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로깅

OpenShift Container Platform 4.11

OpenShift Logging 설치, 사용법, 릴리스 정보

Red Hat OpenShift Documentation Team

초록

이 문서에서는 다양한 OpenShift Container Platform 서비스에 대한 로그를 집계하는 OpenShift Logging의 설치, 구성 및 사용 방법을 설명합니다.

1장. 릴리스 노트

1.1. 로깅 5.7

참고

로깅은 핵심 OpenShift Container Platform과 별도의 릴리스 주기와 함께 설치 가능한 구성 요소로 제공됩니다. Red Hat OpenShift Container Platform 라이프 사이클 정책은 릴리스 호환성에 대해 간략하게 설명합니다.

참고

stable 채널은 최신 로깅 릴리스에 대한 업데이트만 제공합니다. 이전 릴리스에 대한 업데이트를 계속 받으려면 서브스크립션 채널을 stable-x.y 로 변경해야 합니다. 여기서 x.y 는 설치한 로깅 및 마이너 버전을 나타냅니다. 예를 들면 stable-5.7 입니다.

1.1.1. Logging 5.7.10

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.10 이 포함되어 있습니다.

1.1.1.1. 버그 수정

이번 업데이트 이전에는 LokiStack 규칙러 Pod에서 교차 Pod 통신에 사용되는 HTTP URL의 IPv6 Pod IP를 포맷하지 않아 Prometheus 호환 API를 통한 규칙 및 경고를 쿼리할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 룰러 Pod는 IPv6 포드 IP를 대괄호로 캡슐화하여 문제를 해결합니다. (LOG-4891)

1.1.1.2. CVE

1.1.2. Logging 5.7.9

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.9 가 포함되어 있습니다.

1.1.2.1. 버그 수정
  • 이번 수정 이전에는 자리 표시자에 대해 호스트 또는 여러 호스트를 평가한 후 IPv6 주소가 올바르게 구문 분석되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 IPv6 주소가 올바르게 구문 분석됩니다. (LOG-4281)
  • 이번 업데이트 이전에는 IPv4 전용 노드에서 벡터를 시작하지 못했습니다. 결과적으로 다음 오류와 함께 지표 끝점에 대한 리스너를 생성하지 못했습니다. Failed to start Prometheus exporter: TCP bind failed: Address family not supported by protocol (os error 97). 이번 업데이트를 통해 벡터는 IPv4 전용 노드에서 정상적으로 작동합니다. (LOG-4589)
  • 이번 업데이트 이전에는 인덱스 패턴을 생성하는 프로세스 중에 각 로그 출력의 초기 인덱스에서 기본 별칭이 누락되었습니다. 결과적으로 Kibana 사용자는 OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 인덱스 패턴을 생성할 수 없었습니다. 이번 업데이트에서는 OpenShift Elasticsearch Operator에 누락된 별칭이 추가되어 문제를 해결합니다. Kibana 사용자는 {app,infra,audit}-000001 인덱스를 포함하는 인덱스 패턴을 생성할 수 있습니다. (LOG-4806)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator에서 사용자 정의 CA 번들을 룰러 Pod에 마운트하지 않았습니다. 결과적으로 경고 또는 레코딩 규칙을 평가하는 프로세스 중에 오브젝트 스토리지 액세스가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator는 모든 룰러 Pod에 사용자 정의 CA 번들을 마운트합니다. 규칙자 Pod는 오브젝트 스토리지에서 로그를 다운로드하여 경고 또는 레코딩 규칙을 평가할 수 있습니다. (LOG-4837)
  • 이번 업데이트 이전에는 시간 범위 또는 심각도와 같은 제어를 사용하여 LogQL 쿼리를 변경하면 정규식처럼 레이블 matcher Operator가 변경되었습니다. 이번 업데이트를 통해 쿼리를 업데이트할 때 정규식 Operator가 변경되지 않은 상태로 유지됩니다. (LOG-4842)
  • 이번 업데이트 이전에는 Vector 수집기 배포가 기본 재시도 및 버퍼링 동작에 의존했습니다. 결과적으로 출력 가용성이 불안정한 경우 전달 파이프라인이 모든 메시지를 전달하려고 백업했습니다. 이번 업데이트를 통해 Vector 수집기 배포는 임계값을 초과한 후 메시지 재시도 및 삭제 메시지 수를 제한합니다. (LOG-4536)
1.1.2.2. CVE

1.1.3. Logging 5.7.8

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.8 이 포함되어 있습니다.

1.1.3.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)의 outputRefs 및 inputRefs 매개변수에 동일한 이름을 사용할 때 잠재적인 충돌이 있었습니다. 그 결과 수집기 Pod가 CrashLoopBackOff 상태에 진입했습니다. 이번 업데이트를 통해 출력 라벨에 OUTPUT_ 접두사가 포함되어 출력 라벨과 파이프라인 이름을 구분할 수 있습니다. (LOG-4383)
  • 이번 업데이트 이전에는 JSON 로그 구문 분석기를 구성하는 동안 Cluster Logging Operator에 대한 structuredTypeKey 또는 structuredTypeName 매개변수를 설정하지 않은 경우 잘못된 구성에 대한 경고가 표시되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 Cluster Logging Operator에 구성 문제를 알려줍니다. (LOG-4441)
  • 이번 업데이트 이전에는 Splunk 출력에 지정된 시크릿에 hecToken 키가 없거나 잘못된 경우 Vector에서 토큰 없이 Splunk로 로그를 전달했기 때문에 유효성 검사가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 hecToken 키가 없거나 잘못된 경우 A 비어 있지 않은 hecToken 항목과 함께 검증이 실패합니다. (LOG-4580)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그의 사용자 정의 시간 범위에서 날짜를 선택하면 웹 콘솔에서 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 웹 콘솔의 시간 범위 모델에서 날짜를 선택할 수 있습니다. (LOG-4684)
1.1.3.2. CVE

1.1.4. 로깅 5.7.7

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.7 이 포함되어 있습니다.

1.1.4.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 FluentD가 EventRouter에서 출력하는 로그를 Vector와 다르게 정규화했습니다. 이번 업데이트를 통해 벡터는 일관된 형식으로 로그 레코드를 생성합니다. (LOG-4178)
  • 이번 업데이트 이전에는 최소 버퍼 사용량이 표시되는 것처럼 Cluster Logging Operator가 생성한 지표 대시보드의 FluentD Buffer Availability 그래프에 사용된 쿼리에 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 그래프에는 최대 버퍼 사용량이 표시되고 이제 FluentD Buffer Usage 로 이름이 변경되었습니다. (LOG-4555)
  • 이번 업데이트 이전에는 IPv6 전용 또는 듀얼 스택 OpenShift Container Platform 클러스터에 LokiStack을 배포하면 LokiStack 멤버 목록 등록이 실패했습니다. 그 결과 배포자 Pod가 크래시 루프에 진입했습니다. 이번 업데이트를 통해 관리자는 lokistack.spec.hashRing.memberlist.enableIPv6: 값을 true 로 설정하여 IPv6를 활성화하여 문제를 해결할 수 있습니다. (LOG-4569)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그 수집기가 컨테이너 로그 행을 읽기 위해 기본 구성 설정에 의존했습니다. 그 결과 로그 수집기에서 순환된 파일을 효율적으로 읽지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 로그 수집기에서 순환된 파일을 효율적으로 처리할 수 있는 바이트 읽기 수가 증가합니다. (LOG-4575)
  • 이번 업데이트 이전에는 이벤트 라우터에서 사용되지 않는 메트릭으로 인해 과도한 메모리 사용량으로 인해 컨테이너가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 사용되지 않은 메트릭을 제거하여 이벤트 라우터의 메모리 사용량이 줄어듭니다. (LOG-4686)
1.1.4.2. CVE

1.1.5. 로깅 5.7.6

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.6 이 포함되어 있습니다.

1.1.5.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기가 컨테이너 로그 행을 읽기 위해 기본 구성 설정에 의존했습니다. 그 결과 수집기에서 교체된 파일을 효율적으로 읽지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 바이트 읽기 수가 증가하여 수집기에서 순환된 파일을 효율적으로 처리할 수 있습니다. (LOG-4501)
  • 이번 업데이트 이전에는 사용자가 사전 정의된 필터를 사용하여 URL을 붙여넣을 때 일부 필터가 반영되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 UI는 URL의 모든 필터를 반영합니다. (LOG-4459)
  • 이번 업데이트 이전에는 사용자 정의 라벨을 사용하여 Loki로 전달하면 Fluentd에서 Vector로 전환할 때 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Vector 구성은 Fluentd와 동일한 방식으로 라벨을 종료하여 수집기가 레이블을 시작하고 올바르게 처리하도록 합니다. (LOG-4460)
  • 이번 업데이트 이전에는 Observability Logs 콘솔 검색 필드에서 이스케이프해야 하는 특수 문자를 허용하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 쿼리에서 특수 문자를 올바르게 이스케이프합니다. (LOG-4456)
  • 이번 업데이트 이전에는 Splunk로 로그를 보내는 동안 다음 경고 메시지가 표시 되었습니다. Timestamp를 찾을 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 변경 사항은 Timestamp를 검색하는 데 사용되는 로그 필드의 이름을 재정의하고 경고 없이 Splunk로 보냅니다. (LOG-4413)
  • 이번 업데이트 이전에는 벡터의 CPU 및 메모리 사용량이 시간이 지남에 따라 증가하고 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 지표의 수명을 제한하고 관련 CPU 사용량 및 메모리 풋프린트를 제한하기 위해 Vector 구성에 expire_metrics_secs=60 설정이 포함됩니다. (LOG-4171)
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 게이트웨이가 인증된 요청을 매우 광범위하게 캐시했습니다. 이로 인해 잘못된 권한 부여 결과가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 게이트웨이 캐시는 이 문제를 보다 세분화하여 해결합니다. (LOG-4393)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 런타임 이미지에 런타임 시 필요하지 않은 빌더 툴이 포함되었습니다. 이번 업데이트를 통해 빌더 툴이 제거되어 문제를 해결합니다. (LOG-4467)
1.1.5.2. CVE

1.1.6. 로깅 5.7.4

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.4 가 포함되어 있습니다.

1.1.6.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 CloudMonitor로 로그를 전달할 때 namespaceUUID 값이 logGroupName 필드에 추가되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 CloudWatch의 namespaceUUID 값이 포함되므로 CloudWatch의 logGroupName 이 logGroupName으로 표시됩니다. vectorcw.b443fb9e-bd4c-4b6a-b9d3-c0097f9ed286. (LOG-2701)
  • 이번 업데이트 이전에는 HTTP를 클러스터 외부 대상으로 전달할 때 프록시 URL에 올바른 인증 정보가 제공되어도 벡터 수집기에서 클러스터 전체 HTTP 프록시에 인증할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 Vector 로그 수집기에서 클러스터 전체 HTTP 프록시를 인증할 수 있습니다. (LOG-3381)
  • 이번 업데이트 이전에는 이 구성이 지원되지 않기 때문에 Fluentd 수집기가 Splunk를 사용하여 출력으로 구성된 경우 Operator가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 구성 검증에서 지원되지 않는 출력을 거부하여 문제를 해결합니다. (LOG-4237)
  • 이번 업데이트 이전에는 AWS Cloudwatch 로그의 TLS 구성에서 Vector 수집기가 활성화된 = true 값을 업데이트하고 GCP Stackdriver로 인해 구성 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 이러한 출력에 대해 enabled = true 값이 제거되어 문제를 해결합니다. (LOG-4242)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그에서 Vector 수집기에서 다음과 같은 오류 메시지를 패닉시킬 수 있습니다. '모든 분기에서 'vector-worker' panicked가 비활성화되고 다른 분기', src/kubernetes/reflector.rs:26:9 입니다. 이번 업데이트를 통해 오류가 해결되었습니다. (LOG-4275)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator가 해당 테넌트에 대한 추가 옵션으로 구성된 경우 Loki Operator의 문제로 인해 애플리케이션 테넌트에 대한 alert-manager 구성이 사라졌습니다. 이번 업데이트를 통해 생성된 Loki 구성에 사용자 정의 및 자동 생성 구성이 모두 포함됩니다. (LOG-4361)
  • 이번 업데이트 이전에는 AWS Cloudwatch 전달에서 STS를 사용하여 여러 역할을 인증하는 데 사용된 경우 최근 업데이트로 인해 인증 정보가 고유하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 STS 역할 및 정적 인증 정보의 여러 조합을 다시 사용하여 AWS Cloudwatch로 인증할 수 있습니다. (LOG-4368)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki에서 활성 스트림의 레이블 값을 필터링하지만 중복은 제거되지 않아 Grafana의 Label Browser를 사용할 수 없게 되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki는 활성 스트림에 대해 중복 레이블 값을 필터링하여 문제를 해결합니다. (LOG-4389)
  • ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에 지정된 name 필드가 없는 파이프라인은 OpenShift Logging 5.7으로 업그레이드한 후 작업을 중지했습니다. 이번 업데이트를 통해 오류가 해결되었습니다. (LOG-4120)
1.1.6.2. CVE

1.1.7. 로깅 5.7.3

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.3 이 포함되어 있습니다.

1.1.7.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 캐시된 파일로 인해 데이터가 새로 고쳐지지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 부트스트랩 파일이 캐시되지 않아 문제를 해결합니다. (LOG-4100)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator가 구성 문제를 확인하기 어려운 방식으로 오류를 재설정했습니다. 이번 업데이트를 통해 구성 오류가 해결될 때까지 오류가 지속됩니다. (LOG-4156)
  • 이번 업데이트 이전에는 RulerConfig CR(사용자 정의 리소스)을 변경한 후 LokiStack 룰러가 다시 시작되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator는 RulerConfig CR을 업데이트한 후 룰러 Pod를 다시 시작합니다. (LOG-4161)
  • 이번 업데이트 이전에는 입력 일치 레이블 값에 ClusterLogForwarder 내에 / 문자가 포함된 경우 벡터 수집기가 예기치 않게 종료되었습니다. 이번 업데이트에서는 match 레이블을 quoting하여 수집기가 로그를 시작하고 수집할 수 있도록 하여 문제를 해결합니다. (LOG-4176)
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack CR이 테넌트 제한을 정의했지만 글로벌 제한이 아닌 경우 Loki Operator가 예기치 않게 종료되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator는 글로벌 제한 없이 LokiStack CR을 처리하여 문제를 해결할 수 있습니다. (LOG-4198)
  • 이번 업데이트 이전에는 제공된 개인 키가 암호로 보호되는 경우 Fluentd에서 Elasticsearch 클러스터에 로그를 보내지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 Elasticsearch와의 연결을 설정할 때 Fluentd가 암호로 보호된 개인 키를 올바르게 처리합니다. (LOG-4258)
  • 이번 업데이트 이전에는 네임스페이스가 8,000개 이상인 클러스터로 인해 네임스페이스 목록이 http.max_header_size 설정보다 크므로 Elasticsearch가 쿼리를 거부했습니다. 이번 업데이트를 통해 헤더 크기의 기본값이 증가하여 문제를 해결합니다. (LOG-4277)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder CR 내에 / 문자가 포함된 라벨 값으로 인해 수집기가 예기치 않게 종료되었습니다. 이번 업데이트를 통해 슬래시가 밑줄로 교체되어 문제를 해결합니다. (LOG-4095)
  • 이번 업데이트 이전에는 관리되지 않는 상태로 설정된 경우 Cluster Logging Operator가 예기치 않게 종료되었습니다. 이번 업데이트를 통해 ClusterLogForwarder CR 조정을 시작하기 전에 ClusterLogging 리소스가 올바른 관리 상태에 있는지 확인하고 문제를 해결합니다. (LOG-4177)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 히스토그램을 통해 드래그하여 시간 범위를 선택하면 Pod 세부 정보 내부의 집계된 로그 뷰에서 작동하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 이 뷰의 히스토그램을 드래그하여 시간 범위를 선택할 수 있습니다. (LOG-4108)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 30초 이상 시간 초과를 쿼리합니다. 이번 업데이트를 통해 configmap/logging-view-plugin에 시간 초과 값을 구성할 수 있습니다. (LOG-3498)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 사용 가능한 추가 옵션을 클릭하면 처음 클릭할 때만 더 많은 로그 항목이 로드되었습니다. 이번 업데이트를 통해 각 클릭마다 더 많은 항목이 로드됩니다. (OU-188)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 streaming 옵션을 클릭하면 실제 로그를 표시하지 않고 streaming 로그만 표시됩니다. 이번 업데이트를 통해 메시지와 로그 스트림이 모두 올바르게 표시됩니다. (OU-166)
1.1.7.2. CVE

1.1.8. 로깅 5.7.2

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.2 가 포함되어 있습니다.

1.1.8.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 보류 중인 종료자가 있기 때문에 openshift-logging 네임스페이스를 직접 삭제할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 종료자가 더 이상 사용되지 않으므로 네임스페이스를 직접 삭제할 수 있습니다. (LOG-3316)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 설명서에 따라 변경된 경우 run.sh 스크립트에서 잘못된 chunk_limit_size 값을 표시했습니다. 그러나 환경 변수 $BUFFER_SIZE_LIMIT 를 통해 chunk_limit_size 를 설정할 때 스크립트에 올바른 값이 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 run.sh 스크립트에서 두 시나리오에 올바른 chunk_limit_size 값을 일관되게 표시합니다. (LOG-3330)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 로깅 보기 플러그인에서 사용자 정의 노드 배치 또는 허용 오차를 허용하지 않았습니다. 이번 업데이트에서는 로깅 보기 플러그인에 대한 노드 배치 및 허용 오차를 정의하는 기능이 추가되었습니다. (LOG-3749)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd HTTP 플러그인을 통해 DataDog에 로그를 보낼 때 Cluster Logging Operator에 Unsupported Media Type 예외가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 HTTP 헤더 Content-Type을 구성하여 로그 전달을 위해 콘텐츠 유형을 원활하게 할당할 수 있습니다. 제공된 값은 플러그인 내의 content_type 매개변수에 자동으로 할당되어 로그 전송에 성공합니다. (LOG-3784)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)에서 detectMultilineErrors 필드가 true 로 설정된 경우 PHP 다중 줄 오류가 별도의 로그 항목으로 기록되어 스택 추적이 여러 메시지에 분할되었습니다. 이번 업데이트를 통해 PHP에 대한 다중 줄 오류 탐지가 활성화되어 전체 스택 추적이 단일 로그 메시지에 포함됩니다. (LOG-3878)
  • 이번 업데이트 이전에는 이름에 공간이 포함된 ClusterLogForwarder 파이프라인으로 인해 Vector 수집기 Pod가 지속적으로 충돌했습니다. 이번 업데이트를 통해 파이프라인 이름의 모든 공백, 대시(-) 및 점(.)이 밑줄(_)으로 교체됩니다. (LOG-3945)
  • 이번 업데이트 이전에는 log_forwarder_output 지표에 http 매개변수가 포함되지 않았습니다. 이번 업데이트에서는 누락된 매개변수가 메트릭에 추가되었습니다. (LOG-3997)
  • 이번 업데이트 이전에는 콜론으로 종료될 때 Fluentd에서 일부 다중 줄 JavaScript 클라이언트 예외를 식별하지 못했습니다. 이번 업데이트를 통해 Fluentd 버퍼 이름 앞에 밑줄이 표시되어 문제를 해결합니다. (LOG-4019)
  • 이번 업데이트 이전에는 페이로드의 키와 일치하는 Kafka 출력 항목에 기록하도록 로그 전달을 구성할 때 오류로 인해 로그가 삭제되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Fluentd의 버퍼 이름 앞에 밑줄이 지정되어 문제를 해결합니다.(LOG-4027)
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 게이트웨이에서 사용자의 액세스 권한을 적용하지 않고 네임스페이스의 레이블 값을 반환했습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 게이트웨이는 값 요청에 레이블을 지정하여 문제를 해결합니다. (LOG-4049)

  • 이번 업데이트 이전에는 tls.insecureSkipVerify 옵션이 true 로 설정된 경우 Cluster Logging Operator API에 시크릿에서 제공할 인증서가 필요했습니다. 이번 업데이트를 통해 Cluster Logging Operator API에서 이러한 경우 시크릿에서 더 이상 인증서를 제공할 필요가 없습니다. Operator의 CR에 다음 구성이 추가되었습니다. 

    tls.verify_certificate = false
tls.verify_hostname = false

    (LOG-3445)

  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 경로 구성으로 인해 30초 이상 실행되는 쿼리가 시간 초과되었습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 글로벌 및 테넌트별 쿼리Timeout 설정은 경로 시간 초과 설정에 영향을 미치므로 문제를 해결합니다. (LOG-4052)
  • 이번 업데이트 이전에는 collection.type 기본값을 제거하기 전에 수정되어 Operator에서 더 이상 리소스, 노드 선택, 허용 오차에 대해 더 이상 사용되지 않는 사양을 준수하지 않았습니다. 이번 업데이트에서는 컬렉션보다 collection.logs 사양을 항상 선호하도록 Operator 동작을 수정합니다. 이는 기본 필드와 더 이상 사용되지 않는 필드를 모두 사용하여 허용되는 이전 동작과 다르지만, collection.type 이 채워지면 더 이상 사용되지 않는 필드는 무시됩니다. (LOG-4185)
  • 이번 업데이트 이전에는 출력에 브로커 URL이 지정되지 않은 경우 벡터 로그 수집기에서 여러 Kafka 브로커로 로그를 전달하기 위한 TLS 구성을 생성하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 여러 브로커에 대해 TLS 구성이 적절하게 생성됩니다. (LOG-4163)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kafka로의 로그 전달을 위해 암호를 활성화하는 옵션을 사용할 수 없었습니다. 이 제한은 민감한 정보를 잠재적으로 노출할 수 있으므로 보안 위험이 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 Kafka로 로그 전달을 위해 암호를 활성화할 수 있는 원활한 옵션이 제공됩니다. (LOG-3314)
  • 이번 업데이트 이전에는 Vector 로그 수집기에서 발신 TLS 연결에 대한 tlsSecurityProfile 설정을 준수하지 않았습니다. 이번 업데이트 후 벡터는 TLS 연결 설정을 적절하게 처리합니다. (LOG-4011)
  • 이번 업데이트 이전에는 log_forwarder_output_info 메트릭에 사용 가능한 모든 출력 유형이 포함되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 메트릭에는 이전에 누락된 Splunk 및 Google Cloud Logging 데이터가 포함되어 있습니다. (LOG-4098)
  • 이번 업데이트 이전에는 follow_inodes 가 true 로 설정된 경우 Fluentd 수집기가 파일 교체 시 충돌할 수 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 follow_inodes 설정이 수집기가 충돌하지 않습니다. (LOG-4151)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기에서 해당 파일이 추적되는 방식으로 모니터링해야 하는 파일을 잘못 닫을 수 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 추적 매개변수가 수정되었습니다. (LOG-4149)

  • 이번 업데이트 이전에는 Vector 수집기로 로그를 전달하고 ClusterLogForwarder 인스턴스 감사,애플리케이션 또는 인프라에서 파이프라인 이름을 지정하여 수집기 로그에서 다음 오류와 함께 수집기 Pod가 CrashLoopBackOff 상태를 유지했습니다. 

    ERROR vector::cli: Configuration error. error=redefinition of table transforms.audit for key transforms.audit

    이번 업데이트 후 파이프라인 이름은 예약된 입력 이름과 충돌하지 않으며 파이프라인의 이름을 audit,application 또는 infrastructure 로 지정할 수 있습니다. (LOG-4218)

  • 이번 업데이트 이전에는 Vector 수집기를 사용하여 로그를 syslog 대상으로 전달하고 addLogSource 플래그를 true 로 설정할 때 namespace_name=, container_name=, pod_name= 이라는 전달된 메시지에 다음과 같은 빈 필드가 추가되었습니다. 이번 업데이트를 통해 이러한 필드는 더 이상 저널 로그에 추가되지 않습니다. (LOG-4219)
  • 이번 업데이트 이전에는 structuredTypeKey 를 찾을 수 없고 structuredTypeName 이 지정되지 않은 경우 로그 메시지가 구조화된 오브젝트로 계속 구문 분석되었습니다. 이번 업데이트를 통해 로그 구문 분석이 예상대로 수행됩니다. (LOG-4220)
1.1.8.2. CVE

1.1.9. 로깅 5.7.1

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.1 이 포함되어 있습니다.

1.1.9.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Cluster Logging Operator Pod 로그에 수많은 시끄러운 메시지가 있어 로그 가독성이 줄어들고 중요한 시스템 이벤트를 식별하는 데 어려움이 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 Cluster Logging Operator Pod 로그 내에서 noisy 메시지를 크게 줄임으로써 문제가 해결됩니다. (LOG-3482)
  • 이번 업데이트 이전에는 사용자 정의 리소스가 다른 값을 사용한 경우에도 API 서버에서 CollectorSpec.Type 필드의 값을 벡터 로 재설정합니다. 이번 업데이트에서는 CollectorSpec.Type 필드의 기본값을 제거하여 이전 동작을 복원합니다. (LOG-4086)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그 히스토그램을 클릭하고 끌어서 OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 시간 범위를 선택할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 클릭 및 드래그를 사용하여 시간 범위를 성공적으로 선택할 수 있습니다. (LOG-4501)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 리소스 표시 링크를 클릭하면 적용되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 "리소스 표시" 링크의 기능을 수정하여 각 로그 항목의 리소스 표시를 전환하여 문제가 해결됩니다. (LOG-3218)
1.1.9.2. CVE

1.1.10. 로깅 5.7.0

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.7.0 이 포함되어 있습니다.

1.1.10.1. 기능 개선

이번 업데이트를 통해 로깅을 활성화하여 여러 줄 예외를 감지하고 단일 로그 항목으로 재조정할 수 있습니다.

로깅을 통해 여러 줄 예외를 감지하고 단일 로그 항목으로 다시 정리하려면 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에 true 값이 있는 detectMultilineErrors 필드가 포함되어 있는지 확인합니다.

1.1.10.2. 확인된 문제

없음.

1.1.10.3. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack의 Gateway 구성 요소에 대한 nodeSelector 속성이 노드 예약에 영향을 미치지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 nodeSelector 속성이 예상대로 작동합니다. (LOG-3713)
1.1.10.4. CVE

1.2. 로깅 5.6

참고

로깅은 핵심 OpenShift Container Platform과 별도의 릴리스 주기와 함께 설치 가능한 구성 요소로 제공됩니다. Red Hat OpenShift Container Platform 라이프 사이클 정책은 릴리스 호환성에 대해 간략하게 설명합니다.

참고

stable 채널은 최신 로깅 릴리스에 대한 업데이트만 제공합니다. 이전 릴리스에 대한 업데이트를 계속 받으려면 서브스크립션 채널을 stable-x.y 로 변경해야 합니다. 여기서 x.y 는 설치한 로깅 및 마이너 버전을 나타냅니다. 예를 들면 stable-5.7 입니다.

1.2.1. 로깅 5.6.16

이 릴리스에는 로깅 버그 수정 5.6.16이 포함되어 있습니다.

1.2.1.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 사용자 정의 S3 인증 기관을 읽도록 구성된 경우 Loki Operator는 ConfigMap 이름 또는 콘텐츠가 변경된 경우 구성을 자동으로 업데이트하지 않습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator에서 ConfigMap에 대한 변경 사항을 조사하고 생성된 구성을 자동으로 업데이트합니다. (LOG-4967)
1.2.1.2. CVE

1.2.2. 로깅 5.6.15

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.15 가 포함되어 있습니다.

1.2.2.1. 버그 수정

이번 업데이트 이전에는 LokiStack 규칙러 Pod에서 교차 Pod 통신에 사용되는 HTTP URL의 IPv6 Pod IP를 포맷하지 않아 Prometheus 호환 API를 통한 규칙 및 경고를 쿼리할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 룰러 Pod는 IPv6 포드 IP를 대괄호로 캡슐화하여 문제를 해결합니다. (LOG-4892)

1.2.2.2. CVE

1.2.3. Logging 5.6.14

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.14 가 포함되어 있습니다.

1.2.3.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 인덱스 패턴을 생성하는 프로세스 중에 각 로그 출력의 초기 인덱스에서 기본 별칭이 누락되었습니다. 결과적으로 Kibana 사용자는 OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 인덱스 패턴을 생성할 수 없었습니다. 이번 업데이트에서는 OpenShift Elasticsearch Operator에 누락된 별칭이 추가되어 문제를 해결합니다. Kibana 사용자는 {app,infra,audit}-000001 인덱스를 포함하는 인덱스 패턴을 생성할 수 있습니다. (LOG-4807)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator에서 사용자 정의 CA 번들을 룰러 Pod에 마운트하지 않았습니다. 결과적으로 경고 또는 레코딩 규칙을 평가하는 프로세스 중에 오브젝트 스토리지 액세스가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator는 모든 룰러 Pod에 사용자 정의 CA 번들을 마운트합니다. 규칙자 Pod는 오브젝트 스토리지에서 로그를 다운로드하여 경고 또는 레코딩 규칙을 평가할 수 있습니다. (LOG-4838)
1.2.3.2. CVE

1.2.4. Logging 5.6.13

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.13 이 포함되어 있습니다.

1.2.4.1. 버그 수정

없음.

1.2.4.2. CVE

1.2.5. 로깅 5.6.12

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.12 가 포함되어 있습니다.

1.2.5.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 IPv6 전용 또는 듀얼 스택 OpenShift Container Platform 클러스터에 LokiStack을 배포하면 LokiStack 멤버 목록 등록이 실패했습니다. 그 결과 배포자 Pod가 크래시 루프에 진입했습니다. 이번 업데이트를 통해 관리자는 lokistack.spec.hashRing.memberlist.enableIPv6: 값을 true 로 설정하여 IPv6를 활성화하여 문제를 해결할 수 있습니다. 현재 IPv6 지원 클러스터에서는 로그 경고를 사용할 수 없습니다. (LOG-4570)
  • 이번 업데이트 이전에는 최소 버퍼 사용량이 표시되는 것처럼 Cluster Logging Operator가 생성한 지표 대시보드의 FluentD Buffer Availability 그래프에 사용된 쿼리에 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 그래프에는 최대 버퍼 사용량이 표시되고 이제 FluentD Buffer Usage 로 이름이 변경되었습니다. (LOG-4579)
  • 이번 업데이트 이전에는 이벤트 라우터에서 사용되지 않는 메트릭으로 인해 과도한 메모리 사용량으로 인해 컨테이너가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 사용되지 않은 메트릭을 제거하여 이벤트 라우터의 메모리 사용량이 줄어듭니다. (LOG-4687)
1.2.5.2. CVE

1.2.6. 로깅 5.6.11

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.11 이 포함되어 있습니다.

1.2.6.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 게이트웨이가 인증된 요청을 매우 광범위하게 캐시했습니다. 이로 인해 잘못된 권한 부여 결과가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 게이트웨이 캐시는 이 문제를 보다 세분화하여 해결합니다. (LOG-4435)
1.2.6.2. CVE

1.2.7. 로깅 5.6.9

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.9 가 포함되어 있습니다.

1.2.7.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 AWS Cloudwatch 전달에서 STS를 사용하여 여러 역할을 인증하는 데 사용된 경우 최근 업데이트로 인해 인증 정보가 고유하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 STS 역할 및 정적 인증 정보의 여러 조합을 다시 사용하여 AWS Cloudwatch로 인증할 수 있습니다. (LOG-4084)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그에서 Vector 수집기에서 다음과 같은 오류 메시지를 패닉시킬 수 있습니다. '모든 분기에서 'vector-worker' panicked가 비활성화되고 다른 분기', src/kubernetes/reflector.rs:26:9 입니다. 이번 업데이트를 통해 오류가 해결되었습니다. (LOG-4276)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki에서 활성 스트림의 레이블 값을 필터링하지만 중복은 제거되지 않아 Grafana의 Label Browser를 사용할 수 없게 되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki는 활성 스트림에 대해 중복 레이블 값을 필터링하여 문제를 해결합니다. (LOG-4390)
1.2.7.2. CVE

1.2.8. 로깅 5.6.8

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.8 이 포함되어 있습니다.

1.2.8.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 입력 일치 레이블 값에 ClusterLogForwarder 내에 / 문자가 포함된 경우 벡터 수집기가 예기치 않게 종료되었습니다. 이번 업데이트에서는 match 레이블을 quoting하여 수집기가 로그를 시작하고 수집할 수 있도록 하여 문제를 해결합니다. (LOG-4091)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 사용 가능한 추가 옵션을 클릭하면 처음 클릭할 때만 더 많은 로그 항목이 로드되었습니다. 이번 업데이트를 통해 각 클릭마다 더 많은 항목이 로드됩니다. (OU-187)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 내에서 로그를 볼 때 streaming 옵션을 클릭하면 실제 로그를 표시하지 않고 streaming 로그만 표시됩니다. 이번 업데이트를 통해 메시지와 로그 스트림이 모두 올바르게 표시됩니다. (OU-189)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator가 구성 문제를 확인하기 어려운 방식으로 오류를 재설정했습니다. 이번 업데이트를 통해 구성 오류가 해결될 때까지 오류가 지속됩니다. (LOG-4158)
  • 이번 업데이트 이전에는 네임스페이스가 8,000개 이상인 클러스터로 인해 네임스페이스 목록이 http.max_header_size 설정보다 크므로 Elasticsearch가 쿼리를 거부했습니다. 이번 업데이트를 통해 헤더 크기의 기본값이 증가하여 문제를 해결합니다. (LOG-4278)
1.2.8.2. CVE

1.2.9. Logging 5.6.5

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.5 가 포함되어 있습니다.

1.2.9.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 템플릿 정의로 인해 Elasticsearch에서 일부 레이블과 namespace_labels를 인덱싱할 수 없어 데이터 수집 문제가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 수정으로 레이블의 점과 슬래시가 교체되어 문제를 효과적으로 해결하기 위해 레이블의 점과 슬래시가 교체됩니다. (LOG-3419)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift 웹 콘솔의 로그 페이지가 10.0.0.1Stack에 연결하지 못하면 일반적인 오류 메시지가 표시되어 추가 컨텍스트 또는 문제 해결 제안이 제공되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 보다 구체적인 세부 정보와 문제 해결을 위한 권장 사항을 포함하도록 오류 메시지가 개선되었습니다. (LOG-3750)
  • 이번 업데이트 이전에는 시간 범위 형식이 검증되지 않아 사용자 지정 날짜 범위를 선택하는 데 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 시간 형식이 검증되어 사용자가 유효한 범위를 선택할 수 있습니다. 잘못된 시간 범위 형식을 선택하면 사용자에게 오류 메시지가 표시됩니다. (LOG-3583)
  • 이번 업데이트 이전에는 표현식의 길이가 5120자를 초과하지 않더라도, 대부분의 경우 로그를 검색할 때 쿼리가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 쿼리 권한 부여 라벨 일치자가 최적화되어 문제를 해결합니다. (LOG-3480)
  • 이번 업데이트 이전에는 CloudEvent Operator에서 개인 IP에 멤버 목록을 사용할 때 모든 구성 요소를 배치하기에 충분한 멤버 목록 구성을 생성하지 못했습니다. 이번 업데이트를 통해 생성된 구성에 공개된 포트가 포함되어 모든 구성 요소를 성공적으로 조회할 수 있습니다. (LOG-4008)
1.2.9.2. CVE

1.2.10. Logging 5.6.4

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.4 가 포함되어 있습니다.

1.2.10.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 로그 저장소로 ScanSettingStack이 배포된 경우 CloudEvent Pod에서 생성한 로그가 수집되어 stack으로 전송되었습니다. 이번 업데이트를 통해 CloudEvent에서 생성된 로그는 컬렉션에서 제외되며 저장되지 않습니다. (LOG-3280)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift 웹 콘솔의 로그 페이지에 있는 쿼리 편집기가 비어 있으면 드롭다운 메뉴가 채워지지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 빈 쿼리를 시도하면 오류 메시지가 표시되고 드롭다운 메뉴가 예상대로 채워집니다. (LOG-3454)
  • 이번 업데이트 이전에는 tls.insecureSkipVerify 옵션이 true 로 설정되면 Cluster Logging Operator가 잘못된 구성을 생성했습니다. 결과적으로 Operator는 인증서 검증을 건너뛰려고 할 때 Elasticsearch에 데이터를 보내지 못했습니다. 이번 업데이트를 통해 tls.insecureSkipVerify 이 활성화된 경우에도 Cluster Logging Operator에서 올바른 TLS 구성을 생성합니다. 결과적으로 인증서 검증을 건너뛰는 경우에도 데이터를 Elasticsearch로 성공적으로 전송할 수 있습니다. (LOG-3475)
  • 이번 업데이트 이전에는 구조화된 구문 분석이 활성화되고 메시지가 여러 대상으로 전달되면 깊은 복사되지 않았습니다. 이로 인해 구조화된 메시지를 포함하여 수신된 로그 중 일부가 생성되었지만 다른 로그는 그렇지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 JSON 구문 분석 전에 구성 생성이 깊은 복사 메시지로 수정되었습니다. 결과적으로 여러 대상으로 전달되는 경우에도 수신된 모든 메시지에 구조화된 메시지가 포함됩니다. (LOG-3640)
  • 이번 업데이트 이전에는 컬렉션 필드에 {} 이 포함된 경우 Operator가 충돌할 수 있습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 이 값을 무시하여 Operator가 중단 없이 원활하게 실행할 수 있습니다. (LOG-3733)
  • 이번 업데이트 이전에는 CloudEventStack의 게이트웨이 구성 요소에 대한 nodeSelector 속성이 적용되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 nodeSelector 특성이 예상대로 작동합니다. (LOG-3783)
  • 이번 업데이트 이전에는 정적 ScanSettingStack 멤버 목록 구성은 개인 IP 네트워크에만 의존했습니다. 결과적으로 OpenShift Container Platform 클러스터 Pod 네트워크가 공용 IP 범위로 구성되면 CloudEventStack Pod가 크래시 루프가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 ScanSettingStack 관리자에게 memberlist 구성에 Pod 네트워크를 사용하는 옵션이 있습니다. 이렇게 하면 OpenShift Container Platform 클러스터 pod 네트워크가 공용 IP 범위로 구성되면 이 문제를 해결하고 stack Pod가 크래시 루프 상태가 되지 않습니다. (LOG-3814)
  • 이번 업데이트 이전에는 tls.insecureSkipVerify 필드가 true 로 설정된 경우 Cluster Logging Operator가 잘못된 구성을 생성했습니다. 결과적으로 Operator는 인증서 검증을 생략할 때 Elasticsearch에 데이터를 보내지 못했습니다. 이번 업데이트를 통해 tls.insecureSkipVerify 이 활성화된 경우에도 Operator에서 올바른 TLS 구성을 생성합니다. 결과적으로 인증서 검증을 건너뛰는 경우에도 데이터를 Elasticsearch로 성공적으로 전송할 수 있습니다. (LOG-3838)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch Operator 없이 CLO(Cluster Logging Operator)를 설치한 경우 CLO Pod에 Elasticsearch 삭제와 관련된 오류 메시지가 계속 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 CLO에서 오류 메시지를 표시하기 전에 추가 검사를 수행합니다. 결과적으로 Elasticsearch 삭제와 관련된 오류 메시지가 Elasticsearch Operator가 없으면 더 이상 표시되지 않습니다. (LOG-3763)
1.2.10.2. CVE

1.2.11. Logging 5.6.3

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.3 이 포함되어 있습니다.

1.2.11.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 게이트웨이 테넌트 시크릿 정보를 구성 맵에 저장했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 이 정보를 시크릿에 저장합니다. (LOG-3717)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기에서 /var/log/auth-server/audit.log 에 저장된 OAuth 로그인 이벤트를 캡처하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 Fluentd는 이러한 OAuth 로그인 이벤트를 캡처하여 문제를 해결합니다. (LOG-3729)
1.2.11.2. CVE

1.2.12. Logging 5.6.2

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.2 가 포함되어 있습니다.

1.2.12.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 systemd 로그의 우선 순위에 따라 수집기에서 수준 필드를 올바르게 설정하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 수준 필드가 올바르게 설정됩니다. (LOG-3429)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator가 OpenShift Container Platform 4.12 이상에서 비호환 경고가 잘못 생성되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator max OpenShift Container Platform 버전 값이 수정되어 문제를 해결합니다. (LOG-3584)
  • 이번 업데이트 이전에는 output 값이 default 인 ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)을 생성하면 오류가 발생하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 이 값이 유효하지 않음을 알리는 오류 경고가 적절하게 생성됩니다. (LOG-3437)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)에 하나의 출력이 기본으로 설정된 여러 파이프라인이 구성된 경우 수집기 Pod가 다시 시작됩니다. 이번 업데이트를 통해 출력 검증 논리가 수정되어 문제를 해결합니다. (LOG-3559)
  • 이번 업데이트 이전에는 생성 후 수집기 Pod가 다시 시작됩니다. 이번 업데이트를 통해 배포된 수집기가 자체적으로 다시 시작되지 않습니다. (LOG-3608)
  • 이번 업데이트 이전에는 패치 릴리스가 카탈로그에서 이전 버전의 Operator를 제거했습니다. 이로 인해 이전 버전을 설치할 수 없습니다. 이번 업데이트에서는 동일한 마이너 버전의 이전 릴리스가 카탈로그에 남아 있도록 번들 구성을 변경합니다. (LOG-3635)
1.2.12.2. CVE

1.2.13. Logging 5.6.1

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.6.1 이 포함되어 있습니다.

1.2.13.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 보존이 활성 상태일 때 querier와의 통신에서 TLS 인증서 오류를 보고합니다. 이번 업데이트를 통해 compactor 및 querier는 더 이상 HTTP를 통해 잘못 통신하지 않습니다. (LOG-3494)
  • 이번 업데이트 이전에는 로키스 Operator에서 LokiStack CR의 상태 설정을 재시도하지 않아 오래된 상태 정보가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 충돌 시 상태 정보 업데이트를 다시 시도합니다. (LOG-3496)
  • 이번 업데이트 이전에는 kube-apiserver-operator Operator가 Webhook 유효성을 검사할 때 Loki Operator Webhook 서버에서 TLS 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator Webhook PKI는 OLM(Operator Lifecycle Manager)에서 관리하며 문제를 해결합니다. (LOG-3510)
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack Gateway Labels Enforcer에서 부울 표현식과 결합된 라벨 필터를 사용할 때 유효한 LogQL 쿼리에 대한 구문 분석 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack LogQL 구현에서는 부울 표현식이 있는 라벨 필터를 지원하고 문제를 해결합니다. (LOG-3441), (LOG-3397)
  • 이번 업데이트 이전에는 여러 라벨 키에 동일한 접두사와 일부 키가 포함된 경우 Elasticsearch에 작성된 레코드가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 밑줄이 레이블 키의 점을 교체하여 문제를 해결합니다. (LOG-3463)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 콘솔과 logging-view-plugin 간의 비호환성으로 인해 OpenShift Container Platform 4.10 클러스터에 Red Hat OpenShift Logging Operator를 사용할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 플러그인이 OpenShift Container Platform 4.10 관리 콘솔과 올바르게 통합됩니다. (LOG-3447)
  • 이 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스의 조정이 기본 로그 저장소를 참조하는 파이프라인의 성능이 저하된 상태를 잘못 보고했습니다. 이번 업데이트를 통해 파이프라인이 올바르게 검증됩니다. (LOG-3477)
1.2.13.2. CVE

1.2.14. Logging 5.6.0

이 릴리스에는 OpenShift Logging 릴리스 5.6 이 포함되어 있습니다.

1.2.14.1. 사용 중단 알림

버전 5.6에서 Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 제공하지 않으며 제거됩니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

1.2.14.2. 기능 개선
  • 이번 업데이트를 통해 로깅은 OpenShift Container Platform 클러스터 전체 암호화 정책을 준수합니다. (LOG-895)
  • 이번 업데이트를 통해 RokiStack 사용자 정의 리소스를 통해 테넌트별, 스트림별, 글로벌 정책 보존 정책을 우선 순위에 따라 선언할 수 있습니다. (LOG-2695)
  • 이번 업데이트를 통해 Splunk는 로그 전달에 사용할 수 있는 출력 옵션입니다. (LOG-2913)
  • 이번 업데이트를 통해 Vector가 Fluentd를 기본 수집기로 대체합니다. (로그-2222)
  • 이번 업데이트를 통해 Developer 역할은 OpenShift Container Platform 4.11 이상을 실행하는 클러스터의 로그 콘솔 플러그인 내에서 할당된 프로젝트별 워크로드 로그에 액세스할 수 있습니다. (LOG-3388)

  • 이번 업데이트를 통해 모든 소스의 로그에 Operator가 배포된 클러스터의 고유 식별자인 openshift.cluster_id 필드가 포함됩니다. 다음 명령을 사용하여 clusterID 값을 볼 수 있습니다. 

    $ oc get clusterversion/version -o jsonpath='{.spec.clusterID}{"\n"}'

    (LOG-2715)

1.2.14.3. 확인된 문제
  • 이번 업데이트 이전에는 여러 라벨 키에 동일한 접두사와 일부 키가 포함된 경우 Elasticsearch에서 로그를 거부합니다 . 이로 인해 레이블 키의 를 _ 로 교체하여 Elasticsearch의 제한이 수정되었습니다 . 이 문제를 해결하려면 오류를 유발하는 라벨을 제거하거나 라벨에 네임스페이스를 추가합니다. (LOG-3463)
1.2.14.4. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana 사용자 정의 리소스를 삭제한 경우 OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 Kibana에 대한 링크가 계속 표시됩니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana 사용자 정의 리소스를 제거하면 해당 링크도 제거됩니다. (LOG-2993)
  • 이번 업데이트 이전에는 사용자가 액세스할 수 있는 네임스페이스의 애플리케이션 로그를 볼 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator는 클러스터 역할 및 클러스터 역할 바인딩을 자동으로 생성하여 사용자가 애플리케이션 로그를 읽을 수 있습니다. (로그-3072)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 LokiStack을 기본 로그 스토리지로 사용할 때 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스에 정의된 모든 사용자 정의 출력을 제거했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스를 처리할 때 기본 출력과 사용자 정의 출력을 병합합니다. (로그-3090)
  • 이번 업데이트 이전에는 CA 키를 로키에 마운트하기 위해 볼륨 이름으로 사용되었으며 CA 키에 점과 같은 비 조정 문자가 포함된 경우 오류 상태가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 볼륨 이름이 문제를 해결하는 내부 문자열로 표준화됩니다. (LOG-3331)
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 사용자 정의 리소스 정의에 설정된 기본값으로 인해 Replication ECDHE가 1인 1 이 없이 로키스Stack 인스턴스를 생성할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 사용된 크기의 실제 값을 설정합니다. (LOG-3296)
  • 이번 업데이트 이전에는 structuredTypeKey 또는 structuredTypeName 값을 정의하지 않고 JSON 구문 분석이 활성화된 경우 Vector에서 message 필드를 구문 분석했습니다. 이번 업데이트를 통해 Elasticsearch에 구조화된 로그를 작성할 때 structuredTypeKey 또는 structuredTypeName 에 값이 필요합니다. (LOG-3195)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch Operator의 보안 생성 구성 요소가 내부 보안을 지속적으로 수정했습니다. 이번 업데이트를 통해 기존 보안이 올바르게 처리됩니다. (LOG-3161)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch 또는 Kibana 배포에 상태가 변경된 동안 Operator에서 제거 및 수집기 데몬 세트를 다시 생성하는 루프를 입력할 수 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator 상태 처리의 수정으로 문제가 해결됩니다. (LOG-3157)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana에 24h OAuth 쿠키 만료 시간이 고정되어 있었기 때문에 accessTokenInactivityTimeout 필드가 24h 보다 낮은 값으로 설정될 때마다 Kibana에서 401 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana의 OAuth 쿠키 만료 시간이 기본값인 24h 값을 사용하여 accessTokenInactivityTimeout 과 동기화됩니다. (LOG-3129)
  • 이번 업데이트 이전에는 리소스 조정을 위한 Operator 일반 패턴이 생성 후 지속적인 HTTP 409 응답을 가져오기 또는 업데이트하기 전에 생성을 시도하는 것이었습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 먼저 오브젝트를 검색하고 오브젝트가 누락되었거나 지정되지 않은 경우에만 오브젝트를 생성하거나 업데이트합니다. (LOG-2919)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd의 .level 및'.structure.level' 필드에 다른 값이 포함될 수 있습니다. 이번 업데이트를 통해 값은 각 필드에 대해 동일합니다. (LOG-2819)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 신뢰할 수 있는 CA 번들 채우기를 기다리지 않고 번들이 업데이트되면 수집기를 두 번째로 배포했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 번들이 수집기 배포를 계속하기 전에 채워졌는지 여부를 간략하게 기다립니다. (LOG-2789)
  • 이번 업데이트 이전에는 지표를 검토할 때 로깅 Telemetry 정보가 두 번 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 로깅 Telemetry 정보가 예상대로 표시됩니다. (로그-2315)
  • 이번 업데이트 이전에는 JSON 구문 분석 추가를 활성화한 후 Fluentd Pod 로그에 경고 메시지가 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 해당 경고 메시지가 표시되지 않습니다. (로그-1806)
  • 이번 업데이트 이전에는 oc 에 캐시를 빌드하는 데 쓰기 권한이 있는 폴더가 필요하므로 must-gather 스크립트가 완료되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 oc 는 폴더에 대한 쓰기 권한이 있고 must-gather 스크립트가 성공적으로 완료됩니다. (LOG-3446)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그 수집기 SCC를 클러스터의 다른 SCC로 대체하여 컬렉터를 사용할 수 없게 됩니다. 이번 업데이트에서는 로그 수집기 SCC의 우선 순위를 설정하여 다른 것보다 우선합니다. (LOG-3235)
  • 이번 업데이트 이전에는 벡터가 필드 시퀀스 가 누락되었으며 실제 나노초 부족을 처리하는 방법으로 fluentd에 추가되었습니다. 이번 업데이트를 통해 openshift.sequence 필드가 이벤트 로그에 추가되었습니다. (LOG-3106)
1.2.14.5. CVE

1.3. logging 5.5

참고

로깅은 핵심 OpenShift Container Platform과 별도의 릴리스 주기와 함께 설치 가능한 구성 요소로 제공됩니다. Red Hat OpenShift Container Platform 라이프 사이클 정책은 릴리스 호환성에 대해 간략하게 설명합니다.

1.3.1. Logging 5.5.18

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.18 이 포함되어 있습니다.

1.3.1.1. 버그 수정

없음.

1.3.1.2. CVE

1.3.2. 로깅 5.5.17

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.17 이 포함되어 있습니다.

1.3.2.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 이벤트 라우터에서 사용되지 않는 메트릭으로 인해 과도한 메모리 사용량으로 인해 컨테이너가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 사용되지 않은 메트릭을 제거하여 이벤트 라우터의 메모리 사용량이 줄어듭니다. (LOG-4688)
1.3.2.2. CVE

1.3.3. 로깅 5.5.16

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.16 이 포함되어 있습니다.

1.3.3.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 게이트웨이가 인증된 요청을 매우 광범위하게 캐시했습니다. 이로 인해 잘못된 권한 부여 결과가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack 게이트웨이 캐시는 이 문제를 보다 세분화하여 해결합니다. (LOG-4434)
1.3.3.2. CVE

1.3.4. 로깅 5.5.14

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.14 가 포함되어 있습니다.

1.3.4.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 로그에서 Vector 수집기에서 다음과 같은 오류 메시지를 패닉시킬 수 있습니다. '모든 분기에서 'vector-worker' panicked가 비활성화되고 다른 분기', src/kubernetes/reflector.rs:26:9 입니다. 이번 업데이트를 통해 벡터 수집기에 오류가 표시되지 않습니다. (LOG-4279)
1.3.4.2. CVE

1.3.5. 로깅 5.5.13

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.13 이 포함되어 있습니다.

1.3.5.1. 버그 수정

없음.

1.3.5.2. CVE

1.3.6. 로깅 5.5.11

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.11 이 포함되어 있습니다.

1.3.6.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 로그 히스토그램을 클릭하고 끌어서 OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 시간 범위를 선택할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 클릭 및 드래그를 사용하여 시간 범위를 성공적으로 선택할 수 있습니다. (LOG-4102)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 리소스 표시 링크를 클릭하면 적용되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 리소스 표시 링크의 기능을 수정하여 각 로그 항목에 대한 리소스 표시를 전환하여 문제가 해결됩니다. (LOG-4117)
1.3.6.2. CVE

1.3.7. Logging 5.5.10

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.10 이 포함되어 있습니다.

1.3.7.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift 웹 콘솔의 로깅 보기 플러그인에 연결할 수 없는 경우 오류 텍스트만 표시되었습니다. 이번 업데이트 후 플러그인에 연결할 수 없는stack을 수정하는 방법에 대한 세부 사항이 포함된 적절한 오류 메시지가 표시됩니다. (LOG-2874)
1.3.7.2. CVE

1.3.8. Logging 5.5.9

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.9 가 포함되어 있습니다.

1.3.8.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기의 문제로 인해 /var/log/auth-server/audit.log 에 저장된 OAuth 로그인 이벤트가 캡처되지 않았습니다. 이로 인해 OAuth 서비스에서 로그인 이벤트가 불완전해졌습니다. 이번 업데이트를 통해 Fluentd 수집기는 이제 예상대로 /var/log/auth-server/audit.log 에 저장된 항목을 포함하여 OAuth 서비스에서 모든 로그인 이벤트를 캡처하여 이 문제를 해결합니다.https://issues.redhat.com/browse/LOG-3730
  • 이번 업데이트 이전에는 구조화된 구문 분석이 활성화되고 메시지가 여러 대상으로 전달되면 깊은 복사되지 않았습니다. 이로 인해 구조화된 메시지를 포함하여 수신된 로그 중 일부가 생성되었지만 다른 로그는 그렇지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 JSON 구문 분석 전에 구성 생성이 깊은 복사 메시지로 수정되었습니다. 결과적으로 여러 대상으로 전달되는 경우에도 수신된 모든 로그에 구조화된 메시지가 포함됩니다.(LOG-3767).
1.3.8.2. CVE

1.3.9. Logging 5.5.8

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.8 이 포함되어 있습니다.

1.3.9.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기가 수준 필드를 설정하는 방법에 오류가 있기 때문에 systemd 로그에서 priority 필드가 누락되었습니다. 이번 업데이트를 통해 이러한 필드가 올바르게 설정되어 문제를 해결합니다. (LOG-3630)
1.3.9.2. CVE

1.3.10. Logging 5.5.7

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.7 이 포함되어 있습니다.

1.3.10.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack Gateway Labels Enforcer에서 부울 표현식과 결합된 라벨 필터를 사용할 때 유효한 LogQL 쿼리에 대한 구문 분석 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 LokiStack LogQL 구현에서는 부울 표현식이 있는 라벨 필터를 지원하고 문제를 해결합니다. (LOG-3534)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)에서 syslog 출력의 TLS 인증 정보를 Fluentd에 전달하지 않아 전송 중에 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 인증 정보가 Fluentd에 올바르게 전달되어 문제를 해결합니다. (LOG-3533)
1.3.10.2. CVE

CVE-2021-46848CVE-2022-3821CVE-2022-35737CVE-2022-42010CVE-2022-42011CVE-2022-42898CVE-2022-43680

1.3.11. 로깅 5.5.6

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.6 이 포함되어 있습니다.

