（三）初探 ELK
在開源的日志管理方案中，最出名的莫過于 ELK 了，ELK 是三個軟體的合稱：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資料，
Logstash
讀取原始日志，并對其進行分析和過濾，然后將其轉發給其他組件（比如 Elasticsearch）進行索引或存盤，Logstash 支持豐富的 Input 和 Output 型別，能夠處理各種應用的日志，
Kibana
一個基于 JavaScript 的 Web 圖形界面程式，專門用于可視化 Elasticsearch 的資料，Kibana 能夠查詢 Elasticsearch 并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，
（1）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：
資料===》Logstash ===》Elasticsearch ===》Kibana
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 分析和可視化資料，
（2）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，實作了高可用和負載均衡，我們的目標是在最短的時間內學習并實踐 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埠：
5601 - Kibana web 介面
9200 - Elasticsearch JSON 介面
5044 - Logstash 日志接收介面
先訪問一下 Kibana http://[Host IP]:5601/ 看看效果，
當前 Kibana 沒有可顯示的資料，因為當前 Elasticsearch 還沒有任何日志資料，
訪問一下 Elasticsearch 的 JSON 介面 http://[Host IP]:9200/_search?pretty
確實，目前 Elasticsearch 沒有與日志相關的 index，
接下來的作業就是將 Docker 的日志匯入 ELK，我們下一節完成，
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