问题描述
想要监控他们的ELK Stack的负载情况，但是目前他们资源有限，不能在集群上安装Prometheus和Grafana。用户想知道有哪些最佳方式来监控ELK Stack的负载，是否有内置的方法可以实现。
解决方案
在监控ELK Stack的负载时，需要考虑不同组件的负载情况，包括Logstash、Elasticsearch和Kibana。下面我们将逐个介绍各个组件的负载监控方法。
Logstash负载监控
对于Logstash的负载，主要关注以下几个方面：
1. CPU 负载：监测Logstash服务器的CPU使用率，确保不会因为解析日志过程导致CPU过载。
2. 队列状态：如果使用了队列（如Redis、AMQP等），需要监控队列的状态，包括队列大小和最老消息的时间等，以确保队列不会积压过多未处理的日志数据。
Elasticsearch负载监控
在监控Elasticsearch的负载时，需考虑以下几个方面：
1. I/O 负载：如果是物理服务器，要监控磁盘I/O队列深度，以及CPU负载，避免磁盘I/O成为瓶颈。如果在云实例上运行，通常会受到核心数限制，但也要关注队列深度和CPU负载。
2. JVM Heap 内存：要保持Elasticsearch进程的JVM Heap内存在32GB以下，避免因为Compressed Object Pointer（COP）的限制而影响性能。注意监控JVM垃圾回收频率，以掌握内存使用情况。
Kibana负载监控
Kibana负载监控主要关注展示和查询的性能：
1. CPU 和内存使用：监控Kibana服务器的CPU和内存使用情况，确保它们不会过载。通常情况下，Kibana对于中小型负载来说性能表现良好。
2. 水平扩展：如果遇到性能问题，可以考虑通过水平扩展增加Kibana实例数量，以应对高负载。
其他方案
用户还可以考虑以下方法来监控ELK Stack的负载：
1. 使用第三方工具：如果Prometheus和Grafana不适用，可以尝试使用其他监控工具，例如Datadog，它提供了EKS插件，可以与AWS的集成一起使用，但需要注意费用问题。
2. 自定义脚本：可以编写自定义脚本来监控不同组件的负载，并根据需要采取相应的措施。例如，可以编写脚本来检测Logstash队列的深度，或者使用Docker容器等方式来监控不同组件的资源使用情况。
总结
监控ELK Stack的负载是确保系统稳定性和性能的重要步骤。通过监控不同组件的CPU、内存、I/O等指标，可以及时发现并解决潜在的性能问题。根据实际情况，可以选择合适的监控工具或自定义脚本来实现负载监控，确保ELK Stack的高效运行。
请注意：以上解决方案仅供参考，具体实施步骤可能会受到版本差异等因素影响，请在实际操作前做好备份和测试。