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第6章 クラスターロギングデプロイメントの設定

6.1. クラスターロギングの設定について
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クラスターロギングをクラスターにインストールした後に、以下の設定を行います。

注記

特に指示がない場合は、これらの設定を実行する前にクラスターロギングを管理外の状態に設定する必要があります。詳細は、「クラスターロギングの管理状態の変更」を参照してください。

6.1.1. クラスターロギングのデプロイおよび設定について
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OpenShift Container Platform クラスターロギングは、小規模および中規模の OpenShift Container Platform クラスター用に調整されたデフォルト設定で使用されるように設計されています。

以下のインストール方法には、サンプルのクラスターロギングのカスタムリソース (CR) が含まれます。これを使用して、クラスターロギングインスタンスを作成し、クラスターロギングのデプロイメントを設定することができます。

デフォルトのクラスターロギングインストールを使用する必要がある場合は、サンプル CR を直接使用できます。

デプロイメントをカスタマイズする必要がある場合、必要に応じてサンプル CR に変更を加えます。以下では、クラスターロギングのインスタンスをインストール時に実行し、インストール後に変更する設定について説明します。クラスターロギングのカスタムリソース外で加える変更を含む、各コンポーネントの使用方法については、設定についてのセクションを参照してください。

6.1.1.1. クラスターロギングの設定およびチューニング
リンクのコピー

クラスターロギング環境は、openshift-logging プロジェクトにデプロイされるクラスターロギングのカスタムリソースを変更することによって設定できます。

インストール時またはインストール後に、以下のコンポーネントのいずれかを変更することができます。

メモリーおよび CPU
resources ブロックを有効なメモリーおよび CPU 値で変更することにより、各コンポーネントの CPU およびメモリーの両方の制限を調整することができます。 
spec:
  logStore:
    elasticsearch:
      resources:
        limits:
          cpu:
          memory:
        requests:
          cpu: 1
          memory: 16Gi
      type: "elasticsearch"
  collection:
    logs:
      fluentd:
        resources:
          limits:
            cpu:
            memory:
          requests:
            cpu:
            memory:
        type: "fluentd"
  visualization:
    kibana:
      resources:
        limits:
          cpu:
          memory:
        requests:
          cpu:
          memory:
     type: kibana
  curation:
    curator:
      resources:
        limits:
          memory: 200Mi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 200Mi
      type: "curator"
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Elasticsearch ストレージ
storageClass name および size パラメーターを使用し、Elasticsearch クラスターの永続ストレージのクラスおよびサイズを設定できます。Cluster Logging Operator は、これらのパラメーターに基づいて、Elasticsearch クラスターの各データノードについて PersistentVolumeClaim を作成します。 
  spec:
    logStore:
      type: "elasticsearch"
      elasticsearch:
        storage:
          storageClassName: "gp2"
          size: "200G"
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この例では、クラスターの各データノードが「gp2」ストレージの「200G」を要求する PersistentVolumeClaim にバインドされるように指定します。それぞれのプライマリーシャードは単一のレプリカによってサポートされます。

注記

storage ブロックを省略すると、一時ストレージのみを含むデプロイメントになります。 

  spec:
    logStore:
      type: "elasticsearch"
      elasticsearch:
        storage: {}
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Elasticsearch レプリケーションポリシー

Elasticsearch シャードをクラスター内のデータノードにレプリケートする方法を定義するポリシーを設定できます。

  • FullRedundancy:各インデックスのシャードはすべてのデータノードに完全にレプリケートされます。
  • MultipleRedundancy:各インデックスのシャードはデータノードの半分に分散します。
  • SingleRedundancy:各シャードの単一コピー。2 つ以上のデータノードが存在する限り、ログは常に利用可能かつ回復可能です。
  • ZeroRedundancy:シャードのコピーはありません。ログは、ノードの停止または失敗時に利用不可になる (または失われる) 可能性があります。
Curator スケジュール
Curator のスケジュールを [cron format] で指定できます (https://en.wikipedia.org/wiki/Cron)。 
  spec:
    curation:
    type: "curator"
    resources:
    curator:
      schedule: "30 3 * * *"
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6.1.1.2. 変更されたクラスターロギングカスタムリソースのサンプル
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以下は、前述のオプションを使用して変更されたクラスターロギングのカスタムリソースの例です。

