基于Docker搭建ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）日志框架

以下是一个基于Docker的ELK日志分析框架的示例配置。

首先，创建一个docker-compose.yml文件，用于定义ELK服务的容器：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.0
    environment:
      - discovery.type=single-node
    volumes:
      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
    networks:
      - elk
 
  logstash:
    image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.10.0
    volumes:
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline
    command: -f /usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
    networks:
      - elk
 
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.10.0
    environment:
      - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - elk
 
volumes:
  esdata1:
    driver: local
 
networks:
  elk:
    driver: bridge

在同一目录下创建logstash/pipeline目录，并在该目录中创建logstash.conf配置文件。例如，一个基本的logstash.conf文件可以是：

input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["elasticsearch:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    # Username and password are optional if you are not using X-Pack
    # username => "user"
    # password => "pass"
  }
}

最后，通过Docker Compose启动ELK服务：

docker-compose up -d

这将启动Elasticsearch、Logstash和Kibana容器，并将它们连接在一个网络上。Elasticsearch将数据存储在本地卷esdata1中，Logstash将通过配置文件从其输入（比如Beats）读取数据，并将数据输出到Elasticsearch。Kibana将用于数据的可视化。