一、说在前面的话
任何一家公司的开发和测试环境，都不可避免需要日志中心。
话不多说，我接下来将逐步梳理，如何在公司的研发环境下，搭建一套日志中心。
涉及到的组件有：
- filebeat
- kafka
- logstash
- elasticsearch
- kibana
- kafka ui
以采集jvm日志为示例，采集对象不外乎是以下两种：
- 虚拟机
- k8s Pod容器
市面上采集日志的技术层出不穷，但是我以为elk还是比较老牌，也足够稳定。
好处是：运维简单，使用门槛低。
二、文章顺序
1、搭建ELK
分别讲述组件logstash、es、kibana以及filebeat。示意图见下：
这一块内容是基础，我们为了篇幅不至于过长，把之拆分为多篇：
- filebeat
- logstash
- ElasticSearch / kibana
2、采集部署在k8s容器里的jvm日志
讲述filebeat如何在k8s容器下，采集jvm日志。
于是，我们的方案演变如下：
3、引入消息中间件Kafka，削峰填谷
顺便，我们还搭建一个kafka的管理UI工具，以便于清晰地看到日志被采集上来的内容。
至此，我们的日志中心也就搭建完成，完全可以胜任你的生产采集需求。
4、日志中心的总结
最后一篇不出意外是我们本系统文章的总结。