1.3.11.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Pod 보안 승인 컨트롤러가 openshift-logging 네임스페이스에 라벨 podSecurityLabelSync = true 를 추가했습니다. 이로 인해 지정된 보안 레이블을 덮어쓰고 결과적으로 Collector Pod가 시작되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 podSecurityLabelSync = false 레이블은 보안 라벨을 유지합니다. 수집기 Pod는 예상대로 배포됩니다. (LOG-3340)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator가 클러스터에서 활성화되지 않은 경우에도 콘솔 보기 플러그인을 설치했습니다. 이로 인해 Operator가 충돌했습니다. 이번 업데이트를 통해 클러스터의 계정에 콘솔 보기가 활성화되어 있지 않으면 Operator가 정상적으로 작동하고 콘솔 보기를 설치하지 않습니다. (LOG-3407)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch 배포 상태를 업데이트하지 않는 경우 Red Hat Elasticsearch Operator 가 배포되지 않은 경우 Operator가 충돌하는 회귀를 지원하기 위한 사전 수정입니다. 이번 업데이트를 통해 해당 수정 사항이 복원되어 Operator가 안정적이지만 보고된 상태와 관련된 이전 문제가 다시 도입되었습니다. (LOG-3428)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator가 선택한 스택 크기에 관계없이 LokiStack 게이트웨이의 복제본 하나를 배포했습니다. 이번 업데이트를 통해 선택한 크기에 따라 복제본 수가 올바르게 구성됩니다. (로그-3478)
  • 이번 업데이트 이전에는 여러 라벨 키에 동일한 접두사와 일부 키가 포함된 경우 Elasticsearch에 작성된 레코드가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 밑줄이 레이블 키의 점을 교체하여 문제를 해결합니다. (LOG-3341)
  • 이번 업데이트 이전에는 로깅 보기 플러그인에 특정 버전의 OpenShift Container Platform에 대한 호환되지 않는 기능이 포함되어 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 플러그인의 올바른 릴리스 스트림이 문제를 해결합니다. (로그-3467)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스의 조정이 하나 이상의 파이프라인의 성능 저하 상태를 잘못 보고하여 수집기 Pod가 8-10초 마다 다시 시작됩니다. 이번 업데이트를 통해 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스 프로세스를 올바르게 조정하여 문제를 해결합니다. (LOG-3469)
  • 이를 변경하기 전에 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스의 outputDefaults 필드에 대한 사양이 선언된 모든 Elasticsearch 출력 유형에 설정을 적용합니다. 이 변경으로 인해 설정이 기본 관리 Elasticsearch 저장소에 구체적으로 적용되는 개선 사양과 일치하도록 동작이 수정되었습니다. (LOG-3342)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift CLI(oc)에 캐시를 빌드할 수 있는 쓰기 권한이 있는 폴더가 필요하므로 OpenShift CLI(oc) must-gather 스크립트가 완료되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 OpenShift CLI(oc)에 폴더에 대한 쓰기 권한이 있으며 must-gather 스크립트가 성공적으로 완료됩니다. (LOG-3472)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator 웹 후크 서버에서 TLS 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator webhook PKI는 Operator Lifecycle Manager의 동적 웹 후크 관리에서 이 문제를 해결합니다. (LOG-3511)
1.3.11.2. CVE

1.3.12. 로깅 5.5.5

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.5 가 포함되어 있습니다.

1.3.12.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana에 24h OAuth 쿠키 만료 시간이 고정되어 있었기 때문에 accessTokenInactivityTimeout 필드가 24h 보다 낮은 값으로 설정될 때마다 Kibana에서 401 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana의 OAuth 쿠키 만료 시간이 기본값인 24h 값을 사용하여 accessTokenInactivityTimeout 과 동기화됩니다. (LOG-3305)
  • 이번 업데이트 이전에는 structuredTypeKey 또는 structuredTypeName 값을 정의하지 않고 JSON 구문 분석이 활성화된 경우 Vector에서 message 필드를 구문 분석했습니다. 이번 업데이트를 통해 Elasticsearch에 구조화된 로그를 작성할 때 structuredTypeKey 또는 structuredTypeName 에 값이 필요합니다. (LOG-3284)
  • 이번 업데이트 이전에는 이 경고 표현식에서 반환된 라벨 세트에 카디널리티 문제가 있을 때 FluentdQueueLengthIncreasing 경고가 실행되지 않을 수 있었습니다. 이번 업데이트에서는 경고에 필요한 레이블만 포함하도록 라벨을 줄입니다. (LOG-3226)
  • 이번 업데이트 이전에는 로키가 연결이 끊긴 클러스터의 외부 스토리지에 도달할 수 있는 기능을 지원하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 프록시 환경 변수 및 프록시 신뢰할 수 있는 CA 번들이 컨테이너 이미지에 포함되어 이러한 연결을 지원합니다. (LOG-2860)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 사용자가 로키에 대한 CA 인증서가 포함된 ConfigMap 오브젝트를 선택할 수 없어 CA 없이 Pod가 작동할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 웹 콘솔 사용자는 구성 맵을 선택하여 문제를 해결할 수 있습니다. (LOG-3310)
  • 이번 업데이트 이전에는 CA 키를 로키에 마운트하기 위해 볼륨 이름으로 사용되었으며 CA 키에 비 조정 문자(예: dots)가 포함된 경우 오류 상태가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 볼륨 이름이 문제를 해결하는 내부 문자열로 표준화됩니다. (LOG-3332)
1.3.12.2. CVE

1.3.13. 로깅 5.5.4

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.4 가 포함되어 있습니다.

1.3.13.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 로깅 보기 플러그인의 쿼리 구문 분석기에 있는 오류로 인해 쿼리에 중괄호 {} 가 포함되어 있는 경우 로그 쿼리의 일부가 사라졌습니다. 이로 인해 쿼리가 유효하지 않아 유효한 쿼리에 대해 오류가 반환되었습니다. 이번 업데이트를 통해 구문 분석기는 이러한 쿼리를 올바르게 처리합니다. (로그-3042)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch 또는 Kibana 배포에 상태가 변경된 동안 Operator에서 제거 및 수집기 데몬 세트를 다시 생성하는 루프를 입력할 수 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator 상태 처리의 수정으로 문제가 해결됩니다. (로그-3049)
  • 이번 업데이트 이전에는 Vector의 수집기 구현을 지원하기 위해 경고가 구현되지 않았습니다. 이 변경으로 벡터 경고가 추가되고 선택한 수집기 구현에 따라 별도의 경고를 배포합니다. (LOG-3127)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch Operator의 보안 생성 구성 요소가 내부 보안을 지속적으로 수정했습니다. 이번 업데이트를 통해 기존 보안이 올바르게 처리됩니다. (LOG-3138)
  • 이번 업데이트 이전에는 로깅 must-gather 스크립트를 사전 리팩터링하여 아티팩트에 대한 예상 위치를 제거했습니다. 이번 업데이트에서는 아티팩트를 /must-gather 폴더에 작성하도록 변경 사항을 되돌립니다. (LOG-3213)
  • 이번 업데이트 이전에는 특정 클러스터에서 Prometheus 내보내기를 IPv6 대신 IPv4에 바인딩했습니다. 이번 업데이트 후 Fluentd는 IP 버전을 감지하고 IPv4의 경우 0.0.0.0 또는 IPv6의 경우 [::] 에 바인딩합니다. (LOG-3162)
1.3.13.2. CVE

1.3.14. Logging 5.5.3

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.3 이 포함되어 있습니다.

1.3.14.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 구조화된 메시지가 포함된 로그 항목에 원래 메시지 필드가 포함되어 있었기 때문에 항목이 더 커졌습니다. 이번 업데이트에서는 구조화된 로그의 message 필드를 제거하여 증가된 크기를 줄입니다. (LOG-2759)
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기 구성이 수집기 ,default-log-store 및 visualization Pod에서 로그를 제외했지만 .gz 파일에 보관된 로그를 제외할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 수집기,default-log-store 및 visualization 포드의 .gz 파일로 저장된 아카이브 로그도 제외됩니다. (LOG-2844)
  • 이번 업데이트 이전에는 게이트웨이를 통해 사용할 수 없는 pod에 대한 요청이 전송되면 중단에 대한 경고 메시지가 표시되지 않습니다. 이번 업데이트를 통해 게이트웨이에 쓰기 또는 읽기에 문제가 있는 경우 개별 경고가 생성됩니다. (LOG-2884)
  • 이번 업데이트 이전에는 파이프라인을 통해 참조를 통해 전달된 값 때문에 fluent 플러그인에 의해 pod 메타데이터를 변경할 수 있었습니다. 이번 업데이트를 통해 각 로그 메시지가 개별적으로 처리할 수 있도록 Pod 메타데이터 복사본을 수신합니다. (로그-3046)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift 콘솔 로그에서 알 수 없는 심각도를 선택하면 level=unknown 값이 있는 제외된 로그를 확인합니다. 이번 업데이트를 통해 수준이 없고 level= unknown 값이 없는 로그가 알 수 없는 심각도로 필터링될 때 표시됩니다. (로그-3062)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch로 전송된 로그 레코드에 로그를 보낼 인덱스 이름이 포함된 write-index 라는 추가 필드가 있었습니다. 이 필드는 데이터 모델의 일부가 아닙니다. 이번 업데이트 후에는 이 필드가 더 이상 전송되지 않습니다. (로그-3075)
  • 새로운 내장 Pod 보안 승인 컨트롤러가 도입됨에 따라 Pod는 전역 또는 네임스페이스 수준에서 정의된 적용된 보안 표준에 따라 구성되지 않습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator 및 수집기는 권한 있는 실행을 허용하고 보안 감사 경고 또는 오류 없이 실행됩니다. (로그-3077)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 LokiStack을 기본 로그 스토리지로 사용할 때 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스에 정의된 모든 사용자 정의 출력을 제거했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스를 처리할 때 기본 출력과 사용자 정의 출력을 병합합니다. (로그-3095)
1.3.14.2. CVE

1.3.15. logging 5.5.2

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.2 가 포함되어 있습니다.

1.3.15.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기에 대한 경고 규칙이 OpenShift Container Platform 모니터링 스타일 지침을 준수하지 않았습니다. 이번 업데이트에서는 네임스페이스 레이블을 포함하도록 이러한 경고를 수정하여 문제를 해결합니다. (LOG-1823)
  • 이번 업데이트 이전에는 인덱스 이름에 하이픈 문자가 두 개 이상 있을 때마다 인덱스 관리 롤오버 스크립트가 새 인덱스 이름을 생성하지 못했습니다. 이번 업데이트를 통해 인덱스 이름이 올바르게 생성됩니다. (LOG-2644)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana 경로가 인증서가 없는 caCertificate 값을 설정했습니다. 이번 업데이트를 통해 caCertificate 값이 설정되지 않았습니다. (LOG-2661)
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기 종속성을 변경하면 사용되지 않는 매개변수에 대한 경고 메시지가 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 사용하지 않는 설정 매개변수를 제거하면 문제가 해결됩니다. (LOG-2859)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator가 생성한 배포에 생성된 Pod가 Linux가 아닌 운영 체제가 있는 노드에 실수로 예약되었습니다(Operator가 실행 중인 클러스터에서 이러한 노드를 사용할 수 있는 경우). 이번 업데이트를 통해 Operator는 Linux 기반 노드에서만 Pod를 예약할 수 있는 Pod 정의에 추가 노드 선택기를 연결합니다. (LOG-2895)
  • 이번 업데이트 이전에는 LokiStack 게이트웨이의 LogQL 구문 분석기 문제로 인해 OpenShift 콘솔 로그 보기가 심각도별로 로그를 필터링하지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 구문 분석 수정으로 문제가 해결되고 OpenShift Console Logs 보기에서 심각도별로 필터링할 수 있습니다. (LOG-2908)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기 플러그인 리팩터링이 이벤트의 타임 스탬프 필드를 제거했습니다. 이번 업데이트에서는 이벤트의 수신된 시간에서 가져온 타임스탬프 필드를 복원합니다. (LOG-2923)
  • 이번 업데이트 이전에는 감사 로그에 수준 필드가 없으면 벡터 로그에서 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 감사 로그 레코드에 수준 필드를 추가하면 문제가 해결됩니다. (LOG-2961)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana 사용자 정의 리소스를 삭제한 경우 OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 Kibana에 대한 링크가 계속 표시됩니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana 사용자 정의 리소스를 제거하면 해당 링크도 제거됩니다. (LOG-3053)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스에 JSON 구문 분석이 정의된 경우 각 롤오버 작업이 빈 인덱스를 생성했습니다. 이번 업데이트를 통해 새 인덱스가 비어 있지 않습니다. (LOG-3063)
  • 이번 업데이트 이전에는 Loki Operator 5.4에서 처음 생성한 Loki Operator 5.5 리소스가 업데이트 된 후 사용자가 LokiStack을 삭제한 경우 남아 있습니다. 이번 업데이트를 통해 리소스의 소유자가 5.5 LokiStack을 가리킵니다. (LOG-2945)
  • 이번 업데이트 이전에는 사용자가 액세스할 수 있는 네임스페이스의 애플리케이션 로그를 볼 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 Loki Operator는 클러스터 역할 및 클러스터 역할 바인딩을 자동으로 생성하여 사용자가 애플리케이션 로그를 읽을 수 있습니다. (LOG-2918)
  • 이번 업데이트 이전에는 cluster-admin 권한이 있는 사용자가 로깅 콘솔을 사용하여 인프라 및 감사 로그를 올바르게 볼 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 cluster-admin 및 dedicated-admin 그룹의 사용자도 admins로 인식하도록 권한 부여 검사가 확장되었습니다. (LOG-2970)
1.3.15.2. CVE

1.3.16. 5.5.1 로깅

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.1 이 포함되어 있습니다.

1.3.16.1. 기능 개선
  • 이번 개선된 기능에는 로깅 콘솔 플러그인을 사용할 때 OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 Pod 세부 정보 페이지에 집계된 로그 탭이 추가되었습니다. 이 향상된 기능은 OpenShift Container Platform 4.10 이상에서만 사용할 수 있습니다. (LOG-2647)
  • 이번 개선된 기능에는 Google Cloud Logging이 로그 전달의 출력 옵션으로 추가되었습니다. (LOG-1482)
1.3.16.2. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 Pod가 준비되었는지 확인하지 않아 클러스터를 다시 시작하는 동안 클러스터가 작동하지 않는 상태에 도달했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 재시작 중에 새 Pod를 계속 진행하기 전에 새 Pod를 준비 상태로 표시하여 문제를 해결합니다. (LOG-2745)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd가 Kubernetes 플랫폼이 로그 파일을 회전시키고 더 이상 로그 메시지를 읽지 않음을 인식하지 못하는 경우가 있었습니다. 이번 업데이트에서는 업스트림 개발 팀에서 권장하는 구성 매개 변수를 설정하여 이를 수정합니다. (LOG-2995)
  • 이번 업데이트 이전에는 여러 줄 오류 감지 기능을 추가하여 내부 라우팅이 변경되어 레코드를 잘못된 대상으로 전달했습니다. 이번 업데이트를 통해 내부 라우팅이 잘못되었습니다. (LOG-2801)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 새로 고침 간격을 변경하면 쿼리 필드가 비어 있을 때 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 쿼리 필드가 비어 있을 때 간격을 변경할 수 있는 옵션이 아닙니다. (LOG-2917)
1.3.16.3. CVE

1.3.17. Logging 5.5.0

이 릴리스에는OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.5.0 이 포함되어 있습니다.

1.3.17.1. 기능 개선
  • 이번 업데이트를 통해 동일한 Pod 내의 다른 컨테이너에서 다른 인덱스로 구조화된 로그를 전달할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 다중 컨테이너 지원을 사용하여 파이프라인을 구성하고 Pod에 주석을 달아야 합니다. (LOG-1296)
중요

JSON 형식의 로그는 애플리케이션에 따라 다릅니다. 너무 많은 인덱스를 생성하면 성능에 영향을 미치기 때문에 이 기능을 사용하여 호환되지 않는 JSON 형식의 로그 인덱스를 생성할 수 있습니다. 쿼리를 사용하여 서로 다른 네임스페이스 또는 호환되는 JSON 형식의 애플리케이션을 분리합니다.

  • 이번 업데이트를 통해 Kubernetes 공통 레이블인 app.kubernetes.io/component,app.kubernetes.io/managed-by,app.kubernetes.io/part-of, app.kubernetes.io/version 을 사용하여 Elasticsearch 출력으로 로그를 필터링할 수 있습니다. Elasticsearch가 아닌 출력 유형은 kubernetes.labels 에 포함된 모든 레이블을 사용할 수 있습니다. (LOG-2388)
  • 이번 업데이트를 통해 AWS STS(Security Token Service)가 활성화된 클러스터는 STS 인증을 사용하여 로그를 Amazon NetNamespace로 전달할 수 있습니다. (LOG-1976)
  • 이번 업데이트를 통해 Loki Operator 및 Vector 수집기가 기술 프리뷰에서 일반 가용성으로 이동합니다. 이전 릴리스와의 전체 기능 패리티가 보류 중이며 일부 API는 기술 프리뷰로 남아 있습니다. 자세한 내용은 LokiStack을 사용한 로깅 섹션을 참조하십시오.
1.3.17.2. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 로그를 Amazon ONTAP에 전달하도록 구성된 클러스터는 거부된 로그 파일을 임시 스토리지로 전달하여 시간이 지남에 따라 클러스터 불안정을 초래했습니다. 이번 업데이트를 통해 모든 스토리지 옵션의 청크 백업이 비활성화되어 문제를 해결합니다. (LOG-2746)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator가 더 이상 사용되지 않고 향후 OpenShift Container Platform 버전에서 제거될 계획인 일부 API 버전을 사용하고 있었습니다. 이번 업데이트에서는 종속 항목을 지원되는 API 버전으로 이동합니다. (LOG-2656)
  • 이번 업데이트 이전에는 다중 줄 오류 탐지를 위해 구성된 여러 ClusterLogForwarder 파이프라인으로 인해 수집기가 크래시 루프 복구 오류 상태로 전환되었습니다. 이번 업데이트에서는 여러 구성 섹션에 동일한 고유 ID가 있는 문제가 해결되었습니다. (LOG-2241)
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기에서 UTF-8 이외의 기호를 Elasticsearch 스토리지 로그에 저장할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 수집기는 UTF-8 이외의 기호를 인코딩하여 문제를 해결합니다. (LOG-2203)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana에 올바르지 않은 문자가 잘못 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana가 모든 유효한 UTF-8 기호를 올바르게 표시합니다. (LOG-2784)
1.3.17.3. CVE

1.4. logging 5.4

참고

로깅은 핵심 OpenShift Container Platform과 별도의 릴리스 주기와 함께 설치 가능한 구성 요소로 제공됩니다. Red Hat OpenShift Container Platform 라이프 사이클 정책은 릴리스 호환성에 대해 간략하게 설명합니다.

1.4.1. 로깅 5.4.14

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.14 가 포함되어 있습니다.

1.4.1.1. 버그 수정

없음.

1.4.1.2. CVE

1.4.2. 로깅 5.4.13

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.13 이 포함되어 있습니다.

1.4.2.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기의 문제로 인해 /var/log/auth-server/audit.log 에 저장된 OAuth 로그인 이벤트가 캡처되지 않았습니다. 이로 인해 OAuth 서비스에서 로그인 이벤트가 불완전해졌습니다. 이번 업데이트를 통해 Fluentd 수집기는 예상대로 /var/log/auth-server/audit.log 에 저장된 항목을 포함하여 OAuth 서비스에서 모든 로그인 이벤트를 캡처하여 이 문제를 해결합니다. (LOG-3731)
1.4.2.2. CVE

1.4.3. 로깅 5.4.12

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.12 가 포함되어 있습니다.

1.4.3.1. 버그 수정

없음.

1.4.3.2. CVE

1.4.4. logging 5.4.11

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.11 이 포함되어 있습니다.

1.4.4.1. 버그 수정
1.4.4.2. CVE

1.4.5. Logging 5.4.10

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.10 이 포함되어 있습니다.

1.4.5.1. 버그 수정

없음.

1.4.5.2. CVE

1.4.6. logging 5.4.9

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.9 가 포함되어 있습니다.

1.4.6.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 수집기에서 사용되지 않은 구성 매개변수에 대해 경고를 표시했습니다. 이번 업데이트에서는 이러한 구성 매개변수와 경고 메시지를 제거합니다. (로그-3074)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana에 24h OAuth 쿠키 만료 시간이 고정되어 있었기 때문에 accessTokenInactivityTimeout 필드가 24h 보다 낮은 값으로 설정될 때마다 Kibana에서 401 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana의 OAuth 쿠키 만료 시간이 기본값인 24h 값을 사용하여 accessTokenInactivityTimeout 과 동기화됩니다. (LOG-3306)
1.4.6.2. CVE

1.4.7. Logging 5.4.8

이번 릴리스에는 RHSA-2022:7435-OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.8 이 포함되어 있습니다.

1.4.7.1. 버그 수정

없음.

1.4.7.2. CVE

1.4.8. 로깅 5.4.6

이 릴리스에는 OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.6이 포함되어 있습니다.

1.4.8.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd가 Kubernetes 플랫폼이 로그 파일을 회전시키고 더 이상 로그 메시지를 읽지 않음을 인식하지 못하는 경우가 있었습니다. 이번 업데이트에서는 업스트림 개발 팀에서 권장하는 구성 매개 변수를 설정하여 이를 수정합니다. (LOG-2792)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스에 JSON 구문 분석이 정의된 경우 각 롤오버 작업이 빈 인덱스를 생성했습니다. 이번 업데이트를 통해 새 인덱스가 비어 있지 않습니다. (LOG-2823)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kibana 사용자 정의 리소스를 삭제한 경우 OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 Kibana에 대한 링크가 계속 표시됩니다. 이번 업데이트를 통해 Kibana 사용자 정의 리소스를 제거하면 해당 링크도 제거됩니다. (LOG-3054)
1.4.8.2. CVE

1.4.9. 로깅 5.4.5

이번 릴리스에는 RHSA-2022:6183-OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.5 가 포함되어 있습니다.

1.4.9.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 Pod가 준비되었는지 확인하지 않아 클러스터를 다시 시작하는 동안 클러스터가 작동하지 않는 상태에 도달했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 재시작 중에 새 Pod를 계속 진행하기 전에 새 Pod를 준비 상태로 표시하여 문제를 해결합니다. (LOG-2881)
  • 이번 업데이트 이전에는 여러 줄 오류 감지 기능을 추가하여 내부 라우팅이 변경되어 레코드를 잘못된 대상으로 전달했습니다. 이번 업데이트를 통해 내부 라우팅이 잘못되었습니다. (LOG-2946)
  • 이번 업데이트 이전에는 Operator에서 인용된 부울 값을 사용하여 인덱스 설정 JSON 응답을 디코딩할 수 없어 오류가 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 Operator는 이 JSON 응답을 적절하게 디코딩할 수 있습니다. (LOG-3009)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch 인덱스 템플릿이 잘못된 유형의 라벨 필드를 정의했습니다. 이번 변경으로 인해 로그 수집기가 전달하는 예상 유형과 일치하도록 해당 템플릿이 업데이트됩니다. (LOG-2972)
1.4.9.2. CVE

1.4.10. 로깅 5.4.4

이 릴리스에는 RHBA-2022:5907-OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.4 가 포함되어 있습니다.

1.4.10.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch에 올바르지 않은 문자가 잘못 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Elasticsearch는 모든 유효한 UTF-8 기호를 올바르게 표시합니다. (LOG-2794)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd에 올바르지 않은 문자가 잘못 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 Fluentd는 모든 유효한 UTF-8 기호를 올바르게 표시합니다. (LOG-2657)
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기의 지표 서버가 환경 값에서 노출하는 값을 사용하여 주소에 바인딩하려고 했습니다. 이 변경 사항은 사용 가능한 모든 인터페이스에 바인딩할 구성을 수정합니다. (LOG-2821)
  • 이번 업데이트 이전에는 cluster-logging Operator를 클러스터에 의존하여 보안을 생성했습니다. OpenShift Container Platform 4.11에서 이 클러스터 동작이 변경되어 로깅 배포가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 필요한 경우 cluster-logging Operator가 보안을 생성하여 문제를 해결합니다. (LOG-2840)
1.4.10.2. CVE

1.4.11. 로깅 5.4.3

이번 릴리스에는 RHSA-2022:5556-OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.3 이 포함되어 있습니다.

1.4.11.1. Elasticsearch Operator 사용 중단 알림

로깅 5.4.3에서 Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 제공하지 않으며 제거됩니다. Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

1.4.11.2. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Logging 대시보드에 모든 활성 shard 대신 활성 기본 shard 수가 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 대시보드에 활성 shard가 모두 표시됩니다. (LOG-2781)
  • 이번 업데이트 이전에는 elasticsearch-operator 에서 사용하는 라이브러리의 버그에 서비스 거부 취약점이 포함되었습니다. 이번 업데이트를 통해 라이브러리가 이 취약점을 포함하지 않는 버전으로 업데이트되었습니다. (LOG-2816)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그를 로키로 전달하도록 Vector를 구성할 때 사용자 정의 전달 토큰을 설정하거나 Loki가 TLS가 활성화된 경우 기본 토큰을 사용할 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 Vector는 TLS가 활성화된 토큰을 사용하여 로키에 로그를 전달할 수 있습니다. (LOG-2786
  • 이번 업데이트 이전에는 oauth-proxy 이미지를 선택할 때 ElasticSearch Operator가 ImageStream 사용자 정의 리소스의 referencePolicy 속성을 생략했습니다. 이로 인해 특정 환경에서 Kibana 배포가 실패했습니다. 이번 업데이트를 통해 referencePolicy 를 사용하면 문제가 해결되고 Operator에서 Kibana를 성공적으로 배포할 수 있습니다. (LOG-2791)
  • 이번 업데이트 이전에는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스에 대한 경고 규칙에 여러 개의 전달 출력이 고려되지 않았습니다. 이번 업데이트에서는 이러한 문제가 해결되었습니다. (LOG-2640)
  • 이번 업데이트 이전에는 로그를 Amazon ONTAP에 전달하도록 구성된 클러스터는 거부된 로그 파일을 임시 스토리지로 전달하여 시간이 지남에 따라 클러스터 불안정을 초래했습니다. 이번 업데이트를 통해 Gradle의 청크 백업이 비활성화되어 문제를 해결합니다. (LOG-2768)
1.4.11.3. CVE

1.4.12. 로깅 5.4.2

이 릴리스에는 RHBA-2022:4874-OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.2가 포함되어 있습니다.

1.4.12.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 oc edit 를 사용하여 수집기 구성을 편집하기 때문에 공백을 일관하지 않게 사용했습니다. 이러한 변경으로 인해 Operator의 업데이트 전에 구성을 표준화하고 포맷하여 oc edit 를 사용하여 쉽게 편집할 수 있습니다. (LOG-2319)
  • 이번 업데이트 이전에는 FluentdNodeDown 경고가 message 섹션에 인스턴스 라벨을 적절하게 제공할 수 없었습니다. 이번 업데이트에서는 부분적인 인스턴스 오류가 발생하는 경우 인스턴스 레이블을 제공하기 위해 경고 규칙을 수정하여 문제를 해결합니다. (LOG-2607)
  • 이번 업데이트 이전에는 제품의 지원대로 문서화된'과 같은 여러 로그 수준이 없었습니다. 이번 업데이트에서는 불일치가 수정되어 문서화된 로그 수준이 제품에서 지원됩니다. (LOG-2033)
1.4.12.2. CVE

1.4.13. 로깅 5.4.1

이번 릴리스에는 RHSA-2022:216-OpenShift Logging 버그 수정 릴리스 5.4.1 가 포함되어 있습니다.

1.4.13.1. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 내보내기자가 실행되는 동안 생성된 로그만 로그 파일 지표 내보내기에서 보고했기 때문에 로그 증가 데이터가 부정확했습니다. 이번 업데이트에서는 /var/log/pods 를 모니터링하여 이 문제를 해결합니다. (LOG-2442)
  • 이번 업데이트 이전에는 fluentd forward receiver에 로그를 전달할 때 오래된 연결을 계속 사용하려고 하기 때문에 수집기가 차단됩니다. 이번 릴리스에서는 수집기에서 연결을 재활용하고 실패한 메시지를 합리적인 시간 내에 보내도록 keepalive_timeout 값이30초(30초)로 설정되어 있습니다. (LOG-2534)
  • 이번 업데이트 이전에는 Kubernetes 네임스페이스를 사용하여 로그에 대한 제한된 액세스 권한을 읽기 위해 게이트웨이 구성 요소의 테넌시가 있어 "감사" 및 일부 "인프라" 로그를 읽을 수 없습니다. 이번 업데이트를 통해 프록시는 관리자 액세스 권한이 있는 사용자를 올바르게 감지하고 네임스페이스 없이 로그에 액세스할 수 있습니다. (LOG-2448)
  • 이번 업데이트 이전에는 system:serviceaccount:openshift-monitoring:prometheus-k8s 서비스 계정에 clusterrole 및 cluster role binding 의 클러스터 수준 권한이 있었습니다. 이번 업데이트에서는 서비스 계정의 이름이 role 및 rolebinding을 사용하여 openshift-logging 네임스페이스로 제한됩니다. (LOG-2437)
  • 이번 업데이트 이전에는 Linux 감사 로그 시간 구문 분석이 키/값 쌍의 서수 위치에 의존했습니다. 이번 업데이트에서는 정규식을 사용하여 시간 항목을 찾도록 구문 분석이 변경되었습니다. (LOG-2321)
1.4.13.2. CVE

1.4.14. logging 5.4

로깅 5.4에서 다음 권고를 사용할 수 있습니다. {logging-title-uc} 릴리스 5.4

1.4.14.1. 기술 프리뷰

OpenShift Container Platform에서 기술 프리뷰를 사용할 수 있는 기능은 다음과 같습니다.

1.4.14.1.1. 벡터 수집기

벡터 는 로깅을 위해 현재 기본 수집기에 대한 기술 프리뷰 대안으로 제공되는 로그 수집기입니다.

Vector 수집기는 다음 출력을 지원합니다.

  • elasticsearch. 외부 Elasticsearch 인스턴스입니다. elasticsearch 출력은 TLS 연결을 사용할 수 있습니다.
  • kafka. Kafka 브로커. kafka 출력은 비보안 또는 TLS 연결을 사용할 수 있습니다.
  • loki. 수평으로 확장 가능한 고가용성 다중 테넌트 로그 집계 시스템인 Loki입니다.
중요

벡터는 FIPS 활성화된 클러스터를 지원하지 않습니다.

벡터는 기본적으로 활성화되어 있지 않습니다. OpenShift Container Platform 클러스터에서 벡터를 활성화하려면 logging.openshift.io/preview-vector-collector: enabled 주석을 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에 추가하고 벡터 를 컬렉션 유형으로 추가해야 합니다.

ClusterLogging CR의 예

  apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
  kind: "ClusterLogging"
  metadata:
    name: "instance"
    namespace: "openshift-logging"
    annotations:
      logging.openshift.io/preview-vector-collector: enabled
  spec:
    collection:
      logs:
        type: "vector"
        vector: {}

1.4.14.1.2. Loki 로그 저장소

Loki 는 수평으로 확장 가능한 고가용성 다중 테넌트 로그 집계 시스템으로 현재 로깅의 로그 저장소로 Elasticsearch의 대안으로 제공됩니다. Loki 설치에 대한 자세한 내용은 "Logging using LokiStack" 설명서를 참조하십시오.

1.4.14.2. 버그 수정
  • 이번 업데이트 이전에는 cluster-logging-operator 에서 클러스터 범위 역할 및 바인딩을 사용하여 지표를 스크랩하는 Prometheus 서비스 계정에 대한 권한을 설정했습니다. 이러한 권한은 콘솔 인터페이스를 사용하여 Operator를 배포할 때 생성되었지만 명령줄에서 배포할 때 누락되었습니다. 이번 업데이트에서는 roles 및 bindings 네임스페이스 범위를 설정하여 문제를 해결합니다. (LOG-2286)
  • 이번 업데이트 이전에는 수정 대시보드 조정에 대한 이전 변경 사항으로 네임스페이스 간 리소스에 ownerReferences 필드가 도입되었습니다. 결과적으로 네임스페이스에 구성 맵과 대시보드가 생성되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 ownerReferences 필드가 제거되어 문제가 해결되고 콘솔에서 OpenShift Logging 대시보드를 사용할 수 있습니다. (LOG-2163)
  • 이번 업데이트 이전에는 cluster-logging-operator 가 대시보드가 포함된 기존 및 수정된 구성 맵과 올바르게 비교되지 않았기 때문에 메트릭 대시보드 변경 사항이 배포되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 오브젝트 라벨에 고유한 해시 값을 추가하면 문제가 해결됩니다. (LOG-2071)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Logging 대시보드에 최근 24시간 동안 수집된 상위 생성 컨테이너가 표시되는 테이블에 Pod 및 네임스페이스가 올바르게 표시되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 Pod 및 네임스페이스가 올바르게 표시됩니다. (LOG-2069)
  • 이번 업데이트 이전에는 Elasticsearch OutputDefault 및 Elasticsearch 출력에 구조화된 키가 없는 ClusterLogForwarder 가 설정된 경우 생성된 구성에 인증에 대한 잘못된 값이 포함되어 있습니다. 이번 업데이트에서는 사용된 보안 및 인증서가 수정되었습니다. (LOG-2056)
  • 이번 업데이트 이전에는 잘못된 메트릭에 대한 참조로 인해 OpenShift Logging 대시보드에 빈 CPU 그래프가 표시되었습니다. 이번 업데이트를 통해 올바른 데이터 지점을 선택하여 문제를 해결합니다. (LOG-2026)
  • 이번 업데이트 이전에는 Fluentd 컨테이너 이미지에 런타임에 불필요한 빌더 툴이 포함되었습니다. 이번 업데이트에서는 이미지에서 이러한 도구를 제거합니다. (LOG-1927)
  • 이번 업데이트 이전에는 5.3 릴리스에 배포된 수집기의 이름 변경으로 인해 로깅 수집기에서 FluentdNodeDown 경고가 생성되었습니다. 이번 업데이트에서는 Prometheus 경고의 작업 이름을 수정하여 문제를 해결합니다. (LOG-1918)
  • 이번 업데이트 이전에는 구성 요소 이름의 리팩토링으로 인해 로그 수집기에서 자체 로그를 수집했습니다. 이로 인해 수집기의 피드백 루프가 메모리 및 로그 메시지 크기 문제가 발생할 수 있는 자체 로그를 처리할 수 있습니다.This lead to a potential feedback loop of the collector processing its own log that might result in memory and log message size issues. 이번 업데이트에서는 컬렉션에서 수집기 로그를 제외하여 문제를 해결합니다. (LOG-1774)
  • 이번 업데이트 이전에는 PVC가 이미 존재하는 경우 forbidden: forbidden: exceeded quota: infra-storage-quota. 이번 업데이트를 통해 Elasticsearch는 기존 PVC를 확인하여 문제를 해결합니다. (LOG-2131)
  • 이번 업데이트 이전에는 elasticsearch-signing secret이 제거되었을 때 Elasticsearch가 ready 상태로 돌아갈 수 없었습니다. 이번 업데이트를 통해 Elasticsearch는 해당 시크릿이 제거된 후 ready 상태로 돌아갈 수 있습니다. (LOG-2171)
  • 이번 업데이트 이전에는 수집기에서 컨테이너 로그를 읽는 경로 변경으로 인해 수집기에서 일부 레코드를 잘못된 인덱스로 전달했습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 수집기에서 올바른 구성을 사용하여 문제를 해결합니다. (LOG-2160)
  • 이번 업데이트 이전에는 네임스페이스 수가 많은 클러스터에서 네임스페이스 목록에 최대 헤더 크기 제한에 도달했기 때문에 요청 제공이 중지되었습니다. 이번 업데이트를 통해 헤더에는 네임스페이스 이름 목록만 포함되어 문제를 해결합니다. (LOG-1899)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift Container Platform 로깅 대시보드에 Elasticsearch의 노드가 'x'인 경우 shard 'x' 횟수가 실제 값보다 큰 수가 표시되었습니다. 이 문제는 각 Elasticsearch Pod에 대한 모든 기본 shard를 출력하고 전체 Elasticsearch 클러스터에 대한 출력이 항상 전송되었지만 이로 인한 합계를 계산하기 때문에 발생했습니다. 이번 업데이트를 통해 이제 shard 수가 올바르게 계산됩니다. (LOG-2156)
  • 이번 업데이트 이전에는 수동으로 삭제된 경우 secrets kibana 및 kibana-proxy 가 다시 생성되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 elasticsearch-operator 는 리소스를 감시하고 삭제된 경우 자동으로 다시 생성합니다. (LOG-2250)
  • 이번 업데이트 이전에는 버퍼 청크 크기를 튜닝하면 수집기에서 이벤트 스트림의 바이트 제한을 초과하는 청크 크기에 대한 경고를 생성할 수 있습니다. 이번 업데이트를 통해 읽기 행 제한을 조정하여 문제를 해결할 수도 있습니다. (LOG-2379)
  • 이번 업데이트 이전에는 OpenShift 웹 콘솔의 로깅 콘솔 링크가 ClusterLogging CR에서 제거되지 않았습니다. 이번 업데이트를 통해 CR을 삭제하거나 Cluster Logging Operator를 제거하면 링크가 제거됩니다. (LOG-2373)
  • 이번 업데이트 이전에는 컨테이너 로그 경로를 변경하면 원래 경로로 구성된 이전 릴리스와 함께 collection 메트릭이 항상 0이 되었습니다. 이번 업데이트를 통해 수집된 로그에 대한 지표를 표시하는 플러그인은 문제를 해결하기 위해 두 경로에서 읽기를 지원합니다. (LOG-2462)
1.4.14.3. CVE

2장. 지원

이 문서에 설명된 구성 옵션만 로깅에 지원됩니다.

다른 구성 옵션은 지원되지 않으므로 사용하지 마십시오. 구성 패러다임은 OpenShift Container Platform 릴리스마다 변경될 수 있으며 이러한 경우는 모든 구성 가능성이 제어되는 경우에만 정상적으로 처리될 수 있습니다. 이 문서에 설명된 것과 다른 구성을 사용하는 경우 Operator는 차이점을 조정하도록 설계되었으므로 변경 사항을 덮어씁니다.

참고

OpenShift Container Platform 설명서에 설명되어 있지 않은 구성을 수행해야 하는 경우 Red Hat OpenShift Logging Operator를 Unmanaged 상태로 설정해야 합니다. 관리되지 않는 로깅 인스턴스는 지원되지 않으며 Managed 로 상태를 반환할 때까지 업데이트를 받지 않습니다.

참고

로깅은 핵심 OpenShift Container Platform과 별도의 릴리스 주기와 함께 설치 가능한 구성 요소로 제공됩니다. Red Hat OpenShift Container Platform 라이프 사이클 정책은 릴리스 호환성에 대해 간략하게 설명합니다.

Red Hat OpenShift에 대한 로깅은 애플리케이션, 인프라 및 감사 로그의 의견이 지정된 수집기 및 노멀라이저입니다. 지원되는 다양한 시스템으로 로그를 전달하는 데 사용됩니다.

로깅은 다음과 같습니다.

  • 대규모 로그 수집 시스템
  • SIEM(Security Information and Event Monitoring) 준수
  • 기록 또는 장기 로그 보존 또는 스토리지
  • 보장된 로그 싱크
  • 보안 스토리지 - 감사 로그는 기본적으로 저장되지 않습니다.

2.1. 지원되지 않는 로깅 구성

다음 구성 요소를 수정하려면 Red Hat OpenShift Logging Operator를 Unmanaged 상태로 설정해야 합니다.

  • Elasticsearch CR(사용자 정의 리소스)
  • Kibana 배포
  • fluent.conf 파일
  • Fluentd 데몬 세트

Elasticsearch 배포 파일을 수정하려면 OpenShift Elasticsearch Operator를 Unmanaged 상태로 설정해야 합니다.

명시적으로 지원되지 않는 경우는 다음과 같습니다.

  • 기본 로그 회전 구성. 기본 로그 회전 구성을 수정할 수 없습니다.
  • 수집된 로그 위치 구성. 로그 수집기 출력 파일의 위치는 기본적으로 /var/log/fluentd/fluentd.log입니다.
  • 제한 로그 수집. 로그 수집기에서 로그를 읽는 속도를 조절할 수 없습니다.
  • 환경 변수를 사용하여 로깅 수집기 구성. 환경 변수를 사용하여 로그 수집기를 수정할 수 없습니다.
  • 로그 수집기에서 로그를 정규화하는 방법 구성. 기본 로그 정규화를 수정할 수 없습니다.

2.2. 관리되지 않는 Operator에 대한 지원 정책

Operator의 관리 상태는 Operator가 설계 의도에 따라 클러스터의 해당 구성 요소에 대한 리소스를 적극적으로 관리하고 있는지 여부를 판별합니다. Unmanaged 상태로 설정된 Operator는 구성 변경에 응답하지 않고 업데이트되지도 않습니다.

비프로덕션 클러스터 또는 디버깅 중에는 이 기능이 유용할 수 있지만, Unmanaged 상태의 Operator는 지원되지 않으며 개별 구성 요소의 구성 및 업그레이드를 클러스터 관리자가 전적으로 통제하게 됩니다.

다음과 같은 방법으로 Operator를 Unmanaged 상태로 설정할 수 있습니다.

  • 개별 Operator 구성

    개별 Operator는 구성에 managementState 매개변수가 있습니다. Operator에 따라 다양한 방식으로 이 매개변수에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, Red HAt OpenShift Logging Operator는 관리 대상인 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 이를 수행하는 반면 Cluster Samples Operator는 클러스터 전체의 구성 리소스를 사용합니다.

    managementState 매개변수를 Unmanaged로 변경하면 Operator가 리소스를 적극적으로 관리하지 않으며 해당하는 구성 요소와 관련된 조치도 수행하지 않습니다. 클러스터가 손상되고 수동 복구가 필요할 가능성이 있으므로 이 관리 상태를 지원하지 않는 Operator도 있습니다.

    주의

    개별 Operator를 Unmanaged 상태로 변경하면 특정 구성 요소 및 기능이 지원되지 않습니다. 지원을 계속하려면 보고된 문제를 Managed 상태에서 재현해야 합니다.

  • Cluster Version Operator(CVO) 재정의

    spec.overrides 매개변수를 CVO 구성에 추가하여 관리자가 구성 요소에 대한 CVO 동작에 대한 재정의 목록을 제공할 수 있습니다. 구성 요소에 대해 spec.overrides[].unmanaged 매개변수를 true로 설정하면 클러스터 업그레이드가 차단되고 CVO 재정의가 설정된 후 관리자에게 경고합니다. 

    Disabling ownership via cluster version overrides prevents upgrades. Please remove overrides before continuing.
    주의

    CVO 재정의를 설정하면 전체 클러스터가 지원되지 않는 상태가 됩니다. 지원을 계속하려면 재정의를 제거한 후 보고된 문제를 재현해야 합니다.

2.3. Red Hat 지원을 위한 로깅 데이터 수집

지원 케이스를 열 때 클러스터에 대한 디버깅 정보를 Red Hat 지원에 제공하는 것이 좋습니다.

must-gather 툴 을 사용하여 프로젝트 수준 리소스, 클러스터 수준 리소스 및 각 로깅 구성 요소에 대한 진단 정보를 수집할 수 있습니다.

즉각 지원을 받을 수 있도록 OpenShift Container Platform 및 로깅 둘 다에 대한 진단 정보를 제공하십시오.

참고

hack/logging-dump.sh 스크립트를 사용하지 마십시오. 이 스크립트는 더 이상 지원되지 않으며 데이터를 수집하지 않습니다.

2.3.1. must-gather 툴 정보

oc adm must-gather CLI 명령은 문제를 디버깅하는 데 필요할 가능성이 높은 클러스터에서 정보를 수집합니다.

로깅의 경우 must-gather 는 다음 정보를 수집합니다.

  • 프로젝트 수준의 Pod, 구성 맵, 서비스 계정, 역할, 역할 바인딩, 이벤트를 포함한 프로젝트 수준 리소스
  • 클러스터 수준의 노드, 역할, 역할 바인딩을 포함한 클러스터 수준 리소스
  • 로그 수집기, 로그 저장소, 로그 시각화 프로그램의 상태를 포함하여 openshift-logging 및 openshift-operators-redhat 네임스페이스의 OpenShift Logging 리소스

oc adm must-gather를 실행하면 클러스터에 새 Pod가 생성됩니다. 해당 Pod에 대한 데이터가 수집되어 must-gather.local로 시작하는 새 디렉터리에 저장됩니다. 이 디렉터리는 현재 작업 중인 디렉터리에 생성되어 있습니다.

2.3.2. OpenShift Logging 데이터 수집

oc adm must-gather CLI 명령을 사용하여 로깅에 대한 정보를 수집할 수 있습니다.

프로세스

must-gather 로 로깅 정보를 수집하려면 다음을 수행합니다.

  1. must-gather 정보를 저장하려는 디렉터리로 이동합니다.

  2. OpenShift Logging 이미지에 대해 oc adm must-gather 명령을 실행합니다. 

    $ oc adm must-gather --image=$(oc -n openshift-logging get deployment.apps/cluster-logging-operator -o jsonpath='{.spec.template.spec.containers[?(@.name == "cluster-logging-operator")].image}')

    must-gather 툴에서 현재 디렉터리 내에 must-gather.local로 시작하는 새 디렉터리를 만듭니다. 예: must-gather.local.4157245944708210408.

  3. 방금 생성한 must-gather 디렉터리에서 압축 파일을 만듭니다. 예를 들어 Linux 운영 체제를 사용하는 컴퓨터에서 다음 명령을 실행합니다. 

    $ tar -cvaf must-gather.tar.gz must-gather.local.4157245944708210408
  4. Red Hat Customer Portal에서 해당 지원 사례에 압축 파일을 첨부합니다.

3장. 로깅 문제 해결

3.1. 로깅 상태 보기

Red Hat OpenShift Logging Operator 및 기타 로깅 구성 요소의 상태를 볼 수 있습니다.

3.1.1. Red Hat OpenShift Logging Operator의 상태 보기

Red Hat OpenShift Logging Operator의 상태를 볼 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 OpenShift Elasticsearch Operator가 설치되어 있습니다.

절차

  1. 다음 명령을 실행하여 openshift-logging 프로젝트로 변경합니다. 

    $ oc project openshift-logging

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging 인스턴스 상태를 가져옵니다. 

    $ oc get clusterlogging instance -o yaml

    출력 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
# ...
status:  1
  collection:
    logs:
      fluentdStatus:
        daemonSet: fluentd  2
        nodes:
          collector-2rhqp: ip-10-0-169-13.ec2.internal
          collector-6fgjh: ip-10-0-165-244.ec2.internal
          collector-6l2ff: ip-10-0-128-218.ec2.internal
          collector-54nx5: ip-10-0-139-30.ec2.internal
          collector-flpnn: ip-10-0-147-228.ec2.internal
          collector-n2frh: ip-10-0-157-45.ec2.internal
        pods:
          failed: []
          notReady: []
          ready:
          - collector-2rhqp
          - collector-54nx5
          - collector-6fgjh
          - collector-6l2ff
          - collector-flpnn
          - collector-n2frh
  logstore: 3
    elasticsearchStatus:
    - ShardAllocationEnabled:  all
      cluster:
        activePrimaryShards:    5
        activeShards:           5
        initializingShards:     0
        numDataNodes:           1
        numNodes:               1
        pendingTasks:           0
        relocatingShards:       0
        status:                 green
        unassignedShards:       0
      clusterName:             elasticsearch
      nodeConditions:
        elasticsearch-cdm-mkkdys93-1:
      nodeCount:  1
      pods:
        client:
          failed:
          notReady:
          ready:
          - elasticsearch-cdm-mkkdys93-1-7f7c6-mjm7c
        data:
          failed:
          notReady:
          ready:
          - elasticsearch-cdm-mkkdys93-1-7f7c6-mjm7c
        master:
          failed:
          notReady:
          ready:
          - elasticsearch-cdm-mkkdys93-1-7f7c6-mjm7c
visualization:  4
    kibanaStatus:
    - deployment: kibana
      pods:
        failed: []
        notReady: []
        ready:
        - kibana-7fb4fd4cc9-f2nls
      replicaSets:
      - kibana-7fb4fd4cc9
      replicas: 1

    1
    출력에서 클러스터 상태 필드가 상태 스탠자에 나타납니다.
    2
    Fluentd Pod에 대한 정보.
    3
    Elasticsearch 클러스터 건강, 녹색, 노란색 또는 빨간색을 포함한 Elasticsearch Pod에 대한 정보입니다.
    4
    Kibana Pod에 대한 정보.
3.1.1.1. 상태 메시지 예

다음은 ClusterLogging 인스턴스의 Status.Nodes 섹션에 있는 일부 조건 메시지의 예입니다.

다음과 유사한 상태 메시지는 노드가 구성된 낮은 워터마크를 초과했으며 이 노드에 shard가 할당되지 않음을 나타냅니다.

출력 예

  nodes:
  - conditions:
    - lastTransitionTime: 2019-03-15T15:57:22Z
      message: Disk storage usage for node is 27.5gb (36.74%). Shards will be not
        be allocated on this node.
      reason: Disk Watermark Low
      status: "True"
      type: NodeStorage
    deploymentName: example-elasticsearch-clientdatamaster-0-1
    upgradeStatus: {}

다음과 유사한 상태 메시지는 노드가 구성된 높은 워터마크를 초과했으며 shard가 다른 노드로 재배치됨을 나타냅니다.

출력 예

  nodes:
  - conditions:
    - lastTransitionTime: 2019-03-15T16:04:45Z
      message: Disk storage usage for node is 27.5gb (36.74%). Shards will be relocated
        from this node.
      reason: Disk Watermark High
      status: "True"
      type: NodeStorage
    deploymentName: cluster-logging-operator
    upgradeStatus: {}

다음과 유사한 상태 메시지는 CR의 Elasticsearch 노드 선택기가 클러스터의 노드와 일치하지 않음을 나타냅니다.

출력 예

    Elasticsearch Status:
      Shard Allocation Enabled:  shard allocation unknown
      Cluster:
        Active Primary Shards:  0
        Active Shards:          0
        Initializing Shards:    0
        Num Data Nodes:         0
        Num Nodes:              0
        Pending Tasks:          0
        Relocating Shards:      0
        Status:                 cluster health unknown
        Unassigned Shards:      0
      Cluster Name:             elasticsearch
      Node Conditions:
        elasticsearch-cdm-mkkdys93-1:
          Last Transition Time:  2019-06-26T03:37:32Z
          Message:               0/5 nodes are available: 5 node(s) didn't match node selector.
          Reason:                Unschedulable
          Status:                True
          Type:                  Unschedulable
        elasticsearch-cdm-mkkdys93-2:
      Node Count:  2
      Pods:
        Client:
          Failed:
          Not Ready:
            elasticsearch-cdm-mkkdys93-1-75dd69dccd-f7f49
            elasticsearch-cdm-mkkdys93-2-67c64f5f4c-n58vl
          Ready:
        Data:
          Failed:
          Not Ready:
            elasticsearch-cdm-mkkdys93-1-75dd69dccd-f7f49
            elasticsearch-cdm-mkkdys93-2-67c64f5f4c-n58vl
          Ready:
        Master:
          Failed:
          Not Ready:
            elasticsearch-cdm-mkkdys93-1-75dd69dccd-f7f49
            elasticsearch-cdm-mkkdys93-2-67c64f5f4c-n58vl
          Ready:

다음과 유사한 상태 메시지는 요청한 PVC가 PV에 바인딩할 수 없음을 나타냅니다.

출력 예

      Node Conditions:
        elasticsearch-cdm-mkkdys93-1:
          Last Transition Time:  2019-06-26T03:37:32Z
          Message:               pod has unbound immediate PersistentVolumeClaims (repeated 5 times)
          Reason:                Unschedulable
          Status:                True
          Type:                  Unschedulable

다음과 유사한 상태 메시지는 노드 선택기가 노드와 일치하지 않기 때문에 Fluentd Pod를 예약할 수 없음을 나타냅니다.

출력 예

Status:
  Collection:
    Logs:
      Fluentd Status:
        Daemon Set:  fluentd
        Nodes:
        Pods:
          Failed:
          Not Ready:
          Ready:

3.1.2. 로깅 구성 요소의 상태 보기

여러 로깅 구성 요소의 상태를 볼 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 OpenShift Elasticsearch Operator가 설치되어 있습니다.

프로세스

  1. openshift-logging 프로젝트로 변경합니다. 

    $ oc project openshift-logging

  2. 로깅 환경의 상태 보기: 

    $ oc describe deployment cluster-logging-operator

    출력 예

    Name:                   cluster-logging-operator

....

Conditions:
  Type           Status  Reason
  ----           ------  ------
  Available      True    MinimumReplicasAvailable
  Progressing    True    NewReplicaSetAvailable

....

Events:
  Type    Reason             Age   From                   Message
  ----    ------             ----  ----                   -------
  Normal  ScalingReplicaSet  62m   deployment-controller  Scaled up replica set cluster-logging-operator-574b8987df to 1----

  3. 로깅 복제본 세트의 상태를 확인합니다.

    1. 복제본 세트의 이름을 가져옵니다.

      출력 예

      $ oc get replicaset

      출력 예

      NAME                                      DESIRED   CURRENT   READY   AGE
cluster-logging-operator-574b8987df       1         1         1       159m
elasticsearch-cdm-uhr537yu-1-6869694fb    1         1         1       157m
elasticsearch-cdm-uhr537yu-2-857b6d676f   1         1         1       156m
elasticsearch-cdm-uhr537yu-3-5b6fdd8cfd   1         1         1       155m
kibana-5bd5544f87                         1         1         1       157m

    2. 복제본 세트의 상태를 가져옵니다. 

      $ oc describe replicaset cluster-logging-operator-574b8987df

      출력 예

      Name:           cluster-logging-operator-574b8987df

....

Replicas:       1 current / 1 desired
Pods Status:    1 Running / 0 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed

....

Events:
  Type    Reason            Age   From                   Message
  ----    ------            ----  ----                   -------
  Normal  SuccessfulCreate  66m   replicaset-controller  Created pod: cluster-logging-operator-574b8987df-qjhqv----

3.2. 로그 전달 문제 해결

3.2.1. Fluentd Pod 재배포

ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)을 생성할 때 Red Hat OpenShift Logging Operator가 Fluentd Pod를 자동으로 재배포하지 않으면 Fluentd Pod를 삭제하여 강제로 재배포할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스) 오브젝트가 생성되어 있습니다.

프로세스

  • 다음 명령을 실행하여 Fluentd Pod를 삭제하여 강제로 재배포합니다. 

    $ oc delete pod --selector logging-infra=collector

3.2.2. Loki 속도 제한 오류 문제 해결

로그 전달자 API에서 속도 제한을 초과하는 대규모 메시지 블록을 Loki로 전달하면 Loki는 속도 제한(429) 오류를 생성합니다.

이러한 오류는 정상적인 작동 중에 발생할 수 있습니다. 예를 들어 이미 일부 로그가 있는 클러스터에 로깅을 추가할 때 로깅이 기존 로그 항목을 모두 수집하는 동안 속도 제한 오류가 발생할 수 있습니다. 이 경우 새 로그 추가 속도가 총 속도 제한보다 작으면 기록 데이터가 결국 수집되고 사용자 개입 없이도 속도 제한 오류가 해결됩니다.

속도 제한 오류가 계속 발생하는 경우 LokiStack CR(사용자 정의 리소스)을 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

중요

LokiStack CR은 Grafana 호스팅 Loki에서 사용할 수 없습니다. 이는 Grafana 호스팅 Loki 서버에는 적용되지 않습니다.

조건

  • Log Forwarder API는 로그를 Loki로 전달하도록 구성되어 있습니다.

  • 시스템에서 2MB보다 큰 메시지 블록을 Loki로 보냅니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 

    "values":[["1630410392689800468","{\"kind\":\"Event\",\"apiVersion\":\
\"received_at\":\"2021-08-31T11:46:32.800278+00:00\",\"version\":\"1.7.4 1.6.0\"}},\"@timestamp\":\"2021-08-31T11:46:32.799692+00:00\",\"viaq_index_name\":\"audit-write\",\"viaq_msg_id\":\"MzFjYjJkZjItNjY0MC00YWU4LWIwMTEtNGNmM2E5ZmViMGU4\",\"log_type\":\"audit\"}"]]}]}

  • oc logs -n openshift-logging -l component=collector 를 입력하면 클러스터의 수집기 로그에 다음 오류 메시지 중 하나가 포함된 행이 표시됩니다. 

