WHAT ：ELK是三个开源软件的缩写，分别是：
- E——Elasticsearch：分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。
- L——LogStash：对日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。
- K——Kibana：为 Logstash 和 Elasticsearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。
- 还有新增的FileBeat（流式日志收集器）：轻量级的日志收集处理工具，占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具，用来替代部分原本Logstash的工作。收集日志的多种方式及原理
WHY ： 随着容器编排的进行，业务容器在不断的被创建、摧毁、迁移、扩容缩容等，面对如此海量的数据，又分布在各个不同的地方，我们不可能用传统的方法登录到每台机器看，所以我们需要建立一套集中的方法。我们需要这样一套日志手机、分析的系统：
- 收集——采集多种来源的日志数据（流式日志收集器）
- 传输——稳定的把日志数据传输到中央系统（消息队列）
- 存储——将日志以结构化数据的形式存储起来（搜索引擎）
- 分析——支持方便的分析、检索等，有GUI管理系统（前端）
- 警告——提供错误报告，监控机制（监控工具）
这就是ELK
ELK Stack概述
c1/c2 ：container（容器）的缩写
filebeat ：收集业务容器的日志，把c和filebeat放在一个pod里让他们一起跑，这样耦合就紧了
kafka ：高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。filebeat收集数据以Topic形式发布到kafka。
Topic ：Kafka数据写入操作的基本单元
logstash ：取kafka里的topic，然后再往Elasticsearch上传（异步过程，即又取又传）
index-pattern ：把数据按环境分（按prod和test分），并传到kibana
kibana ：展示数据