat besonders dann ein, wenn mehrere Applikationen Logdateien erzeugen, deren Struktur stark voneinander abweicht. Über Filter lassen sich Störfaktoren frühzeitig aussieben oder Tags setzen, um später gezielt suchen zu können. Besonders bei Microservices und verteilten Anwendungen bilden Logs das Herzstück jeder Analyse. Da Logs in verschiedenen Formaten – JSON, Text oder gar multiline – daherkommen, ist die Flexibilität von Filebeat enorm hilfreich.
Metricbeat lässt sich hervorragend für typische IT-Kennzahlen einsetzen – etwa CPU-Warnschwellen oder Festplattenfüllstände. Gemeinsam mit Alerting-Funktionen von Kibana entsteht ein ganzheitliches Monitoring-Setup. Beispielsweise kann eine Integration mit Slack oder E-Mail-Benachrichtigungen die Administratoren umgehend informieren, wenn eine festgelegte Metrik einen Schwellwert überschreitet. So kann frühzeitig reagiert werden, bevor ein System abstürzt oder Nutzer betroffen sind.
Für Teams, die parallel mit Splunk oder Sumo Logic arbeiten, lohnt sich ein vergleichender Blick auf Funktionen und Preis-Leistungs-Verhältnis. Bei hoher Datenlast überzeugt Elastic Stack durch Skalierbarkeit und offene Architektur.
Im Alltag habe ich zudem festgestellt, dass sich Filebeat für spezielle Sicherheitsszenarien lohnen kann. Dazu zählen Login-Protokolle, Firewall- oder Webserver-Logs, die im Rahmen einer SIEM-Lösung ausgewertet werden. Metricbeat liefert in diesem Kontext die Systemdaten, anhand derer auffällige Muster (zum Beispiel stark steigende Netzwerk- oder CPU-Last) erkannt werden. Diese Synergie kann dabei helfen, Brute-Force-Angriffe, DDoS-Attacken oder Insider Threats schneller zu identifizieren.
Besonders bei Unternehmensanwendungen wie SAP, Oracle oder Citrix-Umgebungen können Logdaten sehr spezifisch und fragmentiert sein. Hier bietet Filebeat den Vorteil, einzelne Dateipfade exakt zu definieren und die Weiterleitung testweise einzurichten. Spielt man dann Updates ein oder verschiebt Log-Verzeichnisse, so kann man dank der Konfigurationsdateien schnell Anpassungen vornehmen. Mit Metricbeat wiederum behält man kontinuierlich den Ressourcenverbrauch der Datenbank-Server oder Applikationsserver im Blick. Dadurch versteht das IT-Team besser, ob Performanceprobleme auf mangelnde Hardwarekapazitäten zurückzuführen sind oder doch eher in Fehlkonfigurationen der Anwendung liegen.
Erkenntnisse für Unternehmen und DevOps-Teams
Filebeat und Metricbeat ergänzen sich sinnvoll als spezialisierte Tools innerhalb des Elastic Stack. Ich rate dazu, sie nicht gegeneinander auszuspielen, sondern gezielt zur jeweiligen Datenquelle einzusetzen. Logs brauchen Flexibilität in Format und Struktur, Metriken benötigen Effizienz und Klarheit.
Der parallele Betrieb – dank geringer Systembelastung – ist problemlos möglich. Vorausgesetzt, man trennt Konfiguration und Zuständigkeiten sauber, ergeben sich daraus enorme Vorteile für IT-Betrieb und Sicherheit. Gerade in agilen DevOps-Teams sieht man oft, dass Logs in Sprint-Retrospektiven oder Bug-Bash-Sessions eine zentrale Rolle spielen, um schnell Einsicht in das Verhalten der Anwendung zu bekommen. Metricbeat-Daten decken wiederum Trends in der Auslastung auf, die dazu führen, dass man frühzeitiger plant, wann ein Service skaliert werden muss.
Eine gute Praxis ist es daher, die Dashboards und Visualisierungen in Kibana so aufzuteilen, dass Filebeat-Dashboards den Log-Fokus haben und Metricbeat-Dashboards die Performance- und Ressourcenperspektive beleuchten. Kombinierte Übersichts-Dashboards stellen dann das Ganze in Korrelation: Ein Blick auf diese Ansicht reicht, um zu erkennen, ob ein Fehlerereignis von erhöhten Metrikwerten begleitet war. So lassen sich Zusammenhänge schneller feststellen, was den Zeitaufwand für Troubleshooting drastisch reduziert.
Nicht zuletzt spielt auch die Skalierbarkeit eine Rolle. Wer hunderte oder tausende Hosts überwacht, sollte sich damit auseinandersetzen, wie Sharding, Replikation und das Index-Management in Elasticsearch funktionieren. Gute Indizestrategien vermeiden einen Daten-Tsunami – denn sowohl Logs als auch Metriken können schnell mehrere Gigabyte pro Tag erreichen. Auch hier helfen wieder Filter in Filebeat und gezielte Modul-Konfigurationen in Metricbeat, um das Datenaufkommen zu steuern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beide Beats, richtig kombiniert und konfiguriert, den Alltag vieler Administratoren und Entwickler erheblich erleichtern. Durch die klaren Rollen (Filebeat für Logs, Metricbeat für Metriken) und die vorgefertigten Module bleibt der Einrichtungsaufwand überschaubar. Gleichzeitig sind die Optionen zur Feinjustierung zahlreich und decken vielseitige Szenarien ab – von kleinen Startups bis hin zu großen Enterprise-Umgebungen.
