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dockerelk部署(dockerelk搭建)

錢諍諍2年前12瀏覽0評論

Docker是一個流行的容器化技術,用于構建、打包、部署應用程序。ELK是一套巨大的日志管理方案,由三個開源工具Elasticsearch、Logstash和Kibana組成。本文將介紹如何使用Docker快速部署ELK。

首先,我們需要創建一個docker-compose.yml文件來配置我們的ELK容器。以下是一個示例配置:

version: '2'
services:
elasticsearch:
image: elasticsearch:6.8.1
container_name: elasticsearch
ports:
- '9200:9200'
- '9300:9300'
environment:
- 'discovery.type=single-node'
- 'ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m'
volumes:
- '/usr/share/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data'
networks:
- elk
logstash:
image: logstash:6.8.1
container_name: logstash
volumes:
- './logstash/config:/usr/share/logstash/config'
- './logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline'
depends_on:
- elasticsearch
networks:
- elk
kibana:
image: kibana:6.8.1
container_name: kibana
ports:
- '5601:5601'
depends_on:
- elasticsearch
networks:
- elk
networks:
elk:

在以上配置中,我們創建了三個服務——elasticsearch、logstash和kibana,并指定了它們需要使用的鏡像名稱和版本。其中,“discovery.type=single-node”配置在elasticsearch的環境變量中,表示我們只有一個節點。同時,我們還開放了elasticsearch和kibana的端口(9200和5601),以便我們能夠從瀏覽器中訪問它們。

我們還需要掛載一些文件到容器中,在logstash和elasticsearch中都需要掛載配置文件和pipeline。我們還需要將elasticsearch的數據目錄“/usr/share/elasticsearch/data”掛載到主機上的“/usr/share/elasticsearch/data”目錄中,以便我們能夠長期保存我們的數據。

當我們使用docker-compose up命令啟動容器時,Docker會根據我們的yml文件創建并啟動整個ELK棧,包括elasticsearch、logstash和kibana。使用docker ps命令,我們可以查看正在運行的容器:

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                            NAMES
d03cf6c1df6b        kibana:6.8.1        "/usr/local/bin/kiba…"   8 minutes ago       Up 7 minutes        0.0.0.0:5601->5601/tcp                           kibana
5c0f8d99c661        logstash:6.8.1      "/usr/local/bin/dock…"   8 minutes ago       Up 7 minutes                                                         logstash
a3c3a23739e3        elasticsearch:6.8.1 "/usr/local/bin/dock…"   8 minutes ago       Up 7 minutes        0.0.0.0:9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp   elasticsearch

最后,我們可以使用瀏覽器訪問Kibana頁面(http://localhost:5601)來查看日志數據,并在elasticsearch索引中搜索、過濾和可視化數據。

在本文中,我們使用Docker和docker-compose快速部署了ELK棧,并且在Kibana頁面上查看了日志數據,這個方法是一個非常高效的日志管理解決方案。