    429 Too Many Requests Ingestion rate limit exceeded

    Vector 오류 메시지의 예

    2023-08-25T16:08:49.301780Z  WARN sink{component_kind="sink" component_id=default_loki_infra component_type=loki component_name=default_loki_infra}: vector::sinks::util::retries: Retrying after error. error=Server responded with an error: 429 Too Many Requests internal_log_rate_limit=true

    Fluentd 오류 메시지의 예

    2023-08-30 14:52:15 +0000 [warn]: [default_loki_infra] failed to flush the buffer. retry_times=2 next_retry_time=2023-08-30 14:52:19 +0000 chunk="604251225bf5378ed1567231a1c03b8b" error_class=Fluent::Plugin::LokiOutput::LogPostError error="429 Too Many Requests Ingestion rate limit exceeded for user infrastructure (limit: 4194304 bytes/sec) while attempting to ingest '4082' lines totaling '7820025' bytes, reduce log volume or contact your Loki administrator to see if the limit can be increased\n"

    이 오류는 수신 끝점에도 표시됩니다. 예를 들어 LokiStack ingester Pod에서 다음을 수행합니다.

    Loki ingester 오류 메시지의 예

    level=warn ts=2023-08-30T14:57:34.155592243Z caller=grpc_logging.go:43 duration=1.434942ms method=/logproto.Pusher/Push err="rpc error: code = Code(429) desc = entry with timestamp 2023-08-30 14:57:32.012778399 +0000 UTC ignored, reason: 'Per stream rate limit exceeded (limit: 3MB/sec) while attempting to ingest for stream

프로세스

  • LokiStack CR에서 ingestionBurstSize 및 ingestionRate 필드를 업데이트합니다. 

    apiVersion: loki.grafana.com/v1
kind: LokiStack
metadata:
  name: logging-loki
  namespace: openshift-logging
spec:
  limits:
    global:
      ingestion:
        ingestionBurstSize: 16 1
        ingestionRate: 8 2
# ...
    1
    ingestionBurstSize 필드는 배포자 복제본당 최대 로컬 속도 제한 샘플 크기를 MB로 정의합니다. 이 값은 하드 제한입니다. 이 값을 단일 푸시 요청에 예상되는 최대 로그 크기로 설정합니다. ingestionBurstSize 값보다 큰 단일 요청은 허용되지 않습니다.
    2
    ingestionRate 필드는 초당 수집된 샘플의 최대 양(MB)에 대한 소프트 제한입니다. 로그 비율이 제한을 초과하는 경우 속도 제한 오류가 발생하지만 수집기는 로그를 다시 시도합니다. 총 평균이 제한보다 작으면 사용자 개입 없이 시스템을 복구하고 오류가 해결됩니다.

3.3. 로깅 경고 문제 해결

다음 절차를 사용하여 클러스터의 로깅 경고 문제를 해결할 수 있습니다.

3.3.1. Elasticsearch 클러스터 상태가 빨간색

하나 이상의 기본 shard와 해당 복제본이 노드에 할당되지 않습니다. 다음 절차에 따라 이 경고 문제를 해결합니다.

작은 정보

이 문서의 일부 명령은 $ES_POD_NAME 쉘 변수를 사용하여 Elasticsearch Pod를 참조합니다. 이 문서에서 직접 명령을 복사하여 붙여넣려면 이 변수를 Elasticsearch 클러스터에 유효한 값으로 설정해야 합니다.

다음 명령을 실행하여 사용 가능한 Elasticsearch Pod를 나열할 수 있습니다. 

$ oc -n openshift-logging get pods -l component=elasticsearch

나열된 Pod 중 하나를 선택하고 다음 명령을 실행하여 $ES_POD_NAME 변수를 설정합니다. 

$ export ES_POD_NAME=<elasticsearch_pod_name>

이제 명령에 $ES_POD_NAME 변수를 사용할 수 있습니다.

프로세스

  1. Elasticsearch 클러스터 상태를 확인하고 다음 명령을 실행하여 클러스터 상태가 빨간색인지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME -- health

  2. 다음 명령을 실행하여 클러스터에 참여한 노드를 나열합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cat/nodes?v

  3. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch Pod를 나열하고 이전 단계의 명령 출력의 노드와 비교합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get pods -l component=elasticsearch

  4. 일부 Elasticsearch 노드가 클러스터에 참여하지 않은 경우 다음 단계를 수행합니다.

    1. 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 Elasticsearch에 선택한 마스터 노드가 있는지 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cat/master?v

    2. 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 선택한 마스터 노드의 Pod 로그를 검토합니다. 

      $ oc logs <elasticsearch_master_pod_name> -c elasticsearch -n openshift-logging

    3. 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 클러스터에 참여하지 않은 노드의 로그를 확인합니다. 

      $ oc logs <elasticsearch_node_name> -c elasticsearch -n openshift-logging

  5. 모든 노드가 클러스터에 참여한 경우 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 클러스터가 복구 프로세스 중인지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cat/recovery?active_only=true

    명령 출력이 없는 경우 복구 프로세스가 보류 중인 작업에서 지연되거나 중단될 수 있습니다.

  6. 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 보류 중인 작업이 있는지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- health | grep number_of_pending_tasks
  7. 보류 중인 작업이 있는 경우 상태를 모니터링합니다. 상태가 변경되고 클러스터가 복구 중임을 나타내는 경우 계속 대기합니다. 복구 시간은 클러스터의 크기와 기타 요인에 따라 다릅니다. 그렇지 않으면 보류 중인 작업의 상태가 변경되지 않는 경우 복구가 중지되었음을 나타냅니다.

  8. 복구가 중단된 것처럼 보이면 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 cluster.routing.allocation.enable 값이 none 으로 설정되어 있는지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cluster/settings?pretty

  9. cluster.routing.allocation.enable 값이 none 으로 설정된 경우 다음 명령을 실행하여 all 로 설정합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cluster/settings?pretty \
  -X PUT -d '{"persistent": {"cluster.routing.allocation.enable":"all"}}'

  10. 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 인덱스가 빨간색인지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cat/indices?v

  11. 인덱스가 빨간색이면 다음 단계를 수행하여 지웁니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 캐시를 지웁니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name>/_cache/clear?pretty

    2. 다음 명령을 실행하여 최대 할당 재시도 횟수를 늘립니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name>/_settings?pretty \
  -X PUT -d '{"index.allocation.max_retries":10}'

    3. 다음 명령을 실행하여 스크롤 항목을 모두 삭제합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_search/scroll/_all -X DELETE

    4. 다음 명령을 실행하여 시간 초과를 늘립니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name>/_settings?pretty \
  -X PUT -d '{"index.unassigned.node_left.delayed_timeout":"10m"}'

  12. 이전 단계에서 빨간색 인덱스를 지우지 않으면 인덱스를 개별적으로 삭제합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 빨간색 인덱스 이름을 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cat/indices?v

    2. 다음 명령을 실행하여 빨간색 인덱스를 삭제합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_red_index_name> -X DELETE

  13. 빨간색 인덱스가 없고 클러스터 상태가 빨간색이면 데이터 노드에서 지속적으로 처리 로드가 높은지 확인합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch JVM 힙 사용량이 높은지 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_nodes/stats?pretty

      명령 출력에서 node_name.jvm.mem.heap_used_percent 필드를 검토하여 JVM 힙 사용량을 확인합니다.

    2. CPU 사용률이 높은지 확인합니다. CPU 활용에 대한 자세한 내용은 OpenShift Container Platform "모듈 대시보드 검토" 설명서를 참조하십시오.

추가 리소스

3.3.2. Elasticsearch 클러스터 상태가 노란색임

하나 이상의 기본 shard의 복제본 shard는 노드에 할당되지 않습니다. ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 nodeCount 값을 조정하여 노드 수를 늘립니다.

추가 리소스

3.3.3. Elasticsearch 노드 디스크 낮은 워터마크 도달

Elasticsearch는 낮은 워터마크에 도달하는 노드에 shard를 할당하지 않습니다.

작은 정보

이 문서의 일부 명령은 $ES_POD_NAME 쉘 변수를 사용하여 Elasticsearch Pod를 참조합니다. 이 문서에서 직접 명령을 복사하여 붙여넣려면 이 변수를 Elasticsearch 클러스터에 유효한 값으로 설정해야 합니다.

다음 명령을 실행하여 사용 가능한 Elasticsearch Pod를 나열할 수 있습니다. 

$ oc -n openshift-logging get pods -l component=elasticsearch

나열된 Pod 중 하나를 선택하고 다음 명령을 실행하여 $ES_POD_NAME 변수를 설정합니다. 

$ export ES_POD_NAME=<elasticsearch_pod_name>

이제 명령에 $ES_POD_NAME 변수를 사용할 수 있습니다.

프로세스

  1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch가 배포된 노드를 식별합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get po -o wide

  2. 다음 명령을 실행하여 할당되지 않은 shard가 있는지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cluster/health?pretty | grep unassigned_shards

  3. 할당되지 않은 shard가 있는 경우 다음 명령을 실행하여 각 노드에서 디스크 공간을 확인합니다. 

    $ for pod in `oc -n openshift-logging get po -l component=elasticsearch -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}'`; \
  do echo $pod; oc -n openshift-logging exec -c elasticsearch $pod \
  -- df -h /elasticsearch/persistent; done

  4. 명령 출력에서 Use 열을 확인하여 해당 노드에서 사용된 디스크 백분율을 확인합니다.

    출력 예

    elasticsearch-cdm-kcrsda6l-1-586cc95d4f-h8zq8
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme1n1     19G  522M   19G   3% /elasticsearch/persistent
elasticsearch-cdm-kcrsda6l-2-5b548fc7b-cwwk7
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme2n1     19G  522M   19G   3% /elasticsearch/persistent
elasticsearch-cdm-kcrsda6l-3-5dfc884d99-59tjw
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme3n1     19G  528M   19G   3% /elasticsearch/persistent

    사용된 디스크 백분율이 85%를 초과하는 경우 노드가 낮은 워터마크를 초과하여 더 이상 이 노드에 shard를 할당할 수 없습니다.

  5. 현재 redundancyPolicy 를 확인하려면 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get es elasticsearch \
  -o jsonpath='{.spec.redundancyPolicy}'

    클러스터에서 ClusterLogging 리소스를 사용하는 경우 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get cl \
  -o jsonpath='{.items[*].spec.logStore.elasticsearch.redundancyPolicy}'

    클러스터 redundancyPolicy 값이 SingleRedundancy 값보다 크면 SingleRedundancy 값으로 설정하고 이 변경 사항을 저장합니다.

  6. 이전 단계에서 문제가 해결되지 않으면 이전 인덱스를 삭제합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch의 모든 인덱스의 상태를 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME -- indices
    2. 삭제할 수 있는 이전 인덱스를 확인합니다.

    3. 다음 명령을 실행하여 인덱스를 삭제합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name> -X DELETE

3.3.4. 높은 워터마크에 도달한 Elasticsearch 노드 디스크

Elasticsearch는 워터마크 임계값 제한을 초과하지 않은 디스크 사용량이 낮은 노드로 높은 워터마크에 도달한 노드에서 shard를 재배치하려고 합니다.

특정 노드에 shard를 할당하려면 해당 노드에서 일부 공간을 확보해야 합니다. 디스크 공간을 늘릴 수 없는 경우 클러스터에 새 데이터 노드를 추가하거나 총 클러스터 중복 정책을 줄입니다.

작은 정보

이 문서의 일부 명령은 $ES_POD_NAME 쉘 변수를 사용하여 Elasticsearch Pod를 참조합니다. 이 문서에서 직접 명령을 복사하여 붙여넣려면 이 변수를 Elasticsearch 클러스터에 유효한 값으로 설정해야 합니다.

다음 명령을 실행하여 사용 가능한 Elasticsearch Pod를 나열할 수 있습니다. 

$ oc -n openshift-logging get pods -l component=elasticsearch

나열된 Pod 중 하나를 선택하고 다음 명령을 실행하여 $ES_POD_NAME 변수를 설정합니다. 

$ export ES_POD_NAME=<elasticsearch_pod_name>

이제 명령에 $ES_POD_NAME 변수를 사용할 수 있습니다.

프로세스

  1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch가 배포된 노드를 식별합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get po -o wide

  2. 각 노드의 디스크 공간을 확인합니다. 

    $ for pod in `oc -n openshift-logging get po -l component=elasticsearch -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}'`; \
  do echo $pod; oc -n openshift-logging exec -c elasticsearch $pod \
  -- df -h /elasticsearch/persistent; done

  3. 클러스터가 재조정 중인지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_cluster/health?pretty | grep relocating_shards

    명령 출력에 shard 재배치가 표시되면 높은 워터마크가 초과되었습니다. 높은 워터마크의 기본값은 90%입니다.

  4. 모든 노드의 디스크 공간을 늘립니다. 디스크 공간을 늘릴 수 없는 경우 클러스터에 새 데이터 노드를 추가하거나 총 클러스터 중복 정책을 줄입니다.

  5. 현재 redundancyPolicy 를 확인하려면 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get es elasticsearch \
  -o jsonpath='{.spec.redundancyPolicy}'

    클러스터에서 ClusterLogging 리소스를 사용하는 경우 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get cl \
  -o jsonpath='{.items[*].spec.logStore.elasticsearch.redundancyPolicy}'

    클러스터 redundancyPolicy 값이 SingleRedundancy 값보다 크면 SingleRedundancy 값으로 설정하고 이 변경 사항을 저장합니다.

  6. 이전 단계에서 문제가 해결되지 않으면 이전 인덱스를 삭제합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch의 모든 인덱스의 상태를 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME -- indices
    2. 삭제할 수 있는 이전 인덱스를 확인합니다.

    3. 다음 명령을 실행하여 인덱스를 삭제합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name> -X DELETE

3.3.5. Elasticsearch 노드 디스크 플러드 워터마크에 도달했습니다

Elasticsearch는 이러한 두 조건을 모두 충족하는 모든 인덱스에 읽기 전용 인덱스 블록을 적용합니다.

  • 하나 이상의 shard가 노드에 할당됩니다.
  • 하나 이상의 디스크가 플러드 단계를 초과합니다.

다음 절차에 따라 이 경고 문제를 해결합니다.

작은 정보

이 문서의 일부 명령은 $ES_POD_NAME 쉘 변수를 사용하여 Elasticsearch Pod를 참조합니다. 이 문서에서 직접 명령을 복사하여 붙여넣려면 이 변수를 Elasticsearch 클러스터에 유효한 값으로 설정해야 합니다.

다음 명령을 실행하여 사용 가능한 Elasticsearch Pod를 나열할 수 있습니다. 

$ oc -n openshift-logging get pods -l component=elasticsearch

나열된 Pod 중 하나를 선택하고 다음 명령을 실행하여 $ES_POD_NAME 변수를 설정합니다. 

$ export ES_POD_NAME=<elasticsearch_pod_name>

이제 명령에 $ES_POD_NAME 변수를 사용할 수 있습니다.

프로세스

  1. Elasticsearch 노드의 디스크 공간을 가져옵니다. 

    $ for pod in `oc -n openshift-logging get po -l component=elasticsearch -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}'`; \
  do echo $pod; oc -n openshift-logging exec -c elasticsearch $pod \
  -- df -h /elasticsearch/persistent; done

  2. 명령 출력에서 Avail 열을 확인하여 해당 노드에서 사용 가능한 디스크 공간을 확인합니다.

    출력 예

    elasticsearch-cdm-kcrsda6l-1-586cc95d4f-h8zq8
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme1n1     19G  522M   19G   3% /elasticsearch/persistent
elasticsearch-cdm-kcrsda6l-2-5b548fc7b-cwwk7
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme2n1     19G  522M   19G   3% /elasticsearch/persistent
elasticsearch-cdm-kcrsda6l-3-5dfc884d99-59tjw
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme3n1     19G  528M   19G   3% /elasticsearch/persistent

  3. 모든 노드의 디스크 공간을 늘립니다. 디스크 공간을 늘릴 수 없는 경우 클러스터에 새 데이터 노드를 추가하거나 총 클러스터 중복 정책을 줄입니다.

  4. 현재 redundancyPolicy 를 확인하려면 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get es elasticsearch \
  -o jsonpath='{.spec.redundancyPolicy}'

    클러스터에서 ClusterLogging 리소스를 사용하는 경우 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get cl \
  -o jsonpath='{.items[*].spec.logStore.elasticsearch.redundancyPolicy}'

    클러스터 redundancyPolicy 값이 SingleRedundancy 값보다 크면 SingleRedundancy 값으로 설정하고 이 변경 사항을 저장합니다.

  5. 이전 단계에서 문제가 해결되지 않으면 이전 인덱스를 삭제합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch의 모든 인덱스의 상태를 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME -- indices
    2. 삭제할 수 있는 이전 인덱스를 확인합니다.

    3. 다음 명령을 실행하여 인덱스를 삭제합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name> -X DELETE

  6. 디스크 공간을 계속 확보하고 모니터링합니다. 사용된 디스크 공간이 90% 미만으로 떨어지면 다음 명령을 실행하여 이 노드에 쓰기 차단을 해제합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=_all/_settings?pretty \
  -X PUT -d '{"index.blocks.read_only_allow_delete": null}'

3.3.6. Elasticsearch JVM 힙 사용량이 높음

사용된 Elasticsearch 노드 JVM(Java 가상 머신) 힙 메모리는 75% 이상입니다. 힙 크기를 늘리는 것이 좋습니다.

3.3.7. 집계된 로깅 시스템 CPU가 높음

노드의 시스템 CPU 사용량이 높습니다. 클러스터 노드의 CPU를 확인합니다. 더 많은 CPU 리소스를 노드에 할당하는 것이 좋습니다.

3.3.8. Elasticsearch 프로세스 CPU가 높음

노드의 Elasticsearch 프로세스 CPU 사용량이 높습니다. 클러스터 노드의 CPU를 확인합니다. 더 많은 CPU 리소스를 노드에 할당하는 것이 좋습니다.

3.3.9. Elasticsearch 디스크 공간이 부족합니다.

Elasticsearch는 현재 디스크 사용량에 따라 향후 6시간 이내에 디스크 공간이 부족해질 것으로 예상됩니다. 다음 절차에 따라 이 경고 문제를 해결합니다.

프로세스

  1. Elasticsearch 노드의 디스크 공간을 가져옵니다. 

    $ for pod in `oc -n openshift-logging get po -l component=elasticsearch -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}'`; \
  do echo $pod; oc -n openshift-logging exec -c elasticsearch $pod \
  -- df -h /elasticsearch/persistent; done

  2. 명령 출력에서 Avail 열을 확인하여 해당 노드에서 사용 가능한 디스크 공간을 확인합니다.

    출력 예

    elasticsearch-cdm-kcrsda6l-1-586cc95d4f-h8zq8
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme1n1     19G  522M   19G   3% /elasticsearch/persistent
elasticsearch-cdm-kcrsda6l-2-5b548fc7b-cwwk7
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme2n1     19G  522M   19G   3% /elasticsearch/persistent
elasticsearch-cdm-kcrsda6l-3-5dfc884d99-59tjw
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/nvme3n1     19G  528M   19G   3% /elasticsearch/persistent

  3. 모든 노드의 디스크 공간을 늘립니다. 디스크 공간을 늘릴 수 없는 경우 클러스터에 새 데이터 노드를 추가하거나 총 클러스터 중복 정책을 줄입니다.

  4. 현재 redundancyPolicy 를 확인하려면 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get es elasticsearch -o jsonpath='{.spec.redundancyPolicy}'

    클러스터에서 ClusterLogging 리소스를 사용하는 경우 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc -n openshift-logging get cl \
  -o jsonpath='{.items[*].spec.logStore.elasticsearch.redundancyPolicy}'

    클러스터 redundancyPolicy 값이 SingleRedundancy 값보다 크면 SingleRedundancy 값으로 설정하고 이 변경 사항을 저장합니다.

  5. 이전 단계에서 문제가 해결되지 않으면 이전 인덱스를 삭제합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch의 모든 인덱스의 상태를 확인합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME -- indices
    2. 삭제할 수 있는 이전 인덱스를 확인합니다.

    3. 다음 명령을 실행하여 인덱스를 삭제합니다. 

      $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch $ES_POD_NAME \
  -- es_util --query=<elasticsearch_index_name> -X DELETE

추가 리소스

3.3.10. Elasticsearch FileDescriptor 사용량이 높음

현재 사용 추세를 기준으로 노드의 예상 파일 설명자 수가 충분하지 않습니다. Elasticsearch File Descriptors 문서에 설명된 대로 각 노드의 max_file_descriptors 값을 확인합니다.

3.4. Elasticsearch 로그 저장소의 상태 보기

OpenShift Elasticsearch Operator 및 여러 Elasticsearch 구성 요소의 상태를 볼 수 있습니다.

3.4.1. Elasticsearch 로그 저장소의 상태 보기

Elasticsearch 로그 저장소의 상태를 볼 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 OpenShift Elasticsearch Operator가 설치되어 있습니다.

절차

  1. 다음 명령을 실행하여 openshift-logging 프로젝트로 변경합니다. 

    $ oc project openshift-logging

  2. 상태를 보려면 다음을 수행합니다.

    1. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch 로그 저장소 인스턴스의 이름을 가져옵니다. 

      $ oc get Elasticsearch

      출력 예

      NAME            AGE
elasticsearch   5h9m

    2. 다음 명령을 실행하여 Elasticsearch 로그 저장소 상태를 가져옵니다. 

      $ oc get Elasticsearch <Elasticsearch-instance> -o yaml

      예를 들어 다음과 같습니다. 

      $ oc get Elasticsearch elasticsearch -n openshift-logging -o yaml

      출력에는 다음과 유사한 정보가 포함됩니다.

      출력 예

      status: 1
  cluster: 2
    activePrimaryShards: 30
    activeShards: 60
    initializingShards: 0
    numDataNodes: 3
    numNodes: 3
    pendingTasks: 0
    relocatingShards: 0
    status: green
    unassignedShards: 0
  clusterHealth: ""
  conditions: [] 3
  nodes: 4
  - deploymentName: elasticsearch-cdm-zjf34ved-1
    upgradeStatus: {}
  - deploymentName: elasticsearch-cdm-zjf34ved-2
    upgradeStatus: {}
  - deploymentName: elasticsearch-cdm-zjf34ved-3
    upgradeStatus: {}
  pods: 5
    client:
      failed: []
      notReady: []
      ready:
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-1-6d7fbf844f-sn422
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-2-dfbd988bc-qkzjz
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-3-c8f566f7c-t7zkt
    data:
      failed: []
      notReady: []
      ready:
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-1-6d7fbf844f-sn422
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-2-dfbd988bc-qkzjz
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-3-c8f566f7c-t7zkt
    master:
      failed: []
      notReady: []
      ready:
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-1-6d7fbf844f-sn422
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-2-dfbd988bc-qkzjz
      - elasticsearch-cdm-zjf34ved-3-c8f566f7c-t7zkt
  shardAllocationEnabled: all

      1
      출력에서 클러스터 상태 필드가 상태 스탠자에 나타납니다.
      2
      Elasticsearch 로그 저장소의 상태:
      • 활성 기본 shard 수입니다.
      • 활성 shard 수입니다.
      • 초기화 중인 shard 수입니다.
      • Elasticsearch 로그 저장소 데이터 노드의 수입니다.
      • 총 Elasticsearch 로그 저장소 노드 수입니다.
      • 보류 중인 작업 수입니다.
      • Elasticsearch 로그 저장소 상태: green,red,yellow.
      • 할당되지 않은 shard 수
      3
      존재하는 경우 모든 상태 조건. Elasticsearch 로그 저장소 상태는 Pod를 배치할 수 없는 경우 스케줄러의 이유를 나타냅니다. 다음 조건과 관련된 모든 이벤트가 표시됩니다.
      • 컨테이너는 Elasticsearch 로그 저장소 및 프록시 컨테이너를 모두 대기합니다.
      • 컨테이너는 Elasticsearch 로그 저장소 및 프록시 컨테이너 모두에 대해 종료되었습니다.
      • Pod 예약 불가. 또한 여러 가지 문제에 대한 조건이 표시됩니다(조건 메시지 예 참조).
      4
      upgradeStatus 가 있는 클러스터의 Elasticsearch 로그 저장소 노드
      5
      실패한,notReady 또는 ready 상태에 나열된 클러스터의 Elasticsearch 로그 저장소 클라이언트, 데이터 및 마스터 Pod
3.4.1.1. 상태 메시지 예

다음은 Elasticsearch 인스턴스의 상태 섹션에 있는 일부 조건 메시지의 예입니다.

다음 상태 메시지는 노드가 구성된 낮은 워터마크를 초과했으며 이 노드에 shard가 할당되지 않음을 나타냅니다. 

status:
  nodes:
  - conditions:
    - lastTransitionTime: 2019-03-15T15:57:22Z
      message: Disk storage usage for node is 27.5gb (36.74%). Shards will be not
        be allocated on this node.
      reason: Disk Watermark Low
      status: "True"
      type: NodeStorage
    deploymentName: example-elasticsearch-cdm-0-1
    upgradeStatus: {}

다음 상태 메시지는 노드가 구성된 높은 워터마크를 초과했으며 shard가 다른 노드로 재배치됨을 나타냅니다. 

status:
  nodes:
  - conditions:
    - lastTransitionTime: 2019-03-15T16:04:45Z
      message: Disk storage usage for node is 27.5gb (36.74%). Shards will be relocated
        from this node.
      reason: Disk Watermark High
      status: "True"
      type: NodeStorage
    deploymentName: example-elasticsearch-cdm-0-1
    upgradeStatus: {}

다음 상태 메시지는 CR(사용자 정의 리소스)의 Elasticsearch 로그 저장소 노드 선택기가 클러스터의 노드와 일치하지 않음을 나타냅니다. 

status:
    nodes:
    - conditions:
      - lastTransitionTime: 2019-04-10T02:26:24Z
        message: '0/8 nodes are available: 8 node(s) didn''t match node selector.'
        reason: Unschedulable
        status: "True"
        type: Unschedulable

다음 상태 메시지는 Elasticsearch 로그 저장소 CR에서 PVC(영구 볼륨 클레임)가 존재하지 않음을 나타냅니다. 

status:
   nodes:
   - conditions:
     - last Transition Time:  2019-04-10T05:55:51Z
       message:               pod has unbound immediate PersistentVolumeClaims (repeated 5 times)
       reason:                Unschedulable
       status:                True
       type:                  Unschedulable

다음 상태 메시지는 Elasticsearch 로그 저장소 클러스터에 중복 정책을 지원하기에 충분한 노드가 없음을 나타냅니다. 

status:
  clusterHealth: ""
  conditions:
  - lastTransitionTime: 2019-04-17T20:01:31Z
    message: Wrong RedundancyPolicy selected. Choose different RedundancyPolicy or
      add more nodes with data roles
    reason: Invalid Settings
    status: "True"
    type: InvalidRedundancy

이 상태 메시지는 클러스터에 컨트롤 플레인 노드가 너무 많음을 나타냅니다. 

status:
  clusterHealth: green
  conditions:
    - lastTransitionTime: '2019-04-17T20:12:34Z'
      message: >-
        Invalid master nodes count. Please ensure there are no more than 3 total
        nodes with master roles
      reason: Invalid Settings
      status: 'True'
      type: InvalidMasters

다음 상태 메시지는 Elasticsearch 스토리지가 변경 작업을 지원하지 않음을 나타냅니다.

예를 들어 다음과 같습니다. 

status:
  clusterHealth: green
  conditions:
    - lastTransitionTime: "2021-05-07T01:05:13Z"
      message: Changing the storage structure for a custom resource is not supported
      reason: StorageStructureChangeIgnored
      status: 'True'
      type: StorageStructureChangeIgnored

reason 및 type 필드는 지원되지 않는 변경 유형을 지정합니다.

StorageClassNameChangeIgnored
스토리지 클래스 이름에 대한 지원되지 않는 변경 사항입니다.
StorageSizeChangeIgnored
스토리지 크기에 대한 지원되지 않는 변경 사항입니다.
StorageStructureChangeIgnored

임시 스토리지 구조와 영구저장장치 구조 간에는 지원되지 않는 변경 사항입니다.

중요

임시 스토리지에서 영구 스토리지로 전환하도록 ClusterLogging CR을 구성하려고 하면 OpenShift Elasticsearch Operator는 PVC(영구 볼륨 클레임)를 생성하지만 PV(영구 볼륨)를 생성하지 않습니다. StorageStructureChangeIgnored 상태를 지우려면 ClusterLogging CR로 변경 사항을 취소하고 PVC를 삭제해야 합니다.

3.4.2. 로그 저장소 구성 요소의 상태 보기

여러 로그 저장소 구성 요소의 상태를 볼 수 있습니다.

Elasticsearch 인덱스

Elasticsearch 인덱스의 상태를 볼 수 있습니다.

  1. Elasticsearch Pod의 이름을 가져옵니다. 

    $ oc get pods --selector component=elasticsearch -o name

    출력 예

    pod/elasticsearch-cdm-1godmszn-1-6f8495-vp4lw
pod/elasticsearch-cdm-1godmszn-2-5769cf-9ms2n
pod/elasticsearch-cdm-1godmszn-3-f66f7d-zqkz7

  2. 인덱스의 상태를 가져옵니다. 

    $ oc exec elasticsearch-cdm-4vjor49p-2-6d4d7db474-q2w7z -- indices

    출력 예

    Defaulting container name to elasticsearch.
Use 'oc describe pod/elasticsearch-cdm-4vjor49p-2-6d4d7db474-q2w7z -n openshift-logging' to see all of the containers in this pod.

green  open   infra-000002                                                     S4QANnf1QP6NgCegfnrnbQ   3   1     119926            0        157             78
green  open   audit-000001                                                     8_EQx77iQCSTzFOXtxRqFw   3   1          0            0          0              0
green  open   .security                                                        iDjscH7aSUGhIdq0LheLBQ   1   1          5            0          0              0
green  open   .kibana_-377444158_kubeadmin                                     yBywZ9GfSrKebz5gWBZbjw   3   1          1            0          0              0
green  open   infra-000001                                                     z6Dpe__ORgiopEpW6Yl44A   3   1     871000            0        874            436
green  open   app-000001                                                       hIrazQCeSISewG3c2VIvsQ   3   1       2453            0          3              1
green  open   .kibana_1                                                        JCitcBMSQxKOvIq6iQW6wg   1   1          0            0          0              0
green  open   .kibana_-1595131456_user1                                        gIYFIEGRRe-ka0W3okS-mQ   3   1          1            0          0              0

로그 저장소 Pod

로그 저장소를 호스팅하는 Pod의 상태를 볼 수 있습니다.

  1. Pod 이름을 가져옵니다. 

    $ oc get pods --selector component=elasticsearch -o name

    출력 예

    pod/elasticsearch-cdm-1godmszn-1-6f8495-vp4lw
pod/elasticsearch-cdm-1godmszn-2-5769cf-9ms2n
pod/elasticsearch-cdm-1godmszn-3-f66f7d-zqkz7

  2. Pod 상태를 가져옵니다. 

    $ oc describe pod elasticsearch-cdm-1godmszn-1-6f8495-vp4lw

    출력에는 다음 상태 정보가 포함됩니다.

    출력 예

    ....
Status:             Running

....

Containers:
  elasticsearch:
    Container ID:   cri-o://b7d44e0a9ea486e27f47763f5bb4c39dfd2
    State:          Running
      Started:      Mon, 08 Jun 2020 10:17:56 -0400
    Ready:          True
    Restart Count:  0
    Readiness:  exec [/usr/share/elasticsearch/probe/readiness.sh] delay=10s timeout=30s period=5s #success=1 #failure=3

....

  proxy:
    Container ID:  cri-o://3f77032abaddbb1652c116278652908dc01860320b8a4e741d06894b2f8f9aa1
    State:          Running
      Started:      Mon, 08 Jun 2020 10:18:38 -0400
    Ready:          True
    Restart Count:  0

....

Conditions:
  Type              Status
  Initialized       True
  Ready             True
  ContainersReady   True
  PodScheduled      True

....

Events:          <none>

로그 스토리지 Pod 배포 구성

로그 저장소 배포 구성의 상태를 볼 수 있습니다.

  1. 배포 구성의 이름을 가져옵니다. 

    $ oc get deployment --selector component=elasticsearch -o name

    출력 예

    deployment.extensions/elasticsearch-cdm-1gon-1
deployment.extensions/elasticsearch-cdm-1gon-2
deployment.extensions/elasticsearch-cdm-1gon-3

  2. 배포 구성 상태를 가져옵니다. 

    $ oc describe deployment elasticsearch-cdm-1gon-1

    출력에는 다음 상태 정보가 포함됩니다.

    출력 예

    ....
  Containers:
   elasticsearch:
    Image:      registry.redhat.io/openshift-logging/elasticsearch6-rhel8
    Readiness:  exec [/usr/share/elasticsearch/probe/readiness.sh] delay=10s timeout=30s period=5s #success=1 #failure=3

....

Conditions:
  Type           Status   Reason
  ----           ------   ------
  Progressing    Unknown  DeploymentPaused
  Available      True     MinimumReplicasAvailable

....

Events:          <none>

로그 저장소 복제본 세트

로그 저장소 복제본 세트의 상태를 볼 수 있습니다.

  1. 복제본 세트의 이름을 가져옵니다. 

    $ oc get replicaSet --selector component=elasticsearch -o name

replicaset.extensions/elasticsearch-cdm-1gon-1-6f8495
replicaset.extensions/elasticsearch-cdm-1gon-2-5769cf
replicaset.extensions/elasticsearch-cdm-1gon-3-f66f7d

  2. 복제본 세트의 상태를 가져옵니다. 

    $ oc describe replicaSet elasticsearch-cdm-1gon-1-6f8495

    출력에는 다음 상태 정보가 포함됩니다.

    출력 예

    ....
  Containers:
   elasticsearch:
    Image:      registry.redhat.io/openshift-logging/elasticsearch6-rhel8@sha256:4265742c7cdd85359140e2d7d703e4311b6497eec7676957f455d6908e7b1c25
    Readiness:  exec [/usr/share/elasticsearch/probe/readiness.sh] delay=10s timeout=30s period=5s #success=1 #failure=3

....

Events:          <none>

3.4.3. Elasticsearch 클러스터 상태

OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 Observe 섹션에 있는 대시보드에는 Elasticsearch 클러스터의 상태가 표시됩니다.

OpenShift Elasticsearch 클러스터의 상태를 가져오려면 <cluster _url>/monitoring/dashboards/grafana-dashboard-cluster-logging에 있는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 Observe 섹션에서 대시보드 를 참조하십시오.

Elasticsearch 상태 필드

eo_elasticsearch_cr_cluster_management_state

Elasticsearch 클러스터가 관리 상태인지 또는 관리되지 않는 상태에 있는지를 표시합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

eo_elasticsearch_cr_cluster_management_state{state="managed"} 1
eo_elasticsearch_cr_cluster_management_state{state="unmanaged"} 0
eo_elasticsearch_cr_restart_total

인증서 재시작, 롤링 재시작 또는 예약된 재시작을 위해 Elasticsearch 노드가 다시 시작된 횟수를 표시합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

eo_elasticsearch_cr_restart_total{reason="cert_restart"} 1
eo_elasticsearch_cr_restart_total{reason="rolling_restart"} 1
eo_elasticsearch_cr_restart_total{reason="scheduled_restart"} 3
es_index_namespaces_total

Elasticsearch 인덱스 네임스페이스의 총 수를 표시합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

Total number of Namespaces.
es_index_namespaces_total 5
es_index_document_count

각 네임스페이스에 대한 레코드 수가 표시됩니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

es_index_document_count{namespace="namespace_1"} 25
es_index_document_count{namespace="namespace_2"} 10
es_index_document_count{namespace="namespace_3"} 5

"Secret Elasticsearch 필드가 누락되었거나 비어 있음" 메시지

Elasticsearch에 admin-cert,admin-key,logging-es.crt 또는 logging-es.key 파일이 없는 경우 대시보드에는 다음 예와 유사한 상태 메시지가 표시됩니다. 

message": "Secret \"elasticsearch\" fields are either missing or empty: [admin-cert, admin-key, logging-es.crt, logging-es.key]",
"reason": "Missing Required Secrets",

4장. 로깅 정보

클러스터 관리자는 OpenShift Container Platform 클러스터에 로깅을 배포하고 이를 사용하여 노드 시스템 감사 로그, 애플리케이션 컨테이너 로그 및 인프라 로그를 수집하고 집계할 수 있습니다. 온-클러스터, Red Hat 관리 로그 스토리지를 포함하여 선택한 로그 출력에 로그를 전달할 수 있습니다. 배포된 로그 스토리지 솔루션에 따라 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 또는 Kibana 웹 콘솔에서 로그 데이터를 시각화할 수도 있습니다.

참고

Kibana 웹 콘솔은 향후 로깅 릴리스에서 더 이상 사용되지 않습니다.

OpenShift Container Platform 클러스터 관리자는 Operator를 사용하여 로깅을 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 로깅 설치를 참조하십시오.

Operator는 로깅 배포, 업그레이드 및 유지보수를 담당합니다. Operator가 설치되면 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 생성하여 로깅 Pod 및 로깅을 지원하는 데 필요한 기타 리소스를 예약할 수 있습니다. ClusterLogForwarder CR을 생성하여 수집되는 로그, 변환 방법, 전달되는 위치를 지정할 수도 있습니다.

참고

내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 로그 저장소는 감사 로그를 위한 보안 스토리지를 제공하지 않기 때문에 감사 로그는 기본적으로 내부 Elasticsearch 인스턴스에 저장되지 않습니다. 예를 들어 Kibana에서 감사 로그를 보려면 감사 로그를 기본 내부 Elasticsearch 로그 저장소로 보내려면 로그 저장소에 감사 로그 전달에 설명된 대로 로그 전달 API를 사용해야 합니다.

4.1. 로깅 아키텍처

로깅의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

수집기

수집기는 데몬 세트로 각 OpenShift Container Platform 노드에 Pod를 배포합니다. 각 노드에서 로그 데이터를 수집하고 데이터를 변환한 다음 구성된 출력으로 전달합니다. Vector 수집기 또는 레거시 Fluentd 수집기를 사용할 수 있습니다.

참고

Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

로그 저장소

로그 저장소는 분석을 위해 로그 데이터를 저장하고 로그 전달자의 기본 출력입니다. 기본 LokiStack 로그 저장소, 레거시 Elasticsearch 로그 저장소를 사용하거나 로그를 추가 외부 로그 저장소로 전달할 수 있습니다.

참고

OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

시각화

UI 구성 요소를 사용하여 로그 데이터의 시각적 표현을 볼 수 있습니다. UI는 저장된 로그를 검색, 쿼리 및 볼 수 있는 그래픽 인터페이스를 제공합니다. OpenShift Container Platform 웹 콘솔 UI는 OpenShift Container Platform 콘솔 플러그인을 활성화하면 제공됩니다.

참고

Kibana 웹 콘솔은 향후 로깅 릴리스에서 더 이상 사용되지 않습니다.

로깅은 컨테이너 로그 및 노드 로그를 수집합니다. 이는 다음과 같은 유형으로 분류됩니다.

애플리케이션 로그
인프라 컨테이너 애플리케이션을 제외하고 클러스터에서 실행 중인 사용자 애플리케이션에 의해 생성된 컨테이너 로그입니다.
인프라 로그
인프라 네임스페이스에서 생성된 컨테이너 로그: openshift*, kube* 또는 default 및 노드의 journald 메시지입니다.
감사 로그
/var/log/audit/audit.log 파일에 저장되는 노드 감사 시스템인 auditd에서 생성된 로그와 auditd,kube-apiserver,openshift-apiserver 서비스 및 활성화된 경우 ovn 프로젝트의 로그입니다.

추가 리소스

4.2. 로깅 배포 정보

관리자는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 또는 OpenShift CLI(oc)를 사용하여 로깅 Operator를 설치하여 로깅을 배포할 수 있습니다. Operator는 로깅의 배포, 업그레이드 및 유지보수를 담당합니다.

관리자와 애플리케이션 개발자는 보기 권한이 있는 프로젝트의 로그를 볼 수 있습니다.

4.2.1. 사용자 정의 리소스 로깅

각 Operator에서 구현하는 CR(사용자 정의 리소스) YAML 파일을 사용하여 로깅 배포를 구성할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift Logging Operator:

  • ClusterLogging (CL) - Operator가 설치된 후 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 생성하여 로깅 Pod 및 로깅 지원에 필요한 기타 리소스를 예약합니다. ClusterLogging CR은 수집기 및 전달자를 배포합니다. 현재 각 노드에서 실행되는 데몬 세트로 둘 다 구현됩니다. Red Hat OpenShift Logging Operator는 ClusterLogging CR을 감시하고 그에 따라 로깅 배포를 조정합니다.
  • ClusterLogForwarder (CLF) - 사용자 구성당 로그를 전달하도록 수집기 구성을 생성합니다.

Loki Operator:

  • LokiStack - Loki 클러스터를 로그 저장소로 제어하고 OpenShift Container Platform 인증 통합을 사용하여 웹 프록시를 제어하여 멀티 테넌시를 적용합니다.

OpenShift Elasticsearch Operator:

참고

이러한 CR은 OpenShift Elasticsearch Operator에서 생성하고 관리합니다. Operator에서 덮어쓰지 않고 수동 변경을 수행할 수 없습니다.

  • Elasticsearch - Elasticsearch 인스턴스를 기본 로그 저장소로 구성하고 배포합니다.
  • Kibana - 로그를 검색, 쿼리 및 보기 위해 Kibana 인스턴스를 구성하고 배포합니다.

4.2.2. JSON OpenShift Container Platform Logging 정보

JSON 로깅을 사용하여 JSON 문자열을 구조화된 오브젝트로 구문 분석하도록 Log Forwarding API를 구성할 수 있습니다. 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • JSON 로그 구문 분석
  • Elasticsearch의 JSON 로그 데이터 구성
  • Elasticsearch 로그 저장소로 JSON 로그 전달

4.2.3. Kubernetes 이벤트 수집 및 저장 정보

OpenShift Container Platform 이벤트 라우터는 Kubernetes 이벤트를 감시하고 OpenShift Container Platform Logging에 의한 수집을 위해 이를 기록하는 Pod입니다. 이벤트 라우터를 수동으로 배포해야 합니다.

자세한 내용은 Kubernetes 이벤트 수집 및 저장을 참조하십시오.

4.2.4. OpenShift Container Platform Logging 문제 해결 정보

다음 작업을 수행하여 로깅 문제를 해결할 수 있습니다.

  • 로깅 상태 보기
  • 로그 저장소의 상태 보기
  • 로깅 경고 이해
  • Red Hat 지원을 위한 로깅 데이터 수집
  • 심각한 경고 문제 해결

4.2.5. 필드 내보내기 정보

로깅 시스템 내보내기 필드입니다. 내보낸 필드는 로그 레코드에 있으며 Elasticsearch 및 Kibana에서 검색할 수 있습니다.

자세한 내용은 필드 내보내기 정보를 참조하십시오.

4.2.6. 이벤트 라우팅 정보

이벤트 라우터는 로깅을 통해 수집할 수 있도록 OpenShift Container Platform 이벤트를 감시하는 Pod입니다. 이벤트 라우터는 모든 프로젝트에서 이벤트를 수집하여 STDOUT에 씁니다. Fluentd는 이러한 이벤트를 수집하여 OpenShift Container Platform Elasticsearch 인스턴스로 전달합니다. Elasticsearch는 이벤트를 인프라 인덱스에 인덱싱합니다.

이벤트 라우터를 수동으로 배포해야 합니다.

자세한 내용은 Kubernetes 이벤트 수집 및 저장을 참조하십시오.

5장. 로깅 설치

Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치하여 로깅을 배포할 수 있습니다. Red Hat OpenShift Logging Operator는 로깅 스택의 구성 요소를 생성하고 관리합니다.

참고

로깅은 핵심 OpenShift Container Platform과 별도의 릴리스 주기와 함께 설치 가능한 구성 요소로 제공됩니다. Red Hat OpenShift Container Platform 라이프 사이클 정책은 릴리스 호환성에 대해 간략하게 설명합니다.

중요

새 설치의 경우 Vector 및 LokiStack을 사용합니다. Elasticsearch 및 Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다.

5.1. 웹 콘솔을 사용하여 Red Hat OpenShift Logging Operator 설치

OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스할 수 있습니다.

프로세스

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator → OperatorHub를 클릭합니다.
  2. 키워드로 필터링 상자에 OpenShift Logging 을 입력합니다.
  3. 사용 가능한 Operator 목록에서 Red Hat OpenShift Logging을 선택한 다음 설치를 클릭합니다.
  4. 설치 모드에서 클러스터의 특정 네임스페이스 가 선택되어 있는지 확인합니다.
  5. 설치된 네임스페이스에서 Operator 권장 네임스페이스가 openshift-logging인지 확인하십시오.

  6. 이 네임스페이스에서 Operator 권장 클러스터 모니터링 사용을 선택합니다.

    이 옵션은 Namespace 오브젝트에서 openshift.io/cluster-monitoring: "true" 라벨을 설정합니다. 클러스터 모니터링이 openshift-logging 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 이 옵션을 선택해야 합니다.

  7. stable-5.y 를 업데이트 채널로 선택합니다.

    참고

    stable 채널은 최신 로깅 릴리스에 대한 업데이트만 제공합니다. 이전 릴리스에 대한 업데이트를 계속 받으려면 서브스크립션 채널을 stable-x.y 로 변경해야 합니다. 여기서 x.y 는 설치한 로깅 및 마이너 버전을 나타냅니다. 예를 들면 stable-5.7 입니다.

  8. 업데이트 승인을 선택합니다.

    • 자동 전략을 사용하면 Operator 새 버전이 준비될 때 OLM(Operator Lifecycle Manager)이 자동으로 Operator를 업데이트할 수 있습니다.
    • 수동 전략을 사용하려면 적절한 자격 증명을 가진 사용자가 Operator 업데이트를 승인해야 합니다.
  9. 콘솔 플러그인에 대해 활성화 또는 비활성화 를 선택합니다.
  10. 설치를 클릭합니다.

검증

  1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 전환하여 Red Hat OpenShift Logging Operator 가 설치되었는지 확인합니다.
  2. 상태 열에서 InstallSucceeded 가 포함된 녹색 확인 표시와 최대 날짜 텍스트가 표시되는지 확인합니다.
중요

Operator는 설치가 완료되기 전에 실패 상태를 표시할 수 있습니다. Operator 설치가 InstallSucceeded 메시지와 함께 완료되면 페이지를 새로 고칩니다.

Operator가 설치된 것으로 표시되지 않으면 다음 문제 해결 옵션 중 하나를 선택합니다.

  • Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동하여 상태 열에 오류 또는 실패가 있는지 검사합니다.
  • 워크로드 → Pod 페이지로 이동하여 openshift-logging 프로젝트에서 문제를 보고하는 Pod의 로그를 확인합니다.

5.2. 웹 콘솔을 사용하여 ClusterLogging 오브젝트 생성

로깅 Operator를 설치한 후 클러스터의 로그 스토리지, 시각화 및 로그 수집기를 구성하려면 ClusterLogging 사용자 정의 리소스를 생성해야 합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔 관리자 화면에 액세스할 수 있습니다.

프로세스

  1. Custom Resource Definitions 페이지로 이동합니다.
  2. 사용자 정의 리소스 정의 페이지에서 ClusterLogging을 클릭합니다.
  3. 사용자 정의 리소스 정의 상세 정보 페이지의 작업 메뉴에서 인스턴스 보기를 선택합니다.
  4. ClusterLoggings 페이지에서 ClusterLogging 생성을 클릭합니다.

  5. 컬렉션 섹션에서 수집기 구현을 선택합니다.

    참고

    Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

  6. logStore 섹션에서 유형을 선택합니다.

    참고

    OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

  7. 생성을 클릭합니다.

5.3. CLI를 사용하여 Red Hat OpenShift Logging Operator 설치

OpenShift CLI(oc)를 사용하여 Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.

프로세스

  1. Namespace 오브젝트를 YAML 파일로 생성합니다.

    Namespace 오브젝트의 예

    apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: openshift-operators-redhat 1
  annotations:
    openshift.io/node-selector: ""
  labels:
    openshift.io/cluster-monitoring: "true" 2

    1
    openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다. 지표의 충돌을 방지하려면 openshift-operators 네임스페이스가 아니라 openshift-operators-redhat 네임스페이스에서 지표를 스크랩하도록 Prometheus 클러스터 모니터링 스택을 구성해야 합니다. openshift-operators 네임스페이스에 신뢰할 수 없는 Community Operator가 포함될 수 있고, 여기에서 OpenShift Container Platform 지표와 동일한 이름의 지표를 게시하면 충돌이 발생합니다.
    2
    문자열. 클러스터 모니터링이 openshift-operators-redhat 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 표시된 이 레이블을 지정해야 합니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 Namespace 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

  3. Red Hat OpenShift Logging Operator의 Namespace 오브젝트를 생성합니다.

    Namespace 오브젝트의 예

    apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: openshift-logging
  annotations:
    openshift.io/node-selector: ""
  labels:
    openshift.io/cluster-monitoring: "true"

  4. 다음 명령을 실행하여 Namespace 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

  5. OperatorGroup 오브젝트를 YAML 파일로 생성합니다.

    OperatorGroup 오브젝트의 예

    apiVersion: operators.coreos.com/v1
kind: OperatorGroup
metadata:
  name: cluster-logging
  namespace: openshift-logging 1
spec:
  targetNamespaces:
  - openshift-logging 2

    1 2
    openshift-logging 을 네임스페이스 이름으로 지정해야 합니다.

  6. 다음 명령을 실행하여 OperatorGroup 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

  7. Red Hat OpenShift Logging Operator에 네임스페이스를 서브스크립션하는 Subscription 오브젝트를 생성합니다.

    Subscription 개체 예

    apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
kind: Subscription
metadata:
  name: cluster-logging
  namespace: openshift-logging 1
spec:
  channel: stable 2
  name: cluster-logging
  source: redhat-operators 3
  sourceNamespace: openshift-marketplace

    1
    openshift-logging 을 네임스페이스 이름으로 지정해야 합니다.
    2
    stable 또는 stable-x.y 를 채널로 지정합니다.
    3
    redhat-operators를 지정합니다. OpenShift Container Platform 클러스터가 제한된 네트워크(연결이 끊긴 클러스터)에 설치된 경우 OLM(Operator Lifecycle Manager)을 구성할 때 생성된 CatalogSource 오브젝트의 이름을 지정합니다.

  8. 다음 명령을 실행하여 서브스크립션을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

    Red Hat OpenShift Logging Operator는 openshift-logging 네임스페이스에 설치됩니다.

검증

  1. 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc get csv -n <namespace>

  2. 출력을 관찰하고 네임스페이스에 Red Hat OpenShift Logging Operator가 있는지 확인합니다.

    출력 예

    NAMESPACE                                               NAME                                         DISPLAY                  VERSION               REPLACES   PHASE
...
openshift-logging                                       clusterlogging.5.7.0-202007012112.p0         OpenShift Logging          5.7.0-202007012112.p0              Succeeded
...

5.4. CLI를 사용하여 ClusterLogging 오브젝트 생성

이 기본 로깅 구성은 다양한 환경을 지원합니다. 수행할 수 있는 수정 사항에 대한 정보는 구성 요소 튜닝 및 구성 주제를 검토하십시오.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • 로그 저장소에 대해 OpenShift Elasticsearch Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.

프로세스

  1. ClusterLogging 오브젝트를 YAML 파일로 생성합니다.

    ClusterLogging 오브젝트의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging
spec:
  managementState: Managed 2
  logStore:
    type: elasticsearch 3
    retentionPolicy: 4
      application:
        maxAge: 1d
      infra:
        maxAge: 7d
      audit:
        maxAge: 7d
    elasticsearch:
      nodeCount: 3 5
      storage:
        storageClassName: <storage_class_name> 6
        size: 200G
      resources: 7
          limits:
            memory: 16Gi
          requests:
            memory: 16Gi
      proxy: 8
        resources:
          limits:
            memory: 256Mi
          requests:
            memory: 256Mi
      redundancyPolicy: SingleRedundancy
  visualization:
    type: kibana 9
    kibana:
      replicas: 1
  collection:
    type: fluentd 10
    fluentd: {}

    1
    이름은 instance이어야 합니다.
    2
    OpenShift Logging 관리 상태입니다. 경우에 따라 OpenShift Logging 기본값을 변경하는 경우 이를 Unmanaged로 설정해야 합니다. 그러나 관리되지 않는 배포는 OpenShift Logging이 다시 Managed 상태로 될 때까지 업데이트를 받지 않습니다.
    3
    Elasticsearch 구성을 위한 설정입니다. CR을 사용하여 shard 복제 정책 및 영구 스토리지를 구성할 수 있습니다.
    4
    Elasticsearch가 각 로그 소스를 유지해야 하는 시간을 지정합니다. 정수 및 시간 지정을 입력합니다(주(w), 시간(h/H), 분(m) 및 초(s)). 예를 들어 7일은 7d입니다. maxAge보다 오래된 로그는 삭제됩니다. 각 로그 소스에 대한 보존 정책을 지정해야 합니다. 그렇지 않으면 해당 소스에 대해 Elasticsearch 인덱스가 생성되지 않습니다.
    5
    Elasticsearch 노드 수를 지정합니다. 이 목록 뒤에 나오는 참고 사항을 참조하십시오.
    6
    Elasticsearch 스토리지의 기존 스토리지 클래스 이름을 입력합니다. 최상의 성능을 위해서는 블록 스토리지를 할당하는 스토리지 클래스를 지정합니다. 스토리지 클래스를 지정하지 않으면 OpenShift Logging은 임시 스토리지를 사용합니다.
    7
    필요에 따라 Elasticsearch에 대한 CPU 및 메모리 요청을 지정합니다. 이 값을 비워 두면 OpenShift Elasticsearch Operator가 대부분의 배포에 충분한 기본값으로 설정합니다. 기본값은 메모리 요청 시 16Gi이고 CPU 요청 시 1입니다.
    8
    필요에 따라 Elasticsearch 프록시에 대한 CPU 및 메모리 요청을 지정합니다. 이 값을 비워 두면 OpenShift Elasticsearch Operator가 대부분의 배포에 충분한 기본값으로 설정합니다. 기본값은 메모리 요청 시 256Mi이고 CPU 요청 시 100m입니다.
    9
    Kibana 구성을 위한 설정입니다. CR을 사용하여 중복성을 위해 Kibana를 확장하고 Kibana 노드의 CPU 및 메모리를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 로그 시각화 프로그램 구성을 참조하십시오.
    10
    Fluentd 구성을 위한 설정입니다. CR을 사용하여 Fluentd CPU 및 메모리 제한을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 " Fluentd 구성"을 참조하십시오.
    참고

    Elasticsearch 컨트롤 플레인 노드의 최대 수는 3입니다. 3보다 큰 nodeCount를 지정하면 OpenShift Container Platform은 마스터, 클라이언트 및 데이터 역할을 가진 마스터 적격 노드인 Elasticsearch 노드 3개를 생성합니다. 추가 Elasticsearch 노드는 클라이언트 및 데이터 역할을 사용하여 데이터 전용 노드로 생성됩니다. 컨트롤 플레인 노드는 인덱스 작성 또는 삭제, shard 할당 및 추적 노드와 같은 클러스터 전체 작업을 수행합니다. 데이터 노드는 shard를 보유하고 CRUD, 검색 및 집계와 같은 데이터 관련 작업을 수행합니다. 데이터 관련 작업은 I/O, 메모리 및 CPU 집약적입니다. 현재 노드에 과부하가 걸리면 이러한 리소스를 모니터링하고 더 많은 데이터 노드를 추가하는 것이 중요합니다.

    예를 들어 nodeCount = 4인 경우 다음 노드가 생성됩니다. 

    $ oc get deployment

    출력 예

    NAME                           READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
cluster-logging-operator       1/1     1            1           18h
elasticsearch-cd-x6kdekli-1    1/1     1            1          6m54s
elasticsearch-cdm-x6kdekli-1   1/1     1            1           18h
elasticsearch-cdm-x6kdekli-2   1/1     1            1           6m49s
elasticsearch-cdm-x6kdekli-3   1/1     1            1           6m44s

    인덱스 템플릿의 기본 shard 수는 Elasticsearch 데이터 노드 수와 같습니다.

검증

openshift-logging 프로젝트에 Pod를 나열하여 설치를 확인할 수 있습니다.

  • 다음 명령을 실행하여 Pod를 나열합니다. 

