你是否想过如何使用Docker和Marathon去创建一个包括分析功能的web应用?

本文将一步步向你展示如何去做。（在2015年阿姆斯特丹XebiCon上我曾经演示过一个早期的demo版本,如何你有兴趣看看。）

架构

这个应用叫m-shop,是一个虚构的商店，由web应用（nginx+Rdis）和以ELK实现的分析部分组成。架构如下:

注意system部分（包括 Mesos/Marathon和服务发现）和application部分。为了保持简单和易于复现，我选择Playa Mesos作为部署环境，它是一个预装了Mesos和Marathon的Vagrant盒子。

一、前期准备：收集关键信息

在排查问题前，建议先获取以下系统数据，便于精准定位故障：

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由于工作过程中硬件资源未能达到要求，现将使用 Elasticsearch 取代原 Redis + MySQL + Milvus 技术栈，在重新搭建的同时记录一下搭建过程（由于之前也分享过 Docker 版本 Elasticsearch 5.x 和 Elasticsearch 7.x 的部署方法，因此本文对分享过的内容将不再重复说明）。

ELK日志收集系统搭建

首先我们需要搭建ELK日志收集系统，这里使用在Docker环境下安装的方式。

在对一个项目做性能测试时我需要处理我们web服务器的访问日志来分析当前用户的访问情况。因此，我想这是试用ELK的一个好机会。

ELK 栈

首先要注意的是使用它是非常简单的。从决定使用ELK到在本机上搭一个可用的原型只花了几小时。下面看看它们各个部分：

Elasticsearch

Elasticsearch 是一个基于Lucene的搜索服务器,它是开源的，GitHub的地址

安装Elasticsearch只需要做一件事，下载并运行它：

背景

同事最近找我看服务错误日志，因为是一个小应用，所以之前没有对接ELK系统，直接看文件好几个G，找起来十分的不方便，于是决定在测试服务器搭建一个，但是ELK太吃性能，所以还是果断选择了更友好的Loki+Promail+Grafana， 用极少的资源都跑起来了。最终只吃了200M内存，CPU的消耗更是可以忽略不计。

Docker作为当下最受欢迎的容器化技术之一，它通过将应用和依赖打包成一个可移植的容器，让开发者能够在任何环境中运行应用。今天，我们将带你深入了解Docker的核心概念、常用命令以及一些高级技巧，让你快速上手！

1. Docker 核心概念

前言

去年公司由于不断发展，内部自研系统越来越多，所以后来搭建了一个日志收集平台，并将日志收集功能以二方包形式引入自研系统，避免每个自研系统都要建立一套自己的日志模块，节约了开发时间，管理起来也更加容易。
这篇文章主要介绍ELK最新版本的搭建，

ELK介绍