将所有日志放在中央数据库中是一个良好的开端，但它不能让我们以简单的和用户友好的方式探索它们。我们不能指望开发人员调用ElasticSearch API来调查哪里出了问题。我们需要一个允许我们可视化并过滤日志的UI，需要ELK协议栈中的K。
给Windows用户的说明
你可能会遇到使用Docker Compose不能正确映射卷的问题。如果你看到的是Invalid volume specification错误，则请设置环境变量COMPOSE_CONVERT_ WINDOWS_PATHS为0：
请确保每次运行docker-compose或者docker stack deploy的时候已经设置了该变量。
让我们再创建一个服务，这次是Kibana。除了需要此服务与logspout和elasticsearch服务进行通信外，还希望通过代理将其公开，因此还将创建swarm-listener和proxy服务。让我们来看看：
我们创建了proxy网络，下载了含有服务定义的Compose文件，并部署了由swarm-listener和proxy服务组成的proxy栈。它们与我们在第8章中执行的命令相同，因此不需要再次解释。
在创建kibana服务之前唯一缺少的东西是等到swarm-listener和proxy都启动并运行。
请执行docker service ls命令以确认两个服务都有副本正在运行。
现在准备创建kibana服务了。
给Windows用户的说明
Git Bash会把文件系统路径替换掉，为了防止替换，请在运行代码块之前执行以下命令：
将它连接到elk和proxy网络，连接第一个是因为需要与elasticsearch服务进行通信，而连接第二个则需要与proxy进行通信。我们还设置了ELASTICSEARCH_URL环境变量，它告诉了Kibana数据库的地址，并保留了50m的内存。最后，我们定义了一些标签，这些标签将被swarm-listener用来通知proxy服务的存在，这次com.df.servicePath标签有三条匹配Kibana使用的路径。
在打开UI之前，让我们确认kibana正在运行：
用户界面可以通过以下命令打开：
让我们克隆代码并运行脚本。
给Windows用户的说明
Git Bash可能不支持open命令，如果真是这样的话，请执行docker-machine ip <SERVER_NAME>来查找机器的IP，然后直接在浏览器里打开URL，比如上面的命令应该被替换为docker-machine ip swarm-1。如果命令输出的是1.2.3.4，则应该在浏览器里打开http：//1.2.3.4：8082/jenkins。
应该看到让你配置ElasticSearch索引的界面。
现在可以通过点击顶部菜单中的“Discover”按钮来浏览日志。
默认情况下，Kibana会显示过去15分钟内生成的日志。根据产出日志后所经过的时间，15分钟可能会比实际的时间短。我们会把这个时间段增加到24小时。
请选择@timestamp作为Time-field name，然后点击“Create”按钮以在ElasticSearch中生成LogStash的索引，如图9-1所示。
图9-1 Kiana配置索引模式的界面
请点击右上角菜单中的Last 15 minutes，可以看到基于时间来过滤结果的众多选项。
请点击Last 24 hours链接，并观察右上角菜单的时间的变化。现在点击“Last 24 hours”按钮来隐藏过滤器，如图9-2所示。
更多的信息可以在Kibana文档的Setting the Time Filter （https：//www.elastic.co/guide/en/kibana/current/discover.html#set-time-filter）部分找到：
图9-2 Kibanas Discover界面的时间过滤(www.xing528.com)
此时，屏幕的中央部分显示所有符合给定时间跨度的日志。大多数情况下，在“真实”生产系统中，我们不会对集群内部生成的所有日志都感兴趣。相反，我们会根据一些标准对其进行过滤。
假设我们想查看proxy服务生成的所有日志，通常不需要知道生成日志的程序的确切名称，实际上也是这样，因为Swarm会将一个实例号和一个hashtag添加到容器名称中，所以通常不能确定确切的名称是什么，或者哪个实例发生了问题。相反，我们将过滤日志以显示包含单词proxy的程序的所有日志。
请在位于界面上半部分的搜索栏中输入program："proxy_proxy"，然后按回车键。结果是只有在程序名称字段中包含proxy_proxy的日志显示在屏幕的主要部分。同样，可以将搜索更改为之前的状态，并列出与给定时间范围相匹配的所有日志。我们所要做的就是在搜索栏中输入＊并按回车键。
有关更多信息，请参阅Kibanas文档的Searching Your Data（https：//www.elastic.co/guide/en/kibana/current/discover.html#search）部分。
与当前查询匹配的所有字段列表位于左侧菜单中。点击它可以看到其中一个字段的最匹配值。例如，可以单击program字段并查看在指定时间内生成日志的所有程序。我们可以使用这些值作为过滤结果的另一种方式。请点击proxy.1.4psvagyv4bky2lftjg4a旁边的+号（在这样的情况下，哈希值将不一样）。我们得到了与在搜索栏中输入program："proxy.1.4psvagyv4bky2lftjg4a："相同的结果。
有关更多的信息，请参阅Kibana文档的Filtering by Field（https：//www.elastic.co/guide/en/kibana/current/discover.html#field-filter）部分。
界面主体可显示每行中的选定字段，并可选择查看并显示所有信息。事实上，默认字段（Time和_source）的用处不大，所以我们会将其改掉。
请点击左侧菜单中program旁边的“Add”按钮，你会看到program列被添加到Time列中。请重复这个过程添加host和@timestamp字段，如图9-3所示。
要查看有关特定条目的更多信息，请单击指向右侧的箭头。包含所有字段的表格将显示在其下方，你将能够浏览与特定日志条目相关的所有详细信息。
有关更多的信息，请参阅Kibana文档的Filtering by Field（https：//www.elastic.co/guide/en/kibana/current/discover.html#document-data）部分。
图9-3 Kibana的Discover页面
在围绕Kibana的短途体验中，唯一剩下的就是保存刚创建的过滤器，请单击顶部菜单中的“Save Search”按钮以保存现在创建的内容。键入搜索名称，然后单击“Save”按钮。你的过滤器现已保存，并且可通过顶部菜单中的“Load Saved Search”按钮进行访问。
就这样，现在你已经了解了如何探索存储在ElasticSearch中的日志的基础知识。如果你想知道可视化和看板界面能做什么，我只能说它们对于日志不是很有用；如果开始添加其他类型的信息，如资源使用情况（例如，内存、CPU、网络流量等），那么它们会变得更有趣。
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