    $ oc get pods -n openshift-logging

    다음 목록과 유사하게 로깅 구성 요소의 Pod를 관찰합니다.

    출력 예

    NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cluster-logging-operator-66f77ffccb-ppzbg       1/1     Running   0          7m
elasticsearch-cdm-ftuhduuw-1-ffc4b9566-q6bhp    2/2     Running   0          2m40s
elasticsearch-cdm-ftuhduuw-2-7b4994dbfc-rd2gc   2/2     Running   0          2m36s
elasticsearch-cdm-ftuhduuw-3-84b5ff7ff8-gqnm2   2/2     Running   0          2m4s
collector-587vb                                   1/1     Running   0          2m26s
collector-7mpb9                                   1/1     Running   0          2m30s
collector-flm6j                                   1/1     Running   0          2m33s
collector-gn4rn                                   1/1     Running   0          2m26s
collector-nlgb6                                   1/1     Running   0          2m30s
collector-snpkt                                   1/1     Running   0          2m28s
kibana-d6d5668c5-rppqm                          2/2     Running   0          2m39s

5.5. 설치 후 작업

Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치한 후 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 생성하고 수정하여 배포를 구성할 수 있습니다.

작은 정보

Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 내부 Elasticsearch logStore 및 Kibana visualization 구성 요소를 제거할 수 있습니다. 이러한 구성 요소를 제거하는 것은 선택 사항이지만 리소스를 절약할 수 있습니다. Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 사용되지 않는 구성 요소 제거를 참조하십시오.

5.5.1. 클러스터 로깅 사용자 정의 리소스 정보

로깅 환경을 변경하려면 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 생성하고 수정합니다.

ClusterLogging 사용자 정의 리소스 (CR) 샘플

apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  managementState: Managed 3
# ...

1
CR 이름은 instance여야 합니다.
2
CR은 openshift-logging 네임스페이스에 설치해야 합니다.
3
Red Hat OpenShift Logging Operator 관리 상태입니다. 상태가 Unmanaged 로 설정된 경우 Operator는 지원되지 않는 상태에 있으며 업데이트가 제공되지 않습니다.

5.5.2. 로그 스토리지 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 스토리지 유형을 구성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator와 LokiStack 또는 Elasticsearch인 내부 로그 저장소를 설치했습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.
참고

OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

프로세스

  1. ClusterLogging CR logStore 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  logStore:
    type: <log_store_type> 1
    elasticsearch: 2
      nodeCount: <integer>
      resources: {}
      storage: {}
      redundancyPolicy: <redundancy_type> 3
    lokistack: 4
      name: {}
# ...

    1
    로그 저장소 유형을 지정합니다. lokistack 또는 elasticsearch 일 수 있습니다.
    2
    Elasticsearch 로그 저장소에 대한 선택적 구성 옵션입니다.
    3
    중복 유형을 지정합니다. 이 값은 ZeroRedundancy,SingleRedundancy,MultipleRedundancy 또는 FullRedundancy 일 수 있습니다.
    4
    LokiStack에 대한 선택적 구성 옵션입니다.

    LokiStack을 로그 저장소로 지정하는 ClusterLogging CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  managementState: Managed
  logStore:
    type: lokistack
    lokistack:
      name: logging-loki
# ...

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

5.5.3. 로그 수집기 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 수집기 유형을 구성할 수 있습니다.

참고

Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.

프로세스

  1. ClusterLogging CR 컬렉션 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  collection:
    type: <log_collector_type> 1
    resources: {}
    tolerations: {}
# ...

    1
    로깅에 사용할 로그 수집기 유형입니다. 벡터 또는 fluentd 일 수 있습니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

5.5.4. 로그 시각화 프로그램 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 시각화 프로그램 유형을 구성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.
중요

시각화에 OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하려면 로깅 콘솔 플러그인을 활성화해야 합니다. "웹 콘솔을 사용한 로그 시각화"에 대한 설명서를 참조하십시오.

프로세스

  1. ClusterLogging CR 시각화 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  visualization:
    type: <visualizer_type> 1
    kibana: 2
      resources: {}
      nodeSelector: {}
      proxy: {}
      replicas: {}
      tolerations: {}
    ocpConsole: 3
      logsLimit: {}
      timeout: {}
# ...

    1
    로깅에 사용할 시각화 프로그램 유형입니다. kibana 또는 ocp-console 일 수 있습니다. Kibana 콘솔은 Elasticsearch 로그 스토리지를 사용하는 배포와만 호환되며 OpenShift Container Platform 콘솔은 LokiStack 배포와만 호환됩니다.
    2
    Kibana 콘솔의 선택적 구성입니다.
    3
    OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 선택적 구성입니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

5.5.5. 네트워크 분리가 활성화될 때 프로젝트 간 트래픽 허용

클러스터 네트워크 공급자는 네트워크 분리를 실행할 수 있습니다. 이 경우 OpenShift Logging에서 배포한 operator가 포함된 프로젝트 간 네트워크 트래픽을 허용해야 합니다.

네트워크 분리는 다른 프로젝트에 있는 pod 또는 서비스 간의 네트워크 트래픽을 차단합니다. 로깅은 openshift-operators-redhat 프로젝트에 OpenShift Elasticsearch Operator 를 설치하고 openshift-logging 프로젝트에 Red Hat OpenShift Logging Operator 를 설치합니다. 따라서 이 두 프로젝트 간 트래픽을 허용해야 합니다.

OpenShift Container Platform은 기본 CNI(Container Network Interface) 네트워크 공급자인 OpenShift SDN과 OVN-Kubernetes에 대해 지원되는 두 가지 옵션을 제공합니다. 이 두 공급업체는 다양한 네트워크 분리 정책을 구현합니다.

OpenShift SDN에는 다음 세 가지 모드가 있습니다.

네트워크 정책
이는 기본값 모드입니다. 정책을 정의하지 않은 경우 모든 트래픽을 허용합니다. 그러나 사용자가 정책을 정의하는 경우 일반적으로 모든 트래픽을 거부한 다음 예외를 추가하여 시작합니다. 이 프로세스에서는 다른 프로젝트에서 실행 중인 애플리케이션을 중단할 수 있습니다. 따라서 하나의 로깅 관련 프로젝트에서 다른 프로젝트로 트래픽이 송신될 수 있도록 명시적으로 정책을 구성합니다.
다중 테넌트
이 모드에서는 네트워크 분리가 적용됩니다. 두 개의 로깅 관련 프로젝트에 참여하여 트래픽을 허용해야 합니다.
서브넷
이 모드에서는 모든 트래픽을 허용합니다. 네트워크 분리를 적용하지 않습니다. 아무 작업도 필요하지 않습니다.

OVN-Kubernetes는 항상 네트워크 정책을 사용합니다. 따라서 OpenShift SDN과 마찬가지로 하나의 로깅 관련 프로젝트에서 다른 프로젝트로 트래픽이 송신될 수 있도록 정책을 구성해야 합니다.

프로세스

  • 다중 테넌트 모드에서 OpenShift SDN을 사용하는 경우 두 프로젝트에 참여합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 

    $ oc adm pod-network join-projects --to=openshift-operators-redhat openshift-logging

  • 또는 네트워크 정책 모드 및 OVN-Kubernetes의 OpenShift SDN의 경우 다음 작업을 수행합니다.

    1. openshift-operators-redhat 네임스페이스에서 레이블을 설정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 

      $ oc label namespace openshift-operators-redhat project=openshift-operators-redhat

    2. openshift-operators-redhat,openshift-monitoring 및 openshift-ingress 프로젝트에서 openshift-logging 프로젝트로 수신할 수 있는 openshift-logging 네임스페이스에 네트워크 정책 오브젝트를 생성합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 

      apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: allow-from-openshift-monitoring-ingress-operators-redhat
spec:
  ingress:
  - from:
    - podSelector: {}
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          project: "openshift-operators-redhat"
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          name: "openshift-monitoring"
  - from:
    - namespaceSelector:
        matchLabels:
          network.openshift.io/policy-group: ingress
  podSelector: {}
  policyTypes:
  - Ingress

추가 리소스

6장. 로깅 업데이트

로깅 업데이트에는 마이너 릴리스 업데이트(5.y.z) 및 주요 릴리스 업데이트(5.y)의 두 가지 유형이 있습니다.

6.1. 마이너 릴리스 업데이트

자동 업데이트 승인 옵션을 사용하여 로깅 Operator를 설치한 경우 Operator에 마이너 버전 업데이트가 자동으로 제공됩니다. 수동 업데이트 단계를 완료할 필요가 없습니다.

수동 업데이트 승인 옵션을 사용하여 로깅 Operator를 설치한 경우 마이너 버전 업데이트를 수동으로 승인해야 합니다. 자세한 내용은 보류 중인 Operator 업데이트 수동 승인 을 참조하십시오.

6.2. 주요 릴리스 업데이트

주요 버전 업데이트의 경우 일부 수동 단계를 완료해야 합니다.

주요 릴리스 버전 호환성 및 지원 정보는 OpenShift Operator 라이프 사이클 을 참조하십시오.

6.3. Red Hat OpenShift Logging Operator 업데이트

Red Hat OpenShift Logging Operator를 새 주요 릴리스 버전으로 업데이트하려면 Operator 서브스크립션의 업데이트 채널을 수정해야 합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스하고 관리자 화면을 보고 있습니다.

프로세스

  1. Operators → 설치된 Operator로 이동합니다.
  2. openshift-logging 프로젝트를 선택합니다.
  3. Red Hat OpenShift Logging Operator를 클릭합니다.
  4. 서브스크립션 을 클릭합니다. 서브스크립션 세부 정보 섹션에서 채널 업데이트 링크를 클릭합니다. 이 링크 텍스트는 현재 업데이트 채널에 따라 stable 또는 stable-5.y 일 수 있습니다.
  5. 서브스크립션 업데이트 채널 변경 창에서 최신 주요 버전 업데이트 채널, stable-5.y 를 선택하고 저장을 클릭합니다. cluster-logging.v5.y.z 버전을 확인합니다.

검증

  1. 몇 초 정도 기다린 후 Operator → 설치된 Operator를 클릭합니다. Red Hat OpenShift Logging Operator 버전이 최신 cluster-logging.v5.y.z 버전과 일치하는지 확인합니다.
  2. Operator → 설치된 Operator 페이지에서 Status 필드가 성공으로 표시될 때까지 기다립니다.

6.4. Loki Operator 업데이트

Loki Operator를 새 주요 릴리스 버전으로 업데이트하려면 Operator 서브스크립션의 업데이트 채널을 수정해야 합니다.

사전 요구 사항

  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스하고 관리자 화면을 보고 있습니다.

프로세스

  1. Operators → 설치된 Operator로 이동합니다.
  2. openshift-operators-redhat 프로젝트를 선택합니다.
  3. Loki Operator 를 클릭합니다.
  4. 서브스크립션 을 클릭합니다. 서브스크립션 세부 정보 섹션에서 채널 업데이트 링크를 클릭합니다. 이 링크 텍스트는 현재 업데이트 채널에 따라 stable 또는 stable-5.y 일 수 있습니다.
  5. 서브스크립션 업데이트 채널 변경 창에서 최신 주요 버전 업데이트 채널, stable-5.y 를 선택하고 저장을 클릭합니다. loki-operator.v5.y.z 버전을 확인합니다.

검증

  1. 몇 초 정도 기다린 후 Operator → 설치된 Operator를 클릭합니다. Loki Operator 버전이 최신 loki-operator.v5.y.z 버전과 일치하는지 확인합니다.
  2. Operator → 설치된 Operator 페이지에서 Status 필드가 성공으로 표시될 때까지 기다립니다.

6.5. OpenShift Elasticsearch Operator 업데이트

OpenShift Elasticsearch Operator를 현재 버전으로 업데이트하려면 서브스크립션을 수정해야 합니다.

참고

OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Elasticsearch를 기본 로그 저장소로 사용하고 UI로 Kibana를 사용하는 경우 Red Hat OpenShift Logging Operator를 업데이트하기 전에 OpenShift Elasticsearch Operator를 업데이트합니다.

    중요

    Operator를 잘못된 순서로 업데이트하면 Kibana가 업데이트되지 않고 Kibana 사용자 정의 리소스(CR)가 생성되지 않습니다. 이 문제를 해결하려면 Red Hat OpenShift Logging Operator Pod를 삭제합니다. Red Hat OpenShift Logging Operator Pod가 재배포되면 Kibana CR을 생성하고 Kibana를 다시 사용할 수 있게 됩니다.

  • 로깅 상태가 정상입니다.

    • 모든 Pod의 상태가 ready 입니다.
    • Elasticsearch 클러스터는 정상입니다.
  • Elasticsearch 및 Kibana 데이터가 백업됩니다.
  • 관리자 권한이 있습니다.
  • 확인 단계를 위해 OpenShift CLI(oc)를 설치했습니다.

절차

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator → 설치된 Operator를 클릭합니다.
  2. openshift-operators-redhat 프로젝트를 선택합니다.
  3. OpenShift Elasticsearch Operator 를 클릭합니다.
  4. 서브스크립션 → 채널을 클릭합니다.
  5. 서브스크립션 업데이트 채널 변경 창에서 stable-5.y 를 선택하고 저장을 클릭합니다. elasticsearch-operator.v5.y.z 버전을 확인합니다.
  6. 몇 초 정도 기다린 후 Operator → 설치된 Operator를 클릭합니다. OpenShift Elasticsearch Operator 버전이 최신 elasticsearch-operator.v5.y.z 버전과 일치하는지 확인합니다.

  7. Operator → 설치된 Operator 페이지에서 Status 필드가 성공으로 표시될 때까지 기다립니다.

    1. 웹 콘솔에서 Operator → 설치된 Operator를 클릭합니다.

검증

  1. 다음 명령을 입력하고 출력을 관찰하여 모든 Elasticsearch Pod의 상태가 Ready 인지 확인합니다. 

    $ oc get pod -n openshift-logging --selector component=elasticsearch

    출력 예

    NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-cdm-1pbrl44l-1-55b7546f4c-mshhk   2/2     Running   0          31m
elasticsearch-cdm-1pbrl44l-2-5c6d87589f-gx5hk   2/2     Running   0          30m
elasticsearch-cdm-1pbrl44l-3-88df5d47-m45jc     2/2     Running   0          29m

  2. 다음 명령을 입력하고 출력을 관찰하여 Elasticsearch 클러스터 상태가 녹색 인지 확인합니다. 

    $ oc exec -n openshift-logging -c elasticsearch elasticsearch-cdm-1pbrl44l-1-55b7546f4c-mshhk -- health

    출력 예

    {
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "green",
}

  3. 다음 명령을 입력하고 출력을 관찰하여 Elasticsearch cron 작업이 생성되었는지 확인합니다. 

    $ oc project openshift-logging
    $ oc get cronjob

    출력 예

    NAME                     SCHEDULE       SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
elasticsearch-im-app     */15 * * * *   False     0        <none>          56s
elasticsearch-im-audit   */15 * * * *   False     0        <none>          56s
elasticsearch-im-infra   */15 * * * *   False     0        <none>          56s

  4. 다음 명령을 입력하고 출력을 관찰하여 로그 저장소가 올바른 버전으로 업데이트되고 인덱스가 녹색 인지 확인합니다. 

    $ oc exec -c elasticsearch <any_es_pod_in_the_cluster> -- indices

    출력에 app-00000x,infra-00000x,audit-00000x,.security 인덱스가 포함되어 있는지 확인합니다.

    예 6.1. 인덱스가 녹색 상태인 샘플 출력

    Tue Jun 30 14:30:54 UTC 2020
health status index                                                                 uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
green  open   infra-000008                                                          bnBvUFEXTWi92z3zWAzieQ   3 1       222195            0        289            144
green  open   infra-000004                                                          rtDSzoqsSl6saisSK7Au1Q   3 1       226717            0        297            148
green  open   infra-000012                                                          RSf_kUwDSR2xEuKRZMPqZQ   3 1       227623            0        295            147
green  open   .kibana_7                                                             1SJdCqlZTPWlIAaOUd78yg   1 1            4            0          0              0
green  open   infra-000010                                                          iXwL3bnqTuGEABbUDa6OVw   3 1       248368            0        317            158
green  open   infra-000009                                                          YN9EsULWSNaxWeeNvOs0RA   3 1       258799            0        337            168
green  open   infra-000014                                                          YP0U6R7FQ_GVQVQZ6Yh9Ig   3 1       223788            0        292            146
green  open   infra-000015                                                          JRBbAbEmSMqK5X40df9HbQ   3 1       224371            0        291            145
green  open   .orphaned.2020.06.30                                                  n_xQC2dWQzConkvQqei3YA   3 1            9            0          0              0
green  open   infra-000007                                                          llkkAVSzSOmosWTSAJM_hg   3 1       228584            0        296            148
green  open   infra-000005                                                          d9BoGQdiQASsS3BBFm2iRA   3 1       227987            0        297            148
green  open   infra-000003                                                          1-goREK1QUKlQPAIVkWVaQ   3 1       226719            0        295            147
green  open   .security                                                             zeT65uOuRTKZMjg_bbUc1g   1 1            5            0          0              0
green  open   .kibana-377444158_kubeadmin                                           wvMhDwJkR-mRZQO84K0gUQ   3 1            1            0          0              0
green  open   infra-000006                                                          5H-KBSXGQKiO7hdapDE23g   3 1       226676            0        295            147
green  open   infra-000001                                                          eH53BQ-bSxSWR5xYZB6lVg   3 1       341800            0        443            220
green  open   .kibana-6                                                             RVp7TemSSemGJcsSUmuf3A   1 1            4            0          0              0
green  open   infra-000011                                                          J7XWBauWSTe0jnzX02fU6A   3 1       226100            0        293            146
green  open   app-000001                                                            axSAFfONQDmKwatkjPXdtw   3 1       103186            0        126             57
green  open   infra-000016                                                          m9c1iRLtStWSF1GopaRyCg   3 1        13685            0         19              9
green  open   infra-000002                                                          Hz6WvINtTvKcQzw-ewmbYg   3 1       228994            0        296            148
green  open   infra-000013                                                          KR9mMFUpQl-jraYtanyIGw   3 1       228166            0        298            148
green  open   audit-000001                                                          eERqLdLmQOiQDFES1LBATQ   3 1            0            0          0              0

  5. 다음 명령을 입력하고 출력을 관찰하여 로그 시각화 프로그램이 올바른 버전으로 업데이트되었는지 확인합니다. 

    $ oc get kibana kibana -o json

    출력에 ready 상태가 있는 Kibana pod가 포함되어 있는지 확인합니다.

    예 6.2. Kibana Pod가 준비된 샘플 출력

    [
{
"clusterCondition": {
"kibana-5fdd766ffd-nb2jj": [
{
"lastTransitionTime": "2020-06-30T14:11:07Z",
"reason": "ContainerCreating",
"status": "True",
"type": ""
},
{
"lastTransitionTime": "2020-06-30T14:11:07Z",
"reason": "ContainerCreating",
"status": "True",
"type": ""
}
]
},
"deployment": "kibana",
"pods": {
"failed": [],
"notReady": []
"ready": []
},
"replicaSets": [
"kibana-5fdd766ffd"
],
"replicas": 1
}
]

7장. 로그 시각화

7.1. 로그 시각화 정보

배포된 로그 스토리지 솔루션에 따라 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 또는 Kibana 웹 콘솔에서 로그 데이터를 시각화할 수 있습니다. Kibana 콘솔은 ElasticSearch 로그 저장소와 함께 사용할 수 있으며 OpenShift Container Platform 웹 콘솔은 ElasticSearch 로그 저장소 또는 LokiStack과 함께 사용할 수 있습니다.

참고

Kibana 웹 콘솔은 향후 로깅 릴리스에서 더 이상 사용되지 않습니다.

7.1.1. 로그 시각화 프로그램 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 시각화 프로그램 유형을 구성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.
중요

시각화에 OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하려면 로깅 콘솔 플러그인을 활성화해야 합니다. "웹 콘솔을 사용한 로그 시각화"에 대한 설명서를 참조하십시오.

프로세스

  1. ClusterLogging CR 시각화 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  visualization:
    type: <visualizer_type> 1
    kibana: 2
      resources: {}
      nodeSelector: {}
      proxy: {}
      replicas: {}
      tolerations: {}
    ocpConsole: 3
      logsLimit: {}
      timeout: {}
# ...

    1
    로깅에 사용할 시각화 프로그램 유형입니다. kibana 또는 ocp-console 일 수 있습니다. Kibana 콘솔은 Elasticsearch 로그 스토리지를 사용하는 배포와만 호환되며 OpenShift Container Platform 콘솔은 LokiStack 배포와만 호환됩니다.
    2
    Kibana 콘솔의 선택적 구성입니다.
    3
    OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 선택적 구성입니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

7.1.2. 리소스의 로그 보기

리소스 로그는 제한된 로그 보기 기능을 제공하는 기본 기능입니다. OpenShift CLI(oc) 및 웹 콘솔을 사용하여 빌드, 배포 및 Pod와 같은 다양한 리소스의 로그를 볼 수 있습니다.

작은 정보

로그 검색 및 보기 환경을 개선하려면 로깅을 설치합니다. 로깅은 노드 시스템 감사 로그, 애플리케이션 컨테이너 로그 및 인프라 로그와 같은 OpenShift Container Platform 클러스터의 모든 로그를 전용 로그 저장소로 집계합니다. 그런 다음 Kibana 콘솔 또는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 통해 로그 데이터를 쿼리, 검색 및 시각화할 수 있습니다. 리소스 로그는 로깅 로그 저장소에 액세스하지 않습니다.

7.1.2.1. 리소스 로그 보기

OpenShift CLI(oc) 및 웹 콘솔에서 다양한 리소스의 로그를 볼 수 있습니다. 로그는 로그의 말미 또는 끝에서 읽습니다.

사전 요구 사항

  • OpenShift CLI(oc)에 액세스합니다.

프로세스(UI)

  1. OpenShift Container Platform 콘솔에서 워크로드 → Pod로 이동하거나 조사하려는 리소스를 통해 Pod로 이동합니다.

    참고

    빌드와 같은 일부 리소스에는 직접 쿼리할 Pod가 없습니다. 이러한 인스턴스에서 리소스의 세부 정보 페이지에서 로그 링크를 찾을 수 있습니다.

  2. 드롭다운 메뉴에서 프로젝트를 선택합니다.
  3. 조사할 Pod 이름을 클릭합니다.
  4. 로그를 클릭합니다.

프로세스(CLI)

  • 특정 Pod의 로그를 확인합니다. 

    $ oc logs -f <pod_name> -c <container_name>

    다음과 같습니다.

    -f
    선택 사항: 출력에서 로그에 기록되는 내용을 따르도록 지정합니다.
    <pod_name>
    pod 이름을 지정합니다.
    <container_name>
    선택 사항: 컨테이너의 이름을 지정합니다. Pod에 여러 컨테이너가 있는 경우 컨테이너 이름을 지정해야 합니다.

    예를 들면 다음과 같습니다. 

    $ oc logs ruby-58cd97df55-mww7r
    $ oc logs -f ruby-57f7f4855b-znl92 -c ruby

    로그 파일의 내용이 출력됩니다.

  • 특정 리소스의 로그를 확인합니다. 

    $ oc logs <object_type>/<resource_name> 1
    1
    리소스 유형 및 이름을 지정합니다.

    예를 들면 다음과 같습니다. 

    $ oc logs deployment/ruby

    로그 파일의 내용이 출력됩니다.

7.2. 웹 콘솔을 사용한 로그 시각화

OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 로깅 콘솔 플러그인을 구성하여 로그 데이터를 시각화할 수 있습니다.

로깅 설치 중에 플러그인을 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 웹 콘솔을 사용하여 로깅 설치를 참조하십시오.

이미 로깅을 설치하고 플러그인을 구성하려면 다음 절차를 사용하십시오.

7.2.1. Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치한 후 로깅 콘솔 플러그인 활성화

Red Hat OpenShift Logging Operator 설치의 일부로 로깅 콘솔 플러그인을 활성화할 수 있지만 플러그인이 비활성화된 상태에서 Red Hat OpenShift Logging Operator를 이미 설치한 경우 플러그인을 활성화할 수도 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치하고 Console 플러그인에 대해 Disabled 를 선택했습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스할 수 있습니다.

프로세스

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔 관리자 화면에서 Operator → 설치된 Operator 로 이동합니다.
  2. Red Hat OpenShift Logging 을 클릭합니다. 그러면 Operator 세부 정보 페이지로 이동합니다.
  3. 세부 정보 페이지에서 Console 플러그인 옵션에 대해 Disabled 를 클릭합니다.
  4. 콘솔 플러그인 활성화 대화 상자에서 Enable 을 선택합니다.
  5. 저장을 클릭합니다.
  6. Console 플러그인 옵션에 Enabled 가 표시되는지 확인합니다.
  7. 변경 사항이 적용되면 웹 콘솔에 팝업 창이 표시됩니다. 웹 콘솔을 다시 로드하라는 창이 표시됩니다. 팝업 창이 표시되면 브라우저를 새로 고침하여 변경 사항을 적용합니다.

7.3. 클러스터 대시보드 보기

OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 Logging / Elasticsearch 노드 및 Openshift Logging 대시보드는 문제를 예방하고 진단하는 데 사용할 수 있는 Elasticsearch 인스턴스 및 개별 Elasticsearch 노드에 대한 심층적인 세부 정보를 보여줍니다.

OpenShift 로깅 대시보드에는 클러스터 리소스, 가비지 수집, 클러스터의 shard 및 Fluentd 통계를 포함하여 클러스터 수준에서 Elasticsearch 인스턴스에 대한 세부 정보를 보여주는 차트가 포함되어 있습니다.

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 인덱싱, shard, 리소스 등에 대한 세부 정보를 포함하여 노드 수준에서 많은 Elasticsearch 인스턴스에 대한 세부 정보를 보여주는 차트가 포함되어 있습니다.

7.3.1. Elasticsearch 및 OpenShift Logging 대시보드에 액세스

OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 로깅/Elasticsearch 노드 및 OpenShift Logging 대시보드를 볼 수 있습니다.

프로세스

대시보드를 시작하려면 다음을 수행합니다.

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Observe → Dashboards 를 클릭합니다.

  2. 대시보드 페이지의 대시보드 메뉴에서 로깅/Elasticsearch 노드 또는 OpenShift Logging 을 선택합니다.

    로깅/Elasticsearch 노드 대시보드의 경우 보려는 Elasticsearch 노드를 선택하고 데이터 해상도를 설정할 수 있습니다.

    여러 데이터 차트를 보여주는 적절한 대시보드가 표시됩니다.

  3. 선택 사항: 시간 범위 및 새로 고침 간격 메뉴에서 데이터를 표시하거나 새로 고칠 다른 시간 범위를 선택합니다.

대시보드 차트에 대한 자세한 내용은 OpenShift 로깅 대시보드 정보 및 로깅 /Elastisearch 노드 대시보드 정보를 참조하십시오.

7.3.2. OpenShift 로깅 대시보드 정보

OpenShift 로깅 대시보드에는 문제를 진단하고 예측하는 데 사용할 수 있는 클러스터 수준에서 Elasticsearch 인스턴스에 대한 세부 정보를 보여주는 차트가 포함되어 있습니다.

표 7.1. OpenShift 로깅 차트
지표설명

Elastic 클러스터 상태

현재 Elasticsearch 상태:

  • 온라인 - Elasticsearch 인스턴스가 온라인 상태임을 나타냅니다.
  • 오프라인 - Elasticsearch 인스턴스가 오프라인 상태임을 나타냅니다.

Elastic 노드

Elasticsearch 인스턴스의 총 Elasticsearch 노드 수입니다.

Elastic Shard

Elasticsearch 인스턴스의 총 Elasticsearch shard 수입니다.

Elastic 문서

Elasticsearch 인스턴스의 총 Elasticsearch 문서 수입니다.

디스크의 총 인덱스 크기

Elasticsearch 인덱스에 사용 중인 총 디스크 공간입니다.

Elastic 보류 작업

인덱스 생성, 인덱스 매핑, shard 할당 또는 shard 오류와 같이 완료되지 않은 Elasticsearch 변경의 총 수입니다.

Elastic JVM GC 시간

JVM이 클러스터에서 Elasticsearch 가비지 수집 작업을 실행하는 데 소비한 시간입니다.

Elastic JVM GC 속도

JVM이 초당 가비지 활동을 실행한 총 횟수입니다.

Elastic 쿼리/가져오기 대기 시간 합계

  • 쿼리 대기 시간: 각 Elasticsearch 검색 쿼리를 실행하는 데 걸리는 평균 시간입니다.
  • 가져오기 대기 시간: 각 Elasticsearch 검색 쿼리가 데이터를 가져오는 데 소요되는 평균 시간입니다.

가져오기 대기 시간은 일반적으로 쿼리 대기 시간보다 더 짧습니다. 가져오기 대기 시간이 지속적으로 증가하는 경우 느린 디스크, 데이터 보강 또는 결과가 너무 많은 대규모 요청을 나타낼 수 있습니다.

Elastic 쿼리 속도

각 Elasticsearch 노드에 대해 Elasticsearch 인스턴스에 대해 실행된 초당 총 쿼리입니다.

CPU

Elasticsearch, Fluentd 및 Kibana에서 사용하는 CPU 양(각 구성 요소에 대해 표시됨).

사용된 Elastic JVM 힙

사용된 JVM 메모리 양입니다. 정상 클러스터에서 그래프는 JVM 가비지 수집에 의해 메모리가 해제됨에 따라 정기적으로 감소를 표시합니다.

Elasticsearch 디스크 사용량

각 Elasticsearch 노드에 대해 Elasticsearch 인스턴스에서 사용하는 총 디스크 공간입니다.

사용 중인 파일 설명자

Elasticsearch, Fluentd 및 Kibana에서 사용하는 총 파일 설명자 수입니다.

FluentD 방출 수

Fluentd 기본 출력에 대한 초당 총 Fluentd 메시지 수 및 기본 출력에 대한 재시도 횟수입니다.

Fluentd 버퍼 사용

청크에 사용되는 Fluentd 버퍼의 백분율입니다. 가득 찬 버퍼는 Fluentd가 수신된 로그 수를 처리할 수 없음을 나타낼 수 있습니다.

Elastic rx 바이트

Elasticsearch가 FluentD, Elasticsearch 노드 및 기타 소스에서 수신한 총 바이트 수입니다.

Elastic 인덱스 실패율

Elasticsearch 인덱스가 실패하는 초당 총 횟수입니다. 높은 비율은 인덱싱 문제를 나타낼 수 있습니다.

FluentD 출력 오류율

FluentD가 로그를 출력할 수 없는 초당 총 횟수입니다.

7.3.3. 로깅/Elasticsearch 노드 대시보드의 차트

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 추가 진단을 위해 많은 노드 수준에서 Elasticsearch 인스턴스에 대한 세부 정보를 보여주는 차트가 포함되어 있습니다.

Elasticsearch 상태
로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 Elasticsearch 인스턴스의 상태에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.
표 7.2. Elasticsearch 상태 필드
지표설명

클러스터 상태

Elasticsearch 녹색, 노란색 및 빨간색 상태를 사용하여 선택한 기간 동안의 클러스터 상태:

  • 0 - Elasticsearch 인스턴스가 녹색 상태임을 나타냅니다. 이는 모든 shard가 할당되었음을 의미합니다.
  • 1 - Elasticsearch 인스턴스가 노란색 상태임을 나타냅니다. 이는 하나 이상의 shard에 대한 복제본 shard가 할당되지 않았음을 의미합니다.
  • 2 - Elasticsearch 인스턴스가 빨간색 상태임을 나타냅니다. 이는 하나 이상의 기본 shard와 해당 복제본이 할당되지 않았음을 의미합니다.

클러스터 노드

클러스터의 총 Elasticsearch 노드 수입니다.

클러스터 데이터 노드

클러스터에 있는 Elasticsearch 데이터 노드의 수입니다.

클러스터 보류 작업

완료되지 않고 클러스터 큐에서 대기 중인 클러스터 상태 변경 수(예: 인덱스 생성, 인덱스 삭제 또는 shard 할당)입니다. 증가 추세는 클러스터가 변경 사항을 따라갈 수 없음을 나타냅니다.

Elasticsearch 클러스터 인덱스 shard 상태
각 Elasticsearch 인덱스는 지속되는 데이터의 기본 단위인 하나 이상의 shard로 구성된 논리적 그룹입니다. 인덱스 shard는 기본 shard와 복제본 shard의 두 가지 유형이 있습니다. 문서가 인덱스로 인덱싱되면 기본 shard 중 하나에 저장되고 해당 shard의 모든 복제본에 복사됩니다. 기본 shard의 수는 인덱스가 생성될 때 지정되며 인덱스 수명 중에는 변경할 수 없습니다. 언제든지 복제본 shard 수를 변경할 수 있습니다.

인덱스 shard는 수명 주기 단계 또는 클러스터에서 발생하는 이벤트에 따라 여러 상태가 될 수 있습니다. shard가 검색 및 인덱싱 요청을 수행할 수 있으면 shard가 활성화됩니다. shard가 이러한 요청을 수행할 수 없는 경우 shard는 비활성 상태입니다. shard가 초기화, 재할당, 할당 해제 등의 경우 shard는 비활성 상태일 수 있습니다.

인덱스 shard는 데이터의 물리적 표현인 인덱스 세그먼트라고 하는 여러 개의 작은 내부 블록으로 구성됩니다. 인덱스 세그먼트는 Lucene이 새로 인덱싱된 데이터를 커밋할 때 생성되는 비교적 작고 변경 불가능한 Lucene 인덱스입니다. Elasticsearch에서 사용하는 검색 라이브러리인 Lucene은 인덱스 세그먼트를 백그라운드에서 더 큰 세그먼트로 병합하여 총 세그먼트 수를 낮게 유지합니다. 세그먼트 병합 프로세스가 새 세그먼트가 생성되는 속도보다 느리면 문제가 있을 수 있습니다.

Lucene이 검색 작업과 같은 데이터 작업을 수행할 때 Lucene은 관련 인덱스의 인덱스 세그먼트에 대해 작업을 수행합니다. 이를 위해 각 세그먼트에는 메모리에 로드되고 매핑되는 특정 데이터 구조가 포함됩니다. 인덱스 매핑은 세그먼트 데이터 구조에서 사용하는 메모리에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 Elasticsearch 인덱스 shard에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.

표 7.3. Elasticsearch 클러스터 shard 상태 차트
지표설명

클러스터 활성 shard

클러스터의 활성 기본 shard 수 및 복제본을 포함한 총 shard 수입니다. shard 수가 증가하면 클러스터 성능이 저하되기 시작할 수 있습니다.

클러스터 초기화 shard

클러스터의 비활성 shard 수입니다. 비활성 shard는 초기화 중이거나 다른 노드에 재 할당되거나 할당되지 않은 shard입니다. 일반적으로 클러스터에는 짧은 기간 동안 비활성 shard가 있습니다. 장기간에 걸쳐 비활성 shard 수가 증가하면 문제를 나타낼 수 있습니다.

클러스터 재배치 shard

Elasticsearch가 새 노드로 재배치하는 shard 수입니다. Elasticsearch는 노드의 메모리 사용량이 많거나 클러스터에 새 노드를 추가한 경우 등 여러 가지 이유로 노드를 재배치합니다.

할당되지 않은 shard 클러스터

할당되지 않은 shard 수 Elasticsearch shard는 새 인덱스 추가 또는 노드 장애와 같은 이유로 할당 해제될 수 있습니다.

Elasticsearch 노드 지표
각 Elasticsearch 노드에는 작업을 처리하는 데 사용할 수 있는 한정된 양의 리소스가 있습니다. 모든 리소스가 사용되고 Elasticsearch가 새 작업을 수행하려고 하면 Elasticsearch는 일부 리소스를 사용할 수 있을 때까지 작업을 큐에 배치합니다.

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 선택한 노드의 리소스 사용량과 Elasticsearch 큐에서 대기 중인 작업 수에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.

표 7.4. Elasticsearch 노드 지표 차트
지표설명

ThreadPool 작업

작업 유형별로 표시되는 개별 큐의 대기 작업 수입니다. 큐에 작업이 장기간 누적되면 노드 리소스 부족 또는 기타 문제가 있을 수 있습니다.

CPU 사용량

선택한 Elasticsearch 노드에서 사용 중인 CPU 양(호스트 컨테이너에 할당된 총 CPU의 백분율)입니다.

메모리 사용량

선택한 Elasticsearch 노드에서 사용 중인 메모리 양입니다.

디스크 사용량

선택한 Elasticsearch 노드에서 인덱스 데이터 및 메타데이터에 사용되는 총 디스크 공간입니다.

문서 색인 비율

선택한 Elasticsearch 노드에서 문서가 인덱싱되는 비율입니다.

인덱싱 대기 시간

선택한 Elasticsearch 노드에서 문서를 인덱싱하는 데 걸린 시간입니다. 인덱싱 대기 시간은 JVM 힙 메모리 및 전체 로드와 같은 여러 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 대기 시간 증가는 인스턴스의 리소스 용량이 부족함을 나타냅니다.

검색률

선택한 Elasticsearch 노드에서 실행되는 검색 요청 수입니다.

검색 대기 시간

선택한 Elasticsearch 노드에서 검색 요청을 완료하는 데 걸린 시간입니다. 검색 대기 시간은 여러 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 대기 시간 증가는 인스턴스의 리소스 용량이 부족함을 나타냅니다.

문서 수(복제본 포함)

노드에 할당된 기본 shard와 복제본 shard 모두에 저장된 문서를 포함하여 선택한 Elasticsearch 노드에 저장된 Elasticsearch 문서 수입니다.

문서 삭제 비율

선택한 Elasticsearch 노드에 할당된 인덱스 shard에서 삭제되는 Elasticsearch 문서의 수입니다.

문서 병합 비율

선택한 Elasticsearch 노드에 할당된 인덱스 shard에서 병합되는 Elasticsearch 문서의 수입니다.

Elasticsearch 노드 필드 데이터
Fielddata는 인덱스의 용어 목록을 보유하고 JVM 힙에 보관되는 Elasticsearch 데이터 구조입니다. 필드 데이터 구축은 비용이 많이 드는 작업이므로 Elasticsearch는 필드 데이터 구조를 캐시합니다. Elasticsearch는 기본 인덱스 세그먼트가 삭제 또는 병합되거나 모든 필드 데이터 캐시에 대한 JVM HEAP 메모리가 충분하지 않은 경우 필드 데이터 캐시를 제거할 수 있습니다.

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 Elasticsearch 필드 데이터에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.

표 7.5. Elasticsearch 노드 필드 데이터 차트
지표설명

Fielddata 메모리 크기

선택한 Elasticsearch 노드에서 필드 데이터 캐시에 사용된 JVM 힙의 양입니다.

Fielddata 제거

선택한 Elasticsearch 노드에서 삭제된 fielddata 구조의 수입니다.

Elasticsearch 노드 쿼리 캐시
인덱스에 저장된 데이터가 변경되지 않으면 Elasticsearch에서 재사용할 수 있도록 검색 쿼리 결과가 노드 수준 쿼리 캐시에 캐시됩니다.

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 Elasticsearch 노드 쿼리 캐시에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.

표 7.6. Elasticsearch 노드 쿼리 차트
지표설명

쿼리 캐시 크기

선택한 Elasticsearch 노드에 할당된 모든 shard의 쿼리 캐시에 사용된 총 메모리 양입니다.

쿼리 캐시 제거

선택한 Elasticsearch 노드의 쿼리 캐시 제거 수입니다.

쿼리 캐시 적중

선택한 Elasticsearch 노드의 쿼리 캐시 적중 수입니다.

쿼리 캐시 누락

선택한 Elasticsearch 노드의 쿼리 캐시 누락 수입니다.

Elasticsearch 인덱스 제한
문서를 인덱싱할 때 Elasticsearch는 데이터의 물리적 표현인 인덱스 세그먼트에 문서를 저장합니다. 동시에 Elasticsearch는 리소스 사용을 최적화하기 위해 주기적으로 작은 세그먼트를 큰 세그먼트로 병합합니다. 인덱싱이 세그먼트 병합 기능보다 빠르면 병합 프로세스가 충분히 빨리 완료되지 않아 검색 및 성능에 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 상황을 방지하기 위해 Elasticsearch는 일반적으로 인덱싱에 할당된 스레드 수를 단일 스레드로 줄여 인덱싱을 제한합니다.

로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 Elasticsearch 인덱스 조절에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.

표 7.7. 인덱스 제한 차트
지표설명

인덱싱 제한

Elasticsearch가 선택한 Elasticsearch 노드에서 인덱싱 작업을 제한한 시간입니다.

제한 병합

Elasticsearch가 선택한 Elasticsearch 노드에서 세그먼트 병합 작업을 제한한 시간입니다.

노드 JVM 힙 통계
로깅/Elasticsearch 노드 대시보드에는 JVM 힙 작업에 대한 다음 차트가 포함되어 있습니다.
표 7.8. JVM 힙 통계 차트
지표설명

사용된 힙

선택한 Elasticsearch 노드에서 사용되는 총 할당된 JVM 힙 공간의 양입니다.

GC 수

오래된 가비지 수집에 의해 선택된 Elasticsearch 노드에서 실행된 가비지 수집 작업의 수입니다.

GC 시간

JVM이 선택한 Elasticsearch 노드에서 가비지 수집 작업을 실행하는 데 소비한 시간(오래된 가비지 및 새 가비지 수집 기준)입니다.

7.4. Kibana를 사용한 로그 시각화

ElasticSearch 로그 저장소를 사용하는 경우 Kibana 콘솔을 사용하여 수집된 로그 데이터를 시각화할 수 있습니다.

Kibana를 사용하면 데이터로 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 검색 탭을 사용하여 데이터를 검색하고 찾습니다.
  • 시각화 탭을 사용하여 데이터를 차트로 작성하고 매핑 합니다.
  • 대시보드 탭을 사용하여 사용자 정의 대시보드를 생성하고 봅니다.

Kibana 인터페이스의 사용 및 구성은 이 문서의 범위를 벗어납니다. 인터페이스 사용에 대한 자세한 내용은 Kibana 설명서 를 참조하십시오.

참고

감사 로그는 기본적으로 내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 인스턴스에 저장되지 않습니다. Kibana에서 감사 로그를 보려면 Log Forwarding API 를 사용하여 감사 로그에 기본 출력을 사용하는 파이프라인을 구성해야 합니다.

7.4.1. Kibana 인덱스 패턴 정의

인덱스 패턴은 시각화하려는 Elasticsearch 인덱스를 정의합니다. Kibana에서 데이터를 탐색하고 시각화하려면 인덱스 패턴을 생성해야 합니다.

사전 요구 사항

  • Kibana에서 인프라 및 감사 인덱스를 보려면 사용자에게 cluster-admin 역할이나 cluster-reader 역할 또는 두 역할이 모두 있어야 합니다. 기본 kubeadmin 사용자에게는 이러한 인덱스를 나열할 수 있는 적절한 권한이 있습니다.

    default, kube-, openshift- 프로젝트에서 Pod와 로그를 볼 수 있다면 이러한 인덱스에 액세스할 수 있어야 합니다. 다음 명령을 사용하여 현재 사용자에게 적절한 권한이 있는지 확인할 수 있습니다. 

    $ oc auth can-i get pods --subresource log -n <project>

    출력 예

    yes

    참고

    감사 로그는 기본적으로 내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 인스턴스에 저장되지 않습니다. Kibana에서 감사 로그를 보려면 Log Forwarding API를 사용하여 감사 로그에 default 출력을 사용하는 파이프라인을 구성해야 합니다.

  • 인덱스 패턴을 생성하려면 먼저 Elasticsearch 문서를 인덱싱해야 합니다. 이 작업은 자동으로 수행되지만 새 클러스터나 업데이트된 클러스터에서는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

프로세스

Kibana에서 인덱스 패턴을 정의하고 시각화를 생성하려면 다음을 수행합니다.

  1. OpenShift Container Platform 콘솔에서 Application Launcher app launcher 를 클릭하고 로깅을 선택합니다.

  2. 관리 → 인덱스 패턴 → 인덱스 패턴 생성을 클릭하여 Kibana 인덱스 패턴을 생성합니다.

    • 각 사용자는 프로젝트의 로그를 보려면 Kibana에 로그인할 때 수동으로 인덱스 패턴을 생성해야 합니다. 사용자는 app이라는 새 인덱스 패턴을 생성하고 @timestamp 시간 필드를 사용하여 컨테이너 로그를 확인해야 합니다.
    • 관리자는 @timestamp 시간 필드를 사용하여 app, infra, audit 인덱스에 대해 처음 Kibana에 로그인할 때 인덱스 패턴을 생성해야 합니다.
  3. 새로운 인덱스 패턴에서 Kibana 시각화를 생성합니다.

7.4.2. Kibana에서 클러스터 로그 보기

Kibana 웹 콘솔에서 클러스터 로그를 봅니다. 이 문서의 범위를 벗어난 Kibana에서 데이터를 보고 시각화하는 방법입니다. 자세한 내용은 Kibana 설명서를 참조하십시오.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.
  • Kibana 인덱스 패턴이 있어야 합니다.

  • Kibana에서 인프라 및 감사 인덱스를 보려면 사용자에게 cluster-admin 역할이나 cluster-reader 역할 또는 두 역할이 모두 있어야 합니다. 기본 kubeadmin 사용자에게는 이러한 인덱스를 나열할 수 있는 적절한 권한이 있습니다.

    default, kube-, openshift- 프로젝트에서 Pod와 로그를 볼 수 있다면 이러한 인덱스에 액세스할 수 있어야 합니다. 다음 명령을 사용하여 현재 사용자에게 적절한 권한이 있는지 확인할 수 있습니다. 

    $ oc auth can-i get pods --subresource log -n <project>

    출력 예

    yes

    참고

    감사 로그는 기본적으로 내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 인스턴스에 저장되지 않습니다. Kibana에서 감사 로그를 보려면 Log Forwarding API를 사용하여 감사 로그에 default 출력을 사용하는 파이프라인을 구성해야 합니다.

프로세스

Kibana에서 로그를 보려면 다음을 수행합니다.

  1. OpenShift Container Platform 콘솔에서 Application Launcher app launcher 를 클릭하고 로깅을 선택합니다.

  2. OpenShift Container Platform 콘솔에 로그인할 때 사용하는 것과 동일한 자격 증명을 사용하여 로그인합니다.

    Kibana 인터페이스가 시작됩니다.

  3. Kibana에서 검색을 클릭합니다.

  4. 왼쪽 상단 드롭다운 메뉴에서 생성한 인덱스 패턴(app, audit 또는 infra)을 선택합니다.

    로그 데이터가 타임스탬프가 있는 문서로 표시됩니다.

  5. 타임스탬프가 있는 문서 중 하나를 확장합니다.

  6. JSON 탭을 클릭하여 해당 문서에 대한 로그 항목을 표시합니다.

    예 7.1. Kibana의 샘플 인프라 로그 항목

    {
  "_index": "infra-000001",
  "_type": "_doc",
  "_id": "YmJmYTBlNDkZTRmLTliMGQtMjE3NmFiOGUyOWM3",
  "_version": 1,
  "_score": null,
  "_source": {
    "docker": {
      "container_id": "f85fa55bbef7bb783f041066be1e7c267a6b88c4603dfce213e32c1"
    },
    "kubernetes": {
      "container_name": "registry-server",
      "namespace_name": "openshift-marketplace",
      "pod_name": "redhat-marketplace-n64gc",
      "container_image": "registry.redhat.io/redhat/redhat-marketplace-index:v4.7",
      "container_image_id": "registry.redhat.io/redhat/redhat-marketplace-index@sha256:65fc0c45aabb95809e376feb065771ecda9e5e59cc8b3024c4545c168f",
      "pod_id": "8f594ea2-c866-4b5c-a1c8-a50756704b2a",
      "host": "ip-10-0-182-28.us-east-2.compute.internal",
      "master_url": "https://kubernetes.default.svc",
      "namespace_id": "3abab127-7669-4eb3-b9ef-44c04ad68d38",
      "namespace_labels": {
        "openshift_io/cluster-monitoring": "true"
      },
      "flat_labels": [
        "catalogsource_operators_coreos_com/update=redhat-marketplace"
      ]
    },
    "message": "time=\"2020-09-23T20:47:03Z\" level=info msg=\"serving registry\" database=/database/index.db port=50051",
    "level": "unknown",
    "hostname": "ip-10-0-182-28.internal",
    "pipeline_metadata": {
      "collector": {
        "ipaddr4": "10.0.182.28",
        "inputname": "fluent-plugin-systemd",
        "name": "fluentd",
        "received_at": "2020-09-23T20:47:15.007583+00:00",
        "version": "1.7.4 1.6.0"
      }
    },
    "@timestamp": "2020-09-23T20:47:03.422465+00:00",
    "viaq_msg_id": "YmJmYTBlNDktMDMGQtMjE3NmFiOGUyOWM3",
    "openshift": {
      "labels": {
        "logging": "infra"
      }
    }
  },
  "fields": {
    "@timestamp": [
      "2020-09-23T20:47:03.422Z"
    ],
    "pipeline_metadata.collector.received_at": [
      "2020-09-23T20:47:15.007Z"
    ]
  },
  "sort": [
    1600894023422
  ]
}

7.4.3. Kibana 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 Kibana 콘솔을 사용하여 구성할 수 있습니다.

7.4.3.1. CPU 및 메모리 제한 구성

로깅 구성 요소를 사용하면 CPU 및 메모리 제한을 모두 조정할 수 있습니다.

프로세스

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc -n openshift-logging edit ClusterLogging instance
    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: openshift-logging

...

spec:
  managementState: "Managed"
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      resources: 1
        limits:
          memory: 16Gi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 16Gi
      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
  collection:
    logs:
      type: "fluentd"
      fluentd:
        resources: 4
          limits:
            memory: 736Mi
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 736Mi
    1
    필요에 따라 로그 저장소에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다. Elasticsearch의 경우 요청 값과 제한 값을 모두 조정해야 합니다.
    2 3
    필요에 따라 로그 시각화 프로그램에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다.
    4
    필요에 따라 로그 수집기에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다.
7.4.3.2. 로그 시각화 프로그램 노드의 확장성 중복

중복성에 대해 로그 시각화 프로그램을 호스팅하는 Pod를 확장할 수 있습니다.

프로세스

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc edit ClusterLogging instance
    $ oc edit ClusterLogging instance

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"

....

spec:
    visualization:
      type: "kibana"
      kibana:
        replicas: 1 1
    1
    Kibana 노드의 수를 지정합니다.

8장. 로깅 배포 구성

8.1. 로깅 구성 요소에 대한 CPU 및 메모리 제한 구성

필요에 따라 각 로깅 구성 요소에 대한 CPU 및 메모리 제한을 모두 구성할 수 있습니다.

8.1.1. CPU 및 메모리 제한 구성

로깅 구성 요소를 사용하면 CPU 및 메모리 제한을 모두 조정할 수 있습니다.

프로세스

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc -n openshift-logging edit ClusterLogging instance
    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: openshift-logging

...

spec:
  managementState: "Managed"
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      resources: 1
        limits:
          memory: 16Gi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 16Gi
      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
  collection:
    logs:
      type: "fluentd"
      fluentd:
        resources: 4
          limits:
            memory: 736Mi
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 736Mi
    1
    필요에 따라 로그 저장소에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다. Elasticsearch의 경우 요청 값과 제한 값을 모두 조정해야 합니다.
    2 3
    필요에 따라 로그 시각화 프로그램에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다.
    4
    필요에 따라 로그 수집기에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다.

8.2. systemd-journald 및 Fluentd 구성

Fluentd는 저널에서 읽고 저널 기본 설정이 매우 낮기 때문에 저널은 시스템 서비스의 로깅 속도를 유지할 수 없으므로 저널 항목이 손실될 수 있습니다.

저널이 항목을 손실하지 않도록 RateLimitIntervalSec=30s 및 RateLimitBurst = 10000(또는 필요한 경우 더 높음)을 설정하는 것이 좋습니다.

8.2.1. OpenShift Logging을 위한 systemd-journald 구성

프로젝트를 확장할 때 기본 로깅 환경을 조정해야 할 수도 있습니다.

예를 들어, 로그가 누락된 경우 저널에 대한 비율 제한을 늘려야 할 수 있습니다. OpenShift Logging이 로그를 삭제하지 않고 과도한 리소스를 사용하지 않도록 지정된 기간 동안 보유할 메시지 수를 조정할 수 있습니다.

로그 압축 여부, 로그 보존 기간, 로그 저장 방법 또는 저장 여부 및 기타 설정을 확인할 수도 있습니다.

절차

  1. 필요한 설정과 함께 /etc/systemd/journald.conf 파일을 포함하는 Butane 구성 파일 40-worker-custom-journald.bu를 만듭니다.

    참고

    Butane에 대한 자세한 내용은 “Butane 을 사용하여 머신 구성 생성”을 참조하십시오. 

    variant: openshift
version: 4.11.0
metadata:
  name: 40-worker-custom-journald
  labels:
    machineconfiguration.openshift.io/role: "worker"
storage:
  files:
  - path: /etc/systemd/journald.conf
    mode: 0644 1
    overwrite: true
    contents:
      inline: |
        Compress=yes 2
        ForwardToConsole=no 3
        ForwardToSyslog=no
        MaxRetentionSec=1month 4
        RateLimitBurst=10000 5
        RateLimitIntervalSec=30s
        Storage=persistent 6
        SyncIntervalSec=1s 7
        SystemMaxUse=8G 8
        SystemKeepFree=20% 9
        SystemMaxFileSize=10M 10
    1
    journald.conf 파일에 대한 권한을 설정합니다. 0644 권한을 설정하는 것이 좋습니다.
    2
    로그를 파일 시스템에 쓰기 전에 압축할지 여부를 지정합니다. 메시지를 압축하려면 yes를 지정하고 압축하지 않으려면 no를 지정합니다. 기본값은 yes입니다.
    3
    로그 메시지를 전달할지 여부를 구성합니다. 각각에 대해 기본값은 no입니다. 다음을 지정합니다.
    • 시스템 콘솔에 로그를 전달하려면 ForwardToConsole을 지정합니다.
    • 로그를 커널 로그 버퍼로 전달하려면 ForwardToKMsg 를 지정합니다.
    • syslog 데몬으로 전달하려면 ForwardToSyslog를 지정합니다.
    • 로그인한 모든 사용자에게 월(wall) 메시지로 메시지를 전달하려면 ForwardToWall을 지정합니다.
    4
    저널 항목을 저장할 최대 시간을 지정합니다. 초를 지정하려면 숫자를 입력합니다. 또는 "year", "month", "week", "day", "h"또는 "m"과 같은 단위를 포함합니다. 비활성화하려면 0을 입력합니다. 기본값은 1month입니다.
    5
    속도 제한을 구성합니다. RateLimitIntervalSec에서 정의한 시간 간격 동안 RateLimitBurst에 지정된 것보다 더 많은 로그를 수신하는 경우 간격이 끝날 때까지 간격 내의 모든 추가 메시지는 삭제됩니다. 기본값인 RateLimitIntervalSec=30s 및 RateLimitBurst=10000을 설정하는 것이 좋습니다.
    6
    로그 저장 방법을 지정합니다. 기본값은 persistent입니다.
    • /run/log/journal/ 의 메모리에 로그를 저장하는 volatile 입니다. 이러한 로그는 재부팅 후 손실됩니다.
    • /var/log/journal/의 디스크에 로그를 저장하기 위한 persistent입니다. systemd는 디렉토리가 없는 경우 디렉토리를 생성합니다.
    • 디렉토리가 존재하는 경우 /var/log/journal/에 로그를 저장하기 위한 auto입니다. 존재하지 않는 경우 systemd는 /run/systemd/journal에 로그를 임시 저장합니다.
    • 로그를 저장하지 않는 none입니다. systemd는 모든 로그를 삭제합니다.
    7
    ERR, WARNING, NOTICE, INFO 및 DEBUG 로그에 대해 저널 파일을 디스크에 동기화하기 전에 제한 시간을 지정합니다. CRIT, ALERT 또는 EMERG 로그를 수신하면 systemd가 즉시 동기화됩니다. 기본값은 1s입니다.
    8
    저널이 사용할 수 있는 최대 크기를 지정합니다. 기본값은 8G 입니다.
    9
    시스템에서 사용 가능한 디스크 공간을 지정합니다. 기본값은 20%입니다.
    10
    /var/log/journal에 지속적으로 저장된 개별 저널 파일의 최대 크기를 지정합니다. 기본값은 10M입니다.
    참고

    속도 제한을 제거하는 경우 이전에 제한되었던 메시지를 처리할 때 시스템 로깅 데몬에서 CPU 사용률이 증가할 수 있습니다.