変更されたクラスターロギングカスタムリソースのサンプル

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: "openshift-logging"
spec:
  managementState: "Managed"
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    elasticsearch:
      nodeCount: 2
      resources:
        limits:
          memory: 2Gi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 2Gi
      storage: {}
      redundancyPolicy: "SingleRedundancy"
  visualization:
    type: "kibana"
    kibana:
      resources:
        limits:
          memory: 1Gi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 1Gi
      replicas: 1
  curation:
    type: "curator"
    curator:
      resources:
        limits:
          memory: 200Mi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 200Mi
      schedule: "*/5 * * * *"
  collection:
    logs:
      type: "fluentd"
      fluentd:
        resources:
          limits:
            memory: 1Gi
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 1Gi
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6.1.2. クラスターロギングリソースの移動
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すべてのクラスターロギングコンポーネント、Elasticsearch、Kibana、および Curator の Pod を異なるノードにデプロイするように Cluster Logging Operator を設定できます。Cluster Logging Operator Pod については、インストールされた場所から移動することはできません。

たとえば、Elasticsearch Pod の CPU、メモリーおよびディスクの要件が高いために、この Pod を別のノードに移動できます。

注記

MachineSet を 6 つ以上のレプリカを使用するように設定する必要があります。

前提条件

  • クラスターロギングおよび Elasticsearch がインストールされていること。これらの機能はデフォルトでインストールされません。

手順

  1. openshift-logging プロジェクトでクラスターロギングのカスタムリソースを編集します。 

    $ oc edit ClusterLogging instance
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    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging

....

spec:
  collection:
    logs:
      fluentd:
        resources: null
      rsyslog:
        resources: null
      type: fluentd
  curation:
    curator:
      nodeSelector:
    1 
    
          node-role.kubernetes.io/infra: ''
      resources: null
      schedule: 30 3 * * *
    type: curator
  logStore:
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      nodeSelector:
    2 
    
          node-role.kubernetes.io/infra: ''
      redundancyPolicy: SingleRedundancy
      resources:
        limits:
          cpu: 500m
          memory: 16Gi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 16Gi
      storage: {}
    type: elasticsearch
  managementState: Managed
  visualization:
    kibana:
      nodeSelector:
    3 
    
          node-role.kubernetes.io/infra: ''
    4 
    
      proxy:
        resources: null
      replicas: 1
      resources: null
    type: kibana

....
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1 2 3 4
適切な値が設定された nodeSelector パラメーターを、移動する必要のあるコンポーネントに追加します。表示されている形式の nodeSelector を使用することも、ノードに指定された値に基づいて <key>: <value> ペアを使用することもできます。

検証手順

コンポーネントが移動したことを確認するには、oc get pod -o wide コマンドを使用できます。

例:

  • Kibana Pod を ip-10-0-147-79.us-east-2.compute.internal ノードから移動する必要がある場合、以下を実行します。 

    $ oc get pod kibana-5b8bdf44f9-ccpq9 -o wide
NAME                      READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP            NODE                                        NOMINATED NODE   READINESS GATES
kibana-5b8bdf44f9-ccpq9   2/2     Running   0          27s   10.129.2.18   ip-10-0-147-79.us-east-2.compute.internal   <none>           <none>
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  • Kibana Pod を、専用インフラストラクチャーノードである ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal ノードに移動する必要がある場合、以下を実行します。 

