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3.4. ログビジュアライザーの設定

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OpenShift Container Platform は Kibana を使用してクラスターロギングで収集されるログデータを表示します。

冗長性を確保するために Kibana をスケーリングし、Kibana ノードの CPU およびメモリーを設定することができます。

3.4.1. CPU およびメモリー制限の設定

クラスターロギングコンポーネントは、CPU とメモリーの制限の両方への調整を許可します。

手順

  1. openshift-logging プロジェクトで ClusterLogging カスタムリソース (CR) を編集します。

    $ oc edit ClusterLogging instance -n openshift-logging
    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
    kind: "ClusterLogging"
    metadata:
      name: "instance"
    
    ....
    
    spec:
      managementState: "Managed"
      logStore:
        type: "elasticsearch"
        elasticsearch:
          nodeCount: 2
          resources: 1
            limits:
              memory: 2Gi
            requests:
              cpu: 200m
              memory: 2Gi
          storage:
            storageClassName: "gp2"
            size: "200G"
          redundancyPolicy: "SingleRedundancy"
      visualization:
        type: "kibana"
        kibana:
          resources: 2
            limits:
              memory: 1Gi
            requests:
              cpu: 500m
              memory: 1Gi
          proxy:
            resources: 3
              limits:
                memory: 100Mi
              requests:
                cpu: 100m
                memory: 100Mi
          replicas: 2
      curation:
        type: "curator"
        curator:
          resources: 4
            limits:
              memory: 200Mi
            requests:
              cpu: 200m
              memory: 200Mi
          schedule: "*/10 * * * *"
      collection:
        logs:
          type: "fluentd"
          fluentd:
            resources: 5
              limits:
                memory: 736Mi
              requests:
                cpu: 200m
                memory: 736Mi
    1
    必要に応じてログの CPU およびメモリーの制限および要求を指定します。Elasticsearch の場合、要求値と制限値の両方を調整する必要があります。
    2 3
    必要に応じて、ログビジュアライザーの CPU およびメモリーの制限および要求を指定します。
    4
    必要に応じて、ログキュレーターの CPU およびメモリーの制限および要求を指定します。
    5
    必要に応じて、ログコレクターの CPU およびメモリーの制限および要求を指定します。
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