    시스템 설정에 대한 자세한 내용은 https://www.freedesktop.org/software/systemd/man/journald.conf.html을 참조하십시오. 해당 페이지에 나열된 기본 설정은 OpenShift Container Platform에 적용되지 않을 수 있습니다.

  2. Butane을 사용하여 노드로 전달할 구성이 포함된 MachineConfig 개체 파일 40-worker-custom-journald.yaml을 생성합니다. 

    $ butane 40-worker-custom-journald.bu -o 40-worker-custom-journald.yaml

  3. 머신 구성을 적용합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

    $ oc apply -f 40-worker-custom-journald.yaml

    컨트롤러는 새로운 MachineConfig를 감지하고 새로운 rendered-worker-<hash> 버전을 생성합니다.

  4. 각 노드에 새로 렌더링된 구성의 롤아웃 상태를 모니터링합니다. 

    $ oc describe machineconfigpool/worker

    출력 예

    Name:         worker
Namespace:
Labels:       machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in=
Annotations:  <none>
API Version:  machineconfiguration.openshift.io/v1
Kind:         MachineConfigPool

...

Conditions:
  Message:
  Reason:                All nodes are updating to rendered-worker-913514517bcea7c93bd446f4830bc64e

9장. 로그 수집 및 전달

9.1. 로그 수집 및 전달 정보

Red Hat OpenShift Logging Operator는 ClusterLogForwarder 리소스 사양에 따라 수집기를 배포합니다. 이 Operator에서 지원하는 수집기 옵션은 레거시 Fluentd 수집기와 벡터 수집기의 두 가지입니다.

참고

Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

9.1.1. 로그 컬렉션

로그 수집기는 각 OpenShift Container Platform 노드에 Pod를 배포하여 컨테이너 및 노드 로그를 수집하는 데몬 세트입니다.

기본적으로 로그 수집기는 다음 소스를 사용합니다.

  • 운영 체제, 컨테이너 런타임 및 OpenShift Container Platform의 journald 로그 메시지에 의해 생성된 시스템 및 인프라 로그입니다.
  • 모든 컨테이너 로그에 대한 /var/log/containers/*.log

감사 로그를 수집하도록 로그 수집기를 구성하는 경우 /var/log/audit/audit.log 에서 해당 로그를 수집합니다.

로그 수집기는 이러한 소스에서 로그를 수집하여 로깅 구성에 따라 내부 또는 외부로 전달합니다.

9.1.1.1. 로그 수집기 유형

벡터 는 로깅을 위해 Fluentd의 대안으로 제공되는 로그 수집기입니다.

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR) 컬렉션 사양을 수정하여 클러스터에서 사용하는 로깅 수집기 유형을 구성할 수 있습니다.

Vector를 수집기로 구성하는 ClusterLogging CR의 예

apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  collection:
    logs:
      type: vector
      vector: {}
# ...

9.1.1.2. 로그 컬렉션 제한 사항

컨테이너 런타임은 로그 메시지의 소스(프로젝트, Pod 이름 및 컨테이너 ID)를 식별하기 위한 최소한의 정보를 제공합니다. 이 정보로는 로그 소스를 고유하게 식별하기에 부족합니다. 로그 수집기에서 로그 처리를 시작하기 전에 지정된 이름과 프로젝트가 있는 Pod를 삭제하면 레이블 및 주석과 같은 API 서버의 정보를 사용할 수 없게 됩니다. 로그 메시지를 비슷한 이름의 Pod 및 프로젝트와 구별할 방법 또는 로그의 소스를 추적할 방법이 없을 수 있습니다. 이 제한은 로그 수집 및 정규화가 최선의 노력으로 간주됨을 의미합니다.

중요

사용 가능한 컨테이너 런타임은 로그 메시지의 소스를 식별할 수 있는 최소한의 정보를 제공하며, 고유한 개별 로그 메시지 또는 그러한 메시지의 소스 추적을 보장하지 않습니다.

9.1.1.3. 유형별 로그 수집기 기능
표 9.1. 로그 소스
기능fluentdvector

앱 컨테이너 로그

✓

✓

앱별 라우팅

✓

✓

네임스페이스별 앱별 라우팅

✓

✓

인프라 컨테이너 로그

✓

✓

인프라 저널 로그

✓

✓

kube API 감사 로그

✓

✓

OpenShift API 감사 로그

✓

✓

OVN(Open Virtual Network) 감사 로그

✓

✓

표 9.2. 권한 부여 및 인증
기능fluentdvector

Elasticsearch 인증서

✓

✓

Elasticsearch 사용자 이름 / 암호

✓

✓

NetNamespace 키

✓

✓

<.> STS

✓

✓

Kafka 인증서

✓

✓

Kafka 사용자 이름 / 암호

✓

✓

kafka SASL

✓

✓

Loki bearer 토큰

✓

✓

표 9.3. Normalizations 및 transformationss
기능fluentdvector

Viaq 데이터 모델 - 앱

✓

✓

Viaq 데이터 모델 - 인프라

✓

✓

Viaq 데이터 모델 - 인프라(journal)

✓

✓

Viaq 데이터 모델 - Linux 감사

✓

✓

Viaq 데이터 모델 - kube-apiserver audit

✓

✓

Viaq 데이터 모델 - OpenShift API 감사

✓

✓

Viaq 데이터 모델 - OVN

✓

✓

loglevel Normalization

✓

✓

JSON 구문 분석

✓

✓

구조화된 인덱스

✓

✓

다중 줄 오류 감지

✓

✓

multicontainer / split 인덱스

✓

✓

flatten 라벨

✓

✓

CLF 정적 레이블

✓

✓

표 9.4. tuning
기능fluentdvector

fluentd readlinelimit

✓

 

fluentd 버퍼

✓

 

- chunklimitsize

✓

 

- 총 제한 크기

✓

 

- overflowaction

✓

 

- flushthreadcount

✓

 

- flushmode

✓

 

- flushinterval

✓

 

- retrywait

✓

 

- retrytype

✓

 

- retrymaxinterval

✓

 

- retrytimeout

✓

 
표 9.5. 가시성
기능fluentdvector

지표

✓

✓

대시보드

✓

✓

경고

✓

✓

표 9.6. 기타
기능fluentdvector

글로벌 프록시 지원

✓

✓

x86 지원

✓

✓

ARM 지원

✓

✓

PowerPC 지원

✓

✓

IBM Z 지원

✓

✓

IPv6 지원

✓

✓

로그 이벤트 버퍼링

✓

 

연결이 끊긴 클러스터

✓

✓

9.1.1.4. 수집기 출력

다음 컬렉터 출력이 지원됩니다.

표 9.7. 지원되는 출력
기능fluentdvector

Elasticsearch v6-v8

✓

✓

fluent forward

✓

 

Syslog RFC3164

✓

ECDHE (logging 5.7 이상)

Syslog RFC5424

✓

ECDHE (logging 5.7 이상)

kafka

✓

✓

서드니

✓

✓

<.> STS

✓

✓

Loki

✓

✓

HTTP

✓

ECDHE (logging 5.7 이상)

Google 클라우드 로깅

✓

✓

Splunk

 

Cryostat (logging 5.6 이상)

9.1.2. 로그 전송

관리자는 수집되는 로그, 변환 방법, 전달되는 위치를 지정하는 ClusterLogForwarder 리소스를 생성할 수 있습니다.

ClusterLogForwarder 리소스는 컨테이너, 인프라 및 감사 로그를 클러스터 내부 또는 외부의 특정 끝점으로 전달하는 데 사용할 수 있습니다. TLS(Transport Layer Security)가 지원되므로 로그를 안전하게 전송하도록 로그 전달자를 구성할 수 있습니다.

관리자는 어떤 유형의 로그에 액세스하고 전달할 수 있는 서비스 계정 및 사용자를 정의하는 RBAC 권한을 부여할 수도 있습니다.

추가 리소스

9.2. 로그 출력 유형

출력은 로그 전달자에서 로그를 전송하는 대상을 정의합니다. ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)에서 여러 유형의 출력을 구성하여 다른 프로토콜을 지원하는 서버로 로그를 보낼 수 있습니다.

9.2.1. 지원되는 로그 전달 출력

출력은 다음 유형 중 하나일 수 있습니다.

표 9.8. 지원되는 로그 출력 유형
출력 유형프로토콜테스트에 사용로깅 버전지원되는 수집기 유형

Elasticsearch v6

HTTP 1.1

6.8.1, 6.8.23

5.6+

Fluentd, Vector

Elasticsearch v7

HTTP 1.1

7.12.2, 7.17.7, 7.10.1

5.6+

Fluentd, Vector

Elasticsearch v8

HTTP 1.1

8.4.3, 8.6.1

5.6+

fluentd [1], 벡터

fluent Forward

Fluentd 전달 v1

Fluentd 1.14.6, Logstash 7.10.1, Fluentd 1.14.5

5.4+

fluentd

Google 클라우드 로깅

HTTPS를 통한 REST

latest

5.7+

vector

HTTP

HTTP 1.1

Fluentd 1.14.6, 벡터 0.21

5.7+

Fluentd, Vector

kafka

Kafka 0.11

Kafka 2.4.1, 2.7.0, 3.3.1

5.4+

Fluentd, Vector

Loki

HTTP 및 HTTPS를 통한 REST

2.3.0, 2.5.0, 2.7, 2.2.1

5.4+

Fluentd, Vector

Splunk

HEC

8.2.9, 9.0.0

5.7+

vector

syslog

RFC3164, RFC5424

Rsyslog 8.37.0-9.el7, rsyslog-8.39.0

5.4+

Fluentd, Vector [2]

Amazon CloudWatch

HTTPS를 통한 REST

latest

5.4+

Fluentd, Vector

  1. Fluentd는 로깅 버전 5.6.2에서 Elasticsearch 8을 지원하지 않습니다.
  2. 벡터는 로깅 버전 5.7 이상에서 Syslog를 지원합니다.

9.2.2. 출력 유형 설명

default

클러스터 내 Red Hat 관리 로그 저장소입니다. 기본 출력을 구성할 필요는 없습니다.

참고

기본 출력 이름이 클러스터 on-cluster인 Red Hat 관리 로그 저장소를 참조하도록 예약되어 있으므로 기본 출력을 구성하는 경우 오류 메시지가 표시됩니다.

loki
수평으로 확장 가능한 고가용성 다중 테넌트 로그 집계 시스템인 Loki입니다.
kafka
Kafka 브로커. kafka 출력은 TCP 또는 TLS 연결을 사용할 수 있습니다.
elasticsearch
외부 Elasticsearch 인스턴스입니다. elasticsearch 출력은 TLS 연결을 사용할 수 있습니다.
fluentdForward

Fluentd를 지원하는 외부 로그 집계 솔루션입니다. 이 옵션은 Fluentd 전달 프로토콜을 사용합니다. fluentForward 출력은 TCP 또는 TLS 연결을 사용할 수 있으며 시크릿에 shared_key 필드를 제공하여 공유 키 인증을 지원합니다. 공유 키 인증은 TLS를 포함하거나 포함하지 않고 사용할 수 있습니다.

중요

fluentdForward 출력은 Fluentd 수집기를 사용하는 경우에만 지원됩니다. Vector 수집기를 사용하는 경우에는 지원되지 않습니다. Vector 수집기를 사용하는 경우 http 출력을 사용하여 로그를 Fluentd로 전달할 수 있습니다.

syslog
syslog RFC3164 또는 RFC5424 프로토콜을 지원하는 외부 로그 집계 솔루션입니다. syslog 출력은 UDP, TCP 또는 TLS 연결을 사용할 수 있습니다.
cloudwatch
AWS(Amazon Web Services)에서 호스팅하는 모니터링 및 로그 스토리지 서비스인 Amazon CloudWatch입니다.

9.3. JSON 로그 전달 활성화

JSON 문자열을 구조화된 오브젝트로 구문 분석하도록 Log Forwarding API를 구성할 수 있습니다.

9.3.1. JSON 로그 구문 분석

ClusterLogForwarder 오브젝트를 사용하여 JSON 로그를 구조화된 오브젝트로 구문 분석하고 지원되는 출력으로 전달할 수 있습니다.

이 작동 방식을 설명하기 위해 다음과 같은 구조화된 JSON 로그 항목이 있다고 가정합니다.

구조화된 JSON 로그 항목 예

{"level":"info","name":"fred","home":"bedrock"}

JSON 로그를 구문 분석할 수 있도록 다음 예와 같이 parse: json 을 ClusterLogForwarder CR의 파이프라인에 추가합니다.

parse: json을 보여주는 코드 조각 예

pipelines:
- inputRefs: [ application ]
  outputRefs: myFluentd
  parse: json

parse: json 을 사용하여 JSON 로그를 구문 분석할 때 CR은 다음 예와 같이 structured 필드에 JSON 구조화된 로그 항목을 복사합니다.

구조화된 JSON 로그 항목이 포함된 structured 출력 예

{"structured": { "level": "info", "name": "fred", "home": "bedrock" },
 "more fields..."}

중요

로그 항목에 유효한 구조화된 JSON이 포함되어 있지 않으면 structured 필드가 없습니다.

9.3.2. Elasticsearch의 JSON 로그 데이터 구성

JSON 로그가 두 개 이상의 스키마를 따르는 경우 단일 인덱스에 저장하면 유형 충돌 및 카디널리티 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하려면 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 구성하여 각 스키마를 단일 출력 정의로 그룹화해야 합니다. 이렇게 하면 각 스키마가 별도의 인덱스로 전달됩니다.

중요

OpenShift Logging에서 관리하는 기본 Elasticsearch 인스턴스로 JSON 로그를 전달하면 구성에 따라 새 인덱스가 생성됩니다. 너무 많은 인덱스를 보유하는 것과 관련된 성능 문제를 방지하려면 공통 스키마로 표준화하여 가능한 스키마 수를 유지하는 것이 좋습니다.

구조 유형

ClusterLogForwarder CR에서 다음 구조 유형을 사용하여 Elasticsearch 로그 저장소의 인덱스 이름을 구성할 수 있습니다.

  • structuredTypeKey 는 메시지 필드의 이름입니다. 해당 필드의 값은 인덱스 이름을 구성하는 데 사용됩니다.

    • kubernetes.labels.<key >는 인덱스 이름을 구성하는 데 사용되는 Kubernetes Pod 레이블입니다.
    • openshift.labels.<key>는 ClusterLogForwarder CR의 pipeline.label.<key> 요소이며 인덱스 이름을 구성하는 데 사용되는 값이 있습니다.
    • kubernetes.container_name은 컨테이너 이름을 사용하여 인덱스 이름을 구성합니다.
  • structuredTypeName: structuredTypeKey 필드가 설정되지 않았거나 키가 없으면 structured 유형으로 structuredTypeName 값이 사용됩니다. structuredTypeKey 필드와 structuredTypeName 필드를 함께 사용하면 structuredTypeKey 필드의 키가 JSON 로그 데이터에서 누락된 경우 structuredTypeName 값은 대체 인덱스 이름을 제공합니다.
참고

structuredTypeKey 값을 "Log Record Fields(로그 레코드 필드)" 항목에 표시된 모든 필드로 설정할 수 있지만 가장 유용한 필드가 앞의 구조 유형 목록에 표시됩니다.

A structuredTypeKey: kubernetes.labels.<key> example

다음을 확인합니다.

  • 클러스터에서 "apache" 및 "google"의 두 가지 형식으로 JSON 로그를 생성하는 애플리케이션 Pod를 실행하고 있습니다.
  • 사용자는 logFormat=apache 및 logFormat=google를 사용하여 이러한 애플리케이션 pod에 레이블을 지정합니다.
  • ClusterLogForwarder CR YAML 파일에서 다음 코드 조각을 사용합니다. 
apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
# ...
spec:
# ...
  outputDefaults:
    elasticsearch:
      structuredTypeKey: kubernetes.labels.logFormat 1
      structuredTypeName: nologformat
  pipelines:
  - inputRefs:
    - application
    outputRefs:
    - default
    parse: json 2
1
Kubernetes logFormat 레이블로 구성된 키-값 쌍의 값을 사용합니다.
2
JSON 로그를 구문 분석할 수 있습니다.

이 경우 다음과 같은 구조화된 로그 레코드가 app-apache-write 인덱스로 이동합니다. 

{
  "structured":{"name":"fred","home":"bedrock"},
  "kubernetes":{"labels":{"logFormat": "apache", ...}}
}

다음과 같은 구조화된 로그 레코드는 app-google-write 인덱스로 이동합니다. 

{
  "structured":{"name":"wilma","home":"bedrock"},
  "kubernetes":{"labels":{"logFormat": "google", ...}}
}

A structuredTypeKey: openshift.labels.<key> example

ClusterLogForwarder CR YAML 파일에서 다음 코드 조각을 사용한다고 가정합니다. 

outputDefaults:
 elasticsearch:
    structuredTypeKey: openshift.labels.myLabel 1
    structuredTypeName: nologformat
pipelines:
 - name: application-logs
   inputRefs:
   - application
   - audit
   outputRefs:
   - elasticsearch-secure
   - default
   parse: json
   labels:
     myLabel: myValue 2
1
OpenShift myLabel 레이블로 구성된 키-값 쌍의 값을 사용합니다.
2
myLabel 요소는 구조화된 로그 레코드에 문자열 값 myValue를 제공합니다.

이 경우 다음과 같은 구조화된 로그 레코드가 app-myValue-write 인덱스로 이동합니다. 

{
  "structured":{"name":"fred","home":"bedrock"},
  "openshift":{"labels":{"myLabel": "myValue", ...}}
}

추가 고려 사항

  • 구조화된 레코드에 대한 Elasticsearch 인덱스는 구조화된 유형 앞에 "app-"를 추가하고 "-write"를 추가하여 구성됩니다.
  • 구조화되지 않은 레코드는 구조화된 인덱스로 전송되지 않습니다. 애플리케이션, 인프라 또는 감사 인덱스에서 일반적으로 인덱싱됩니다.
  • 비어 있지 않은 구조화된 유형이 없는 경우 structured 필드없이 unstructured 레코드를 전달합니다.

Elasticsearch에 너무 많은 인덱스로 과부하가 발생하지 않는 것이 중요합니다. 각 애플리케이션 또는 네임스페이스에는 별도의 구조화된 유형만 사용하는것이 아니라 별도의 로그 형식에만 사용합니다. 예를 들어 대부분의 Apache 애플리케이션은 LogApache와 같은 동일한 JSON 로그 형식과 구조화된 유형을 사용합니다.

9.3.3. Elasticsearch 로그 저장소로 JSON 로그 전달

Elasticsearch 로그 저장소의 경우 JSON 로그 항목이 다른 스키마를 따르는 경우 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 구성하여 각 JSON 스키마를 단일 출력 정의로 그룹화합니다. 이렇게 하면 Elasticsearch는 각 스키마에 대해 별도의 인덱스를 사용합니다.

중요

동일한 인덱스로 다른 스키마를 전달하면 유형 충돌 및 카디널리티 문제가 발생할 수 있으므로 Elasticsearch 저장소로 데이터를 전달하기 전에 이 구성을 수행해야 합니다.

너무 많은 인덱스를 보유하는 것과 관련된 성능 문제를 방지하려면 공통 스키마로 표준화하여 가능한 스키마 수를 유지하는 것이 좋습니다.

절차

  1. 다음 조각을 ClusterLogForwarder CR YAML 파일에 추가합니다. 

    outputDefaults:
 elasticsearch:
    structuredTypeKey: <log record field>
    structuredTypeName: <name>
pipelines:
- inputRefs:
  - application
  outputRefs: default
  parse: json
  2. structuredTypeKey 필드를 사용하여 로그 레코드 필드 중 하나를 지정합니다.

  3. structuredTypeName 필드를 사용하여 이름을 지정합니다.

    중요

    JSON 로그를 구문 분석하려면 structuredTypeKey 및 structuredTypeName 필드를 모두 설정해야 합니다.

  4. inputRefs의 경우 application, infrastructure, 또는 audit 등 해당 파이프라인을 사용하여 전달해야 하는 로그 유형을 지정합니다.
  5. parse: json 요소를 파이프라인에 추가합니다.

  6. CR 오브젝트를 생성합니다. 

    $ oc create -f <filename>.yaml

    Red Hat OpenShift Logging Operator는 수집기 Pod를 재배포합니다. 그러나 재배포되지 않으면 수집기 Pod를 삭제하여 강제로 재배포합니다. 

    $ oc delete pod --selector logging-infra=collector

9.3.4. 동일한 Pod의 컨테이너에서 JSON 로그를 전달하여 인덱스를 분리

동일한 Pod 내의 다른 컨테이너에서 다른 인덱스로 구조화된 로그를 전달할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 다중 컨테이너 지원을 사용하여 파이프라인을 구성하고 Pod에 주석을 달아야 합니다. 로그는 접두사가 app- 인 인덱스에 작성됩니다. Elasticsearch는 이를 수용할 수 있도록 별칭으로 구성하는 것이 좋습니다.

중요

JSON 형식의 로그는 애플리케이션에 따라 다릅니다. 너무 많은 인덱스를 생성하면 성능에 영향을 미치기 때문에 이 기능을 사용하여 호환되지 않는 JSON 형식의 로그 인덱스를 생성할 수 있습니다. 쿼리를 사용하여 서로 다른 네임스페이스 또는 호환되는 JSON 형식의 애플리케이션을 분리합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift용 로깅: 5.5

절차

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  outputDefaults:
    elasticsearch:
      structuredTypeKey: kubernetes.labels.logFormat 1
      structuredTypeName: nologformat
      enableStructuredContainerLogs: true 2
  pipelines:
  - inputRefs:
    - application
    name: application-logs
    outputRefs:
    - default
    parse: json
    1
    Kubernetes logFormat 레이블로 구성된 키-값 쌍의 값을 사용합니다.
    2
    다중 컨테이너 출력을 활성화합니다.

  2. Pod CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 

        apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      annotations:
        containerType.logging.openshift.io/heavy: heavy 1
        containerType.logging.openshift.io/low: low
    spec:
      containers:
      - name: heavy 2
        image: heavyimage
      - name: low
        image: lowimage
    1
    Format: containerType.logging.openshift.io/<container-name>: <index>
    2
    주석 이름은 컨테이너 이름과 일치해야 합니다.
주의

이 구성은 클러스터의 shard 수를 크게 늘릴 수 있습니다.

추가 리소스

Kubernetes 주석

추가 리소스

9.4. 로그 전달 구성

기본적으로 로깅은 컨테이너 및 인프라 로그를 ClusterLogging 사용자 정의 리소스에 정의된 기본 내부 로그 저장소로 보냅니다. 그러나 보안 스토리지를 제공하지 않기 때문에 감사 로그를 내부 저장소로 보내지 않습니다. 이 기본 구성이 요구 사항을 충족하는 경우 Cluster Log Forwarder를 구성할 필요가 없습니다.

참고

감사 로그를 내부 Elasticsearch 로그 저장소로 보내려면 로그 저장소에 감사 로그 전달에 설명된 대로 Cluster Log Forwarder를 사용합니다.

9.4.1. 타사 시스템으로 로그 전달 정보

OpenShift Container Platform 클러스터 내부 및 외부의 특정 끝점에 로그를 보내려면 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에서 출력 및 파이프라인 조합을 지정합니다. 입력을 사용하여 특정 프로젝트와 관련된 애플리케이션 로그를 끝점으로 전달할 수도 있습니다. 인증은 Kubernetes Secret 오브젝트에서 제공합니다.

pipeline

한 로그 유형에서 하나 이상의 출력 또는 전송할 로그로의 간단한 라우팅을 정의합니다. 로그 유형은 다음 중 하나입니다.

  • application. 인프라 컨테이너 애플리케이션을 제외하고 클러스터에서 실행 중인 사용자 애플리케이션에 의해 생성된 컨테이너 로그입니다.
  • infrastructure. openshift*, kube* 또는 default 프로젝트에서 실행되는 Pod의 컨테이너 로그 및 노드 파일 시스템에서 가져온 저널 로그입니다.
  • audit. 노드 감사 시스템, auditd, Kubernetes API 서버, OpenShift API 서버 및 OVN 네트워크에서 생성된 감사 로그입니다.

파이프라인에서 key:value 쌍을 사용하여 아웃바운드 로그 메시지에 레이블을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 다른 데이터 센터로 전달되는 메시지에 레이블을 추가하거나 유형별로 로그에 레이블을 지정할 수 있습니다. 오브젝트에 추가된 레이블도 로그 메시지와 함께 전달됩니다.

input

특정 프로젝트와 관련된 애플리케이션 로그를 파이프라인으로 전달합니다.

파이프 라인에서 outputRef 매개변수를 사용하여 로그를 전달하는 위치와 inputRef 매개변수를 사용하여 전달하는 로그 유형을 정의합니다.

Secret
사용자 자격 증명과 같은 기밀 데이터가 포함된 key:value 맵 입니다.

다음을 확인합니다.

  • ClusterLogForwarder CR 오브젝트가 있는 경우 default 출력이 있는 파이프라인이 없으면 로그가 기본 Elasticsearch 인스턴스로 전달되지 않습니다.
  • 기본적으로 로깅은 컨테이너 및 인프라 로그를 ClusterLogging 사용자 정의 리소스에 정의된 기본 내부 Elasticsearch 로그 저장소로 보냅니다. 그러나 보안 스토리지를 제공하지 않기 때문에 감사 로그를 내부 저장소로 보내지 않습니다. 이 기본 구성이 요구 사항을 충족하는 경우 Log Forwarding API를 구성하지 마십시오.
  • 로그 유형에 대한 파이프라인을 정의하지 않으면 정의되지 않은 유형의 로그가 삭제됩니다. 예를 들어 application 및 audit 유형에 대한 파이프라인을 지정하고 infrastructure 유형에 대한 파이프라인을 지정하지 않으면 infrastructure 로그가 삭제됩니다.
  • ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에서 여러 유형의 출력을 사용하여 다른 프로토콜을 지원하는 서버에 로그를 보낼 수 있습니다.
  • 내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 인스턴스는 감사 로그를 위한 보안 스토리지를 제공하지 않습니다. 감사 로그를 전달하는 시스템이 조직 및 정부 규정을 준수하고 올바르게 보호되도록 하는 것이 좋습니다. 로깅은 이러한 규정을 준수하지 않습니다.

다음 예제는 감사 로그를 안전한 외부 Elasticsearch 인스턴스로, 인프라 로그를 안전하지 않은 외부 Elasticsearch 인스턴스로, 애플리케이션 로그를 Kafka 브로커로, 애플리케이션 로그를 my-apps-logs 프로젝트에서 내부 Elasticsearch 인스턴스로 전달합니다.

샘플 로그 전달 출력 및 파이프라인

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: elasticsearch-secure 3
     type: "elasticsearch"
     url: https://elasticsearch.secure.com:9200
     secret:
        name: elasticsearch
   - name: elasticsearch-insecure 4
     type: "elasticsearch"
     url: http://elasticsearch.insecure.com:9200
   - name: kafka-app 5
     type: "kafka"
     url: tls://kafka.secure.com:9093/app-topic
  inputs: 6
   - name: my-app-logs
     application:
        namespaces:
        - my-project
  pipelines:
   - name: audit-logs 7
     inputRefs:
      - audit
     outputRefs:
      - elasticsearch-secure
      - default
     labels:
       secure: "true" 8
       datacenter: "east"
   - name: infrastructure-logs 9
     inputRefs:
      - infrastructure
     outputRefs:
      - elasticsearch-insecure
     labels:
       datacenter: "west"
   - name: my-app 10
     inputRefs:
      - my-app-logs
     outputRefs:
      - default
   - inputRefs: 11
      - application
     outputRefs:
      - kafka-app
     labels:
       datacenter: "south"

1
ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
2
ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
3
보안 시크릿과 보안 URL을 사용하여 보안 Elasticsearch 출력을 구성합니다.
  • 출력을 설명하는 이름입니다.
  • 출력 유형: elasticsearch.
  • 접두사를 포함하여 유효한 절대 URL인 Elasticsearch 인스턴스의 보안 URL 및 포트입니다.
  • TLS 통신을 위해 끝점에서 요구하는 시크릿입니다. openshift-logging 프로젝트에 이 시크릿이 있어야 합니다.
4
안전하지 않은 Elasticsearch 출력에 대한 구성:
  • 출력을 설명하는 이름입니다.
  • 출력 유형: elasticsearch.
  • 접두사를 포함하여 유효한 절대 URL인 Elasticsearch 인스턴스의 안전하지 않은 URL 및 포트입니다.
5
보안 URL을 통한 클라이언트 인증 TLS 통신을 사용하는 Kafka 출력 구성
  • 출력을 설명하는 이름입니다.
  • 출력 유형: kafka.
  • 접두사를 포함하여 Kafka 브로커의 URL 및 포트를 유효한 절대 URL로 지정합니다.
6
my-project 네임스페이스에서 애플리케이션 로그를 필터링하기 위한 입력 구성입니다.
7
감사 로그를 안전한 외부 Elasticsearch 인스턴스로 전송하기 위한 파이프 라인 구성:
  • 파이프라인을 설명하는 이름입니다.
  • inputRefs는 로그 유형이며 이 예에서는 audit입니다.
  • outputRefs는 사용할 출력의 이름입니다.이 예에서 elasticsearch-secure는 보안 Elasticsearch 인스턴스로 전달하고 default은 내부 Elasticsearch 인스턴스로 전달합니다.
  • 선택사항: 로그에 추가할 레이블입니다.
8
선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다. "true"와 같은 인용 값은 부울 값이 아닌 문자열 값으로 인식됩니다.
9
인프라 로그를 안전하지 않은 외부 Elasticsearch 인스턴스로 전송하는 파이프라인 구성:
10
my-project 프로젝트에서 내부 Elasticsearch 인스턴스로 로그를 전송하기 위한 파이프라인 구성입니다.
  • 파이프라인을 설명하는 이름입니다.
  • inputRefs는 특정 입력인 my-app-logs입니다.
  • outputRefs는 default입니다.
  • 선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
11
파이프라인 이름 없이 Kafka 브로커에 로그를 전송하는 파이프라인 구성:
  • inputRefs는 이 예제 application에서 로그 유형입니다.
  • outputRefs는 사용할 출력의 이름입니다.
  • 선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
외부 로그 집계기를 사용할 수 없는 경우 Fluentd 로그 처리

외부 로깅 집계기를 사용할 수 없으며 로그를 수신할 수 없는 경우 Fluentd는 계속 로그를 수집하여 버퍼에 저장합니다. 로그 집계기를 사용할 수 있게 되면 버퍼링된 로그를 포함하여 로그 전달이 재개됩니다. 버퍼가 완전히 채워지면 Fluentd는 로그 수집을 중지합니다. OpenShift Container Platform은 로그를 회전시켜 삭제합니다. Fluentd 데몬 세트 또는 pod에 버퍼 크기를 조정하거나 PVC(영구 볼륨 클레임)를 추가할 수 없습니다.

지원되는 인증 키

일반적인 주요 유형은 여기에 제공됩니다. 일부 출력 유형에서는 출력별 구성 필드와 함께 문서화된 추가 특수 키를 지원합니다. 모든 비밀 키는 선택 사항입니다. 관련 키를 설정하여 원하는 보안 기능을 활성화합니다. 키 및 시크릿, 서비스 계정, 포트 열기 또는 전역 프록시 구성과 같이 외부 대상에 필요할 수 있는 추가 구성을 생성하고 유지보수할 책임이 있습니다. Open Shift Logging은 권한 부여 조합의 불일치를 확인하지 않습니다.

TLS(Transport Layer Security)

시크릿 없이 TLS URL(http://... 또는 ssl://...)을 사용하면 기본 TLS 서버 측 인증이 활성화됩니다. 시크릿을 포함하고 다음 선택적 필드를 설정하여 추가 TLS 기능을 활성화합니다.

  • 암호: (문자열) 인코딩된 TLS 개인 키를 디코딩하는 Passphrase입니다. tls.key 가 필요합니다.
  • ca-bundle.crt: 서버 인증을 위해 고객 CA의 파일 이름.
사용자 이름 및 암호
  • 사용자 이름: (문자열) 인증 사용자 이름. 암호 가 필요합니다.
  • 암호: (문자열) 인증 암호. 사용자 이름 필요 .
SASL(Simple Authentication Security Layer)
  • SASL.enable (boolean) Explicitly enable 또는 disable SASL. 누락된 경우 다른 sasl. 키가 설정되면 SASL이 자동으로 활성화됩니다.
  • SASL.mechanisms: 허용되는 SASL 메커니즘 이름 목록. 누락되거나 비어 있는 경우 시스템 기본값이 사용됩니다.
  • SASL.allow-insecure: (boolean) 일반 텍스트 암호를 보내는 메커니즘을 허용합니다. 기본값은 false입니다.
9.4.1.1. 보안 생성

다음 명령을 사용하여 인증서 및 키 파일이 포함된 디렉터리에 보안을 생성할 수 있습니다. 

$ oc create secret generic -n <namespace> <secret_name> \
  --from-file=ca-bundle.crt=<your_bundle_file> \
  --from-literal=username=<your_username> \
  --from-literal=password=<your_password>
참고

최상의 결과를 위해 일반 또는 불투명 보안을 사용하는 것이 좋습니다.

9.4.2. 로그 전달자 생성

로그 전달자를 생성하려면 서비스 계정에서 수집할 수 있는 로그 입력 유형을 지정하는 ClusterLogForwarder CR을 생성해야 합니다. 로그를 전달할 수 있는 출력을 지정할 수도 있습니다. ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance 여야 하며 openshift-logging 네임스페이스에서 생성해야 합니다.

중요

openshift-logging 네임스페이스에 대한 관리자 권한이 필요합니다.

ClusterLogForwarder 리소스 예

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: <log_forwarder_name> 1
  namespace: <log_forwarder_namespace> 2
spec:
# ...
  pipelines:
   - inputRefs:
     - <log_type> 3
     outputRefs:
     - <output_name> 4
  outputs:
  - name: <output_name> 5
    type: <output_type> 6
    url: <log_output_url> 7
# ...

1
CR 이름은 instance여야 합니다.
2
CR 네임스페이스는 openshift-logging 이어야 합니다.
3
수집되는 로그 유형입니다. 이 필드의 값은 감사 로그, 애플리케이션 로그의 애플리케이션, 인프라 로그용 인프라 또는 애플리케이션에 대해 정의된 이름이 지정된 입력에 대한 감사일 수 있습니다.
4 5
로그를 전달할 출력의 이름입니다.
6
로그를 전달할 출력 유형입니다. 이 필드의 값은 기본값,loki,kafka,elasticsearch,fluentdForward,syslog 또는 cloudwatch 일 수 있습니다.
7
로그를 전달할 출력의 URL입니다.

9.4.3. 여러 줄 예외 탐지 활성화

컨테이너 로그의 여러 줄 오류 감지를 활성화합니다.

주의

이 기능을 활성화하면 성능에 영향을 미칠 수 있으며 추가 컴퓨팅 리소스 또는 대체 로깅 솔루션이 필요할 수 있습니다.

로그 구문 분석기가 별도의 예외와 동일한 예외의 별도의 행을 잘못 식별하는 경우가 많습니다. 이로 인해 추가 로그 항목과 추적된 정보에 대한 불완전하거나 부정확한 보기가 발생합니다.

Java 예외 예

java.lang.NullPointerException: Cannot invoke "String.toString()" because "<param1>" is null
    at testjava.Main.handle(Main.java:47)
    at testjava.Main.printMe(Main.java:19)
    at testjava.Main.main(Main.java:10)

  • 로깅을 통해 여러 줄 예외를 감지하고 단일 로그 항목으로 다시 정리하려면 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에 true 값이 있는 detectMultilineErrors 필드가 포함되어 있는지 확인합니다.

ClusterLogForwarder CR의 예

apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  pipelines:
    - name: my-app-logs
      inputRefs:
        - application
      outputRefs:
        - default
      detectMultilineErrors: true

9.4.3.1. 세부 정보

로그 메시지가 예외 스택 추적을 형성하는 연속 시퀀스로 표시되면 단일 통합 로그 레코드로 결합됩니다. 첫 번째 로그 메시지의 콘텐츠는 시퀀스의 모든 메시지 필드의 연결된 콘텐츠로 교체됩니다.

표 9.9. 수집기당 지원되는 언어:
언어fluentdvector

Java

✓

✓

JS

✓

✓

Ruby

✓

✓

Python

✓

✓

Golang

✓

✓

PHP

✓

 

Dart

✓

✓

9.4.3.2. 문제 해결

활성화하면 수집기 구성에 type: detect_exceptions가 포함된 새 섹션이 포함됩니다.

벡터 구성 섹션 예

[transforms.detect_exceptions_app-logs]
 type = "detect_exceptions"
 inputs = ["application"]
 languages = ["All"]
 group_by = ["kubernetes.namespace_name","kubernetes.pod_name","kubernetes.container_name"]
 expire_after_ms = 2000
 multiline_flush_interval_ms = 1000

fluentd config 섹션 예

<label @MULTILINE_APP_LOGS>
  <match kubernetes.**>
    @type detect_exceptions
    remove_tag_prefix 'kubernetes'
    message message
    force_line_breaks true
    multiline_flush_interval .2
  </match>
</label>

9.4.4. GCP(Google Cloud Platform)에 로그 전달

내부 기본 OpenShift Container Platform 로그 저장소에 추가하거나 대신 Google Cloud Logging 에 로그를 전달할 수 있습니다.

참고

Fluentd에서 이 기능을 사용하는 것은 지원되지 않습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 5.5.1 이상

절차

  1. Google 서비스 계정 키를 사용하여 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc -n openshift-logging create secret generic gcp-secret --from-file google-application-credentials.json=<your_service_account_key_file.json>

  2. 아래 템플릿을 사용하여 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스 YAML을 생성합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogForwarder"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: "openshift-logging"
spec:
  outputs:
    - name: gcp-1
      type: googleCloudLogging
      secret:
        name: gcp-secret
      googleCloudLogging:
        projectId : "openshift-gce-devel" 1
        logId : "app-gcp" 2
  pipelines:
    - name: test-app
      inputRefs: 3
        - application
      outputRefs:
        - gcp-1
    1
    GCP 리소스 계층 구조에 로그를 저장하려는 위치에 따라 projectId,folderId,organizationId 또는 billingAccountId 필드 및 해당 값을 설정합니다.
    2
    Log Entry 의 logName 필드에 추가할 값을 설정합니다.
    3
    파이프라인 ,인프라 또는 감사 파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형을 지정합니다.

추가 리소스

9.4.5. Splunk에 로그 전달

내부 기본 OpenShift Container Platform 로그 저장소에 추가하거나 대신 Splunk HTTP 이벤트 수집기(HEC) 에 로그를 전달할 수 있습니다.

참고

Fluentd에서 이 기능을 사용하는 것은 지원되지 않습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 5.6 이상
  • 벡터 가 수집기로 지정된 ClusterLogging 인스턴스
  • base64로 인코딩된 Splunk HEC 토큰

절차

  1. Base64로 인코딩된 Splunk HEC 토큰을 사용하여 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc -n openshift-logging create secret generic vector-splunk-secret --from-literal hecToken=<HEC_Token>

  2. 아래 템플릿을 사용하여 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성하거나 편집합니다. 

      apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
  kind: "ClusterLogForwarder"
  metadata:
    name: "instance" 1
    namespace: "openshift-logging" 2
  spec:
    outputs:
      - name: splunk-receiver 3
        secret:
          name: vector-splunk-secret 4
        type: splunk 5
        url: <http://your.splunk.hec.url:8088> 6
    pipelines: 7
      - inputRefs:
          - application
          - infrastructure
        name: 8
        outputRefs:
          - splunk-receiver 9
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 인스턴스 여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging 이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    HEC 토큰이 포함된 시크릿의 이름을 지정합니다.
    5
    출력 유형을 splunk 로 지정합니다.
    6
    Splunk HEC의 URL(포트 포함)을 지정합니다.
    7
    파이프라인 ,인프라 또는 감사 파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형을 지정합니다.
    8
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    9
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.

9.4.6. HTTP를 통해 로그 전달

HTTP를 통한 로그 전달은 Fluentd 및 Vector 로그 수집기 모두에서 지원됩니다. 활성화하려면 ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)에서 http 를 출력 유형으로 지정합니다.

절차

  • 아래 템플릿을 사용하여 ClusterLogForwarder CR을 생성하거나 편집합니다.

    ClusterLogForwarder CR의 예

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogForwarder"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: "openshift-logging"
spec:
  outputs:
    - name: httpout-app
      type: http
      url: 1
      http:
        headers: 2
          h1: v1
          h2: v2
        method: POST
      secret:
        name: 3
      tls:
        insecureSkipVerify: 4
  pipelines:
    - name:
      inputRefs:
        - application
      outputRefs:
        - 5

    1
    로그의 대상 주소입니다.
    2
    로그 레코드와 함께 전송할 추가 헤더입니다.
    3
    대상 자격 증명의 시크릿 이름입니다.
    4
    값은 true 또는 false 입니다.
    5
    이 값은 출력 이름과 동일해야 합니다.

9.4.7. 특정 프로젝트의 애플리케이션 로그 전달

내부 로그 저장소를 사용하거나 대신 특정 프로젝트의 애플리케이션 로그 사본을 외부 로그 수집기로 전달할 수 있습니다. OpenShift Container Platform에서 로그 데이터를 수신하도록 외부 로그 수집기를 구성해야 합니다.

프로젝트의 애플리케이션 로그 전달을 구성하려면 프로젝트에서 하나 이상의 입력, 다른 로그 집계기에 대한 선택적 출력, 이러한 입력 및 출력을 사용하는 파이프라인을 사용하여 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성해야 합니다.

사전 요구 사항

  • 지정된 프로토콜 또는 형식을 사용하여 로깅 데이터를 수신하도록 구성된 로깅 서버가 있어야 합니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR을 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다.

    ClusterLogForwarder CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: fluentd-server-secure 3
     type: fluentdForward 4
     url: 'tls://fluentdserver.security.example.com:24224' 5
     secret: 6
        name: fluentd-secret
   - name: fluentd-server-insecure
     type: fluentdForward
     url: 'tcp://fluentdserver.home.example.com:24224'
  inputs: 7
   - name: my-app-logs
     application:
        namespaces:
        - my-project 8
  pipelines:
   - name: forward-to-fluentd-insecure 9
     inputRefs: 10
     - my-app-logs
     outputRefs: 11
     - fluentd-server-insecure
     labels:
       project: "my-project" 12
   - name: forward-to-fluentd-secure 13
     inputRefs:
     - application 14
     - audit
     - infrastructure
     outputRefs:
     - fluentd-server-secure
     - default
     labels:
       clusterId: "C1234"

    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력의 이름입니다.
    4
    출력 유형: elasticsearch,fluentdForward,syslog 또는 kafka.
    5
    유효한 절대 URL인 외부 로그 수집기의 URL 및 포트입니다. CIDR 주석을 사용하는 클러스터 전체 프록시가 활성화된 경우 출력은 IP 주소가 아닌 서버 이름 또는 FQDN이어야 합니다.
    6
    tls 접두사를 사용하는 경우 TLS 통신을 위해 끝점에서 요구하는 시크릿 이름을 지정해야 합니다. 시크릿은 openshift-logging 프로젝트에 있어야 하며 각각의 인증서를 가리키는 tls.crt, tls.key, 및 ca-bundle.crt 키가 있어야 합니다.
    7
    지정된 프로젝트의 애플리케이션 로그를 필터링하기 위한 입력 구성입니다.
    8
    네임스페이스를 지정하지 않으면 모든 네임스페이스에서 로그가 수집됩니다.
    9
    파이프라인 구성은 이름이 지정된 입력의 로그를 이름이 지정된 출력으로 보냅니다. 이 예에서 forward-to-fluentd-insecure 라는 파이프라인은 my-app-logs 라는 입력에서 fluentd-server-insecure 라는 출력으로 로그를 전달합니다.
    10
    입력 목록입니다.
    11
    사용할 출력의 이름입니다.
    12
    선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
    13
    로그를 다른 로그 집계기로 보내는 파이프라인 구성입니다.
    • 선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    • 파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    • 이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.
    • 선택 사항: default 출력을 지정하여 로그를 기본 로그 저장소로 전달합니다.
    • 선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
    14
    이 구성을 사용할 때 모든 네임스페이스의 애플리케이션 로그가 수집됩니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogForwarder CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

9.4.8. 특정 pod에서 애플리케이션 로그 전달

클러스터 관리자는 Kubernetes Pod 레이블을 사용하여 특정 Pod에서 로그 데이터를 수집하여 로그 수집기로 전달할 수 있습니다.

다양한 네임스페이스의 다른 pod와 함께 실행되는 pod로 구성된 애플리케이션이 있다고 가정합니다. 이러한 pod에 애플리케이션을 식별하는 레이블이 있는 경우 로그 데이터를 특정 로그 수집기로 수집하고 출력할 수 있습니다.

Pod 라벨을 지정하려면 하나 이상의 matchLabels 키-값 쌍을 사용합니다. 여러 키-값 쌍을 지정하는 경우 Pod를 모두 선택할 수 있어야 합니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 파일에서 다음 예와 같이 inputs[].name.application.selector.matchLabels에서 간단한 동일성 기반 선택기를 사용하여 Pod 레이블을 지정합니다.

    ClusterLogForwarder CR YAML 파일의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  pipelines:
    - inputRefs: [ myAppLogData ] 3
      outputRefs: [ default ] 4
  inputs: 5
    - name: myAppLogData
      application:
        selector:
          matchLabels: 6
            environment: production
            app: nginx
        namespaces: 7
        - app1
        - app2
  outputs: 8
    - default
    ...

    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    inputs[].name에서 하나 이상의 쉼표로 구분된 값을 지정합니다.
    4
    outputs[]에서 하나 이상의 쉼표로 구분된 값을 지정합니다.
    5
    고유한 pod 레이블 집합이 있는 각 애플리케이션에 대해 고유한 inputs[].name을 정의합니다.
    6
    수집하려는 로그 데이터가 있는 Pod 라벨의 키-값 쌍을 지정합니다. 키뿐만 아니라 키와 값 모두를 지정해야 합니다. 선택하려면 Pod가 모든 키-값 쌍과 일치해야 합니다.
    7
    선택 사항: 하나 이상의 네임스페이스를 지정합니다.
    8
    로그 데이터를 전달할 출력을 하나 이상 지정합니다. 여기에 표시된 default 출력 (선택 사항)은 로그 데이터를 내부 Elasticsearch 인스턴스로 전송합니다.
  2. 선택 사항: 로그 데이터 수집을 특정 네임스페이스로 제한하려면 위 예제에 표시된 대로 inputs[].name.application.namespaces를 사용합니다.

  3. 선택 사항: Pod 레이블이 다른 추가 애플리케이션에서 동일한 파이프라인으로 로그 데이터를 보낼 수 있습니다.

    1. Pod 레이블의 고유한 조합마다 표시된 항목과 유사한 추가 inputs[].name 섹션을 생성합니다.
    2. 이 애플리케이션의 Pod 레이블과 일치하도록 selectors를 업데이트합니다.

    3. 새 inputs[].name 값을 inputRefs에 추가합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 

      - inputRefs: [ myAppLogData, myOtherAppLogData ]

  4. CR 오브젝트를 생성합니다. 

    $ oc create -f <file-name>.yaml

추가 리소스

9.4.9. 외부 Loki 로깅 시스템으로 로그 전달

기본 로그 저장소에 추가하거나 대신 외부 Loki 로깅 시스템으로 로그를 전달할 수 있습니다.

Loki에 대한 로그 전달을 구성하려면 Loki에 대한 출력과 출력을 사용하는 파이프라인이 있는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성해야 합니다. Loki의 출력은 HTTP(비보안) 또는 HTTPS(보안 HTTP) 연결을 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • CR의 url 필드로 지정하는 URL에서 Loki 로깅 시스템을 실행해야 합니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
  - name: loki-insecure 3
    type: "loki" 4
    url: http://loki.insecure.com:3100 5
    loki:
      tenantKey: kubernetes.namespace_name
      labelKeys:
      - kubernetes.labels.foo
  - name: loki-secure 6
    type: "loki"
    url: https://loki.secure.com:3100
    secret:
      name: loki-secret 7
    loki:
      tenantKey: kubernetes.namespace_name 8
      labelKeys:
      - kubernetes.labels.foo 9
  pipelines:
  - name: application-logs 10
    inputRefs:  11
    - application
    - audit
    outputRefs: 12
    - loki-secure
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    유형을 "loki"로 지정합니다.
    5
    Loki 시스템의 URL 및 포트를 유효한 절대 URL로 지정합니다. http(비보안) 또는 https(보안 HTTP) 프로토콜을 사용할 수 있습니다. CIDR 주석을 사용하는 클러스터 전체 프록시가 활성화된 경우 출력은 IP 주소가 아닌 서버 이름 또는 FQDN이어야 합니다. 로키의 HTTP(S) 통신용 기본 포트는 3100입니다.
    6
    보안 연결의 경우 secret을 지정하여 인증하는 https 또는 http URL을 지정할 수 있습니다.
    7
    https 접두사의 경우 TLS 통신의 엔드포인트에 필요한 보안 이름을 지정합니다. 시크릿은 openshift-logging 프로젝트에 있어야 하며 나타내는 인증서를 가리키는 ca-bundle.crt 키가 포함되어야 합니다. 그러지 않으면 http 및 https 접두사의 경우 사용자 이름과 암호가 포함된 시크릿을 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 "사용자 이름 및 암호가 포함된 시크릿 설정 예"를 참조하십시오.
    8
    선택 사항: meta-data 키 필드를 지정하여 Loki의 TenantID 필드 값을 생성합니다. 예를 들어 tenantKey: kubernetes.namespace_name을 설정하면 Kubernetes 네임스페이스의 이름이 Loki의 테넌트 ID 값으로 사용됩니다. 지정할 수 있는 다른 로그 레코드 필드를 보려면 다음 "추가 리소스" 섹션의 "로그 레코드 필드" 링크를 참조하십시오.
    9
    선택 사항: 기본 Loki 레이블을 대체할 meta-data 필드 키 목록을 지정합니다. Loki 레이블 이름은 정규식 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*와 일치해야 합니다. 메타 데이터 키의 잘못된 문자는 레이블 이름을 형성하기 위해 _로 대체됩니다. 예를 들어 kubernetes.labels.foo 메타 데이터 키는 Loki 레이블 kubernetes_labels_foo가 됩니다. labelKeys를 설정하지 않으면 기본값은 [log_type, kubernetes.namespace_name, kubernetes.pod_name, kubernetes_host] 입니다. Loki는 허용되는 레이블의 크기와 수를 제한하므로 레이블 세트를 작게 유지합니다. Configuring Loki, limits_config를 참조하십시오. 쿼리 필터를 사용하여 로그 레코드 필드를 기반으로 쿼리할 수 있습니다.
    10
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    11
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    12
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.
    참고

    Loki는 타임스탬프에 의해 로그 스트림을 올바르게 정렬해야 하므로 labelKeys에는 항상 kubernetes_host 레이블 세트가 포함됩니다. 이렇게 하면 각 스트림이 단일 호스트에서 시작되도록 하여 서로 다른 호스트의 클록 차이로 인해 타임스탬프가 무질서해지는 것을 방지할 수 있습니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

추가 리소스

9.4.10. 외부 Elasticsearch 인스턴스로 로그 전달

내부 로그 저장소에 추가하거나 대신 외부 Elasticsearch 인스턴스로 로그를 전달할 수 있습니다. OpenShift Container Platform에서 로그 데이터를 수신하도록 외부 로그 집계기를 구성해야 합니다.

외부 Elasticsearch 인스턴스에 대한 로그 전달을 구성하려면 해당 인스턴스에 대한 출력과 출력을 사용하는 파이프라인이 있는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성해야 합니다. 외부 Elasticsearch 출력은 HTTP(비보안) 또는 HTTPS(보안 HTTP) 연결을 사용할 수 있습니다.

외부 및 내부 Elasticsearch 인스턴스 모두에 로그를 전달하려면 외부 인스턴스에 대한 출력 및 파이프라인과 default 출력을 사용하여 내부 인스턴스로 로그를 전달하는 파이프라인을 생성합니다.

참고

내부 Elasticsearch 인스턴스에만 로그를 전달하려면 ClusterLogForwarder CR을 생성할 필요가 없습니다.

사전 요구 사항

  • 지정된 프로토콜 또는 형식을 사용하여 로깅 데이터를 수신하도록 구성된 로깅 서버가 있어야 합니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR을 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다.

    ClusterLogForwarder CR의 예

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: elasticsearch-example 3
     type: elasticsearch 4
     elasticsearch:
       version: 8 5
     url: http://elasticsearch.example.com:9200 6
     secret:
       name: es-secret 7
  pipelines:
   - name: application-logs 8
     inputRefs: 9
     - application
     - audit
     outputRefs:
     - elasticsearch-example 10
     - default 11
     labels:
       myLabel: "myValue" 12
# ...

    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    elasticsearch 유형을 지정합니다.
    5
    Elasticsearch 버전을 지정합니다. 6,7 또는 8 일 수 있습니다.
    6
    외부 Elasticsearch 인스턴스의 URL과 포트를 유효한 절대 URL로 지정합니다. http(비보안) 또는 https(보안 HTTP) 프로토콜을 사용할 수 있습니다. CIDR 주석을 사용하는 클러스터 전체 프록시가 활성화된 경우 출력은 IP 주소가 아닌 서버 이름 또는 FQDN이어야 합니다.
    7
    https 접두사의 경우 TLS 통신의 엔드포인트에 필요한 보안 이름을 지정합니다. 시크릿에는 나타내는 인증서를 가리키는 ca-bundle.crt 키가 포함되어야 합니다. 그러지 않으면 http 및 https 접두사의 경우 사용자 이름과 암호가 포함된 시크릿을 지정할 수 있습니다. openshift-logging 프로젝트에 이 시크릿이 있어야 합니다. 자세한 내용은 다음 "사용자 이름 및 암호가 포함된 시크릿 설정 예"를 참조하십시오.
    8
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    9
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    10
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.
    11
    선택사항: default 출력을 지정하여 내부 Elasticsearch 인스턴스로 로그를 보냅니다.
    12
    선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.

  2. ClusterLogForwarder CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

예: 사용자 이름과 암호가 포함된 시크릿 설정

사용자 이름과 암호가 포함된 시크릿을 사용하여 외부 Elasticsearch 인스턴스에 대한 보안 연결을 인증할 수 있습니다.

예를 들어 타사가 Elasticsearch 인스턴스를 작동하기 때문에 상호 TLS(mTLS) 키를 사용할 수 없는 경우 HTTP 또는 HTTPS를 사용하고 사용자 이름과 암호가 포함된 시크릿을 설정할 수 있습니다.

  1. 다음 예와 유사한 Secret YAML 파일을 생성합니다. username 및 password 필드에 base64로 인코딩된 값을 사용합니다. 기본적으로 secret 유형은 opaque입니다. 

    apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: openshift-test-secret
data:
  username: <username>
  password: <password>
# ...

  2. 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create secret -n openshift-logging openshift-test-secret.yaml

  3. ClusterLogForwarder CR에서 시크릿 이름을 지정합니다. 

    kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  outputs:
   - name: elasticsearch
     type: "elasticsearch"
     url: https://elasticsearch.secure.com:9200
     secret:
        name: openshift-test-secret
# ...
    참고

    url 필드의 값에서 접두사는 http 또는 https가 될 수 있습니다.

  4. CR 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

9.4.11. Fluentd 정방향 프로토콜을 사용하여 로그 전달

Fluentd 전달 프로토콜을 사용하여 기본 Elasticsearch 로그 저장소 대신 또는 기본 Elasticsearch 로그 저장소 외에 프로토콜을 수락하도록 구성된 외부 로그 집계기로 로그 사본을 보낼 수 있습니다. OpenShift Container Platform에서 로그를 수신하도록 외부 로그 집계기를 구성해야 합니다.