    $ oc get nodes
NAME                                         STATUS   ROLES          AGE   VERSION
ip-10-0-133-216.us-east-2.compute.internal   Ready    master         60m   v1.16.2
ip-10-0-139-146.us-east-2.compute.internal   Ready    master         60m   v1.16.2
ip-10-0-139-192.us-east-2.compute.internal   Ready    worker         51m   v1.16.2
ip-10-0-139-241.us-east-2.compute.internal   Ready    worker         51m   v1.16.2
ip-10-0-147-79.us-east-2.compute.internal    Ready    worker         51m   v1.16.2
ip-10-0-152-241.us-east-2.compute.internal   Ready    master         60m   v1.16.2
ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal    Ready    infra          51m   v1.16.2
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    ノードには node-role.kubernetes.io/infra: '' ラベルがあることに注意してください。 

    $ oc get node ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal -o yaml

kind: Node
apiVersion: v1
metadata:
  name: ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal
  selfLink: /api/v1/nodes/ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal
  uid: 62038aa9-661f-41d7-ba93-b5f1b6ef8751
  resourceVersion: '39083'
  creationTimestamp: '2020-04-13T19:07:55Z'
  labels:
    node-role.kubernetes.io/infra: ''
....
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  • Kibana Pod を移動するには、クラスターロギング CR を編集してノードセレクターを追加します。 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging

....

spec:

....

  visualization:
    kibana:
      nodeSelector:
    1 
    
        node-role.kubernetes.io/infra: ''
    2 
    
      proxy:
        resources: null
      replicas: 1
      resources: null
    type: kibana
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    1 2
    ノード仕様のラベルに一致するノードセレクターを追加します。

  • CR を保存した後に、現在の Kibana Pod は終了し、新規 Pod がデプロイされます。 

    $ oc get pods
NAME                                            READY   STATUS        RESTARTS   AGE
cluster-logging-operator-84d98649c4-zb9g7       1/1     Running       0          29m
elasticsearch-cdm-hwv01pf7-1-56588f554f-kpmlg   2/2     Running       0          28m
elasticsearch-cdm-hwv01pf7-2-84c877d75d-75wqj   2/2     Running       0          28m
elasticsearch-cdm-hwv01pf7-3-f5d95b87b-4nx78    2/2     Running       0          28m
fluentd-42dzz                                   1/1     Running       0          28m
fluentd-d74rq                                   1/1     Running       0          28m
fluentd-m5vr9                                   1/1     Running       0          28m
fluentd-nkxl7                                   1/1     Running       0          28m
fluentd-pdvqb                                   1/1     Running       0          28m
fluentd-tflh6                                   1/1     Running       0          28m
kibana-5b8bdf44f9-ccpq9                         2/2     Terminating   0          4m11s
kibana-7d85dcffc8-bfpfp                         2/2     Running       0          33s
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  • 新規 Pod が ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal ノードに置かれます。 

    $ oc get pod kibana-7d85dcffc8-bfpfp -o wide
NAME                      READY   STATUS        RESTARTS   AGE   IP            NODE                                        NOMINATED NODE   READINESS GATES
kibana-7d85dcffc8-bfpfp   2/2     Running       0          43s   10.131.0.22   ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal   <none>           <none>
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  • しばらくすると、元の Kibana Pod が削除されます。 

    $ oc get pods
NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cluster-logging-operator-84d98649c4-zb9g7       1/1     Running   0          30m
elasticsearch-cdm-hwv01pf7-1-56588f554f-kpmlg   2/2     Running   0          29m
elasticsearch-cdm-hwv01pf7-2-84c877d75d-75wqj   2/2     Running   0          29m
elasticsearch-cdm-hwv01pf7-3-f5d95b87b-4nx78    2/2     Running   0          29m
fluentd-42dzz                                   1/1     Running   0          29m
fluentd-d74rq                                   1/1     Running   0          29m
fluentd-m5vr9                                   1/1     Running   0          29m
fluentd-nkxl7                                   1/1     Running   0          29m
fluentd-pdvqb                                   1/1     Running   0          29m
fluentd-tflh6                                   1/1     Running   0          29m
kibana-7d85dcffc8-bfpfp                         2/2     Running   0          62s
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