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。