전달 프로토콜을 사용하여 로그 전달을 구성하려면 해당 출력을 사용하는 Fluentd 서버 및 파이프라인에 대한 출력이 하나 이상 있는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성해야 합니다. Fluentd 출력은 TCP(비보안) 또는 TLS(보안 TCP) 연결을 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 지정된 프로토콜 또는 형식을 사용하여 로깅 데이터를 수신하도록 구성된 로깅 서버가 있어야 합니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: fluentd-server-secure 3
     type: fluentdForward 4
     url: 'tls://fluentdserver.security.example.com:24224' 5
     secret: 6
        name: fluentd-secret
   - name: fluentd-server-insecure
     type: fluentdForward
     url: 'tcp://fluentdserver.home.example.com:24224'
  pipelines:
   - name: forward-to-fluentd-secure 7
     inputRefs:  8
     - application
     - audit
     outputRefs:
     - fluentd-server-secure 9
     - default 10
     labels:
       clusterId: "C1234" 11
   - name: forward-to-fluentd-insecure 12
     inputRefs:
     - infrastructure
     outputRefs:
     - fluentd-server-insecure
     labels:
       clusterId: "C1234"
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    fluentdForward 유형을 지정합니다.
    5
    유효한 절대 URL로 외부 Fluentd 인스턴스의 URL 및 포트를 지정합니다. tcp(비보안) 또는 tls(보안 TCP) 프로토콜을 사용할 수 있습니다. CIDR 주석을 사용하는 클러스터 전체 프록시가 활성화된 경우 출력은 IP 주소가 아닌 서버 이름 또는 FQDN이어야 합니다.
    6
    tls 접두사를 사용하는 경우 TLS 통신을 위해 끝점에 필요한 시크릿 이름을 지정해야 합니다. 시크릿은 openshift-logging 프로젝트에 있어야 하며 나타내는 인증서를 가리키는 ca-bundle.crt 키가 포함되어야 합니다.
    7
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    8
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    9
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.
    10
    선택사항: default 출력을 지정하여 내부 Elasticsearch 인스턴스로 로그를 전달합니다.
    11
    선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
    12
    선택사항: 지원되는 유형의 다른 외부 로그 집계에 로그를 전달하도록 여러 출력을 구성합니다.
    • 파이프라인을 설명하는 이름입니다.
    • inputRefs는 pipeline: application, infrastructure 또는 audit를 사용하여 전달할 로그 유형입니다.
    • outputRefs는 사용할 출력의 이름입니다.
    • 선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.

  2. CR 오브젝트를 생성합니다. 

    $ oc create -f <file-name>.yaml
9.4.11.1. Logstash가 fluentd에서 데이터를 수집할 수 있도록 nanosecond precision 사용

fluentd에서 로그 데이터를 수집하려면 Logstash 구성 파일에서 nanosecond precision을 활성화해야 합니다.

절차

  • Logstash 설정 파일에서 nanosecond_ precision 을 true 로 설정합니다.

Logstash 구성 파일 예

input { tcp { codec => fluent { nanosecond_precision => true } port => 24114 } }
filter { }
output { stdout { codec => rubydebug } }

9.4.12. syslog 프로토콜을 사용하여 로그 전달

syslog RFC3164 또는 RFC5424 프로토콜을 사용하여 기본 Elasticsearch 로그 저장소 대신 또는 기본 Elasticsearch 로그 저장소에 더하여 해당 프로토콜을 수락하도록 구성된 외부 로그 집계기에 로그 사본을 보낼 수 있습니다. OpenShift Container Platform에서 로그를 수신하도록 syslog 서버와 같은 외부 로그 수집기를 구성해야 합니다.

syslog 프로토콜을 사용하여 로그 전달을 구성하려면 해당 출력을 사용하는 syslog 서버 및 파이프라인에 대한 출력이 하나 이상 있는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성해야 합니다. syslog 출력은 UDP, TCP 또는 TLS 연결을 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 지정된 프로토콜 또는 형식을 사용하여 로깅 데이터를 수신하도록 구성된 로깅 서버가 있어야 합니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: rsyslog-east 3
     type: syslog 4
     syslog: 5
       facility: local0
       rfc: RFC3164
       payloadKey: message
       severity: informational
     url: 'tls://rsyslogserver.east.example.com:514' 6
     secret: 7
        name: syslog-secret
   - name: rsyslog-west
     type: syslog
     syslog:
      appName: myapp
      facility: user
      msgID: mymsg
      procID: myproc
      rfc: RFC5424
      severity: debug
     url: 'tcp://rsyslogserver.west.example.com:514'
  pipelines:
   - name: syslog-east 8
     inputRefs: 9
     - audit
     - application
     outputRefs: 10
     - rsyslog-east
     - default 11
     labels:
       secure: "true" 12
       syslog: "east"
   - name: syslog-west 13
     inputRefs:
     - infrastructure
     outputRefs:
     - rsyslog-west
     - default
     labels:
       syslog: "west"
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    syslog 유형을 지정합니다.
    5
    선택 사항: 아래에 나열된 syslog 매개변수를 지정합니다.
    6
    외부 syslog 인스턴스의 URL 및 포트를 지정합니다. udp(비보안), tcp(비보안) 또는 tls(보안 TCP) 프로토콜을 사용할 수 있습니다. CIDR 주석을 사용하는 클러스터 전체 프록시가 활성화된 경우 출력은 IP 주소가 아닌 서버 이름 또는 FQDN이어야 합니다.
    7
    tls 접두사를 사용하는 경우 TLS 통신을 위해 끝점에서 요구하는 시크릿 이름을 지정해야 합니다. 시크릿은 openshift-logging 프로젝트에 있어야 하며 나타내는 인증서를 가리키는 ca-bundle.crt 키가 포함되어야 합니다.
    8
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    9
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    10
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.
    11
    선택사항: default 출력을 지정하여 내부 Elasticsearch 인스턴스로 로그를 전달합니다.
    12
    선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다. "true"와 같은 인용 값은 부울 값이 아닌 문자열 값으로 인식됩니다.
    13
    선택사항: 지원되는 유형의 다른 외부 로그 집계에 로그를 전달하도록 여러 출력을 구성합니다.
    • 파이프라인을 설명하는 이름입니다.
    • inputRefs는 pipeline: application, infrastructure 또는 audit를 사용하여 전달할 로그 유형입니다.
    • outputRefs는 사용할 출력의 이름입니다.
    • 선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.

  2. CR 오브젝트를 생성합니다. 

    $ oc create -f <filename>.yaml
9.4.12.1. 메시지 출력에 로그 소스 정보 추가

AddLogSource 필드를 ClusterLogForwarder CR(사용자 정의 리소스)에 추가하여 namespace_name,pod_name, container_name 요소를 레코드의 message 필드에 추가할 수 있습니다. 

  spec:
    outputs:
    - name: syslogout
      syslog:
        addLogSource: true
        facility: user
        payloadKey: message
        rfc: RFC3164
        severity: debug
        tag: mytag
      type: syslog
      url: tls://syslog-receiver.openshift-logging.svc:24224
    pipelines:
    - inputRefs:
      - application
      name: test-app
      outputRefs:
      - syslogout
참고

이 구성은 RFC3164 및 RFC5424 둘 다와 호환됩니다.

AddLogSource없는 syslog 메시지 출력 예

<15>1 2020-11-15T17:06:14+00:00 fluentd-9hkb4 mytag - - -  {"msgcontent"=>"Message Contents", "timestamp"=>"2020-11-15 17:06:09", "tag_key"=>"rec_tag", "index"=>56}

AddLogSource를 사용한 syslog 메시지 출력 예

<15>1 2020-11-16T10:49:37+00:00 crc-j55b9-master-0 mytag - - -  namespace_name=clo-test-6327,pod_name=log-generator-ff9746c49-qxm7l,container_name=log-generator,message={"msgcontent":"My life is my message", "timestamp":"2020-11-16 10:49:36", "tag_key":"rec_tag", "index":76}

9.4.12.2. Syslog 매개변수

syslog 출력에 대해 다음을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 syslog RFC3164 또는 RFC5424 RFC를 참조하십시오.

  • 시설: syslog facility. 값은 10진수 정수 또는 대소문자를 구분하지 않는 키워드일 수 있습니다.

    • 커널 메시지의 경우 0 또는 kern
    • 사용자 수준 메시지의 경우 1 또는 user, 기본값입니다.
    • 2 또는 mail 시스템용 메일
    • 시스템 데몬의 경우 3 또는 daemon
    • 보안/인증 메시지의 경우 4 또는 auth
    • syslogd에 의해 내부적으로 생성된 메시지의 경우 5 또는 syslog
    • 라인 프린터 하위 시스템의 경우 6 또는 lpr
    • 네트워크 뉴스 서브 시스템의 경우 7 또는 news
    • UUCP 하위 시스템의 경우 8 또는 uucp
    • 시계 데몬의 경우 9 또는 cron
    • 보안 인증 메시지의 경우 10 또는 authpriv
    • FTP 데몬의 경우 11 또는 ftp
    • NTP 하위 시스템의 경우 12 또는 ntp
    • syslog 감사 로그의 경우 13 또는 security
    • syslog 경고 로그의 경우 14 또는 console
    • 스케줄링 데몬의 경우 15 또는 solaris-cron
    • 로컬에서 사용되는 시설의 경우 16 – 23 또는 local0 – local7

  • 선택 사항: payloadKey: syslog 메시지의 페이로드로 사용할 레코드 필드입니다.

    참고

    payloadKey 매개변수를 구성하면 다른 매개 변수가 syslog로 전달되지 않습니다.

  • rfc: syslog를 사용하여 로그를 보내는 데 사용할 RFC입니다. 기본값은 RFC5424입니다.

  • 심각도: 발신되는 syslog 레코드에 설정할 syslog 심각도입니다. 값은 10진수 정수 또는 대소문자를 구분하지 않는 키워드일 수 있습니다.

    • 시스템을 사용할 수 없음을 나타내는 메시지의 경우 0 또는 Emergency
    • 조치를 즉시 취해야 함을 나타내는 메시지의 경우 1 또는 Alert
    • 위험 상태를 나타내는 메시지의 경우 2 또는 Critical
    • 오류 상태를 나타내는 메시지의 경우 3 또는 Error
    • 경고 조건을 나타내는 메시지의 경우 4 또는 Warning
    • 정상이지만 중요한 조건을 나타내는 메시지의 경우 5 또는 Notice
    • 정보성 메시지를 나타내는 메시지의 경우 6 또는 Informational
    • 디버그 수준 메시지를 나타내는 메시지의 경우 7 또는 Debug, 기본값
  • 태그: 태그는 syslog 메시지에서 태그로 사용할 레코드 필드를 지정합니다.
  • trimPrefix: 태그에서 지정된 접두사를 제거합니다.
9.4.12.3. 추가 RFC5424 syslog 매개변수

RFC5424에는 다음 매개변수가 적용됩니다.

  • appName: APP-NAME은 로그를 보낸 애플리케이션을 식별하는 자유 텍스트 문자열입니다. RFC5424에 대해 지정해야 합니다.
  • msgID: MSGID는 메시지 유형을 식별하는 자유 텍스트 문자열입니다. RFC5424에 대해 지정해야 합니다.
  • procID: PROCID는 자유 텍스트 문자열입니다. 값이 변경되면 syslog 보고가 중단되었음을 나타냅니다. RFC5424에 대해 지정해야 합니다.

9.4.13. Kafka 브로커로 로그 전달

기본 로그 저장소에 추가하거나 대신 외부 Kafka 브로커로 로그를 전달할 수 있습니다.

외부 Kafka 인스턴스에 대한 로그 전달을 구성하려면 해당 인스턴스에 대한 출력과 출력을 사용하는 파이프라인이 있는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)를 생성해야 합니다. 출력에 특정 Kafka 주제를 포함하거나 기본값을 사용할 수 있습니다. Kafka 출력은 TCP(비보안) 또는 TLS(보안 TCP) 연결을 사용할 수 있습니다.

절차

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: app-logs 3
     type: kafka 4
     url: tls://kafka.example.devlab.com:9093/app-topic 5
     secret:
       name: kafka-secret 6
   - name: infra-logs
     type: kafka
     url: tcp://kafka.devlab2.example.com:9093/infra-topic 7
   - name: audit-logs
     type: kafka
     url: tls://kafka.qelab.example.com:9093/audit-topic
     secret:
        name: kafka-secret-qe
  pipelines:
   - name: app-topic 8
     inputRefs: 9
     - application
     outputRefs: 10
     - app-logs
     labels:
       logType: "application" 11
   - name: infra-topic 12
     inputRefs:
     - infrastructure
     outputRefs:
     - infra-logs
     labels:
       logType: "infra"
   - name: audit-topic
     inputRefs:
     - audit
     outputRefs:
     - audit-logs
     - default 13
     labels:
       logType: "audit"
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    kafka 유형을 지정합니다.
    5
    Kafka 브로커의 URL과 포트를 유효한 절대 URL로 지정하고 선택적으로 특정 주제를 사용합니다. tcp(비보안) 또는 tls(보안 TCP) 프로토콜을 사용할 수 있습니다. CIDR 주석을 사용하는 클러스터 전체 프록시가 활성화된 경우 출력은 IP 주소가 아닌 서버 이름 또는 FQDN이어야 합니다.
    6
    tls 접두사를 사용하는 경우 TLS 통신을 위해 끝점에서 요구하는 시크릿 이름을 지정해야 합니다. 시크릿은 openshift-logging 프로젝트에 있어야 하며 나타내는 인증서를 가리키는 ca-bundle.crt 키가 포함되어야 합니다.
    7
    선택 사항: 비보안 출력을 보내려면 URL 앞에 있는 tcp 접두사를 사용합니다. 이 출력에서 secret 키와 해당 name을 생략합니다.
    8
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    9
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    10
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.
    11
    선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
    12
    선택사항: 지원되는 유형의 다른 외부 로그 집계에 로그를 전달하도록 여러 출력을 구성합니다.
    • 파이프라인을 설명하는 이름입니다.
    • inputRefs는 pipeline: application, infrastructure 또는 audit를 사용하여 전달할 로그 유형입니다.
    • outputRefs는 사용할 출력의 이름입니다.
    • 선택 사항: 문자열. 로그에 추가할 하나 이상의 레이블입니다.
    13
    선택사항: 내부 Elasticsearch 인스턴스로 로그를 전달하려면 default값을 지정합니다.

  2. 선택 사항: 단일 출력을 여러 Kafka 브로커로 전달하려면 다음 예와 같이 Kafka 브로커 배열을 지정합니다. 

    # ...
spec:
  outputs:
  - name: app-logs
    type: kafka
    secret:
      name: kafka-secret-dev
    kafka:  1
      brokers: 2
        - tls://kafka-broker1.example.com:9093/
        - tls://kafka-broker2.example.com:9093/
      topic: app-topic 3
# ...
    1
    brokers 및 topic 키가 있는 kafka 키를 지정합니다.
    2
    brokers 키를 사용하여 하나 이상의 브로커 배열을 지정합니다.
    3
    topic 키를 사용하여 로그를 수신하는 대상 주제를 지정합니다.

  3. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogForwarder CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

9.4.14. Amazon CloudView로 로그 전달

AWS(Amazon Web Services)에서 호스팅하는 모니터링 및 로그 스토리지 서비스인 Amazon CloudMonitor에 로그를 전달할 수 있습니다. 기본 로그 저장소에 추가하거나 대신 logs를 NetNamespace로 전달할 수 있습니다.

CloudMonitor에 대한 로그 전달을 구성하려면 CloudMonitor의 출력이 있는 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)와 출력을 사용하는 파이프라인을 생성해야 합니다.

절차

  1. aws_access_key_id 및 aws_secret_access_key 필드를 사용하여 base64로 인코딩된 AWS 인증 정보를 지정하는 Secret YAML 파일을 만듭니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

    apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: cw-secret
  namespace: openshift-logging
data:
  aws_access_key_id: QUtJQUlPU0ZPRE5ON0VYQU1QTEUK
  aws_secret_access_key: d0phbHJYVXRuRkVNSS9LN01ERU5HL2JQeFJmaUNZRVhBTVBMRUtFWQo=

  2. 시크릿을 생성합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

    $ oc apply -f cw-secret.yaml

  3. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다. 파일에서 시크릿 이름을 지정합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: cw 3
     type: cloudwatch 4
     cloudwatch:
       groupBy: logType 5
       groupPrefix: <group prefix> 6
       region: us-east-2 7
     secret:
        name: cw-secret 8
  pipelines:
    - name: infra-logs 9
      inputRefs: 10
        - infrastructure
        - audit
        - application
      outputRefs:
        - cw 11
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    cloudwatch 유형을 지정합니다.
    5
    선택 사항: 로그를 그룹화하는 방법을 지정합니다.
    • logType은 각 로그 유형에 대한 로그 그룹을 생성합니다.
    • namespaceName은 각 애플리케이션 네임 스페이스에 대한 로그 그룹을 생성합니다. 인프라 및 감사 로그를 위해 별도의 로그 그룹도 생성합니다.
    • namespaceUUID는 각 애플리케이션 네임스페이스 UUID에 대한 새 로그 그룹을 생성합니다. 인프라 및 감사 로그를 위해 별도의 로그 그룹도 생성합니다.
    6
    선택 사항: 로그 그룹 이름으로 기본 infrastructureName 접두사를 바꾸려면 문자열을 지정합니다.
    7
    AWS 리전을 지정합니다.
    8
    AWS 인증 정보가 포함된 시크릿의 이름을 지정합니다.
    9
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    10
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    11
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.

  4. CR 오브젝트를 생성합니다. 

    $ oc create -f <file-name>.yaml

예: Amazon Cloud Watch에서 ClusterLogForwarder 사용

여기에 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)의 예와 Amazon CloudMonitor로 출력되는 로그 데이터가 표시됩니다.

mycluster라는 OpenShift Container Platform 클러스터를 실행하고 있다고 가정합니다. 다음 명령은 나중에 aws 명령을 구성하는 데 사용할 클러스터의 infrastructureName을 반환합니다. 

$ oc get Infrastructure/cluster -ojson | jq .status.infrastructureName
"mycluster-7977k"

이 예제에 대한 로그 데이터를 생성하려면 app 이라는 네임스페이스에서 busybox Pod를 실행합니다. busybox 포드는 3초마다 stdout에 메시지를 씁니다. 

$ oc run busybox --image=busybox -- sh -c 'while true; do echo "My life is my message"; sleep 3; done'
$ oc logs -f busybox
My life is my message
My life is my message
My life is my message
...

busybox Pod가 실행되는 앱 네임스페이스의 UUID를 조회할 수 있습니다. 

$ oc get ns/app -ojson | jq .metadata.uid
"794e1e1a-b9f5-4958-a190-e76a9b53d7bf"

ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에서 infrastructure, audit, application 로그 유형을 all-logs 파이프라인에 대한 입력으로 구성합니다. 또한 이 파이프라인을 cw 출력에 연결하여 us-east-2 리전의 CloudMonitor 인스턴스로 로그를 전달합니다. 

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  outputs:
   - name: cw
     type: cloudwatch
     cloudwatch:
       groupBy: logType
       region: us-east-2
     secret:
        name: cw-secret
  pipelines:
    - name: all-logs
      inputRefs:
        - infrastructure
        - audit
        - application
      outputRefs:
        - cw

CloudMonitor의 각 리전에는 세 가지 수준의 오브젝트가 포함되어 있습니다.

  • 로그 그룹

    • 로그 스트림

      • 로그 이벤트

ClusterLogForwarding CR의 groupBy: logType 을 사용하는 경우 inputRefs 의 세 가지 로그 유형은 Amazon Cloudwatch에 3개의 로그 그룹을 생성합니다. 

$ aws --output json logs describe-log-groups | jq .logGroups[].logGroupName
"mycluster-7977k.application"
"mycluster-7977k.audit"
"mycluster-7977k.infrastructure"

각 로그 그룹에는 로그 스트림이 포함되어 있습니다. 

$ aws --output json logs describe-log-streams --log-group-name mycluster-7977k.application | jq .logStreams[].logStreamName
"kubernetes.var.log.containers.busybox_app_busybox-da085893053e20beddd6747acdbaf98e77c37718f85a7f6a4facf09ca195ad76.log"
$ aws --output json logs describe-log-streams --log-group-name mycluster-7977k.audit | jq .logStreams[].logStreamName
"ip-10-0-131-228.us-east-2.compute.internal.k8s-audit.log"
"ip-10-0-131-228.us-east-2.compute.internal.linux-audit.log"
"ip-10-0-131-228.us-east-2.compute.internal.openshift-audit.log"
...
$ aws --output json logs describe-log-streams --log-group-name mycluster-7977k.infrastructure | jq .logStreams[].logStreamName
"ip-10-0-131-228.us-east-2.compute.internal.kubernetes.var.log.containers.apiserver-69f9fd9b58-zqzw5_openshift-oauth-apiserver_oauth-apiserver-453c5c4ee026fe20a6139ba6b1cdd1bed25989c905bf5ac5ca211b7cbb5c3d7b.log"
"ip-10-0-131-228.us-east-2.compute.internal.kubernetes.var.log.containers.apiserver-797774f7c5-lftrx_openshift-apiserver_openshift-apiserver-ce51532df7d4e4d5f21c4f4be05f6575b93196336be0027067fd7d93d70f66a4.log"
"ip-10-0-131-228.us-east-2.compute.internal.kubernetes.var.log.containers.apiserver-797774f7c5-lftrx_openshift-apiserver_openshift-apiserver-check-endpoints-82a9096b5931b5c3b1d6dc4b66113252da4a6472c9fff48623baee761911a9ef.log"
...

각 로그 스트림에는 로그 이벤트가 포함되어 있습니다. busybox Pod에서 로그 이벤트를 보려면 application 로그 그룹에서 로그 스트림을 지정합니다. 

$ aws logs get-log-events --log-group-name mycluster-7977k.application --log-stream-name kubernetes.var.log.containers.busybox_app_busybox-da085893053e20beddd6747acdbaf98e77c37718f85a7f6a4facf09ca195ad76.log
{
    "events": [
        {
            "timestamp": 1629422704178,
            "message": "{\"docker\":{\"container_id\":\"da085893053e20beddd6747acdbaf98e77c37718f85a7f6a4facf09ca195ad76\"},\"kubernetes\":{\"container_name\":\"busybox\",\"namespace_name\":\"app\",\"pod_name\":\"busybox\",\"container_image\":\"docker.io/library/busybox:latest\",\"container_image_id\":\"docker.io/library/busybox@sha256:0f354ec1728d9ff32edcd7d1b8bbdfc798277ad36120dc3dc683be44524c8b60\",\"pod_id\":\"870be234-90a3-4258-b73f-4f4d6e2777c7\",\"host\":\"ip-10-0-216-3.us-east-2.compute.internal\",\"labels\":{\"run\":\"busybox\"},\"master_url\":\"https://kubernetes.default.svc\",\"namespace_id\":\"794e1e1a-b9f5-4958-a190-e76a9b53d7bf\",\"namespace_labels\":{\"kubernetes_io/metadata_name\":\"app\"}},\"message\":\"My life is my message\",\"level\":\"unknown\",\"hostname\":\"ip-10-0-216-3.us-east-2.compute.internal\",\"pipeline_metadata\":{\"collector\":{\"ipaddr4\":\"10.0.216.3\",\"inputname\":\"fluent-plugin-systemd\",\"name\":\"fluentd\",\"received_at\":\"2021-08-20T01:25:08.085760+00:00\",\"version\":\"1.7.4 1.6.0\"}},\"@timestamp\":\"2021-08-20T01:25:04.178986+00:00\",\"viaq_index_name\":\"app-write\",\"viaq_msg_id\":\"NWRjZmUyMWQtZjgzNC00MjI4LTk3MjMtNTk3NmY3ZjU4NDk1\",\"log_type\":\"application\",\"time\":\"2021-08-20T01:25:04+00:00\"}",
            "ingestionTime": 1629422744016
        },
...

예: 로그 그룹 이름에 접두사 사용자 지정

로그 그룹 이름에서는 기본 infrastructureName 접두사인 mycluster-7977k를 demo-group-prefix와 같은 임의의 문자열로 바꿀 수 있습니다. 이 변경을 수행하려면 ClusterLogForwarding CR에서 groupPrefix 필드를 업데이트합니다. 

cloudwatch:
    groupBy: logType
    groupPrefix: demo-group-prefix
    region: us-east-2

groupPrefix 값은 기본 infrastructureName 접두사를 대체합니다. 

$ aws --output json logs describe-log-groups | jq .logGroups[].logGroupName
"demo-group-prefix.application"
"demo-group-prefix.audit"
"demo-group-prefix.infrastructure"

예: 애플리케이션 네임스페이스 이름 뒤에 로그 그룹 이름 지정

클러스터의 각 애플리케이션 네임스페이스에 대해 애플리케이션 네임스페이스 이름을 기반으로 하는 로그 그룹을 CloudWatch에서 생성할 수 있습니다.

애플리케이션 네임스페이스 오브젝트를 삭제하고 이름이 같은 새 항목을 생성하면 CloudMonitor는 이전과 동일한 로그 그룹을 계속 사용합니다.

서로 동일한 이름이 있는 연속적인 애플리케이션 네임스페이스 오브젝트를 고려하는 경우 이 예제에 설명된 접근 방식을 사용합니다. 또는 결과 로그 그룹을 서로 구분해야 하는 경우 대신 다음 "애플리케이션 네임스페이스 UUID에 대한 로그 그룹 설정" 섹션을 참조하십시오.

애플리케이션 네임스페이스의 이름을 기반으로 이름이 인 애플리케이션 로그 그룹을 생성하려면 ClusterLogForwarder CR에서 groupBy 필드의 값을 namespaceName으로 설정합니다. 

cloudwatch:
    groupBy: namespaceName
    region: us-east-2

groupBy를 namespaceName으로 설정하면 애플리케이션 로그 그룹에만 영향을 미칩니다. audit 및 infrastructure 로그 그룹에는 영향을 미치지 않습니다.

Amazon Cloudwatch에서 각 로그 그룹 이름 끝에 네임스페이스 이름이 표시됩니다. 단일 애플리케이션 네임스페이스인 "app"이 있으므로 다음 출력에서는mycluster-7977k.application 대신 새 mycluster-7977k.app 로그 그룹이 표시됩니다. 

$ aws --output json logs describe-log-groups | jq .logGroups[].logGroupName
"mycluster-7977k.app"
"mycluster-7977k.audit"
"mycluster-7977k.infrastructure"

이 예제의 클러스터에 여러 애플리케이션 네임스페이스가 포함된 경우 출력에 각 네임스페이스에 하나씩 여러 개의 로그 그룹이 표시됩니다.

groupBy 필드는 애플리케이션 로그 그룹에만 영향을 미칩니다. audit 및 infrastructure 로그 그룹에는 영향을 미치지 않습니다.

예: 애플리케이션 네임스페이스 UUID 후 로그 그룹 이름 지정

클러스터의 각 애플리케이션 네임스페이스에 대해 애플리케이션 네임스페이스 UUID를 기반으로 하는 로그 그룹을 CloudWatch에서 생성할 수 있습니다.

애플리케이션 네임스페이스 오브젝트를 삭제하고 새 오브젝트를 생성하면 CloudMonitor에서 새 로그 그룹을 생성합니다.

동일한 이름을 가진 연속적인 애플리케이션 네임스페이스 개체를 서로 다른 것으로 간주하는 경우 이 예에서 설명하는 접근 방식을 사용하십시오. 또는 이전의 "애플리케이션 네임스페이스 이름에 대한 로그 그룹 이름 지정" 섹션을 참조하십시오.

애플리케이션 네임스페이스 UUID 후에 로그 그룹의 이름을 지정하려면 ClusterLogForwarder CR에서 groupBy 필드의 값을 namespaceUUID로 설정합니다. 

cloudwatch:
    groupBy: namespaceUUID
    region: us-east-2

Amazon Cloudwatch에서 각 로그 그룹 이름 끝에 네임스페이스 UUID가 표시됩니다. 단일 애플리케이션 네임스페이스인 "app"이 있으므로 다음 출력에서는 mycluster-7977k.application 대신 새로운 mycluster-7977k.794e1e1a-b9f5-4958-a190-e76a9b53d7bf 로그 그룹이 표시됩니다. 

$ aws --output json logs describe-log-groups | jq .logGroups[].logGroupName
"mycluster-7977k.794e1e1a-b9f5-4958-a190-e76a9b53d7bf" // uid of the "app" namespace
"mycluster-7977k.audit"
"mycluster-7977k.infrastructure"

groupBy 필드는 애플리케이션 로그 그룹에만 영향을 미칩니다. audit 및 infrastructure 로그 그룹에는 영향을 미치지 않습니다.

9.4.15. STS 활성화된 클러스터에서 Amazon STS로 로그 전달

AWS STS(Security Token Service)가 활성화된 클러스터의 경우 CCO(Cloud Credential Operator) 유틸리티 ccoctl 을 사용하여 AWS 서비스 계정을 수동으로 생성하거나 인증 정보 요청을 생성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift에 대한 로깅: 5.5 이상

절차

  1. 아래 템플릿을 사용하여 CredentialsRequest 사용자 정의 리소스 YAML을 생성합니다.

    CloudMonitor 인증 정보 요청 템플릿

    apiVersion: cloudcredential.openshift.io/v1
kind: CredentialsRequest
metadata:
  name: <your_role_name>-credrequest
  namespace: openshift-cloud-credential-operator
spec:
  providerSpec:
    apiVersion: cloudcredential.openshift.io/v1
    kind: AWSProviderSpec
    statementEntries:
      - action:
          - logs:PutLogEvents
          - logs:CreateLogGroup
          - logs:PutRetentionPolicy
          - logs:CreateLogStream
          - logs:DescribeLogGroups
          - logs:DescribeLogStreams
        effect: Allow
        resource: arn:aws:logs:*:*:*
  secretRef:
    name: <your_role_name>
    namespace: openshift-logging
  serviceAccountNames:
    - logcollector

  2. ccoctl 명령 을 사용하여 CredentialsRequest CR을 사용하여 AWS에 대한 역할을 생성합니다. CredentialsRequest 오브젝트를 사용하면 이 ccoctl 명령은 지정된 OIDC ID 공급자에 연결된 신뢰 정책과 NetNamespace 리소스에 대한 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여하는 권한 정책을 사용하여 IAM 역할을 생성합니다. 이 명령은 /< path_to_ccoctl_output_dir>/manifests/openshift-logging-<your_role_name>-credentials.yaml 에 YAML 구성 파일도 생성합니다. 이 시크릿 파일에는 AWS IAM ID 공급자의 인증 중에 사용되는 role_arn 키/값이 포함되어 있습니다. 

    $ ccoctl aws create-iam-roles \
--name=<name> \
--region=<aws_region> \
--credentials-requests-dir=<path_to_directory_with_list_of_credentials_requests>/credrequests \
--identity-provider-arn=arn:aws:iam::<aws_account_id>:oidc-provider/<name>-oidc.s3.<aws_region>.amazonaws.com 1
    1
    <name>은 클라우드 리소스에 태그하는 데 사용되는 이름이며 STS 클러스터 설치 중에 사용되는 이름과 일치해야 합니다.

  3. 생성된 보안을 적용합니다. 

    $ oc apply -f output/manifests/openshift-logging-<your_role_name>-credentials.yaml

  4. ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스를 생성하거나 편집합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance 1
  namespace: openshift-logging 2
spec:
  outputs:
   - name: cw 3
     type: cloudwatch 4
     cloudwatch:
       groupBy: logType 5
       groupPrefix: <group prefix> 6
       region: us-east-2 7
     secret:
        name: <your_role_name> 8
  pipelines:
    - name: to-cloudwatch 9
      inputRefs: 10
        - infrastructure
        - audit
        - application
      outputRefs:
        - cw 11
    1
    ClusterLogForwarder CR의 이름은 instance여야 합니다.
    2
    ClusterLogForwarder CR의 네임스페이스는 openshift-logging이어야 합니다.
    3
    출력 이름을 지정합니다.
    4
    cloudwatch 유형을 지정합니다.
    5
    선택 사항: 로그를 그룹화하는 방법을 지정합니다.
    • logType은 각 로그 유형에 대한 로그 그룹을 생성합니다.
    • namespaceName은 각 애플리케이션 네임 스페이스에 대한 로그 그룹을 생성합니다. 인프라 및 감사 로그는 영향을 받지 않으며 logType 으로 그룹화됩니다.
    • namespaceUUID는 각 애플리케이션 네임스페이스 UUID에 대한 새 로그 그룹을 생성합니다. 인프라 및 감사 로그를 위해 별도의 로그 그룹도 생성합니다.
    6
    선택 사항: 로그 그룹 이름으로 기본 infrastructureName 접두사를 바꾸려면 문자열을 지정합니다.
    7
    AWS 리전을 지정합니다.
    8
    AWS 인증 정보가 포함된 시크릿의 이름을 지정합니다.
    9
    선택사항: 파이프라인의 이름을 지정합니다.
    10
    파이프라인을 사용하여 전달할 로그 유형 (application, infrastructure, 또는 audit)을 지정합니다.
    11
    이 파이프라인으로 로그를 전달할 때 사용할 출력 이름을 지정합니다.

9.4.16. 기존 AWS 역할을 사용하여 AWSIdentityProvider의 시크릿 생성

AWS에 대한 기존 역할이 있는 경우 oc create secret --from-literal 명령을 사용하여 STS를 사용하여 AWS의 시크릿을 생성할 수 있습니다. 

$ oc create secret generic cw-sts-secret -n openshift-logging --from-literal=role_arn=arn:aws:iam::123456789012:role/my-role_with-permissions

보안 예

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  namespace: openshift-logging
  name: my-secret-name
stringData:
  role_arn: arn:aws:iam::123456789012:role/my-role_with-permissions

추가 리소스

9.5. 로깅 수집기 구성

Red Hat OpenShift의 로깅은 클러스터에서 작업 및 애플리케이션 로그를 수집하고 Kubernetes Pod 및 프로젝트 메타데이터로 데이터를 강화합니다.

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)의 spec.collection.log.fluentd 스탠자를 통해 로그 수집기에 대해 지원되는 모든 수정을 수행할 수 있습니다.

9.5.1. 로그 수집기 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 수집기 유형을 구성할 수 있습니다.

참고

Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.

절차

  1. ClusterLogging CR 컬렉션 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  collection:
    type: <log_collector_type> 1
    resources: {}
    tolerations: {}
# ...

    1
    로깅에 사용할 로그 수집기 유형입니다. 벡터 또는 fluentd 일 수 있습니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

9.5.2. 로깅 수집기 Pod 보기

로깅 수집기 Pod 및 실행 중인 해당 노드를 볼 수 있습니다.

절차

  • 프로젝트에서 다음 명령을 실행하여 로깅 수집기 Pod 및 세부 정보를 확인합니다. 

    $ oc get pods --selector component=collector -o wide -n <project_name>

    출력 예

    NAME           READY  STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE                  NOMINATED NODE   READINESS GATES
collector-8d69v  1/1    Running   0          134m    10.130.2.30   master1.example.com   <none>           <none>
collector-bd225  1/1    Running   0          134m    10.131.1.11   master2.example.com   <none>           <none>
collector-cvrzs  1/1    Running   0          134m    10.130.0.21   master3.example.com   <none>           <none>
collector-gpqg2  1/1    Running   0          134m    10.128.2.27   worker1.example.com   <none>           <none>
collector-l9j7j  1/1    Running   0          134m    10.129.2.31   worker2.example.com   <none>           <none>

9.5.3. 로그 수집기 CPU 및 메모리 제한 구성

로그 수집기는 CPU 및 메모리 제한을 모두 조정할 수 있습니다.

절차

  • openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc -n openshift-logging edit ClusterLogging instance
    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  collection:
    type: fluentd
    resources:
      limits: 1
        memory: 736Mi
        requests:
          cpu: 100m
          memory: 736Mi
# ...
    1
    필요에 따라 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다. 표시된 값이 기본값입니다.

9.5.4. Fluentd 로그 전달자를 위한 고급 구성

참고

Fluentd는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. Fluentd 대신 Vector를 사용할 수 있습니다.

로깅에는 Fluentd 로그 전달자의 성능을 조정하는 데 사용할 수 있는 여러 Fluentd 매개변수가 포함됩니다. 이러한 매개변수를 사용하여 다음 Fluentd 동작을 변경할 수 있습니다.

  • 청크 및 청크 버퍼 크기
  • 청크 플러시 동작
  • 청크 전달 재시도 동작

Fluentd는 청크라는 단일 blob에서 로그 데이터를 수집합니다. Fluentd가 청크를 생성할 때 청크는 스테이지에 있는 것으로 간주되어 청크가 데이터로 채워집니다. 청크가 가득 차면 Fluentd는 청크를 큐로 이동합니다. 여기서 청크는 플러시되기 전에 보관되거나 대상에 기록됩니다. Fluentd는 네트워크 문제 또는 대상의 용량 문제와 같은 여러 가지 이유로 청크를 플러시하지 못할 수 있습니다. 청크를 플러시할 수 없는 경우 Fluentd는 구성된 대로 플러시를 다시 시도합니다.

기본적으로 OpenShift Container Platform에서 Fluentd는 지수 백오프 방법을 사용하여 플러시를 다시 시도합니다. 여기서 Fluentd는 플러시 재시도 간격의 대기 시간을 두 배로 늘리며, 대상에 대한 연결 요청을 줄이는 데 도움이 됩니다. 지수 백오프를 비활성화하고 대신 주기적 재시도 방법을 사용하여 지정된 간격으로 청크 플러시를 재시도 할 수 있습니다.

이러한 매개변수는 대기 시간과 처리량 간의 균형을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 처리량에 대해 Fluentd를 최적화하려면 이러한 매개변수를 사용하여 더 큰 버퍼 및 큐를 구성하고, 플러시를 지연하고, 재시도 간격을 더 길게 설정하여 네트워크 패킷 수를 줄일 수 있습니다. 버퍼가 클수록 노드 파일 시스템에 더 많은 공간이 필요합니다.
  • 짧은 대기 시간을 최적화하기 위해 매개변수를 사용하여 데이터를 최대한 빨리 전송하고, 배치 누적을 방지하고, 큐와 버퍼를 더 짧게 만들고, 플러시 및 재시도를 더 자주 사용할 수 있습니다.

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 다음 매개변수를 사용하여 청크 및 플러시 동작을 구성할 수 있습니다. 그러면 Fluentd에서 사용할 수 있도록 매개변수가 Fluentd 구성 맵에 자동으로 추가됩니다.

참고

이러한 매개변수는 다음과 같습니다.

  • 대부분의 사용자와 관련이 없습니다. 기본 설정은 좋은 일반 성능을 제공해야 합니다.
  • Fluentd 구성 및 성능에 대한 자세한 지식이 있는 고급 사용자에게만 해당됩니다.
  • 성능 튜닝 전용입니다. 로깅의 기능적 측면에는 영향을 미치지 않습니다.
표 9.10. 고급 Fluentd 구성 매개변수
매개변수설명기본

chunkLimitSize

각 청크의 최대 크기입니다. Fluentd는 이 크기에 도달하면 청크에 데이터 쓰기를 중지합니다. 그런 다음 Fluentd는 청크를 큐로 보내고 새 청크를 엽니다.

8m

totalLimitSize

스테이지와 큐의 총 크기인 버퍼의 최대 크기입니다. 버퍼 크기가 이 값을 초과하면 Fluentd는 청크로의 데이터 추가를 중지하고 오류와 함께 실패합니다. 청크에 없는 모든 데이터는 손실됩니다.

모든 출력에 분산된 노드 디스크의 약 15%입니다.

flushInterval

청크 플러시 간격입니다. s(초), m(분), h(시간) 또는 d(일)를 사용할 수 있습니다.

1s

flushMode

플러시를 수행하는 방법:

  • lazy: timekey 매개변수를 기반으로 청크를 플러시합니다. timekey 매개변수는 수정할 수 없습니다.
  • interval: flushInterval 매개변수를 기반으로 청크를 플러시합니다.
  • immediate: 데이터가 청크에 추가된 직후 청크를 플러시합니다.

간격

flushThreadCount

청크 플러시를 수행하는 스레드 수입니다. 스레드 수를 늘리면 플러시 처리량이 향상되어 네트워크 대기 시간이 숨겨집니다.

2

overflowAction

큐가 가득 찼을 때 청크 동작:

  • throw_exception: 로그에 표시할 예외를 발생시킵니다.
  • block: 전체 버퍼 문제가 해결될 때까지 데이터 청크를 중지합니다.
  • drop_oldest_chunk: 새로 들어오는 청크를 수락하기 위해 가장 오래된 청크를 삭제합니다. 오래된 청크는 새로운 청크보다 가치가 적습니다.

블록

retryMaxInterval

exponential_backoff 재시도 방법의 최대 시간(초)입니다.

300s

retryType

플러시 실패 시 재시도 방법:

  • exponential_backoff: 플러시 재시도 사이의 시간을 늘립니다. Fluentd는 retry_max_interval 매개변수에 도달할 때까지 다음 재시도까지 대기하는 시간을 두 배로 늘립니다.
  • periodic: retryWait 매개변수를 기반으로 주기적으로 플러시를 재시도합니다.

exponential_backoff

retryTimeOut

레코드가 삭제되기 전에 재시도할 최대 시간 간격입니다.

60m

retryWait

다음 청크 플러시 전의 시간(초)입니다.

1s

Fluentd 청크 수명 주기에 대한 자세한 내용은 Fluentd 문서의 버퍼 플러그인을 참조하십시오.

절차

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc edit ClusterLogging instance

  2. 다음 매개변수를 추가하거나 수정합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  collection:
    fluentd:
      buffer:
        chunkLimitSize: 8m 1
        flushInterval: 5s 2
        flushMode: interval 3
        flushThreadCount: 3 4
        overflowAction: throw_exception 5
        retryMaxInterval: "300s" 6
        retryType: periodic 7
        retryWait: 1s 8
        totalLimitSize: 32m 9
# ...
    1
    플러시를 위해 큐에 추가되기 전에 각 청크의 최대 크기를 지정합니다.
    2
    청크 플러시 간격을 지정합니다.
    3
    lazy, interval 또는 immediate 등 청크 플러시를 수행할 방법을 지정합니다.
    4
    청크 플러시에 사용할 스레드 수를 지정합니다.
    5
    throw_exception, block 또는 drop_oldest_chunk 등 큐가 가득 찼을 때의 청크 동작을 지정합니다.
    6
    exponential_backoff 청크 플러시 방법의 최대 간격(초)을 지정합니다.
    7
    청크 플러시 실패 시 재시도 유형을 exponential_backoff 또는 periodic으로 지정합니다.
    8
    다음 청크 플러시 전 시간(초)을 지정합니다.
    9
    청크 버퍼의 최대 크기를 지정합니다.

  3. Fluentd Pod가 재배포되었는지 확인합니다. 

    $ oc get pods -l component=collector -n openshift-logging

  4. 새 값이 fluentd 구성 맵에 있는지 확인합니다. 

    $ oc extract configmap/collector --confirm

    예: fluentd.conf

    <buffer>
  @type file
  path '/var/lib/fluentd/default'
  flush_mode interval
  flush_interval 5s
  flush_thread_count 3
  retry_type periodic
  retry_wait 1s
  retry_max_interval 300s
  retry_timeout 60m
  queued_chunks_limit_size "#{ENV['BUFFER_QUEUE_LIMIT'] || '32'}"
  total_limit_size "#{ENV['TOTAL_LIMIT_SIZE_PER_BUFFER'] || '8589934592'}"
  chunk_limit_size 8m
  overflow_action throw_exception
  disable_chunk_backup true
</buffer>

9.6. 쿠버네티스 이벤트 수집 및 저장

이벤트 라우터를 수동으로 배포해야 합니다.

이벤트 라우터는 모든 프로젝트에서 이벤트를 수집하여 STDOUT에 씁니다. 그런 다음 수집기는 해당 이벤트를 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에 정의된 저장소로 전달합니다.

중요

이벤트 라우터는 Fluentd에 추가 로드를 추가하고 처리할 수 있는 다른 로그 메시지 수에 영향을 미칠 수 있습니다.

9.6.1. 이벤트 라우터 배포 및 구성

다음 단계를 사용하여 이벤트 라우터를 클러스터에 배포합니다. 항상 이벤트 라우터를 openshift-logging 프로젝트에 배포하여 클러스터 전체에서 이벤트를 수집해야 합니다.

참고

템플릿은 또한 이벤트 라우터 Pod를 구성하고 배포합니다.

사전 요구 사항

  • 서비스 계정을 생성하고 클러스터 역할 바인딩을 업데이트하려면 적절한 권한이 필요합니다. 예를 들어 cluster-admin 역할이 있는 사용자로 다음 템플릿을 실행할 수 있습니다.

절차

  1. 이벤트 라우터용 템플릿을 생성합니다. 

    apiVersion: template.openshift.io/v1
kind: Template
metadata:
  name: eventrouter-template
  annotations:
    description: "A pod forwarding kubernetes events to OpenShift Logging stack."
    tags: "events,EFK,logging,cluster-logging"
objects:
  - kind: ServiceAccount 1
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: eventrouter
      namespace: ${NAMESPACE}
  - kind: ClusterRole 2
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    metadata:
      name: event-reader
    rules:
    - apiGroups: [""]
      resources: ["events"]
      verbs: ["get", "watch", "list"]
  - kind: ClusterRoleBinding 3
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    metadata:
      name: event-reader-binding
    subjects:
    - kind: ServiceAccount
      name: eventrouter
      namespace: ${NAMESPACE}
    roleRef:
      kind: ClusterRole
      name: event-reader
  - kind: ConfigMap 4
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: eventrouter
      namespace: ${NAMESPACE}
    data:
      config.json: |-
        {
          "sink": "stdout"
        }
  - kind: Deployment 5
    apiVersion: apps/v1
    metadata:
      name: eventrouter
      namespace: ${NAMESPACE}
      labels:
        component: "eventrouter"
        logging-infra: "eventrouter"
        provider: "openshift"
    spec:
      selector:
        matchLabels:
          component: "eventrouter"
          logging-infra: "eventrouter"
          provider: "openshift"
      replicas: 1
      template:
        metadata:
          labels:
            component: "eventrouter"
            logging-infra: "eventrouter"
            provider: "openshift"
          name: eventrouter
        spec:
          serviceAccount: eventrouter
          containers:
            - name: kube-eventrouter
              image: ${IMAGE}
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              resources:
                requests:
                  cpu: ${CPU}
                  memory: ${MEMORY}
              volumeMounts:
              - name: config-volume
                mountPath: /etc/eventrouter
              securityContext:
                allowPrivilegeEscalation: false
                capabilities:
                  drop: ["ALL"]
          securityContext:
            runAsNonRoot: true
            seccompProfile:
              type: RuntimeDefault
          volumes:
          - name: config-volume
            configMap:
              name: eventrouter
parameters:
  - name: IMAGE 6
    displayName: Image
    value: "registry.redhat.io/openshift-logging/eventrouter-rhel8:v0.4"
  - name: CPU 7
    displayName: CPU
    value: "100m"
  - name: MEMORY 8
    displayName: Memory
    value: "128Mi"
  - name: NAMESPACE
    displayName: Namespace
    value: "openshift-logging" 9
    1
    openshift-logging 프로젝트에서 이벤트 라우터용 서비스 계정을 생성합니다.
    2
    클러스터의 이벤트를 모니터링할 ClusterRole을 생성합니다.
    3
    ClusterRole을 서비스 계정에 바인딩하는 ClusterRoleBinding을 생성합니다.
    4
    openshift-logging 프로젝트에서 구성 맵을 생성하여 필요한 config.json 파일을 생성합니다.
    5
    openshift-logging 프로젝트에서 배포를 생성하여 이벤트 라우터 Pod를 생성하고 구성합니다.
    6
    v0.4 와 같은 태그로 식별되는 이미지를 지정합니다.
    7
    이벤트 라우터 Pod에 할당할 최소 CPU 양을 지정합니다. 기본값은 100m입니다.
    8
    이벤트 라우터 Pod에 할당할 최소 메모리 양을 지정합니다. 기본값은 128Mi입니다.
    9
    오브젝트를 설치할 openshift-logging 프로젝트를 지정합니다.

  2. 다음 명령을 사용하여 템플릿을 처리하고 적용합니다. 

    $ oc process -f <templatefile> | oc apply -n openshift-logging -f -

    예를 들어 다음과 같습니다. 

    $ oc process -f eventrouter.yaml | oc apply -n openshift-logging -f -

    출력 예

    serviceaccount/eventrouter created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/event-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/event-reader-binding created
configmap/eventrouter created
deployment.apps/eventrouter created

  3. openshift-logging 프로젝트에 이벤트 라우터가 설치되었는지 확인합니다.

    1. 새 이벤트 라우터 Pod 보기: 

      $ oc get pods --selector  component=eventrouter -o name -n openshift-logging

      출력 예

      pod/cluster-logging-eventrouter-d649f97c8-qvv8r

    2. 이벤트 라우터에서 수집한 이벤트 보기: 

      $ oc logs <cluster_logging_eventrouter_pod> -n openshift-logging

      예를 들어 다음과 같습니다. 

      $ oc logs cluster-logging-eventrouter-d649f97c8-qvv8r -n openshift-logging

      출력 예

      {"verb":"ADDED","event":{"metadata":{"name":"openshift-service-catalog-controller-manager-remover.1632d931e88fcd8f","namespace":"openshift-service-catalog-removed","selfLink":"/api/v1/namespaces/openshift-service-catalog-removed/events/openshift-service-catalog-controller-manager-remover.1632d931e88fcd8f","uid":"787d7b26-3d2f-4017-b0b0-420db4ae62c0","resourceVersion":"21399","creationTimestamp":"2020-09-08T15:40:26Z"},"involvedObject":{"kind":"Job","namespace":"openshift-service-catalog-removed","name":"openshift-service-catalog-controller-manager-remover","uid":"fac9f479-4ad5-4a57-8adc-cb25d3d9cf8f","apiVersion":"batch/v1","resourceVersion":"21280"},"reason":"Completed","message":"Job completed","source":{"component":"job-controller"},"firstTimestamp":"2020-09-08T15:40:26Z","lastTimestamp":"2020-09-08T15:40:26Z","count":1,"type":"Normal"}}

      Elasticsearch 인프라 인덱스를 사용하는 인덱스 패턴을 생성하여 이벤트를 보도록 Kibana을 사용할 수도 있습니다.

10장.

10.1.

10.1.1.

Elasticsearch 인덱스는 수집 중에 들어오는 로그 레코드를 완전히 기록합니다. 즉, CloudEvent는 로그를 더 빠르게 수집할 수 있습니다.

10.1.1.1.

로그를 장기간 유지하려면 데이터를 타사 스토리지 시스템으로 이동하는 것이 좋습니다.

Elasticsearch는 Fluentd의 로그 데이터를 데이터 저장소 또는 인덱스로 구성한 다음 각 인덱스를 shards라고 하는 조각 여러 개로 다시 세분화합니다. 그리고 이 조각을 Elasticsearch 클러스터의 Elasticsearch 노드 세트에 분산 배치합니다. 복제본이라는 이름의 shard 사본을 작성하도록 Elasticsearch를 구성할 수 있습니다. Elasticsearch는 이 역시 Elasticsearch 노드에 분산 배치합니다. ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 사용하면 shard의 복제 방식을 지정하여 데이터 중복성과 장애에 대한 회복 탄력성을 제공할 수 있습니다. ClusterLogging CR의 보존 정책을 사용하여 다양한 로그 유형의 보존 기간을 지정할 수도 있습니다.

참고

인덱스 템플릿의 기본 shard 수는 Elasticsearch 데이터 노드 수와 같습니다.

Red Hat OpenShift Logging Operator 및 그에 동반되는 OpenShift Elasticsearch Operator는 각 Elasticsearch 노드가 자체 스토리지 볼륨이 있는 고유한 배포를 사용하여 배포되도록 합니다. 필요에 따라 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 사용하여 Elasticsearch 노드 수를 늘릴 수 있습니다. 스토리지 구성과 관련된 고려 사항은 Elasticsearch 설명서를 참조하십시오.

참고

고가용성 Elasticsearch 환경에는 각각 서로 다른 호스트에 있는 최소 3개의 Elasticsearch 노드가 필요합니다.

Elasticsearch 인덱스에 적용된 RBAC(역할 기반 액세스 제어)를 사용하면 개발자에 대한 로그 액세스를 제어할 수 있습니다. 관리자는 모든 로그에 액세스할 수 있으며 개발자는 프로젝트의 로그에만 액세스할 수 있습니다.

10.1.2.

10.1.3. 추가 리소스

10.2.

참고

10.2.1.

10.2.1.1.

참고

표 10.1.
 1x.extra-small1x.small1x.medium

500GB/day

2TB/day

초당 쿼리(QPS)

데모만 사용합니다.

25-50 QPS (200ms)

25-75 QPS (200ms)

복제 요인

없음

2

3

총 CPU 요청

5개의 vCPU

36개의 vCPU

54 vCPU

총 메모리 요청

7.5Gi

63Gi

139Gi

총 디스크 요청

150Gi

300Gi

450Gi

10.2.1.1.1. 지원되는 API 사용자 정의 리소스 정의

LokiStack 개발이 진행 중이며 모든 API가 현재 지원되는 것은 아닙니다.

CRD(CustomResourceDefinition)ApiVersion지원 상태

LokiStack

lokistack.loki.grafana.com/v1

5.5에서 지원됨

RulerConfig

rulerconfig.loki.grafana/v1beta1

기술 프리뷰

AlertingRule

alertingrule.loki.grafana/v1beta1

기술 프리뷰

RecordingRule

recordingrule.loki.grafana/v1beta1

기술 프리뷰

중요

RulerConfig,AlertingRule 및 RecordingRule CRD(사용자 정의 리소스 정의)의 사용은 기술 프리뷰 기능 전용입니다. 기술 프리뷰 기능은 Red Hat 프로덕션 서비스 수준 계약(SLA)에서 지원되지 않으며 기능적으로 완전하지 않을 수 있습니다. 따라서 프로덕션 환경에서 사용하는 것은 권장하지 않습니다. 이러한 기능을 사용하면 향후 제품 기능을 조기에 이용할 수 있어 개발 과정에서 고객이 기능을 테스트하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

Red Hat 기술 프리뷰 기능의 지원 범위에 대한 자세한 내용은 기술 프리뷰 기능 지원 범위를 참조하십시오.

10.2.1.2. OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 Loki Operator 설치

OpenShift Container Platform 클러스터에 로깅을 설치하고 구성하려면 추가 Operator를 설치해야 합니다. 이 작업은 웹 콘솔 내의 Operator Hub에서 수행할 수 있습니다.

OpenShift Container Platform Operator는 CR(사용자 정의 리소스)을 사용하여 애플리케이션 및 해당 구성 요소를 관리합니다. 높은 수준의 구성 및 설정은 CR 내에서 사용자가 제공합니다. Operator는 고급 지시문을 Operator 논리에 포함된 모범 사례를 기반으로 하위 수준 작업으로 변환합니다. CRD(사용자 정의 리소스 정의)는 CR을 정의하고 Operator 사용자가 사용할 수 있는 모든 구성을 나열합니다. Operator를 설치하면 CRD가 생성되는 CR을 생성하는 데 사용됩니다.

사전 요구 사항

  • 지원되는 오브젝트 저장소(AWS S3, Google Cloud Storage, Azure, Swift, Minio, OpenShift Data Foundation)에 액세스할 수 있습니다.
  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스할 수 있습니다.

절차

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔 관리자 화면에서 Operator → OperatorHub 로 이동합니다.

  2. 키워드로 필터링 필드에 Loki Operator를 입력합니다. 사용 가능한 Operator 목록에서 Loki Operator 를 클릭한 다음 설치를 클릭합니다.

    중요

    Community Loki Operator는 Red Hat에서 지원하지 않습니다.

  3. 업데이트 채널로 stable 또는 stable-x.y 를 선택합니다.

    참고

    stable 채널은 최신 로깅 릴리스에 대한 업데이트만 제공합니다. 이전 릴리스에 대한 업데이트를 계속 받으려면 서브스크립션 채널을 stable-x.y 로 변경해야 합니다. 여기서 x.y 는 설치한 로깅 및 마이너 버전을 나타냅니다. 예를 들면 stable-5.7 입니다.

