大型企業應用規模大，除錯 / 解決問題由於在生產環境中不會有開發環境的除錯工具，如果需要模擬還原當時的環境，目前的解決辦法是進行日誌記錄
elk stack 是 elasticsearch、logstash、kibana 三個開源軟體的組合。
和傳統的日誌處理方案相比，elk stack 具有如下幾個優點：
傳統的日誌收集方案有splunk、logstash、flume、fluentd等，其中splunk和fluentd被列入了docker官方文件裡。fluentd是乙個出來時間不長，但是對傳統收集工具 logstash挑戰比較大的收集方案，同時它也在去年被亞馬遜評為最好的日誌收集工具。splunk則是一套基於商業的解決方案，一般只有大型企業才會使用，這種方案是目前最好的，但也是最昂貴的。
在其他方案中，傳統的解決方案最常見的是logstash，它的配合工具一般是elasticsearch和kibana。圖2是一張經典的elk架構圖，首先在每乙個節點上部署乙個logstash資料端，稱為shipper，然後搭乙個redis的快取，在redis快取後面再用另乙個logstash去做索引，稱為indexer。之所以有這樣乙個架構是因為logstash本身執行效率率比較低，用的是jruby語言，它使得索引不能在每乙個客戶端去做，因為會占用很大的的記憶體。
fluentd的方案與logstash差不多，但是它可以省掉indexer這層，而且它的核心**是c++寫的，從效率上說會比logstash高很多。除此之外，fluentd是除了splunk以外唯一乙個在docker官方日誌驅動裡面的工具。一般來說,日誌收集是通過收集檔案的方式進行的，因為docker會預設將容器的日誌放到乙個指定的目錄裡。logstash會去蒐集目錄裡面的日誌，但是存在乙個問題，就是logstash在蒐集的時候是每隔一定的時間在目錄裡面做一次查詢，這樣很可能因為監測的服務出故障造成日誌丟失。fluentd則不僅支援logstash那種檔案的方式去蒐集日誌，還可以通過docker的fluentd driver直接定向蒐集，但是蒐集的日誌docker log命令是看不到的。對使用者而言，可以根據實際的應用產品，對這兩種方式進行選擇。
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