logstash 和filebeat都具有日志收集功能，filebeat更轻量，占用资源更少，但logstash 具有filter功能，能过滤分析日志。一般结构都是filebeat采集日志，然后发送到消息队列，redis，kafaka。然后logstash去获取，利用filter功能过滤分析，然后存储到elasticsearch中。

1. logstash和filebeat都是可以作为日志采集的工具，目前日志采集的工具有很多种，如fluentd, flume, logstash,betas等等。甚至最后我决定用filebeat作为日志采集端工具的时候，还有人问我为什么不用flume,logstash等采集工具。
2. logstash出现时间要比filebeat早许多，随着时间发展，logstash不仅仅是一个日志采集工具，它也是可以作为一个日志搜集工具，有丰富的input|filter|output插件可以使用。常用的ELK日志采集方案中，大部分的做法就是将所有节点的日志内容上送到kafka消息队列，然后使用logstash集群读取消息队列内容，根据配置文件进行过滤。上送到elasticsearch。logstash详细信息可前往https://www.elastic.co/
3. logstash是使用Java编写，插件是使用jruby编写，对机器的资源要求会比较高，网上有一篇关于其性能测试的报告。之前自己也做过和filebeat的测试对比。在采集日志方面，对CPU，内存上都要比前者高很多。LogStash::Inputs::Syslog 性能测试与优化
4. filebeat也是elastic.公司开发的，其官方的说法是为了替代logstash-forward。采用go语言开发。代码开源。elastic/beats filebeat是beats的一个文件采集工具，目前其官方基于libbeats平台开发的还有Packetbeat， Metricbeat， Winlogbeat。filebeat性能非常好，部署简单。

从关系上看filebeat 是替代 Logstash Forwarder 的下一代 Logstash 收集器，为了更快速稳定轻量低耗地进行收集工作，它可以很方便地与 Logstash 还有直接与 Elasticsearch 进行对接，它们之间的逻辑与拓扑可以参看 Beats 基础，具体的使用可以查看下列的架构，这个也是很多大牛推荐的架构。