    Loki Operator는 글로벌 Operator 그룹 네임스페이스 openshift-operators-redhat 에 배포되어야 하므로 설치 모드 및 설치된 네임스페이스 가 이미 선택되어 있습니다. 이 네임스페이스가 아직 없는 경우 이를 위해 생성됩니다.

  4. 이 네임스페이스에서 operator-recommended 클러스터 모니터링 사용을 선택합니다.

    이 옵션은 Namespace 오브젝트에서 openshift.io/cluster-monitoring: "true" 라벨을 설정합니다. 클러스터 모니터링이 openshift-operators-redhat 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 이 옵션을 선택해야 합니다.

  5. 업데이트 승인 의 경우 자동 을 선택한 다음 설치를 클릭합니다.

    서브스크립션의 승인 전략이 자동으로 설정된 경우 선택한 채널에서 새 Operator 버전을 사용할 수 있는 즉시 업데이트 프로세스가 시작됩니다. 승인 전략이 Manual 로 설정된 경우 보류 중인 업데이트를 수동으로 승인해야 합니다.

검증

  1. Operator → 설치된 Operator 로 이동합니다.
  2. openshift-logging 프로젝트가 선택되어 있는지 확인합니다.
  3. 상태 열에서 InstallSucceeded 가 포함된 녹색 확인 표시와 최대 날짜 텍스트가 표시되는지 확인합니다.
참고

Operator는 설치가 완료되기 전에 실패 상태를 표시할 수 있습니다. Operator 설치가 InstallSucceeded 메시지와 함께 완료되면 페이지를 새로 고칩니다.

10.2.1.3. 웹 콘솔을 사용하여 Loki 오브젝트 스토리지의 보안 생성

Loki 오브젝트 스토리지를 구성하려면 보안을 생성해야 합니다. OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 시크릿을 생성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스할 수 있습니다.
  • Loki Operator를 설치했습니다.

절차

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 관리자 관점에서 워크로드 → 시크릿 으로 이동합니다.
  2. 생성 드롭다운 목록에서 YAML 에서 선택합니다.

  3. access_key_id 및 access_key_secret 필드를 사용하여 인증 정보 및 버킷 이름,끝점, 지역 필드를 지정하여 오브젝트 스토리지 위치를 정의하는 시크릿을 생성합니다. AWS는 다음 예제에서 사용됩니다.

    Secret 오브젝트의 예

    apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: logging-loki-s3
  namespace: openshift-logging
stringData:
  access_key_id: AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
  access_key_secret: wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY
  bucketnames: s3-bucket-name
  endpoint: https://s3.eu-central-1.amazonaws.com
  region: eu-central-1

추가 리소스

10.2.1.4. 웹 콘솔을 사용하여 LokiStack 사용자 정의 리소스 생성

OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 LokiStack CR(사용자 정의 리소스)을 생성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔에 액세스할 수 있습니다.
  • Loki Operator를 설치했습니다.

절차

  1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동합니다. 모든 인스턴스 탭을 클릭합니다.
  2. Create new 드롭다운 목록에서 LokiStack 을 선택합니다.

  3. YAML 보기를 선택한 다음 다음 템플릿을 사용하여 LokiStack CR을 생성합니다. 

    apiVersion: loki.grafana.com/v1
kind: LokiStack
metadata:
  name: logging-loki 1
  namespace: openshift-logging
spec:
  size: 1x.small 2
  storage:
    schemas:
    - version: v12
      effectiveDate: '2022-06-01'
    secret:
      name: logging-loki-s3 3
      type: s3 4
  storageClassName: <storage_class_name> 5
  tenants:
    mode: openshift-logging
    1
    logging-loki 라는 이름을 사용합니다.
    2
    Loki 배포 크기를 선택합니다.
    3
    로그 스토리지에 사용되는 시크릿을 지정합니다.
    4
    해당 스토리지 유형을 지정합니다.
    5
    임시 스토리지의 스토리지 클래스 이름을 입력합니다. 최상의 성능을 위해서는 블록 스토리지를 할당하는 스토리지 클래스를 지정합니다. oc get storageclasses 명령을 사용하여 클러스터에 사용 가능한 스토리지 클래스를 나열할 수 있습니다.
10.2.1.5. CLI를 사용하여 Loki Operator 설치

OpenShift Container Platform 클러스터에 로깅을 설치하고 구성하려면 추가 Operator를 설치해야 합니다. 이 작업은 OpenShift Container Platform CLI에서 수행할 수 있습니다.

OpenShift Container Platform Operator는 CR(사용자 정의 리소스)을 사용하여 애플리케이션 및 해당 구성 요소를 관리합니다. 높은 수준의 구성 및 설정은 CR 내에서 사용자가 제공합니다. Operator는 고급 지시문을 Operator 논리에 포함된 모범 사례를 기반으로 하위 수준 작업으로 변환합니다. CRD(사용자 정의 리소스 정의)는 CR을 정의하고 Operator 사용자가 사용할 수 있는 모든 구성을 나열합니다. Operator를 설치하면 CRD가 생성되는 CR을 생성하는 데 사용됩니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • 지원되는 오브젝트 저장소에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 AWS S3, Google Cloud Storage, Azure, Swift, Minio 또는 OpenShift Data Foundation입니다.

절차

  1. Subscription 오브젝트를 생성합니다. 

    apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
kind: Subscription
metadata:
  name: loki-operator
  namespace: openshift-operators-redhat 1
spec:
  charsion: operators.coreos.com/v1alpha1
kind: Subscription
metadata:
  name: loki-operator
  namespace: openshift-operators-redhat 2
spec:
  channel: stable 3
  name: loki-operator
  source: redhat-operators 4
  sourceNamespace: openshift-marketplace
    1 2
    openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다.
    3
    stable 또는 stable -5.<y&gt;를 채널로 지정합니다.
    4
    redhat-operators를 지정합니다. OpenShift Container Platform 클러스터가 제한된 네트워크(연결이 끊긴 클러스터)에 설치된 경우 OLM(Operator Lifecycle Manager)을 구성할 때 생성된 CatalogSource 오브젝트의 이름을 지정합니다.

  2. Subscription 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml
10.2.1.6. CLI를 사용하여 Loki 오브젝트 스토리지의 보안 생성

Loki 오브젝트 스토리지를 구성하려면 보안을 생성해야 합니다. OpenShift CLI(oc)를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.

절차

  • 다음 명령을 실행하여 인증서 및 키 파일이 포함된 디렉터리에 보안을 생성합니다. 

    $ oc create secret generic -n openshift-logging <your_secret_name> \
 --from-file=tls.key=<your_key_file>
 --from-file=tls.crt=<your_crt_file>
 --from-file=ca-bundle.crt=<your_bundle_file>
 --from-literal=username=<your_username>
 --from-literal=password=<your_password>
참고

최상의 결과를 위해 일반 또는 불투명한 보안을 사용하십시오.

검증

  • 다음 명령을 실행하여 보안이 생성되었는지 확인합니다. 

    $ oc get secrets

추가 리소스

10.2.1.7. CLI를 사용하여 LokiStack 사용자 정의 리소스 생성

OpenShift CLI(oc)를 사용하여 LokiStack CR(사용자 정의 리소스)을 생성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.

절차

  1. LokiStack CR을 생성합니다.

    LokiStack CR의 예

    apiVersion: loki.grafana.com/v1
kind: LokiStack
metadata:
  name: logging-loki
  namespace: openshift-logging
spec:
  size: 1x.small 1
  storage:
    schemas:
    - version: v12
      effectiveDate: "2022-06-01"
    secret:
      name: logging-loki-s3 2
      type: s3 3
  storageClassName: <storage_class_name> 4
  tenants:
    mode: openshift-logging

    1
    Loki의 프로덕션 인스턴스에 지원되는 크기 옵션은 1x.ADDR 및 1x.medium 입니다.
    2
    로그 저장소 시크릿의 이름을 입력합니다.
    3
    로그 저장소 시크릿 유형을 입력합니다.
    4
    임시 스토리지의 스토리지 클래스 이름을 입력합니다. 최상의 성능을 위해서는 블록 스토리지를 할당하는 스토리지 클래스를 지정합니다. oc get storageclasses 를 사용하여 클러스터에 사용 가능한 스토리지 클래스를 나열할 수 있습니다.

  2. LokiStack CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

검증

  • 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 openshift-logging 프로젝트에 Pod를 나열하여 설치를 확인합니다. 

    $ oc get pods -n openshift-logging

    다음 목록과 유사하게 로깅 구성 요소에 대한 여러 Pod가 표시되는지 확인합니다.

    출력 예

    NAME                                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
cluster-logging-operator-78fddc697-mnl82       1/1     Running   0          14m
collector-6cglq                                2/2     Running   0          45s
collector-8r664                                2/2     Running   0          45s
collector-8z7px                                2/2     Running   0          45s
collector-pdxl9                                2/2     Running   0          45s
collector-tc9dx                                2/2     Running   0          45s
collector-xkd76                                2/2     Running   0          45s
logging-loki-compactor-0                       1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-distributor-b85b7d9fd-25j9g       1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-distributor-b85b7d9fd-xwjs6       1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-gateway-7bb86fd855-hjhl4          2/2     Running   0          8m2s
logging-loki-gateway-7bb86fd855-qjtlb          2/2     Running   0          8m2s
logging-loki-index-gateway-0                   1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-index-gateway-1                   1/1     Running   0          7m29s
logging-loki-ingester-0                        1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-ingester-1                        1/1     Running   0          6m46s
logging-loki-querier-f5cf9cb87-9fdjd           1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-querier-f5cf9cb87-fp9v5           1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-query-frontend-58c579fcb7-lfvbc   1/1     Running   0          8m2s
logging-loki-query-frontend-58c579fcb7-tjf9k   1/1     Running   0          8m2s
logging-view-plugin-79448d8df6-ckgmx           1/1     Running   0          46s

10.2.2. Loki 오브젝트 스토리지

Loki Operator는 AWS S3 및 Minio 및 OpenShift Data Foundation 과 같은 기타 S3 호환 오브젝트 저장소를 지원합니다. Azure,GCS 및 Swift 도 지원됩니다.

Loki 스토리지에 권장되는 nomenclature는 logging-loki- <your_storage_provider>입니다.

다음 표는 각 스토리지 공급자에 대한 LokiStack CR(사용자 정의 리소스) 내의 유형 값을 보여줍니다. 자세한 내용은 스토리지 공급자의 섹션을 참조하십시오.

표 10.2. 시크릿 유형 빠른 참조
스토리지 공급자보안 유형 값

AWS

s3

Azure

azure

Google Cloud

gcs

Minio

s3

OpenShift Data Foundation

s3

Swift

swift

10.2.2.1. AWS 스토리지

사전 요구 사항

절차

  • 다음 명령을 실행하여 이름 logging-loki-aws 를 사용하여 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create secret generic logging-loki-aws \
  --from-literal=bucketnames="<bucket_name>" \
  --from-literal=endpoint="<aws_bucket_endpoint>" \
  --from-literal=access_key_id="<aws_access_key_id>" \
  --from-literal=access_key_secret="<aws_access_key_secret>" \
  --from-literal=region="<aws_region_of_your_bucket>"
10.2.2.2. Azure 스토리지

사전 요구 사항

  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • Azure에 버킷 을 생성했습니다.

절차

  • 다음 명령을 실행하여 name logging-loki-azure 를 사용하여 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create secret generic logging-loki-azure \
  --from-literal=container="<azure_container_name>" \
  --from-literal=environment="<azure_environment>" \ 1
  --from-literal=account_name="<azure_account_name>" \
  --from-literal=account_key="<azure_account_key>"
    1
    지원되는 환경 값은 AzureGlobal,AzureChinaCloud,AzureGermanCloud 또는 AzureUSGovernment 입니다.
10.2.2.3. Google Cloud Platform 스토리지

사전 요구 사항

  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • GCP(Google Cloud Platform)에 프로젝트를 생성했습니다.
  • 동일한 프로젝트에 버킷 을 생성했습니다.
  • GCP 인증을 위해 동일한 프로젝트에 서비스 계정을 생성하셨습니다.

절차

  1. GCP에서 수신한 서비스 계정 인증 정보를 key.json 이라는 파일에 복사합니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 이름 logging-loki-gcs 를 사용하여 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create secret generic logging-loki-gcs \
  --from-literal=bucketname="<bucket_name>" \
  --from-file=key.json="<path/to/key.json>"
10.2.2.4. Minio 스토리지

사전 요구 사항

  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • Minio 가 클러스터에 배포되어 있습니다.
  • Minio에 버킷을 생성했습니다.

절차

  • 다음 명령을 실행하여 name logging-loki-minio 를 사용하여 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create secret generic logging-loki-minio \
  --from-literal=bucketnames="<bucket_name>" \
  --from-literal=endpoint="<minio_bucket_endpoint>" \
  --from-literal=access_key_id="<minio_access_key_id>" \
  --from-literal=access_key_secret="<minio_access_key_secret>"
10.2.2.5. OpenShift Data Foundation 스토리지

사전 요구 사항

절차

  1. openshift-logging 네임스페이스에 ObjectBucketClaim 사용자 정의 리소스를 생성합니다. 

    apiVersion: objectbucket.io/v1alpha1
kind: ObjectBucketClaim
metadata:
  name: loki-bucket-odf
  namespace: openshift-logging
spec:
  generateBucketName: loki-bucket-odf
  storageClassName: openshift-storage.noobaa.io

  2. 다음 명령을 실행하여 관련 ConfigMap 오브젝트에서 버킷 속성을 가져옵니다. 

    BUCKET_HOST=$(oc get -n openshift-logging configmap loki-bucket-odf -o jsonpath='{.data.BUCKET_HOST}')
BUCKET_NAME=$(oc get -n openshift-logging configmap loki-bucket-odf -o jsonpath='{.data.BUCKET_NAME}')
BUCKET_PORT=$(oc get -n openshift-logging configmap loki-bucket-odf -o jsonpath='{.data.BUCKET_PORT}')

  3. 다음 명령을 실행하여 관련 시크릿에서 버킷 액세스 키를 가져옵니다. 

    ACCESS_KEY_ID=$(oc get -n openshift-logging secret loki-bucket-odf -o jsonpath='{.data.AWS_ACCESS_KEY_ID}' | base64 -d)
SECRET_ACCESS_KEY=$(oc get -n openshift-logging secret loki-bucket-odf -o jsonpath='{.data.AWS_SECRET_ACCESS_KEY}' | base64 -d)

  4. 다음 명령을 실행하여 logging-loki-odf 라는 이름으로 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create -n openshift-logging secret generic logging-loki-odf \
--from-literal=access_key_id="<access_key_id>" \
--from-literal=access_key_secret="<secret_access_key>" \
--from-literal=bucketnames="<bucket_name>" \
--from-literal=endpoint="https://<bucket_host>:<bucket_port>"
10.2.2.6. Swift 스토리지

사전 요구 사항

  • Loki Operator를 설치했습니다.
  • OpenShift CLI(oc)를 설치합니다.
  • Swift에 버킷 을 생성했습니다.

절차

  • 다음 명령을 실행하여 이름 logging-loki-swift 를 사용하여 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 

    $ oc create secret generic logging-loki-swift \
  --from-literal=auth_url="<swift_auth_url>" \
  --from-literal=username="<swift_usernameclaim>" \
  --from-literal=user_domain_name="<swift_user_domain_name>" \
  --from-literal=user_domain_id="<swift_user_domain_id>" \
  --from-literal=user_id="<swift_user_id>" \
  --from-literal=password="<swift_password>" \
  --from-literal=domain_id="<swift_domain_id>" \
  --from-literal=domain_name="<swift_domain_name>" \
  --from-literal=container_name="<swift_container_name>"

  • 선택적으로 다음 명령을 실행하여 프로젝트별 데이터, 지역 또는 둘 다를 제공할 수 있습니다. 

    $ oc create secret generic logging-loki-swift \
  --from-literal=auth_url="<swift_auth_url>" \
  --from-literal=username="<swift_usernameclaim>" \
  --from-literal=user_domain_name="<swift_user_domain_name>" \
  --from-literal=user_domain_id="<swift_user_domain_id>" \
  --from-literal=user_id="<swift_user_id>" \
  --from-literal=password="<swift_password>" \
  --from-literal=domain_id="<swift_domain_id>" \
  --from-literal=domain_name="<swift_domain_name>" \
  --from-literal=container_name="<swift_container_name>" \
  --from-literal=project_id="<swift_project_id>" \
  --from-literal=project_name="<swift_project_name>" \
  --from-literal=project_domain_id="<swift_project_domain_id>" \
  --from-literal=project_domain_name="<swift_project_domain_name>" \
  --from-literal=region="<swift_region>"

10.2.3. Elasticsearch 로그 저장소 배포

OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 OpenShift Container Platform 클러스터에 내부 Elasticsearch 로그 저장소를 배포할 수 있습니다.

참고

OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

10.2.3.1. Elasticsearch의 스토리지 고려 사항

각 Elasticsearch 배포 구성에는 영구 볼륨이 필요합니다. OpenShift Container Platform에서는 PVC(영구 볼륨 클레임)를 사용합니다.

참고

영구 스토리지에 로컬 볼륨을 사용하는 경우 LocalVolume 개체에서 volumeMode: block에 설명된 원시 블록 볼륨을 사용하지 마십시오. Elasticsearch는 원시 블록 볼륨을 사용할 수 없습니다.

OpenShift Elasticsearch Operator는 Elasticsearch 리소스 이름을 사용하여 PVC의 이름을 지정합니다.

Fluentd는 systemd 저널 및 /var/log/containers/*.log 의 모든 로그를 Elasticsearch에 제공합니다.

Elasticsearch에는 대규모 병합 작업을 수행하기 위해 충분한 메모리가 필요합니다. 메모리가 충분하지 않으면 응답하지 않습니다. 이 문제를 방지하려면 애플리케이션 로그 데이터 양을 계산하고 사용 가능한 스토리지 용량의 약 2배를 할당합니다.

기본적으로 스토리지 용량이 85%인 경우 Elasticsearch는 새 데이터를 노드에 할당하는 것을 중지합니다. 90%에서 Elasticsearch는 가능한 경우 기존 shard를 해당 노드에서 다른 노드로 재배치합니다. 그러나 사용 가능한 용량이 85% 미만일 때 노드에 여유 스토리지 공간이 없는 경우 Elasticsearch는 새 인덱스 생성을 거부하고 RED가 됩니다.

참고

이 낮은 워터마크 값과 높은 워터마크 값은 현재 릴리스에서 Elasticsearch 기본값입니다. 이러한 기본값을 수정할 수 있습니다. 경고가 동일한 기본값을 사용하지만 경고에서 이러한 값을 변경할 수 없습니다.

10.2.3.2. 웹 콘솔을 사용하여 OpenShift Elasticsearch Operator 설치

OpenShift Elasticsearch Operator는 OpenShift Logging에 사용되는 Elasticsearch 클러스터를 생성하고 관리합니다.

사전 요구 사항

  • Elasticsearch는 메모리를 많이 사용하는 애플리케이션입니다. ClusterLogging 사용자 정의 리소스에서 달리 지정하지 않는 한 각 Elasticsearch 노드에는 메모리 요청 및 제한 모두에 최소 16GB의 메모리가 필요합니다.

    초기 OpenShift Container Platform 노드 세트는 Elasticsearch 클러스터를 지원하기에 충분히 크지 않을 수 있습니다. 권장 메모리 이상에서 각 Elasticsearch 노드에 대해 최대 64GB까지 실행하려면 OpenShift Container Platform 클러스터에 노드를 추가해야 합니다.

    Elasticsearch 노드는 더 낮은 메모리 설정으로 작동할 수 있지만 프로덕션 환경에는 권장되지 않습니다.

  • Elasticsearch에 필요한 영구 스토리지가 있는지 확인합니다. 각 Elasticsearch 노드에는 자체 스토리지 볼륨이 필요합니다.

    참고

    영구 스토리지에 로컬 볼륨을 사용하는 경우 LocalVolume 개체에서 volumeMode: block에 설명된 원시 블록 볼륨을 사용하지 마십시오. Elasticsearch는 원시 블록 볼륨을 사용할 수 없습니다.

절차

  1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator → OperatorHub를 클릭합니다.
  2. 사용 가능한 Operator 목록에서 OpenShift Elasticsearch Operator 를 클릭하고 설치를 클릭합니다.
  3. 설치 모드에서 클러스터의 모든 네임스페이스 가 선택되어 있는지 확인합니다.

  4. 설치된 네임스페이스에서 openshift-operators-redhat이 선택되어 있는지 확인합니다.

    openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다. openshift-operators 네임스페이스에 신뢰할 수 없는 Community Operator가 포함될 수 있으며, 이로 인해 OpenShift Container Platform 지표와 동일한 이름의 지표를 게시할 수 있으므로 충돌이 발생합니다.

  5. 이 네임스페이스에서 Operator 권장 클러스터 모니터링 사용을 선택합니다.

    이 옵션은 Namespace 오브젝트에서 openshift.io/cluster-monitoring: "true" 라벨을 설정합니다. 클러스터 모니터링이 openshift-operators-redhat 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 이 옵션을 선택해야 합니다.

  6. stable-5.x 를 업데이트 채널로 선택합니다.

  7. 업데이트 승인 전략을 선택합니다.

    • 자동 전략을 사용하면 Operator 새 버전이 준비될 때 OLM(Operator Lifecycle Manager)이 자동으로 Operator를 업데이트할 수 있습니다.
    • 수동 전략을 사용하려면 적절한 자격 증명을 가진 사용자가 Operator 업데이트를 승인해야 합니다.
  8. 설치를 클릭합니다.

검증

  1. Operator → 설치된 Operator 페이지로 전환하여 OpenShift Elasticsearch Operator가 설치되었는지 확인합니다.
  2. 상태가 성공인 모든 프로젝트에 OpenShift Elasticsearch Operator가 나열되어 있는지 확인합니다.
10.2.3.3. CLI를 사용하여 OpenShift Elasticsearch Operator 설치

OpenShift CLI(oc)를 사용하여 OpenShift Elasticsearch Operator를 설치할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Elasticsearch에 필요한 영구 스토리지가 있는지 확인합니다. 각 Elasticsearch 노드에는 자체 스토리지 볼륨이 필요합니다.

    참고

    영구 스토리지에 로컬 볼륨을 사용하는 경우 LocalVolume 개체에서 volumeMode: block에 설명된 원시 블록 볼륨을 사용하지 마십시오. Elasticsearch는 원시 블록 볼륨을 사용할 수 없습니다.

    Elasticsearch는 메모리를 많이 사용하는 애플리케이션입니다. 기본적으로 OpenShift Container Platform은 메모리 요청 및 제한이 16GB인 3 개의 Elasticsearch 노드를 설치합니다. 이 초기 3개의 OpenShift Container Platform 노드 세트에는 클러스터 내에서 Elasticsearch를 실행하기에 충분한 메모리가 없을 수 있습니다. Elasticsearch와 관련된 메모리 문제가 발생하는 경우 기존 노드의 메모리를 늘리는 대신 클러스터에 Elasticsearch 노드를 더 추가합니다.

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.

절차

  1. Namespace 오브젝트를 YAML 파일로 생성합니다. 

    apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: openshift-operators-redhat 1
  annotations:
    openshift.io/node-selector: ""
  labels:
    openshift.io/cluster-monitoring: "true" 2
    1
    openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다. 지표와의 충돌을 방지하려면 openshift-operators 네임스페이스가 아닌 openshift-operators-redhat 네임스페이스에서 지표를 스크랩하도록 Prometheus 클러스터 모니터링 스택을 구성합니다. openshift-operators 네임스페이스에 신뢰할 수 없는 커뮤니티 Operator가 포함될 수 있으며 지표와 동일한 이름의 지표를 게시하면 충돌이 발생합니다.
    2
    문자열. 클러스터 모니터링이 openshift-operators-redhat 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 표시된 이 레이블을 지정해야 합니다.

  2. 다음 명령을 실행하여 Namespace 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

  3. OperatorGroup 오브젝트를 YAML 파일로 생성합니다. 

    apiVersion: operators.coreos.com/v1
kind: OperatorGroup
metadata:
  name: openshift-operators-redhat
  namespace: openshift-operators-redhat 1
spec: {}
    1
    openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다.

  4. 다음 명령을 실행하여 OperatorGroup 오브젝트를 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

  5. OpenShift Elasticsearch Operator에 네임스페이스를 서브스크립션할 Subscription 오브젝트를 생성합니다.

    서브스크립션의 예

    apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
kind: Subscription
metadata:
  name: elasticsearch-operator
  namespace: openshift-operators-redhat 1
spec:
  channel: stable-x.y 2
  installPlanApproval: Automatic 3
  source: redhat-operators 4
  sourceNamespace: openshift-marketplace
  name: elasticsearch-operator

    1
    openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다.
    2
    stable 또는 stable-x.y 를 채널로 지정합니다. 다음 참고 사항을 참조하십시오.
    3
    자동으로 새 버전을 사용할 수 있을 때 OLM(Operator Lifecycle Manager)이 Operator를 자동으로 업데이트할 수 있습니다. 수동 에서는 적절한 인증 정보를 가진 사용자가 Operator 업데이트를 승인해야 합니다.
    4
    redhat-operators를 지정합니다. OpenShift Container Platform 클러스터가 제한된 네트워크(연결이 끊긴 클러스터)에 설치된 경우 OLM(Operator Lifecycle Manager)을 구성할 때 생성된 CatalogSource 오브젝트의 이름을 지정합니다.
    참고

    stable을 지정하면 안정적인 최신 릴리스의 현재 버전이 설치됩니다. installPlanApproval: "Automatic" 과 함께 stable 을 사용하면 Operator가 안정적인 최신 메이저 및 마이너 릴리스로 자동 업그레이드됩니다.

    stable-x.y 를 지정하면 특정 주요 릴리스의 현재 마이너 버전이 설치됩니다. installPlanApproval: "Automatic" 과 함께 stable-x.y 를 사용하면 Operator가 주요 릴리스 내에서 안정적인 최신 마이너 릴리스로 자동 업그레이드됩니다.

  6. 다음 명령을 실행하여 서브스크립션을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

    OpenShift Elasticsearch Operator는 openshift-operators-redhat 네임스페이스에 설치되고 클러스터의 각 프로젝트에 복사됩니다.

검증

  1. 다음 명령을 실행합니다. 

    $ oc get csv -n --all-namespaces

  2. 출력을 관찰하고 OpenShift Elasticsearch Operator의 Pod가 각 네임스페이스에 있는지 확인합니다.

    출력 예

    NAMESPACE                                          NAME                            DISPLAY                            VERSION          REPLACES                        PHASE
default                                            elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
kube-node-lease                                    elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
kube-public                                        elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
kube-system                                        elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
non-destructive-test                               elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
openshift-apiserver-operator                       elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
openshift-apiserver                                elasticsearch-operator.v5.7.1   OpenShift Elasticsearch Operator   5.7.1            elasticsearch-operator.v5.7.0   Succeeded
...

10.2.4. 로그 스토리지 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 스토리지 유형을 구성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator와 LokiStack 또는 Elasticsearch인 내부 로그 저장소를 설치했습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.
참고

OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

절차

  1. ClusterLogging CR logStore 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  logStore:
    type: <log_store_type> 1
    elasticsearch: 2
      nodeCount: <integer>
      resources: {}
      storage: {}
      redundancyPolicy: <redundancy_type> 3
    lokistack: 4
      name: {}
# ...

    1
    로그 저장소 유형을 지정합니다. lokistack 또는 elasticsearch 일 수 있습니다.
    2
    Elasticsearch 로그 저장소에 대한 선택적 구성 옵션입니다.
    3
    중복 유형을 지정합니다. 이 값은 ZeroRedundancy,SingleRedundancy,MultipleRedundancy 또는 FullRedundancy 일 수 있습니다.
    4
    LokiStack에 대한 선택적 구성 옵션입니다.

    LokiStack을 로그 저장소로 지정하는 ClusterLogging CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  managementState: Managed
  logStore:
    type: lokistack
    lokistack:
      name: logging-loki
# ...

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

10.3. LokiStack 로그 저장소 구성

로깅 설명서에서 LokiStack 은 OpenShift Container Platform 인증 통합을 사용하여 Loki 및 웹 프록시의 로깅 지원 조합을 나타냅니다. LokiStack의 프록시는 OpenShift Container Platform 인증을 사용하여 멀티 테넌시를 적용합니다. Loki 는 개별 구성 요소 또는 외부 저장소로 로그 저장소를 나타냅니다.

10.3.1. cluster-admin 사용자 역할의 새 그룹 생성

중요

cluster-admin 사용자로 여러 네임스페이스에 대한 애플리케이션 로그를 쿼리합니다. 여기서 클러스터의 모든 네임스페이스 합계는 5120보다 큰 오류입니다: 입력 크기가 너무 긴 (XXXX > 5120) 오류가 발생했습니다. LokiStack의 로그에 대한 액세스를 보다 효과적으로 제어하려면 cluster-admin 사용자를 cluster-admin 그룹의 멤버로 설정합니다. cluster-admin 그룹이 없는 경우 해당 그룹을 생성하고 원하는 사용자를 추가합니다.

다음 절차에 따라 cluster-admin 권한이 있는 사용자를 위한 새 그룹을 생성합니다.

절차

  1. 다음 명령을 입력하여 새 그룹을 생성합니다. 

    $ oc adm groups new cluster-admin

  2. 다음 명령을 입력하여 원하는 사용자를 cluster-admin 그룹에 추가합니다. 

    $ oc adm groups add-users cluster-admin <username>

  3. 다음 명령을 입력하여 cluster-admin 사용자 역할을 그룹에 추가합니다. 

    $ oc adm policy add-cluster-role-to-group cluster-admin cluster-admin

10.3.2. Loki를 사용하여 스트림 기반 보존 활성화

로깅 버전 5.6 이상을 사용하면 로그 스트림을 기반으로 보존 정책을 구성할 수 있습니다. 이러한 규칙은 테넌트당 전역적으로 또는 둘 다 설정할 수 있습니다. 둘 다 구성하는 경우 테넌트 규칙이 글로벌 규칙 앞에 적용됩니다.

  1. 스트림 기반 보존을 활성화하려면 LokiStack CR(사용자 정의 리소스)을 생성합니다.

    글로벌 스트림 기반 보존 예

    apiVersion: loki.grafana.com/v1
kind: LokiStack
metadata:
  name: logging-loki
  namespace: openshift-logging
spec:
  limits:
    global: 1
      retention: 2
        days: 20
        streams:
        - days: 4
          priority: 1
          selector: '{kubernetes_namespace_name=~"test.+"}' 3
        - days: 1
          priority: 1
          selector: '{log_type="infrastructure"}'
  managementState: Managed
  replicationFactor: 1
  size: 1x.small
  storage:
    schemas:
    - effectiveDate: "2020-10-11"
      version: v11
    secret:
      name: logging-loki-s3
      type: aws
  storageClassName: standard
  tenants:
    mode: openshift-logging

    1
    모든 로그 스트림에 대한 보존 정책을 설정합니다. 참고: 이 필드는 오브젝트 스토리지에 저장된 로그의 보존 기간에는 영향을 미치지 않습니다.
    2
    이 블록이 CR에 추가되면 클러스터에서 보존이 활성화됩니다.
    3
    로그 스트림을 정의하는 데 사용되는 LogQL 쿼리 를 포함합니다.

    테넌트별 스트림 기반 보존 예

    apiVersion: loki.grafana.com/v1
kind: LokiStack
metadata:
  name: logging-loki
  namespace: openshift-logging
spec:
  limits:
    global:
      retention:
        days: 20
    tenants: 1
      application:
        retention:
          days: 1
          streams:
            - days: 4
              selector: '{kubernetes_namespace_name=~"test.+"}' 2
      infrastructure:
        retention:
          days: 5
          streams:
            - days: 1
              selector: '{kubernetes_namespace_name=~"openshift-cluster.+"}'
  managementState: Managed
  replicationFactor: 1
  size: 1x.small
  storage:
    schemas:
    - effectiveDate: "2020-10-11"
      version: v11
    secret:
      name: logging-loki-s3
      type: aws
  storageClassName: standard
  tenants:
    mode: openshift-logging

    1
    테넌트별 보존 정책을 설정합니다. 유효한 테넌트 유형은 애플리케이션,감사 및 인프라 입니다.
    2
    로그 스트림을 정의하는 데 사용되는 LogQL 쿼리 를 포함합니다.

  2. LokiStack CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml
참고

저장된 로그의 보존을 관리하기 위한 것이 아닙니다. 지원되는 최대 30일 동안의 저장된 로그의 글로벌 보존 기간은 오브젝트 스토리지로 구성됩니다.

10.3.3. Loki 속도 제한 오류 문제 해결

로그 전달자 API에서 속도 제한을 초과하는 대규모 메시지 블록을 Loki로 전달하면 Loki는 속도 제한(429) 오류를 생성합니다.

이러한 오류는 정상적인 작동 중에 발생할 수 있습니다. 예를 들어 이미 일부 로그가 있는 클러스터에 로깅을 추가할 때 로깅이 기존 로그 항목을 모두 수집하는 동안 속도 제한 오류가 발생할 수 있습니다. 이 경우 새 로그 추가 속도가 총 속도 제한보다 작으면 기록 데이터가 결국 수집되고 사용자 개입 없이도 속도 제한 오류가 해결됩니다.

속도 제한 오류가 계속 발생하는 경우 LokiStack CR(사용자 정의 리소스)을 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

중요

LokiStack CR은 Grafana 호스팅 Loki에서 사용할 수 없습니다. 이는 Grafana 호스팅 Loki 서버에는 적용되지 않습니다.

조건

  • Log Forwarder API는 로그를 Loki로 전달하도록 구성되어 있습니다.

  • 시스템에서 2MB보다 큰 메시지 블록을 Loki로 보냅니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

    "values":[["1630410392689800468","{\"kind\":\"Event\",\"apiVersion\":\
\"received_at\":\"2021-08-31T11:46:32.800278+00:00\",\"version\":\"1.7.4 1.6.0\"}},\"@timestamp\":\"2021-08-31T11:46:32.799692+00:00\",\"viaq_index_name\":\"audit-write\",\"viaq_msg_id\":\"MzFjYjJkZjItNjY0MC00YWU4LWIwMTEtNGNmM2E5ZmViMGU4\",\"log_type\":\"audit\"}"]]}]}

  • oc logs -n openshift-logging -l component=collector 를 입력하면 클러스터의 수집기 로그에 다음 오류 메시지 중 하나가 포함된 행이 표시됩니다. 

    429 Too Many Requests Ingestion rate limit exceeded

    Vector 오류 메시지의 예

    2023-08-25T16:08:49.301780Z  WARN sink{component_kind="sink" component_id=default_loki_infra component_type=loki component_name=default_loki_infra}: vector::sinks::util::retries: Retrying after error. error=Server responded with an error: 429 Too Many Requests internal_log_rate_limit=true

    Fluentd 오류 메시지의 예

    2023-08-30 14:52:15 +0000 [warn]: [default_loki_infra] failed to flush the buffer. retry_times=2 next_retry_time=2023-08-30 14:52:19 +0000 chunk="604251225bf5378ed1567231a1c03b8b" error_class=Fluent::Plugin::LokiOutput::LogPostError error="429 Too Many Requests Ingestion rate limit exceeded for user infrastructure (limit: 4194304 bytes/sec) while attempting to ingest '4082' lines totaling '7820025' bytes, reduce log volume or contact your Loki administrator to see if the limit can be increased\n"

    이 오류는 수신 끝점에도 표시됩니다. 예를 들어 LokiStack ingester Pod에서 다음을 수행합니다.

    Loki ingester 오류 메시지의 예

    level=warn ts=2023-08-30T14:57:34.155592243Z caller=grpc_logging.go:43 duration=1.434942ms method=/logproto.Pusher/Push err="rpc error: code = Code(429) desc = entry with timestamp 2023-08-30 14:57:32.012778399 +0000 UTC ignored, reason: 'Per stream rate limit exceeded (limit: 3MB/sec) while attempting to ingest for stream

절차

  • LokiStack CR에서 ingestionBurstSize 및 ingestionRate 필드를 업데이트합니다. 

    apiVersion: loki.grafana.com/v1
kind: LokiStack
metadata:
  name: logging-loki
  namespace: openshift-logging
spec:
  limits:
    global:
      ingestion:
        ingestionBurstSize: 16 1
        ingestionRate: 8 2
# ...
    1
    ingestionBurstSize 필드는 배포자 복제본당 최대 로컬 속도 제한 샘플 크기를 MB로 정의합니다. 이 값은 하드 제한입니다. 이 값을 단일 푸시 요청에 예상되는 최대 로그 크기로 설정합니다. ingestionBurstSize 값보다 큰 단일 요청은 허용되지 않습니다.
    2
    ingestionRate 필드는 초당 수집된 샘플의 최대 양(MB)에 대한 소프트 제한입니다. 로그 비율이 제한을 초과하는 경우 속도 제한 오류가 발생하지만 수집기는 로그를 다시 시도합니다. 총 평균이 제한보다 작으면 사용자 개입 없이 시스템을 복구하고 오류가 해결됩니다.

10.3.4. 추가 리소스

10.4. Elasticsearch 로그 저장소 구성

Elasticsearch 6을 사용하여 로그 데이터를 저장하고 구성할 수 있습니다.

다음을 포함하여 로그 저장소를 수정할 수 있습니다.

  • Elasticsearch 클러스터의 스토리지
  • 전체 복제에서 복제 없음까지 클러스터의 데이터 노드 간 shard 복제
  • Elasticsearch 데이터에 대한 외부 액세스

10.4.1. 로그 스토리지 구성

ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 수정하여 로깅에서 사용하는 로그 스토리지 유형을 구성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator와 LokiStack 또는 Elasticsearch인 내부 로그 저장소를 설치했습니다.
  • ClusterLogging CR을 생성했습니다.
참고

OpenShift Elasticsearch Operator는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. Red Hat은 현재 릴리스 라이프사이클 동안 이 기능에 대한 버그 수정 및 지원을 제공하지만 이 기능은 더 이상 개선 사항을 받지 않습니다. OpenShift Elasticsearch Operator를 사용하여 기본 로그 스토리지를 관리하는 대신 Loki Operator를 사용할 수 있습니다.

절차

  1. ClusterLogging CR logStore 사양을 수정합니다.

    ClusterLogging CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  logStore:
    type: <log_store_type> 1
    elasticsearch: 2
      nodeCount: <integer>
      resources: {}
      storage: {}
      redundancyPolicy: <redundancy_type> 3
    lokistack: 4
      name: {}
# ...

    1
    로그 저장소 유형을 지정합니다. lokistack 또는 elasticsearch 일 수 있습니다.
    2
    Elasticsearch 로그 저장소에 대한 선택적 구성 옵션입니다.
    3
    중복 유형을 지정합니다. 이 값은 ZeroRedundancy,SingleRedundancy,MultipleRedundancy 또는 FullRedundancy 일 수 있습니다.
    4
    LokiStack에 대한 선택적 구성 옵션입니다.

    LokiStack을 로그 저장소로 지정하는 ClusterLogging CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  managementState: Managed
  logStore:
    type: lokistack
    lokistack:
      name: logging-loki
# ...

  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogging CR을 적용합니다. 

    $ oc apply -f <filename>.yaml

10.4.2. 감사 로그를 로그 저장소로 전달

기본적으로 OpenShift Logging은 감사 로그를 내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 로그 저장소에 저장하지 않습니다. 예를 들어 Kibana에서 감사 로그를 볼 수 있도록 이 로그 저장소로 감사 로그를 보낼 수 있습니다.

예를 들어 Kibana에서 감사 로그를 보기 위해 감사 로그를 기본 내부 Elasticsearch 로그 저장소로 보내려면 로그 전달 API를 사용해야 합니다.

중요

내부 OpenShift Container Platform Elasticsearch 로그 저장소는 감사 로그를 위한 보안 스토리지를 제공하지 않습니다. 감사 로그를 전달하는 시스템이 조직 및 정부 규정을 준수하고 올바르게 보호되는지 확인합니다. 로깅은 이러한 규정을 준수하지 않습니다.

절차

Log Forward API를 사용하여 감사 로그를 내부 Elasticsearch 인스턴스로 전달하려면 다음을 수행합니다.

  1. ClusterLogForwarder CR 오브젝트를 정의하는 YAML 파일을 생성하거나 편집합니다.

    • 모든 로그 유형을 내부 Elasticsearch 인스턴스로 보내는 CR을 생성합니다. 다음 예제를 변경하지 않고 그대로 사용할 수 있습니다. 

      apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  pipelines: 1
  - name: all-to-default
    inputRefs:
    - infrastructure
    - application
    - audit
    outputRefs:
    - default
      1
      파이프라인은 지정된 출력을 사용하여 전달할 로그 유형을 정의합니다. 기본 출력은 로그를 내부 Elasticsearch 인스턴스로 전달합니다.
      참고

      파이프라인에서 애플리케이션, 인프라 및 감사의 세 가지 유형의 로그를 모두 지정해야 합니다. 로그 유형을 지정하지 않으면 해당 로그가 저장되지 않고 손실됩니다.

    • 기존 ClusterLogForwarder CR이 있는 경우 감사 로그의 기본 출력에 파이프라인을 추가합니다. 기본 출력을 정의할 필요가 없습니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

      apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: ClusterLogForwarder
metadata:
  name: instance
  namespace: openshift-logging
spec:
  outputs:
   - name: elasticsearch-insecure
     type: "elasticsearch"
     url: http://elasticsearch-insecure.messaging.svc.cluster.local
     insecure: true
   - name: elasticsearch-secure
     type: "elasticsearch"
     url: https://elasticsearch-secure.messaging.svc.cluster.local
     secret:
       name: es-audit
   - name: secureforward-offcluster
     type: "fluentdForward"
     url: https://secureforward.offcluster.com:24224
     secret:
       name: secureforward
  pipelines:
   - name: container-logs
     inputRefs:
     - application
     outputRefs:
     - secureforward-offcluster
   - name: infra-logs
     inputRefs:
     - infrastructure
     outputRefs:
     - elasticsearch-insecure
   - name: audit-logs
     inputRefs:
     - audit
     outputRefs:
     - elasticsearch-secure
     - default 1
      1
      이 파이프라인은 외부 인스턴스와 함께 내부 Elasticsearch 인스턴스로 감사 로그를 보냅니다.

추가 리소스

10.4.3. 로그 보존 시간 구성

기본 Elastic검색 로그 저장소가 인프라 로그, 응용 프로그램 로그 및 감사 로그의 세 가지 로그 원본 각각에 대한 인덱스를 보관하는 기간을 지정하는 보존 정책을 구성할 수 있습니다.

보존 정책을 구성하려면 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 각 로그 소스에 대해 maxAge 매개변수를 설정합니다. CR은 Elasticsearch 롤오버 스케줄에 이러한 값을 적용하여 Elasticsearch가 롤오버된 인덱스를 삭제하는 시기를 결정합니다.

인덱스가 다음 조건 중 하나와 일치하면 Elasticsearch는 현재 인덱스를 이동하고 새 인덱스를 생성하여 인덱스를 롤오버합니다.

  • 인덱스가 Elasticsearchh CR의 rollover.maxAge 값보다 오래되었습니다.
  • 인덱스 크기가 40GB × 기본 shard 수보다 큽니다.
  • 인덱스 문서 수가 40960KB × 기본 shard 수보다 큽니다.

Elasticsearch는 구성한 보존 정책에 따라 롤오버된 인덱스를 삭제합니다. 로그 소스에 대한 보존 정책을 생성하지 않으면 기본적으로 7일 후에 로그가 삭제됩니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 OpenShift Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.

절차

로그 보존 시간을 구성하려면 다음을 수행합니다.

  1. retentionPolicy 매개변수를 추가하거나 수정하려면 ClusterLogging CR을 편집합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
...
spec:
  managementState: "Managed"
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    retentionPolicy: 1
      application:
        maxAge: 1d
      infra:
        maxAge: 7d
      audit:
        maxAge: 7d
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
...
    1
    Elasticsearch가 각 로그 소스를 유지해야 하는 시간을 지정합니다. 정수 및 시간 지정을 입력합니다(주(w), 시간(h/H), 분(m) 및 초(s)). 예를 들어 1일은 1d입니다. maxAge보다 오래된 로그는 삭제됩니다. 기본적으로 로그는 7일 동안 유지됩니다.

  2. Elasticsearch 사용자 정의 리소스(CR)에서 설정을 확인할 수 있습니다.

    예를 들어 Red Hat OpenShift Logging Operator가 8시간마다 인프라 로그의 활성 인덱스를 롤오버하는 설정이 포함된 보존 정책을 구성하기 위해 다음 Elasticsearch CR을 업데이트했고, 롤오버된 인덱스는 롤오버 후 7일이 지나면 삭제됩니다. OpenShift Container Platform은 15분마다 인덱스를 롤오버해야 하는지 확인합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "Elasticsearch"
metadata:
  name: "elasticsearch"
spec:
...
  indexManagement:
    policies: 1
      - name: infra-policy
        phases:
          delete:
            minAge: 7d 2
          hot:
            actions:
              rollover:
                maxAge: 8h 3
        pollInterval: 15m 4
...
    1
    보존 정책은 각 로그 소스에 대해 해당 소스의 로그를 삭제하고 롤오버할 시기를 나타냅니다.
    2
    OpenShift Container Platform이 롤오버된 인덱스를 삭제하는 경우 이 설정은 ClusterLogging CR에서 설정한 maxAge입니다.
    3
    인덱스를 롤오버할 때 고려해야 할 OpenShift Container Platform의 인덱스 수명입니다. 이 값은 ClusterLogging CR에서 설정한 maxAge에서 결정됩니다.
    4
    OpenShift Container Platform에서 인덱스를 롤오버해야 하는지 확인하는 경우 이 설정은 기본값이며 변경할 수 없습니다.
    참고

    Elasticsearch CR 수정은 지원되지 않습니다. 보존 정책에 대한 모든 변경은 ClusterLogging CR에서 수행해야 합니다.

    OpenShift Elasticsearch Operator는 Cron 작업을 배포하고 pollInterval로 예약한 정의된 정책에 따라 각 매핑의 인덱스를 갱신합니다. 

    $ oc get cronjob

    출력 예

    NAME                     SCHEDULE       SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
elasticsearch-im-app     */15 * * * *   False     0        <none>          4s
elasticsearch-im-audit   */15 * * * *   False     0        <none>          4s
elasticsearch-im-infra   */15 * * * *   False     0        <none>          4s

10.4.4. 로그 저장소에 대한 CPU 및 메모리 요청 구성

각 구성 요소 사양을 통해 CPU 및 메모리 요청을 조정할 수 있습니다. OpenShift Elasticsearch Operator가 해당 환경에 알맞은 값을 설정하므로 이러한 값을 수동으로 조정할 필요는 없습니다.

참고

대규모 클러스터에서 Elasticsearch 프록시 컨테이너의 기본 메모리 제한으로 충분하지 않을 수 있으므로 프록시 컨테이너가 OOMKilled로 됩니다. 이 문제가 발생하면 Elasticsearch 프록시에 대한 메모리 요청 및 제한을 늘립니다.

각 Elasticsearch 노드는 더 낮은 메모리 설정으로 작동할 수 있지만 프로덕션 배포에는 권장되지 않습니다. 프로덕션 용도의 경우 각 Pod에 기본 16Gi 이상이 할당되어 있어야 합니다. 가급적 Pod당 최대 64Gi를 할당해야 합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.

절차

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc edit ClusterLogging instance
    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
....
spec:
    logStore:
      type: "elasticsearch"
      elasticsearch:1
        resources:
          limits: 2
            memory: "32Gi"
          requests: 3
            cpu: "1"
            memory: "16Gi"
        proxy: 4
          resources:
            limits:
              memory: 100Mi
            requests:
              memory: 100Mi
    1
    필요에 따라 Elasticsearch에 대한 CPU 및 메모리 요청을 지정합니다. 이 값을 비워 두면 OpenShift Elasticsearch Operator가 대부분의 배포에 충분한 기본값으로 설정합니다. 기본값은 메모리 요청 시 16Gi이고 CPU 요청 시 1입니다.
    2
    Pod에서 사용할 수 있는 최대 리소스 양입니다.
    3
    Pod를 예약하는 데 필요한 최소 리소스입니다.
    4
    필요에 따라 Elasticsearch 프록시에 대한 CPU 및 메모리 요청을 지정합니다. 이 값을 비워 두면 OpenShift Elasticsearch Operator가 대부분의 배포에 충분한 기본값을 설정합니다. 기본값은 메모리 요청 시 256Mi이고 CPU 요청 시 100m입니다.

Elasticsearch 메모리 양을 조정할 때 요청 및 제한 모두에 동일한 값을 사용해야 합니다.

예를 들어 다음과 같습니다. 

      resources:
        limits: 1
          memory: "32Gi"
        requests: 2
          cpu: "8"
          memory: "32Gi"
1
리소스의 최대 크기입니다.
2
필요한 최소량입니다.

쿠버네티스는 일반적으로 노드 구성을 준수하며 Elasticsearch가 지정된 제한을 사용하도록 허용하지 않습니다. requests 및 limits에 대해 동일한 값을 설정하면 노드에 사용 가능한 메모리가 있다고 가정하고 Elasticsearch가 원하는 메모리를 사용할 수 있습니다.

10.4.5. 로그 저장소에 대한 복제 정책 구성

Elasticsearch shard가 클러스터의 데이터 노드에 복제되는 방법을 정의할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.

절차

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc edit clusterlogging instance
    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"

....

spec:
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    elasticsearch:
      redundancyPolicy: "SingleRedundancy" 1
    1
    shard에 대한 중복 정책을 지정합니다. 변경 사항을 저장하면 변경 사항이 적용됩니다.
    • FullRedundancy. Elasticsearch는 각 인덱스의 기본 shard를 모든 데이터 노드에 완전히 복제합니다. 이 방법은 안전성이 가장 높지만 필요한 디스크 양이 가장 많고 성능이 가장 낮습니다.
    • MultipleRedundancy. Elasticsearch는 각 인덱스의 기본 shard를 데이터 노드의 절반으로 완전히 복제합니다. 이 방법은 안전성과 성능 사이의 균형이 우수합니다.
    • SingleRedundancy. Elasticsearch는 각 인덱스에 대해 기본 shard의 사본 하나를 만듭니다. 두 개 이상의 데이터 노드가 존재하는 한 항상 로그를 사용할 수 있고 복구할 수 있습니다. 5개 이상의 노드를 사용하는 경우 MultipleRedundancy보다 성능이 향상됩니다. 단일 Elasticsearch 노드 배포에는 이 정책을 적용할 수 없습니다.
    • ZeroRedundancy. Elasticsearch는 기본 shard의 사본을 만들지 않습니다. 노드가 다운되거나 실패하는 경우 로그를 사용할 수 없거나 로그가 손실될 수 있습니다. 안전보다 성능이 더 중요하거나 자체 디스크/PVC 백업/복원 전략을 구현한 경우 이 모드를 사용합니다.
참고

인덱스 템플릿의 기본 shard 수는 Elasticsearch 데이터 노드 수와 같습니다.

10.4.6. Elasticsearch Pod 축소

클러스터에서 Elasticsearch Pod 수를 줄이면 데이터 손실 또는 Elasticsearch 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

축소하는 경우 Pod를 한 번에 하나씩 축소하고 클러스터에서 shard와 복제본의 균형을 다시 조정할 수 있어야 합니다. Elasticsearch 상태가 green으로 돌아가면 다른 Pod에서 축소할 수 있습니다.

참고

Elasticsearch 클러스터가 ZeroRedundancy로 설정된 경우 Elasticsearch Pod를 축소해서는 안 됩니다.

10.4.7. 로그 저장소에 대한 영구 스토리지 구성

Elasticsearch에는 영구 스토리지가 필요합니다. 스토리지가 빠를수록 Elasticsearch 성능이 빨라집니다.

주의

Lucene은 NFS가 제공하지 않는 파일 시스템 동작을 사용하므로 Elasticsearch 스토리지에서는 NFS 스토리지를 볼륨 또는 영구 볼륨(또는 Gluster와 같은 NAS를 통해)으로 사용할 수 없습니다. 데이터 손상 및 기타 문제가 발생할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.

절차

  1. ClusterLogging CR을 편집하여 클러스터의 각 데이터 노드가 영구 볼륨 클레임에 바인딩되도록 지정합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
# ...
spec:
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      storage:
        storageClassName: "gp2"
        size: "200G"

이 예에서는 클러스터의 각 데이터 노드가 AWS General Purpose SSD(gp2) 스토리지 "200G"를 요청하는 영구 볼륨 클레임에 바인딩되도록 지정합니다.

참고

영구 스토리지에 로컬 볼륨을 사용하는 경우 LocalVolume 개체에서 volumeMode: block에 설명된 원시 블록 볼륨을 사용하지 마십시오. Elasticsearch는 원시 블록 볼륨을 사용할 수 없습니다.

10.4.8. emptyDir 스토리지에 대한 로그 저장소 구성

emptyDir을 로그 저장소와 함께 사용하면 임시 배포가 생성되고 재시작 시 Pod의 모든 데이터가 손실됩니다.

참고

emptyDir을 사용할 때 로그 스토리지가 다시 시작되거나 재배포되면 데이터가 손실됩니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.

절차

  1. emptyDir을 지정하려면 ClusterLogging CR을 편집합니다. 

     spec:
    logStore:
      type: "elasticsearch"
      elasticsearch:
        nodeCount: 3
        storage: {}

10.4.9. Elasticsearch 롤링 클러스터 재시작 수행

elasticsearch 구성 맵 또는 elasticsearch-* 배포 구성을 변경할 때 롤링 재시작을 수행합니다.

또한 Elasticsearch Pod가 실행되는 노드를 재부팅해야 하는 경우에도 롤링 재시작이 권장됩니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.

절차

클러스터를 롤링 재시작하려면 다음을 수행합니다.

  1. openshift-loggin 프로젝트로 변경합니다. 

    $ oc project openshift-logging

  2. Elasticsearch pod의 이름을 가져옵니다. 

    $ oc get pods -l component=elasticsearch

  3. Elasticsearch로 새 로그 전송을 중지하도록 수집기 Pod를 축소합니다. 

    $ oc -n openshift-logging patch daemonset/collector -p '{"spec":{"template":{"spec":{"nodeSelector":{"logging-infra-collector": "false"}}}}}'

  4. OpenShift Container Platform es_util 툴을 사용하여 shard 동기화 플러시를 수행하여 종료하기 전에 디스크에 쓰기 대기 중인 작업이 없는지 확인하십시오. 

    $ oc exec <any_es_pod_in_the_cluster> -c elasticsearch -- es_util --query="_flush/synced" -XPOST

    예를 들어 다음과 같습니다. 

    $ oc exec -c elasticsearch-cdm-5ceex6ts-1-dcd6c4c7c-jpw6  -c elasticsearch -- es_util --query="_flush/synced" -XPOST

    출력 예

    {"_shards":{"total":4,"successful":4,"failed":0},".security":{"total":2,"successful":2,"failed":0},".kibana_1":{"total":2,"successful":2,"failed":0}}

  5. OpenShift Container Platform es_util 도구를 사용하여 의도적으로 노드를 중단할 때 shard 밸런싱을 방지합니다. 

    $ oc exec <any_es_pod_in_the_cluster> -c elasticsearch -- es_util --query="_cluster/settings" -XPUT -d '{ "persistent": { "cluster.routing.allocation.enable" : "primaries" } }'

    예를 들어 다음과 같습니다. 

    $ oc exec elasticsearch-cdm-5ceex6ts-1-dcd6c4c7c-jpw6 -c elasticsearch -- es_util --query="_cluster/settings" -XPUT -d '{ "persistent": { "cluster.routing.allocation.enable" : "primaries" } }'

    출력 예

    {"acknowledged":true,"persistent":{"cluster":{"routing":{"allocation":{"enable":"primaries"}}}},"transient":

  6. 명령이 완료되면 ES 클러스터의 각 배포에 대해 다음을 수행합니다.

    1. 기본적으로 OpenShift Container Platform Elasticsearch 클러스터는 노드에 대한 롤아웃을 차단합니다. 다음 명령을 사용하여 롤아웃을 허용하고 Pod가 변경 사항을 선택하도록 합니다. 

