Release v1.5.0: Restructure chapters and update for Docker v30.x

10_ops/logs/README.md

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+# 日志管理
+
+在容器化环境中，日志管理比传统环境更为复杂。容器是短暂的，意味着容器内的日志文件可能会随着容器的销毁而丢失。因此，我们需要一种集中式的日志管理方案来收集、存储和分析容器日志。
+
+## Docker 日志驱动
+
+Docker 提供了多种日志驱动（Log Driver）机制，允许我们将容器日志转发到不同的后端。
+
+常见的日志驱动包括：
+
+* `json-file`: 默认驱动，将日志以 JSON 格式写入本地文件。
+* `syslog`: 将日志转发到 syslog 服务器。
+* `journald`: 将日志写入 systemd journal。
+* `fluentd`: 将日志转发到 fluentd 收集器。
+* `gelf`: 支持 GELF 协议的日志后端（如 Graylog）。
+* `awslogs`: 发送到 Amazon CloudWatch Logs。
+
+## 日志管理方案
+
+对于大规模的容器集群，我们通常会采用 EFK (Elasticsearch + Fluentd + Kibana) 或 ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) 方案。
+
+* **Elasticsearch**: 负责日志的存储和全文检索。
+* **Fluentd/Logstash**: 负责日志的采集、过滤和转发。
+* **Kibana**: 负责日志的可视化展示。
+
+本章将介绍如何使用 EFK 方案来处理 Docker 容器日志。

10_ops/logs/elk.md

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+# ELK/EFK 堆栈
+
+ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 是目前业界最流行的开源日志解决方案。而在容器领域，由于 Fluentd 更加轻量级且对容器支持更好，EFK (Elasticsearch, Fluentd, Kibana) 组合也变得非常流行。
+
+## 方案架构
+
+我们将采用以下架构：
+
+1. **Docker Container**: 容器将日志输出到标准输出 (stdout/stderr)。
+2. **Fluentd**: 作为 Docker 的 Logging Driver 或运行为守护容器，收集容器日志。
+3. **Elasticsearch**: 存储从 Fluentd 接收到的日志数据。
+4. **Kibana**: 从 Elasticsearch 读取数据并进行可视化展示。
+
+## 部署流程
+
+### 1. 编写 docker-compose.yml
+
+```yaml
+version: '3'
+services:
+  elasticsearch:
+    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.0
+    container_name: elasticsearch
+    environment:
+      - "discovery.type=single-node"
+      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
+    ports:
+      - "9200:9200"
+    volumes:
+      - es_data:/usr/share/elasticsearch/data
+    networks:
+      - logging
+
+  kibana:
+    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.17.0
+    container_name: kibana
+    environment:
+      - ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200
+    ports:
+      - "5601:5601"
+    links:
+      - elasticsearch
+    networks:
+      - logging
+
+  fluentd:
+    image: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.14.3-debian-elasticsearch7-1.0
+    container_name: fluentd
+    environment:
+      - "FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST=elasticsearch"
+      - "FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT=9200"
+      - "FLUENT_ELASTICSEARCH_SCHEME=http"
+      - "FLUENT_UID=0"
+    ports:
+      - "24224:24224"
+      - "24224:24224/udp"
+    links:
+      - elasticsearch
+    volumes:
+      - ./fluentd/conf:/fluentd/etc
+    networks:
+      - logging
+
+volumes:
+  es_data:
+
+networks:
+  logging:
+```
+
+### 2. 配置 Fluentd
+
+创建 `fluentd/conf/fluent.conf`:
+
+```conf
+<source>
+  @type forward
+  port 24224
+  bind 0.0.0.0
+</source>
+
+<match *.**>
+  @type copy
+  <store>
+    @type elasticsearch
+    host elasticsearch
+    port 9200
+    logstash_format true
+    logstash_prefix docker
+    logstash_dateformat %Y%m%d
+    include_tag_key true
+    type_name access_log
+    tag_key @log_name
+    flush_interval 1s
+  </store>
+  <store>
+    @type stdout
+  </store>
+</match>
+```
+
+### 3. 配置应用容器使用 fluentd 驱动
+
+启动一个测试容器，指定日志驱动为 `fluentd`:
+
+```bash
+docker run -d \
+  --log-driver=fluentd \
+  --log-opt fluentd-address=localhost:24224 \
+  --log-opt tag=nginx-test \
+  --name nginx-test \
+  nginx
+```
+
+**注意**: 确保 `fluentd` 容器已经启动并监听在 `localhost:24224`。在生产环境中，如果你是在不同机器上，需要将 `localhost` 替换为运行 fluentd 的主机 IP。
+
+### 4. 在 Kibana 中查看日志
+
+1. 访问 `http://localhost:5601`。
+2. 进入 **Management** -> **Kibana** -> **Index Patterns**。
+3. 创建新的 Index Pattern，输入 `docker-*` (我们在 fluent.conf 中配置的前缀)。
+4. 选择 `@timestamp` 作为时间字段。
+5. 去 **Discover** 页面，你就能看到 Nginx 容器的日志了。
+
+## 总结
+
+通过 Docker 的日志驱动机制，结合 ELK/EFK 强大的收集和分析能力，我们可以轻松构建一个能够处理海量日志的监控平台，这对于排查生产问题至关重要。