在開源的日志管理方案中，最出名的莫過於 ELK 了。ELK 是三個軟件的合稱：Elasticsearch、Logstash、Kibana。
Elasticsearch
一個近乎實時查詢的全文搜索引擎。Elasticsearch 的設計目標就是要能夠處理和搜索巨量的日志數據。
Logstash
讀取原始日志，並對其進行分析和過濾，然后將其轉發給其他組件（比如 Elasticsearch）進行索引或存儲。Logstash 支持豐富的 Input 和 Output 類型，能夠處理各種應用的日志。
Kibana
一個基於 JavaScript 的 Web 圖形界面程序，專門用於可視化 Elasticsearch 的數據。Kibana 能夠查詢 Elasticsearch 並通過豐富的圖表展示結果。用戶可以創建 Dashboard 來監控系統的日志。
本節將討論如何用 ELK 這組黃金搭檔來監控 Docker 容器的日志。
日志處理流程
下圖展示了 Docker 部署環境下典型的 ELK 日志處理流程：
Logstash 負責從各個 Docker 容器中提取日志，Logstash將日志轉發到 Elasticsearch 進行索引和保存，Kibana 分析和可視化數據。
下面開始實踐這套流程。
安裝 ELK 套件
ELK 的部署方案可以非常靈活，在規模較大的生產系統中，ELK 有自己的集群，實現了高可用和負載均衡。我們的目標是在最短的時間內學習並實踐 ELK，因此將采用最小部署方案：在容器中搭建 ELK。
docker run -p 5601:5601 -p 9200:9200 -p 5044:5044 -it --name elk sebp/elk
我們使用的是 sebp/elk 這個現成的 image，里面已經包含了整個 ELK stack。容器啟動后 ELK 各組件將分別監聽如下端口：
5601 - Kibana web 接口
9200 - Elasticsearch JSON 接口
5044 - Logstash 日志接收接口
先訪問一下 Kibana http://[Host IP]:5601/ 看看效果。
當前 Kibana 沒有可顯示的數據，因為當前 Elasticsearch 還沒有任何日志數據。
訪問一下 Elasticsearch 的 JSON 接口 http://[Host IP]:9200/_search?pretty
確實，目前 Elasticsearch 沒有與日志相關的 index。
接下來的工作就是將 Docker 的日志導入 ELK，我們下一節完成。
書籍：
1.《每天5分鍾玩轉Docker容器技術》
https://item.jd.com/16936307278.html
2.《每天5分鍾玩轉OpenStack》
https://item.jd.com/12086376.html