      $ oc rollout resume deployment/<deployment-name>

      예를 들어 다음과 같습니다. 

      $ oc rollout resume deployment/elasticsearch-cdm-0-1

      출력 예

      deployment.extensions/elasticsearch-cdm-0-1 resumed

      새 Pod가 배포되었습니다. Pod에 컨테이너가 준비되면 다음 배포로 이동할 수 있습니다. 

      $ oc get pods -l component=elasticsearch-

      출력 예

      NAME                                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
elasticsearch-cdm-5ceex6ts-1-dcd6c4c7c-jpw6k    2/2     Running   0          22h
elasticsearch-cdm-5ceex6ts-2-f799564cb-l9mj7    2/2     Running   0          22h
elasticsearch-cdm-5ceex6ts-3-585968dc68-k7kjr   2/2     Running   0          22h

    2. 배포가 완료되면 롤아웃을 허용하지 않도록 Pod를 재설정합니다. 

      $ oc rollout pause deployment/<deployment-name>

      예를 들어 다음과 같습니다. 

      $ oc rollout pause deployment/elasticsearch-cdm-0-1

      출력 예

      deployment.extensions/elasticsearch-cdm-0-1 paused

    3. Elasticsearch 클러스터가 green 또는 yellow 상태인지 확인하십시오. 

      $ oc exec <any_es_pod_in_the_cluster> -c elasticsearch -- es_util --query=_cluster/health?pretty=true
      참고

      이전 명령에서 사용한 Elasticsearch Pod에서 롤아웃을 수행한 경우 그 Pod는 더 이상 존재하지 않으며 여기에 새 Pod 이름이 필요합니다.

      예를 들어 다음과 같습니다. 

      $ oc exec elasticsearch-cdm-5ceex6ts-1-dcd6c4c7c-jpw6 -c elasticsearch -- es_util --query=_cluster/health?pretty=true
      {
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "status" : "yellow", 1
  "timed_out" : false,
  "number_of_nodes" : 3,
  "number_of_data_nodes" : 3,
  "active_primary_shards" : 8,
  "active_shards" : 16,
  "relocating_shards" : 0,
  "initializing_shards" : 0,
  "unassigned_shards" : 1,
  "delayed_unassigned_shards" : 0,
  "number_of_pending_tasks" : 0,
  "number_of_in_flight_fetch" : 0,
  "task_max_waiting_in_queue_millis" : 0,
  "active_shards_percent_as_number" : 100.0
}
      1
      계속하기 전에 이 매개변수 값이 green 또는 yellow인지 확인하십시오.
  7. Elasticsearch ConfigMap을 변경한 경우 각 Elasticsearch Pod에 대해 이 단계를 반복합니다.

  8. 클러스터의 모든 배포가 롤아웃되면 shard 밸런싱을 다시 활성화합니다. 

    $ oc exec <any_es_pod_in_the_cluster> -c elasticsearch -- es_util --query="_cluster/settings" -XPUT -d '{ "persistent": { "cluster.routing.allocation.enable" : "all" } }'

    예를 들어 다음과 같습니다. 

    $ oc exec elasticsearch-cdm-5ceex6ts-1-dcd6c4c7c-jpw6 -c elasticsearch -- es_util --query="_cluster/settings" -XPUT -d '{ "persistent": { "cluster.routing.allocation.enable" : "all" } }'

    출력 예

    {
  "acknowledged" : true,
  "persistent" : { },
  "transient" : {
    "cluster" : {
      "routing" : {
        "allocation" : {
          "enable" : "all"
        }
      }
    }
  }
}

  9. 새 로그를 Elasticsearch로 보내도록 수집기 Pod를 확장합니다. 

    $ oc -n openshift-logging patch daemonset/collector -p '{"spec":{"template":{"spec":{"nodeSelector":{"logging-infra-collector": "true"}}}}}'

10.4.10. 로그 저장소 서비스를 경로로 노출

기본적으로 로깅과 함께 배포된 로그 저장소는 로깅 클러스터 외부에서 액세스할 수 없습니다. 데이터에 액세스하는 도구의 로그 저장소 서비스에 대한 외부 액세스를 위해 재암호화 종료로 경로를 활성화할 수 있습니다.

외부에서는 재암호화 경로, OpenShift Container Platform 토큰 및 설치된 로그 저장소 CA 인증서를 생성하여 로그 저장소에 액세스할 수 있습니다. 그런 후 다음을 포함하는 cURL 요청으로 로그 저장소 서비스를 호스팅하는 노드에 액세스합니다.

내부에서는 다음 명령 중 하나로 얻을 수 있는 로그 저장소 클러스터 IP를 사용하여 로그 저장소 서비스에 액세스할 수 있습니다. 

$ oc get service elasticsearch -o jsonpath={.spec.clusterIP} -n openshift-logging

출력 예

172.30.183.229

$ oc get service elasticsearch -n openshift-logging

출력 예

NAME            TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
elasticsearch   ClusterIP   172.30.183.229   <none>        9200/TCP   22h

다음과 유사한 명령을 사용하여 클러스터 IP 주소를 확인할 수 있습니다. 

$ oc exec elasticsearch-cdm-oplnhinv-1-5746475887-fj2f8 -n openshift-logging -- curl -tlsv1.2 --insecure -H "Authorization: Bearer ${token}" "https://172.30.183.229:9200/_cat/health"

출력 예

  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current
                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed
100    29  100    29    0     0    108      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--   108

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging 및 Elasticsearch Operator가 설치되어 있어야 합니다.
  • 로그에 액세스하려면 프로젝트에 액세스할 수 있어야 합니다.

절차

로그 저장소를 외부에 노출하려면 다음을 수행합니다.

  1. openshift-loggin 프로젝트로 변경합니다. 

    $ oc project openshift-logging

  2. 로그 저장소에서 CA 인증서를 추출하고 admin-ca 파일에 씁니다. 

    $ oc extract secret/elasticsearch --to=. --keys=admin-ca

    출력 예

    admin-ca

  3. 로그 저장소 서비스의 경로를 YAML 파일로 생성합니다.

    1. 다음을 사용하여 YAML 파일을 생성합니다. 

      apiVersion: route.openshift.io/v1
kind: Route
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: openshift-logging
spec:
  host:
  to:
    kind: Service
    name: elasticsearch
  tls:
    termination: reencrypt
    destinationCACertificate: | 1
      1
      로그 저장소 CA 인증서를 추가하거나 다음 단계에서 명령을 사용합니다. 일부 재암호화 경로에 필요한 spec.tls.key, spec.tls.certificate 및 spec.tls.caCertificate 매개변수를 설정할 필요는 없습니다.

    2. 다음 명령을 실행하여 이전 단계에서 생성한 경로 YAML에 로그 저장소 CA 인증서를 추가합니다. 

      $ cat ./admin-ca | sed -e "s/^/      /" >> <file-name>.yaml

    3. 경로를 생성합니다. 

      $ oc create -f <file-name>.yaml

      출력 예

      route.route.openshift.io/elasticsearch created

  4. Elasticsearch 서비스가 노출되어 있는지 확인합니다.

    1. 요청에 사용할 이 서비스 계정의 토큰을 가져옵니다. 

      $ token=$(oc whoami -t)

    2. 생성한 elasticsearch 경로를 환경 변수로 설정합니다. 

      $ routeES=`oc get route elasticsearch -o jsonpath={.spec.host}`

    3. 경로가 성공적으로 생성되었는지 확인하려면 노출된 경로를 통해 Elasticsearch에 액세스하는 다음 명령을 실행합니다. 

      curl -tlsv1.2 --insecure -H "Authorization: Bearer ${token}" "https://${routeES}"

      응답은 다음과 유사하게 나타납니다.

      출력 예

      {
  "name" : "elasticsearch-cdm-i40ktba0-1",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "0eY-tJzcR3KOdpgeMJo-MQ",
  "version" : {
  "number" : "6.8.1",
  "build_flavor" : "oss",
  "build_type" : "zip",
  "build_hash" : "Unknown",
  "build_date" : "Unknown",
  "build_snapshot" : true,
  "lucene_version" : "7.7.0",
  "minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
  "minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
  "<tagline>" : "<for search>"
}

10.4.11. 기본 Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 사용되지 않은 구성 요소 제거

관리자로서 로그를 타사 로그 저장소로 전달하고 기본 Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 로깅 클러스터에서 사용하지 않는 여러 구성 요소를 제거할 수 있습니다.

즉, 기본 Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 내부 Elasticsearch logStore, Kibana visualization 구성 요소를 제거할 수 있습니다. 이러한 구성 요소를 제거하는 것은 선택 사항이지만 리소스를 절약할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 로그 전달자가 로그 데이터를 기본 내부 Elasticsearch 클러스터로 전송하지 않는지 확인합니다. 로그 전달을 구성하는 데 사용한 ClusterLogForwarder CR YAML 파일을 검사합니다. default를 지정하는 outputRefs 요소가 없는지 확인합니다. 예를 들어 다음과 같습니다. 

    outputRefs:
- default
주의

ClusterLogForwarder CR은 로그 데이터를 내부 Elasticsearch 클러스터로 전달하고 ClusterLogging CR에서 logStore 구성 요소를 제거합니다. 이 경우 로그 데이터를 저장할 내부 Elasticsearch 클러스터가 표시되지 않습니다. 이 경우 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.

절차

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc edit ClusterLogging instance
  2. ClusterLogging CR에서 logStore, visualization 스탠자를 제거하십시오.

  3. ClusterLogging CR의 collection 스탠자를 유지합니다. 결과는 다음 예와 유사해야 합니다. 

    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: "openshift-logging"
spec:
  managementState: "Managed"
  collection:
    type: "fluentd"
    fluentd: {}

  4. 수집기 Pod가 재배포되었는지 확인합니다. 

    $ oc get pods -l component=collector -n openshift-logging

11장. 로깅 경고

11.1. 기본 로깅 경고

로깅 경고는 Red Hat OpenShift Logging Operator 설치의 일부로 설치됩니다. 경고는 로그 수집 및 로그 스토리지 백엔드에서 내보낸 메트릭에 따라 달라집니다. Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치할 때 이 네임스페이스에서 Operator 권장 클러스터 모니터링을 활성화하는 옵션을 선택한 경우 이러한 메트릭이 활성화 됩니다. 로깅 Operator 설치에 대한 자세한 내용은 웹 콘솔을 사용하여 로깅 설치를 참조하십시오.

로컬 Alertmanager 인스턴스를 비활성화하지 않은 경우 기본 로깅 경고는 openshift-monitoring 네임스페이스의 OpenShift Container Platform 모니터링 스택 Alertmanager로 전송됩니다.

11.1.1. 관리자 및 개발자 관점에서 경고 UI에 액세스

경고 UI는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 관리자 관점 및 개발자 관점을 통해 액세스할 수 있습니다.

  • 관리자 관점에서 모니터링 → 경고를 선택합니다. 이 관점에서 경고 UI의 세 가지 주요 페이지는 경고, 음소거 및 경고 규칙 페이지입니다.
  • 개발자 관점에서 모니터링 → < project_name> → 경고를 선택합니다. 이 관점에서 경고, 음소거 및 경고 규칙은 모두 경고 페이지에서 관리됩니다. 경고 페이지에 표시된 결과는 선택한 프로젝트에 특정적입니다.
참고

개발자 관점에서는 프로젝트 Project: 목록에서 액세스할 수 있는 핵심 OpenShift Container Platform및 사용자 정의 프로젝트에서 선택할 수 있습니다. 그러나 cluster-admin 권한이 없는 경우 핵심 OpenShift Container Platform 프로젝트와 관련된 경고, 음소거, 경고 규칙이 표시되지 않습니다.

11.1.2. 벡터 수집기 경고

로깅 5.7 이상 버전에서는 벡터 수집기에서 다음 경고가 생성됩니다. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 이러한 경고를 볼 수 있습니다.

표 11.1. 벡터 수집기 경고
경고메시지설명심각도

CollectorHighErrorRate

레코드의 <value>는 vector <instance>에 의해 오류가 발생했습니다.

벡터 출력 오류 수는 기본적으로 이전 15분 동안 10개 이상입니다.

경고

CollectorNodeDown

Prometheus는 10m 이상 벡터 <instance>를 스크랩할 수 없습니다.

벡터는 Prometheus가 특정 Vector 인스턴스를 스크랩할 수 없다고 보고합니다.

심각

CollectorVeryHighErrorRate

레코드의 <value>는 vector <instance>에 의해 오류가 발생했습니다.

벡터 구성 요소 오류의 수는 기본적으로 이전 15분 동안 25개를 초과합니다.

심각

FluentdQueueLengthIncreasing

마지막 1h에서 fluentd <instance> 버퍼 큐 길이는 1보다 지속적으로 증가했습니다. 현재 값은 <value>입니다.

Fluentd는 큐 크기가 증가하고 있다고 보고합니다.

경고

11.1.3. Fluentd 수집기 경고

다음 경고는 레거시 Fluentd 로그 수집기에 의해 생성됩니다. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 이러한 경고를 볼 수 있습니다.

표 11.2. Fluentd 수집기 경고
경고메시지설명심각도

FluentDHighErrorRate

fluentd <instance>에 의해 레코드의 <value>에서 오류가 발생했습니다.

FluentD 출력 오류의 수는 높으며 기본적으로 이전 15분 동안 10개 이상입니다.

경고

FluentdNodeDown

Prometheus는 fluentd <instance>를 10분 이상 스크랩할 수 없습니다.

Fluentd는 Prometheus가 특정 Fluentd 인스턴스를 스크랩할 수 없다고 보고했습니다.

심각

FluentdQueueLengthIncreasing

마지막 1h에서 fluentd <instance> 버퍼 큐 길이는 1보다 지속적으로 증가했습니다. 현재 값은 <value>입니다.

Fluentd는 큐 크기가 증가하고 있다고 보고합니다.

경고

FluentDVeryHighErrorRate

fluentd <instance>에 의해 레코드의 <value>에서 오류가 발생했습니다.

FluentD 출력 오류의 수는 기본적으로 이전 15분 동안 25개 이상으로 매우 높습니다.

심각

11.1.4. Elasticsearch 경고 규칙

OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 이러한 경고 규칙을 볼 수 있습니다.

표 11.3. 경고 규칙
경고설명심각도

ElasticsearchClusterNotHealthy

클러스터 상태가 2분 이상 빨간색이었습니다. 클러스터가 쓰기를 허용하지 않거나 shard가 누락되었거나 마스터 노드가 아직 선택되지 않았을 수 있습니다.

심각

ElasticsearchClusterNotHealthy

클러스터 상태가 최소 20분 동안 노란색이었습니다. 일부 shard 복제본이 할당되지 않았습니다.

경고

ElasticsearchDiskSpaceRunningLow

클러스터는 향후 6시간 내에 디스크 공간이 부족할 것으로 예상됩니다.

심각

ElasticsearchHighFileDescriptorUsage

클러스터는 다음 시간 내에 파일 설명자가 없을 것으로 예상됩니다.

경고

ElasticsearchJVMHeapUseHigh

지정된 노드의 JVM 힙 사용량이 높습니다.

경고

ElasticsearchNodeDiskWatermarkReached

디스크 여유 공간이 부족하여 지정된 노드가 낮은 워터마크에 도달했습니다. 더 이상 shard를 이 노드에 할당할 수 없습니다. 노드에 디스크 공간을 추가하는 것을 고려해야 합니다.

정보

ElasticsearchNodeDiskWatermarkReached

디스크 여유 공간이 부족하여 지정된 노드가 높은 워터마크에 도달했습니다. 일부 shard는 가능한 경우 다른 노드에 다시 할당됩니다. 노드에 디스크 공간을 더 추가하거나 이 노드에 할당된 오래된 인덱스를 삭제하십시오.

경고

ElasticsearchNodeDiskWatermarkReached

디스크 여유 공간이 부족하여 지정된 노드가 플러드 워터마크에 도달했습니다. 이 노드에 할당된 shard가 있는 모든 인덱스에는 읽기 전용 블록이 적용됩니다. 디스크 사용량이 높은 워터마크 아래로 떨어지면 인덱스 블록을 수동으로 해제해야 합니다.

심각

ElasticsearchJVMHeapUseHigh

지정된 노드의 JVM 힙 사용량이 너무 높습니다.

경고

ElasticsearchWriteRequestsRejectionJumps

Elasticsearch의 지정된 노드에서 쓰기 거부가 증가하고 있습니다. 이 노드는 인덱싱 속도를 따라가지 못할 수 있습니다.

경고

AggregatedLoggingSystemCPUHigh

지정된 노드의 시스템에서 사용하는 CPU가 너무 높습니다.

경고

ElasticsearchProcessCPUHigh

지정된 노드에서 Elasticsearch가 사용하는 CPU가 너무 높습니다.

경고

11.1.5. 추가 리소스

12장. 리소스 예약

12.1. 노드 선택기를 사용하여 로깅 리소스 이동

노드 선택기는 노드의 사용자 정의 라벨 및 Pod에 지정된 선택기를 사용하여 정의한 키/값 쌍으로 구성된 맵을 지정합니다.

노드에서 Pod를 실행하려면 노드의 라벨과 동일한 키/값 노드 선택기가 Pod에 있어야 합니다.

12.1.1. 노드 선택기 정보

Pod의 노드 선택기와 노드의 라벨을 사용하여 Pod가 예약되는 위치를 제어할 수 있습니다. 노드 선택기를 사용하면 OpenShift Container Platform에서 일치하는 라벨이 포함된 노드에 Pod를 예약합니다.

노드 선택기를 사용하여 특정 노드에 특정 Pod를 배치하고, 클러스터 수준 노드 선택기를 사용하여 클러스터의 특정 노드에 새 Pod를 배치하고, 프로젝트 노드 선택기를 사용하여 특정 노드의 프로젝트에 새 Pod를 배치할 수 있습니다.

예를 들어 클러스터 관리자는 애플리케이션 개발자가 생성하는 모든 Pod에 노드 선택기를 포함하여 지리적으로 가장 가까운 노드에만 Pod를 배포할 수 있는 인프라를 생성할 수 있습니다. 이 예제에서 클러스터는 두 지역에 분배된 데이터센터 5개로 구성됩니다. 미국에서는 노드의 라벨을 us-east, us-central 또는 us-west로 지정합니다. 아시아 태평양 지역(APAC)에서는 노드의 라벨을 apac-east 또는 apac-west로 지정합니다. 개발자는 생성한 Pod에 노드 선택기를 추가하여 해당 노드에 Pod가 예약되도록 할 수 있습니다.

Pod 오브젝트에 노드 선택기가 포함되어 있지만 일치하는 라벨이 있는 노드가 없는 경우 Pod를 예약하지 않습니다.

중요

동일한 Pod 구성의 노드 선택기 및 노드 유사성을 사용 중인 경우 다음 규칙에서 노드에 대한 Pod 배치를 제어합니다.

  • nodeSelector와 nodeAffinity를 둘 다 구성하는 경우 Pod를 후보 노드에 예약하기 위해서는 두 상태를 모두 충족해야 합니다.
  • nodeAffinity 유형과 연결된 nodeSelectorTerms를 여러 개 지정하는 경우 nodeSelectorTerms 중 하나를 충족하면 Pod를 노드에 예약할 수 있습니다.
  • nodeSelectorTerms와 연결된 matchExpressions를 여러 개 지정하는 경우 모든 matchExpressions를 충족할 때만 Pod를 노드에 예약할 수 있습니다.
특정 Pod 및 노드의 노드 선택기

노드 선택기 및 라벨을 사용하여 특정 Pod가 예약된 노드를 제어할 수 있습니다.

노드 선택기와 라벨을 사용하려면 먼저 Pod의 일정이 조정되지 않도록 노드에 라벨을 지정한 다음 노드 선택기를 Pod에 추가합니다.

참고

예약된 기존 Pod에 노드 선택기를 직접 추가할 수 없습니다. 배포 구성과 같이 Pod를 제어하는 오브젝트에 라벨을 지정해야 합니다.

예를 들어 다음 Node 오브젝트에는 region: east 라벨이 있습니다.

라벨이 있는 Node 오브젝트 샘플

kind: Node
apiVersion: v1
metadata:
  name: ip-10-0-131-14.ec2.internal
  selfLink: /api/v1/nodes/ip-10-0-131-14.ec2.internal
  uid: 7bc2580a-8b8e-11e9-8e01-021ab4174c74
  resourceVersion: '478704'
  creationTimestamp: '2019-06-10T14:46:08Z'
  labels:
    kubernetes.io/os: linux
    failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: us-east-1a
    node.openshift.io/os_version: '4.5'
    node-role.kubernetes.io/worker: ''
    failure-domain.beta.kubernetes.io/region: us-east-1
    node.openshift.io/os_id: rhcos
    beta.kubernetes.io/instance-type: m4.large
    kubernetes.io/hostname: ip-10-0-131-14
    beta.kubernetes.io/arch: amd64
    region: east 1
    type: user-node
#...

1
Pod 노드 선택기와 일치해야 하는 라벨입니다.

Pod에는 type: user-node,region: east 노드 선택기가 있습니다.

노드 선택기가 있는 Pod 오브젝트 샘플

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: s1
#...
spec:
  nodeSelector: 1
    region: east
    type: user-node
#...

1
노드 라벨과 일치해야 하는 노드 선택기입니다. 노드에는 각 노드 선택기에 대한 레이블이 있어야 합니다.

예제 Pod 사양을 사용하여 Pod를 생성하면 예제 노드에 예약할 수 있습니다.

기본 클러스터 수준 노드 선택기

기본 클러스터 수준 노드 선택기를 사용하면 해당 클러스터에서 Pod를 생성할 때 OpenShift Container Platform에서 기본 노드 선택기를 Pod에 추가하고 일치하는 라벨을 사용하여 노드에서 Pod를 예약합니다.

예를 들어 다음 Scheduler 오브젝트에는 기본 클러스터 수준 region=east 및 type=user-node 노드 선택기가 있습니다.

스케줄러 Operator 사용자 정의 리소스의 예

apiVersion: config.openshift.io/v1
kind: Scheduler
metadata:
  name: cluster
#...
spec:
  defaultNodeSelector: type=user-node,region=east
#...

해당 클러스터의 노드에는 type=user-node,region=east 라벨이 있습니다.

Node 오브젝트의 예

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4
#...
  labels:
    region: east
    type: user-node
#...

노드 선택기가 있는 Pod 오브젝트의 예

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: s1
#...
spec:
  nodeSelector:
    region: east
#...

예제 클러스터에서 예제 Pod 사양을 사용하여 Pod를 생성하면 Pod가 클러스터 수준 노드 선택기와 함께 생성되어 라벨이 지정된 노드에 예약됩니다.

Pod가 라벨이 지정된 노드에 있는 Pod 목록의 예

NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE                                       NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-s1   1/1     Running   0          20s   10.131.2.6   ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4   <none>           <none>

참고

Pod를 생성하는 프로젝트에 프로젝트 노드 선택기가 있는 경우 해당 선택기가 클러스터 수준 노드 선택기보다 우선합니다. Pod에 프로젝트 노드 선택기가 없으면 Pod가 생성되거나 예약되지 않습니다.

프로젝트 노드 선택기

프로젝트 노드 선택기를 사용하면 이 프로젝트에서 Pod를 생성할 때 OpenShift Container Platform에서 Pod에 노드 선택기를 추가하고 라벨이 일치하는 노드에 Pod를 예약합니다. 클러스터 수준 기본 노드 선택기가 있는 경우 프로젝트 노드 선택기가 우선합니다.

예를 들어 다음 프로젝트에는 region=east 노드 선택기가 있습니다.

Namespace 오브젝트의 예

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: east-region
  annotations:
    openshift.io/node-selector: "region=east"
#...

다음 노드에는 type=user-node,region=east 라벨이 있습니다.

Node 오브젝트의 예

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4
#...
  labels:
    region: east
    type: user-node
#...

이 예제 프로젝트에서 예제 Pod 사양을 사용하여 Pod를 생성하면 Pod가 프로젝트 노드 선택기와 함께 생성되어 라벨이 지정된 노드에 예약됩니다.

Pod 오브젝트의 예

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  namespace: east-region
#...
spec:
  nodeSelector:
    region: east
    type: user-node
#...

Pod가 라벨이 지정된 노드에 있는 Pod 목록의 예

NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE                                       NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-s1   1/1     Running   0          20s   10.131.2.6   ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4   <none>           <none>

Pod에 다른 노드 선택기가 포함된 경우 프로젝트의 Pod가 생성되거나 예약되지 않습니다. 예를 들어 다음 Pod를 예제 프로젝트에 배포하면 Pod가 생성되지 않습니다.

노드 선택기가 유효하지 않은 Pod 오브젝트의 예

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: west-region
#...
spec:
  nodeSelector:
    region: west
#...

12.1.2. 로깅 리소스 이동

Elasticsearch 및 Kibana와 같은 로깅 구성 요소용 Pod를 다른 노드에 배포하도록 Red Hat OpenShift Logging Operator를 구성할 수 있습니다. 설치된 위치에서 Red Hat OpenShift Logging Operator Pod를 이동할 수 없습니다.

예를 들어 높은 CPU, 메모리 및 디스크 요구 사항으로 인해 Elasticsearch Pod를 다른 노드로 옮길 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 OpenShift Elasticsearch Operator를 설치했습니다.

절차

  1. openshift-logging 프로젝트에서 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 편집합니다. 

    $ oc edit ClusterLogging instance

    ClusterLogging CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
# ...
spec:
  logStore:
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      nodeSelector: 1
        node-role.kubernetes.io/infra: ''
      tolerations:
      - effect: NoSchedule
        key: node-role.kubernetes.io/infra
        value: reserved
      - effect: NoExecute
        key: node-role.kubernetes.io/infra
        value: reserved
      redundancyPolicy: SingleRedundancy
      resources:
        limits:
          cpu: 500m
          memory: 16Gi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 16Gi
      storage: {}
    type: elasticsearch
  managementState: Managed
  visualization:
    kibana:
      nodeSelector: 2
        node-role.kubernetes.io/infra: ''
      tolerations:
      - effect: NoSchedule
        key: node-role.kubernetes.io/infra
        value: reserved
      - effect: NoExecute
        key: node-role.kubernetes.io/infra
        value: reserved
      proxy:
        resources: null
      replicas: 1
      resources: null
    type: kibana
# ...

    1 2
    적절한 값이 설정된 nodeSelector 매개변수를 이동하려는 구성 요소에 추가합니다. 표시된 형식으로 nodeSelector를 사용하거나 노드에 지정된 값에 따라 <key>: <value> 쌍을 사용할 수 있습니다. 인프라 노드에 테인트를 추가한 경우 일치하는 톨러레이션도 추가합니다.

검증

oc get pod -o wide 명령을 사용하여 구성 요소가 이동했는지 확인할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같습니다.

  • ip-10-0-147-79.us-east-2.compute.internal 노드에서 Kibana pod를 이동하려고 경우 다음을 실행합니다. 

    $ oc get pod kibana-5b8bdf44f9-ccpq9 -o wide

    출력 예

    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>

  • Kibana Pod를 전용 인프라 노드인 ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal 노드로 이동하려는 경우 다음을 실행합니다. 

    $ oc get nodes

    출력 예

    NAME                                         STATUS   ROLES          AGE   VERSION
ip-10-0-133-216.us-east-2.compute.internal   Ready    master         60m   v1.24.0
ip-10-0-139-146.us-east-2.compute.internal   Ready    master         60m   v1.24.0
ip-10-0-139-192.us-east-2.compute.internal   Ready    worker         51m   v1.24.0
ip-10-0-139-241.us-east-2.compute.internal   Ready    worker         51m   v1.24.0
ip-10-0-147-79.us-east-2.compute.internal    Ready    worker         51m   v1.24.0
ip-10-0-152-241.us-east-2.compute.internal   Ready    master         60m   v1.24.0
ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal    Ready    infra          51m   v1.24.0

    노드에는 node-role.kubernetes.io/infra : '' 레이블이 있음에 유의합니다. 

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

    출력 예

    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: ''
...

  • Kibana pod를 이동하려면 ClusterLogging CR을 편집하여 노드 선택기를 추가합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
# ...
spec:
# ...
  visualization:
    kibana:
      nodeSelector: 1
        node-role.kubernetes.io/infra: ''
      proxy:
        resources: null
      replicas: 1
      resources: null
    type: kibana
    1
    노드 사양의 레이블과 일치하는 노드 선택기를 추가합니다.

  • CR을 저장하면 현재 Kibana pod가 종료되고 새 pod가 배포됩니다. 

    $ oc get pods

    출력 예

    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
collector-42dzz                                 1/1     Running       0          28m
collector-d74rq                                 1/1     Running       0          28m
collector-m5vr9                                 1/1     Running       0          28m
collector-nkxl7                                 1/1     Running       0          28m
collector-pdvqb                                 1/1     Running       0          28m
collector-tflh6                                 1/1     Running       0          28m
kibana-5b8bdf44f9-ccpq9                         2/2     Terminating   0          4m11s
kibana-7d85dcffc8-bfpfp                         2/2     Running       0          33s

  • 새 pod는 ip-10-0-139-48.us-east-2.compute.internal 노드에 있습니다. 

    $ oc get pod kibana-7d85dcffc8-bfpfp -o wide

    출력 예

    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>

  • 잠시 후 원래 Kibana pod가 제거됩니다. 

    $ oc get pods

    출력 예

    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
collector-42dzz                                 1/1     Running   0          29m
collector-d74rq                                 1/1     Running   0          29m
collector-m5vr9                                 1/1     Running   0          29m
collector-nkxl7                                 1/1     Running   0          29m
collector-pdvqb                                 1/1     Running   0          29m
collector-tflh6                                 1/1     Running   0          29m
kibana-7d85dcffc8-bfpfp                         2/2     Running   0          62s

12.1.3. 추가 리소스

12.2. 테인트 및 허용 오차를 사용하여 로깅 Pod 배치 제어

테인트 및 허용 오차를 사용하면 노드에서 예약해야 하는 (또는 예약해서는 안 되는) Pod를 제어할 수 있습니다.

12.2.1. 테인트(Taints) 및 톨러레이션(Tolerations)의 이해

테인트를 사용하면 Pod에 일치하는 허용 오차가 없는 경우 노드에서 Pod 예약을 거부할 수 있습니다.

Node 사양(NodeSpec)을 통해 노드에 테인트를 적용하고 Pod 사양(PodSpec)을 통해 Pod에 허용 오차를 적용합니다. 노드에 테인트를 적용할 때 Pod에서 테인트를 허용할 수 없는 경우 스케줄러에서 해당 노드에 Pod를 배치할 수 없습니다.

노드 사양의 테인트 예

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: my-node
#...
spec:
  taints:
  - effect: NoExecute
    key: key1
    value: value1
#...

Pod 사양의 허용 오차 예

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
#...
spec:
  tolerations:
  - key: "key1"
    operator: "Equal"
    value: "value1"
    effect: "NoExecute"
    tolerationSeconds: 3600
#...

테인트 및 톨러레이션은 key, value 및 effect로 구성되어 있습니다.

표 12.1. 테인트 및 톨러레이션 구성 요소
매개변수설명

key

key는 최대 253 자의 문자열입니다. 키는 문자 또는 숫자로 시작해야 하며 문자, 숫자, 하이픈, 점, 밑줄을 포함할 수 있습니다.

value

value는 최대 63 자의 문자열입니다. 값은 문자 또는 숫자로 시작해야 하며 문자, 숫자, 하이픈, 점, 밑줄을 포함할 수 있습니다.

effect

다음 명령 중 하나를 실행합니다.

NoSchedule [1]

  • 테인트에 일치하지 않는 새 pod는 해당 노드에 예약되지 않습니다.
  • 노드의 기존 pod는 그대로 유지됩니다.

PreferNoSchedule

  • 테인트와 일치하지 않는 새 pod는 해당 노드에 예약할 수 있지만 스케줄러는 그렇게하지 않습니다.
  • 노드의 기존 pod는 그대로 유지됩니다.

NoExecute

  • 테인트에 일치하지 않는 새 pod는 해당 노드에 예약할 수 없습니다.
  • 일치하는 톨러레이션이 없는 노드의 기존 pod는 제거됩니다.

operator

Equal

key/value/effect 매개변수가 일치해야합니다. 이는 기본값입니다.

Exists

key/effect 매개변수가 일치해야합니다. 일치하는 빈 value 매개변수를 남겨 두어야합니다.

  1. 컨트롤 플레인 노드에 NoSchedule 테인트를 추가하는 경우 노드에 기본적으로 추가되는 node-role.kubernetes.io/master=:NoSchedule 테인트가 있어야 합니다.

    예를 들어 다음과 같습니다. 

    apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  annotations:
    machine.openshift.io/machine: openshift-machine-api/ci-ln-62s7gtb-f76d1-v8jxv-master-0
    machineconfiguration.openshift.io/currentConfig: rendered-master-cdc1ab7da414629332cc4c3926e6e59c
  name: my-node
#...
spec:
  taints:
  - effect: NoSchedule
    key: node-role.kubernetes.io/master
#...

톨러레이션은 테인트와 일치합니다.

  • operator 매개변수가 Equal로 설정된 경우:

    • key 매개변수는 동일합니다.
    • value 매개변수는 동일합니다.
    • effect 매개변수는 동일합니다.

  • operator 매개변수가 Exists로 설정된 경우:

    • key 매개변수는 동일합니다.
    • effect 매개변수는 동일합니다.

다음 테인트는 OpenShift Container Platform에 빌드됩니다.

  • node.kubernetes.io/not-ready: 노드가 준비 상태에 있지 않습니다. 이는 노드 조건 Ready=False에 해당합니다.
  • node.kubernetes.io/unreachable: 노드가 노드 컨트롤러에서 연결할 수 없습니다. 이는 노드 조건 Ready=Unknown에 해당합니다.
  • node.kubernetes.io/memory-pressure: 노드에 메모리 부족 문제가 있습니다. 이는 노드 조건 MemoryPressure=True에 해당합니다.
  • node.kubernetes.io/disk-pressure: 노드에 디스크 부족 문제가 있습니다. 이는 노드 조건 DiskPressure=True에 해당합니다.
  • node.kubernetes.io/network-unavailable: 노드 네트워크를 사용할 수 없습니다.
  • node.kubernetes.io/unschedulable: 노드를 예약할 수 없습니다.
  • node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized: 노드 컨트롤러가 외부 클라우드 공급자로 시작되면 이 테인트 노드에 사용 불가능으로 표시됩니다. cloud-controller-manager의 컨트롤러가 이 노드를 초기화하면 kubelet이 이 테인트를 제거합니다.

  • node.kubernetes.io/pid-pressure: 노드에 pid pressure가 있습니다. 이는 노드 조건 PIDPressure=True 에 해당합니다.

    중요

    OpenShift Container Platform은 기본 pid.available evictionHard 를 설정하지 않습니다.

12.2.2. 허용 오차를 사용하여 로그 저장소 Pod 배치 제어

기본적으로 로그 저장소 Pod에는 다음과 같은 허용 오차 구성이 있습니다.

Elasticsearch 로그 저장소 Pod 기본 허용 오차

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: elasticsearch-example
  namespace: openshift-logging
spec:
# ...
  tolerations:
  - effect: NoSchedule
    key: node.kubernetes.io/disk-pressure
    operator: Exists
  - effect: NoExecute
    key: node.kubernetes.io/not-ready
    operator: Exists
    tolerationSeconds: 300
  - effect: NoExecute
    key: node.kubernetes.io/unreachable
    operator: Exists
    tolerationSeconds: 300
  - effect: NoSchedule
    key: node.kubernetes.io/memory-pressure
    operator: Exists
# ...

LokiStack 로그 저장소 Pod 기본 허용 오차

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: lokistack-example
  namespace: openshift-logging
spec:
# ...
  tolerations:
  - effect: NoExecute
    key: node.kubernetes.io/not-ready
    operator: Exists
    tolerationSeconds: 300
  - effect: NoExecute
    key: node.kubernetes.io/unreachable
    operator: Exists
    tolerationSeconds: 300
  - effect: NoSchedule
    key: node.kubernetes.io/memory-pressure
    operator: Exists
# ...

테인트를 추가한 다음 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 tolerations 구문을 수정하여 로그 저장소 Pod에 대한 허용 오차를 구성할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되어 있습니다.
  • OpenShift CLI(oc)가 설치되어 있습니다.
  • Elasticsearch 또는 LokiStack인 내부 로그 저장소를 배포했습니다.

절차

  1. 다음 명령을 실행하여 로깅 Pod를 예약하려는 노드에 테인트를 추가합니다. 

    $ oc adm taint nodes <node_name> <key>=<value>:<effect>

    명령 예

    $ oc adm taint nodes node1 lokistack=node:NoExecute

    이 예에서는 키 lokistack, 값 node 및 taint 효과 NoExecute 가 있는 node1 에 taint를 배치합니다. NoExecute 효과가 있는 노드는 taint와 일치하는 Pod만 스케줄링하고 일치하지 않는 기존 Pod는 제거합니다.

  2. 로그 저장소 Pod에 대한 허용 오차를 구성하려면 ClusterLogging CR의 logstore 섹션을 편집합니다.

    ClusterLogging CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  logStore:
    type: lokistack
    elasticsearch:
      nodeCount: 1
      tolerations:
      - key: lokistack 1
        operator: Exists 2
        effect: NoExecute 3
        tolerationSeconds: 6000 4
# ...

    1
    노드에 추가한 키를 지정합니다.
    2
    노드에 lokistack 키가 있는 테인트를 요구하도록 Exists Operator를 지정합니다.
    3
    NoExecute 효과를 지정합니다.
    4
    선택 사항: tolerationSeconds 매개변수를 지정하여 Pod가 제거되기 전까지 노드에 바인딩되는 시간을 설정합니다.

이 허용 오차는 oc adm taint 명령으로 생성된 taint와 일치합니다. 이 허용 오차가 있는 Pod를 node1 에 예약할 수 있습니다.

12.2.3. 허용 오차를 사용하여 로그 시각화 프로그램 Pod 배치 제어

다른 Pod에 없는 특정 키/값 쌍을 사용하여 Kibana Pod만 지정된 노드에서 실행되도록 할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator, OpenShift Elasticsearch Operator 및 OpenShift CLI(oc)를 설치했습니다.

절차

  1. 다음 명령을 실행하여 로그 시각화 프로그램 Pod를 예약하려는 노드에 테인트를 추가합니다. 

    $ oc adm taint nodes <node_name> <key>=<value>:<effect>

    명령 예

    $ oc adm taint nodes node1 kibana=node:NoExecute

    이 예에서는 키 kibana, 값 node 및 taint 효과 NoExecute로 node1에 taint를 배치합니다. NoExecute taint 효과를 사용해야 합니다. NoExecute는 taint와 일치하는 Pod만 스케줄링하고 일치하지 않는 기존 Pod는 제거합니다.

  2. Kibana Pod에 대한 허용 오차를 구성하려면 ClusterLogging CR의 visualization 섹션을 편집합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  visualization:
    type: kibana
    kibana:
      tolerations:
      - key: kibana  1
        operator: Exists 2
        effect: NoExecute 3
        tolerationSeconds: 6000 4
      resources:
        limits:
          memory: 2Gi
        requests:
          cpu: 100m
          memory: 1Gi
      replicas: 1
# ...
    1
    노드에 추가한 키를 지정합니다.
    2
    키, value 및 effect 매개변수가 일치하도록 Exists Operator를 지정합니다.
    3
    NoExecute 효과를 지정합니다.
    4
    선택적으로 tolerationSeconds 매개변수를 지정하여 Pod가 제거되기 전까지 노드에 바인딩되는 시간을 설정합니다.

이 허용 오차는 oc adm taint 명령으로 생성된 taint와 일치합니다. 이 허용 오차가 있는 Pod는 node1에 스케줄링할 수 있습니다.

12.2.4. 허용 오차를 사용하여 로그 수집기 Pod 배치 제어

기본적으로 로그 수집기 Pod에는 다음과 같은 허용 오차 구성이 있습니다. 

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: collector-example
  namespace: openshift-logging
spec:
# ...
  collection:
    type: vector
    tolerations:
    - effect: NoSchedule
      key: node-role.kubernetes.io/master
      operator: Exists
    - effect: NoSchedule
      key: node.kubernetes.io/disk-pressure
      operator: Exists
    - effect: NoExecute
      key: node.kubernetes.io/not-ready
      operator: Exists
    - effect: NoExecute
      key: node.kubernetes.io/unreachable
      operator: Exists
    - effect: NoSchedule
      key: node.kubernetes.io/memory-pressure
      operator: Exists
    - effect: NoSchedule
      key: node.kubernetes.io/pid-pressure
      operator: Exists
    - effect: NoSchedule
      key: node.kubernetes.io/unschedulable
      operator: Exists
# ...

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 OpenShift CLI(oc)를 설치했습니다.

절차

  1. 다음 명령을 실행하여 로깅 수집기 Pod에서 로깅 수집기 Pod를 예약할 노드에 테인트를 추가합니다. 

    $ oc adm taint nodes <node_name> <key>=<value>:<effect>

    명령 예

    $ oc adm taint nodes node1 collector=node:NoExecute

    이 예에서는 키 collector, 값 node 및 taint 효과 NoExecute로 node1에 taint를 배치합니다. NoExecute taint 효과를 사용해야 합니다. NoExecute는 taint와 일치하는 Pod만 스케줄링하고 일치하지 않는 기존 Pod는 제거합니다.

  2. ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)의 collection 스탠자를 편집하여 로깅 수집기 Pod에 대한 허용 오차를 구성합니다. 

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
kind: ClusterLogging
metadata:
# ...
spec:
# ...
  collection:
    type: vector
    tolerations:
    - key: collector 1
      operator: Exists 2
      effect: NoExecute 3
      tolerationSeconds: 6000 4
    resources:
      limits:
        memory: 2Gi
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 1Gi
# ...
    1
    노드에 추가한 키를 지정합니다.
    2
    key/value/effect 매개변수가 일치할 것을 요구하도록 Exists Operator를 지정합니다.
    3
    NoExecute 효과를 지정합니다.
    4
    선택적으로 tolerationSeconds 매개변수를 지정하여 Pod가 제거되기 전까지 노드에 바인딩되는 시간을 설정합니다.

이 허용 오차는 oc adm taint 명령으로 생성된 taint와 일치합니다. 이 허용 오차가 있는 Pod를 node1 에 예약할 수 있습니다.

12.2.5. 추가 리소스

13장. 로깅 설치 제거

설치된 Operator 및 관련 CR(사용자 정의 리소스)을 제거하여 OpenShift Container Platform 클러스터에서 로깅을 제거할 수 있습니다.

13.1. 로깅 설치 제거

Red Hat OpenShift Logging Operator 및 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 삭제하여 로그 집계를 중지할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 관리자 화면에 액세스할 수 있습니다.

절차

  1. Administration → Custom Resource Definitions 페이지로 이동하여 ClusterLogging 을 클릭합니다.
  2. 사용자 정의 리소스 정의 세부 정보 페이지에서 인스턴스를 클릭합니다.
  3. 인스턴스 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭하고 ClusterLogging 삭제 를 클릭합니다.
  4. Administration → Custom Resource Definitions 페이지로 이동합니다.

  5. ClusterLogging 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭하고 사용자 정의 리소스 정의 삭제 를 선택합니다.

    주의

    ClusterLogging CR을 삭제해도 PVC(영구 볼륨 클레임)가 제거되지 않습니다. 나머지 PVC, PV(영구 볼륨) 및 관련 데이터를 삭제하려면 추가 작업을 수행해야 합니다. PVC를 해제하거나 삭제하면 PV가 삭제되고 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.

  6. ClusterLogForwarder CR을 생성한 경우 ClusterLogForwarder 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 사용자 정의 리소스 정의 삭제 를 클릭합니다.
  7. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동합니다.
  8. Red Hat OpenShift Logging Operator 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 Operator 설치 제거를 클릭합니다.

  9. 선택 사항: openshift-logging 프로젝트를 삭제합니다.

    주의

    openshift-logging 프로젝트를 삭제하면 PVC(영구 볼륨 클레임)를 포함하여 해당 네임스페이스의 모든 항목이 삭제됩니다. 로깅 데이터를 유지하려면 openshift-logging 프로젝트를 삭제하지 마십시오.

    1. 홈 → 프로젝트 페이지로 이동합니다.
    2. openshift-logging 프로젝트 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 프로젝트 삭제 를 클릭합니다.
    3. 대화 상자에 openshift-logging 을 입력하여 삭제를 확인한 다음 삭제 를 클릭합니다.

13.2. 로깅 PVC 삭제

다른 Pod와 재사용할 수 있도록 PVC(영구 볼륨 클레임)를 유지하려면 PVC를 회수하는 데 필요한 레이블 또는 PVC 이름을 유지합니다. PVC를 유지하지 않으려면 해당 PVC를 삭제할 수 있습니다. 스토리지 공간을 복구하려면 PV(영구 볼륨)도 삭제할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 관리자 화면에 액세스할 수 있습니다.

절차

  1. 스토리지 → 영구 볼륨 클레임 페이지로 이동합니다.
  2. 각 PVC 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭하고 영구 볼륨 클레임 삭제 를 선택합니다.

13.3. Loki 설치 제거

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 관리자 화면에 액세스할 수 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 관련 리소스를 아직 제거하지 않은 경우 ClusterLogging 사용자 정의 리소스에서 LokiStack에 대한 참조를 제거했습니다.

절차

  1. Administration → Custom Resource Definitions 페이지로 이동하여 LokiStack 을 클릭합니다.
  2. 사용자 정의 리소스 정의 세부 정보 페이지에서 인스턴스를 클릭합니다.
  3. 인스턴스 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 LokiStack 삭제 를 클릭합니다.
  4. Administration → Custom Resource Definitions 페이지로 이동합니다.
  5. LokiStack 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭하고 사용자 정의 리소스 정의 삭제 를 선택합니다.
  6. 오브젝트 스토리지 시크릿을 삭제합니다.
  7. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동합니다.
  8. Loki Operator 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 Operator 설치 제거를 클릭합니다.

  9. 선택 사항: openshift-operators-redhat 프로젝트를 삭제합니다.

    중요

    이 네임스페이스에 다른 글로벌 Operator가 설치된 경우 openshift-operators-redhat 프로젝트를 삭제하지 마십시오.

    1. 홈 → 프로젝트 페이지로 이동합니다.
    2. openshift-operators-redhat 프로젝트 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 프로젝트 삭제 를 클릭합니다.
    3. 대화 상자에 openshift-operators-redhat 을 입력하여 삭제를 확인한 다음 삭제 를 클릭합니다.

13.4. Elasticsearch 설치 제거

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔의 관리자 화면에 액세스할 수 있습니다.
  • Red Hat OpenShift Logging Operator 및 관련 리소스를 아직 제거하지 않은 경우 ClusterLogging 사용자 정의 리소스에서 Elasticsearch에 대한 참조를 제거해야 합니다.

절차

  1. 관리 → 사용자 정의 리소스 정의 페이지로 이동하여 Elasticsearch 를 클릭합니다.
  2. 사용자 정의 리소스 정의 세부 정보 페이지에서 인스턴스를 클릭합니다.
  3. 인스턴스 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 Elasticsearch 삭제 를 클릭합니다.
  4. Administration → Custom Resource Definitions 페이지로 이동합니다.
  5. Elasticsearch 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭하고 사용자 정의 리소스 정의 삭제 를 선택합니다.
  6. 오브젝트 스토리지 시크릿을 삭제합니다.
  7. Operator → 설치된 Operator 페이지로 이동합니다.
  8. OpenShift Elasticsearch Operator 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 Operator 설치 제거를 클릭합니다.

  9. 선택 사항: openshift-operators-redhat 프로젝트를 삭제합니다.

    중요

    이 네임스페이스에 다른 글로벌 Operator가 설치된 경우 openshift-operators-redhat 프로젝트를 삭제하지 마십시오.

    1. 홈 → 프로젝트 페이지로 이동합니다.
    2. openshift-operators-redhat 프로젝트 옆에 있는 옵션 메뉴 kebab 를 클릭한 다음 프로젝트 삭제 를 클릭합니다.
    3. 대화 상자에 openshift-operators-redhat 을 입력하여 삭제를 확인한 다음 삭제 를 클릭합니다.

13.5. CLI를 사용하여 클러스터에서 Operator 삭제

클러스터 관리자는 CLI를 사용하여 선택한 네임스페이스에서 설치된 Operator를 삭제할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • cluster-admin 권한이 있는 계정을 사용하여 OpenShift Container Platform 클러스터에 액세스할 수 있습니다.
  • oc 명령이 워크스테이션에 설치되어 있습니다.

절차

  1. 구독된 Operator의 최신 버전(예: 서버리스-operator)이 currentCSV 필드에서 식별되는지 확인합니다. 

    $ oc get subscription.operators.coreos.com serverless-operator -n openshift-serverless -o yaml | grep currentCSV

    출력 예

      currentCSV: serverless-operator.v1.28.0

  2. 서브스크립션을 삭제합니다(예: 서버리스-operator). 

    $ oc delete subscription.operators.coreos.com serverless-operator -n openshift-serverless

    출력 예

    subscription.operators.coreos.com "serverless-operator" deleted

  3. 이전 단계의 currentCSV 값을 사용하여 대상 네임스페이스에서 Operator의 CSV를 삭제합니다. 

    $ oc delete clusterserviceversion serverless-operator.v1.28.0 -n openshift-serverless

    출력 예

    clusterserviceversion.operators.coreos.com "serverless-operator.v1.28.0" deleted

추가 리소스

14장. 로그 레코드 필드

로깅에서 내보낸 로그 레코드에 다음 필드가 있을 수 있습니다. 로그 레코드는 일반적으로 JSON 개체로 포맷되지만 동일한 데이터 모델을 다른 인코딩에 적용할 수 있습니다.

Elasticsearch 및 Kibana에서 이러한 필드를 검색하려면 검색할 때 전체 점선 필드 이름을 사용합니다. 예를 들어 Elasticsearch /_search URL로 Kubernetes Pod 이름을 찾으려면 /_search/q=kubernetes.pod_name:name-of-my-pod를 사용합니다.

최상위 수준 필드는 모든 레코드에 있을 수 있습니다.

message

원본 로그 항목 텍스트 UTF-8로 인코딩됩니다. 비어 있지 않은 structured 필드가 있는 경우 이 필드가 없거나 비어 있을 수 있습니다. structured 대한 자세한 내용은 설명을 참조하십시오.

데이터 유형

text

예시 값

HAPPY

structured

구조화된 오브젝트인 원본 로그 항목입니다. 이 필드는 Forwarder가 구조화된 JSON 로그를 구문 분석하도록 구성된 경우에 존재할 수 있습니다. 원본 로그 항목이 유효한 구조화된 로그인 경우 이 필드에는 동일한 JSON 구조가 포함됩니다. 그렇지 않으면 이 필드는 비어 있거나 없으며 message 필드에는 원래 로그 메시지가 포함됩니다. structured 필드에는 로그 메시지에 포함된 하위 필드가 있을 수 있으며 여기에 정의된 제한이 없습니다.

데이터 유형

group

예시 값

map[message:starting fluentd worker pid=21631 ppid=21618 worker=0 pid:21631 ppid:21618 worker:0]

@timestamp

로그 페이로드가 작성되거나 작성 시간을 알 수 없는 경우 로그 페이로드가 처음 수집될 때 표시되는 UTC 값입니다. "@" 접두사는 특정 용도로 예약된 필드를 나타냅니다. 대부분의 도구가 기본적으로 Elasticsearch를 사용하여 “@timestamp”를 찾습니다.

데이터 유형

date

예시 값

2015-01-24 14:06:05.071000000 Z

호스트 이름

이 로그 메시지가 시작된 호스트의 이름입니다. Kubernetes 클러스터에서 이는 kubernetes.host와 동일합니다.

데이터 유형

keyword

ipaddr4

소스 서버의 IPv4 주소입니다. 배열이 될 수 있습니다.

데이터 유형

ip

ipaddr6

사용 가능한 경우 소스 서버의 IPv6 주소입니다. 배열이 될 수 있습니다.

데이터 유형

ip

level

rsyslog(severitytext property) Python 로깅 모듈 등을 비롯한 다양한 소스의 로깅 수준입니다.

다음 값은syslog.h에서 가져오고 그 앞에 해당하는 숫자가 옵니다.

  • 0 = emerg, 시스템을 사용할 수 없습니다.
  • 1 = alert, 즉시 조치를 취해야 합니다.
  • 2 = crit, 심각한 상태입니다.
  • 3 = err, 오류 상태입니다.
  • 4 = warn, 경고 상태입니다.
  • 5 = notice, 정상이지만 중요한 상태입니다.
  • 6 = info, 정보를 제공합니다.
  • 7 = debug, 디버그 수준 메시지입니다.

다음 두 값은 syslog.h의 일부가 아니지만 널리 사용됩니다.

  • 8 = trace, trace-level 메시지는 debug 메시지보다 더 자세합니다.
  • 9 = unknown, 로깅 시스템에서 인식하지 않는 값을 얻는 경우입니다.

다른 로깅 시스템의 로그 수준 또는 우선 순위를 이전 목록의 가장 가까운 일치 항목에 매핑합니다. 예를 들어 python 로깅에서는 CRITICAL은 crit로 ERROR는 err 등과 일치시킬 수 있습니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

info

pid

사용 가능한 경우 이는 로깅 엔티티의 프로세스 ID입니다.

데이터 유형

keyword

service

사용 가능한 경우 로깅 엔티티와 연관된 서비스의 이름입니다. 예를 들어 syslog의 APP-NAME 및 rsyslog의 programname 속성은 서비스 필드에 매핑됩니다.

데이터 유형

keyword

15장. tags

선택 사항: 수집기 또는 정규화기에 의해 각 로그에 배치된 Operator 정의 태그 목록을 제공합니다. 페이로드는 공백으로 구분된 문자열 토큰이 있는 문자열이거나 문자열 토큰의 JSON 목록일 수 있습니다.

데이터 유형

text

file

수집기에서 이 로그 항목을 읽는 로그 파일의 경로입니다. 일반적으로 클러스터 노드의 /var/log 파일 시스템에 있는 경로입니다.

데이터 유형

text

offset

오프셋 값입니다. 단일 로그 파일의 컨텍스트에서 값이 엄격하게 단조롭게 증가하는 한 파일에서 로그 라인의 시작까지의 바이트 수(0 또는 1 기반) 또는 로그 라인 번호(0 또는 1 기반)를 나타낼 수 있습니다. 새 버전의 로그 파일(회전)을 나타내는 값을 줄바꿈할 수 있습니다.

데이터 유형

long

16장. kubernetes

쿠버네티스 관련 메타데이터의 네임스페이스입니다.

데이터 유형

group

16.1. kubernetes.pod_name

Pod의 이름입니다.

데이터 유형

keyword

16.2. kubernetes.pod_id

Pod의 Kubernetes ID입니다.

데이터 유형

keyword

16.3. kubernetes.namespace_name

Kubernetes의 네임스페이스 이름입니다.

데이터 유형

keyword

16.4. kubernetes.namespace_id

Kubernetes의 네임스페이스 ID입니다.

데이터 유형

keyword

16.5. kubernetes.host

Kubernetes 노드 이름입니다.

데이터 유형

keyword

16.6. kubernetes.container_name

Kubernetes의 컨테이너 이름입니다.

데이터 유형

keyword

16.7. kubernetes.annotations

Kubernetes 오브젝트와 관련된 주석입니다.

데이터 유형

group

16.8. kubernetes.labels

원래 Kubernetes Pod에 있는 레이블입니다.

데이터 유형

group

16.9. kubernetes.event

Kubernetes 마스터 API에서 얻은 Kubernetes 이벤트입니다. 이 이벤트 설명은 Event v1 코어의 유형 Event 를 대략적으로 따릅니다.

데이터 유형

group

16.9.1. kubernetes.event.verb

이벤트 유형, ADDED,MODIFIED 또는 DELETED

데이터 유형

keyword

예시 값

ADDED

16.9.2. kubernetes.event.metadata

이벤트 생성 위치 및 시간 관련 정보입니다.

데이터 유형

group

16.9.2.1. kubernetes.event.metadata.name

이벤트 생성을 트리거한 오브젝트의 이름입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

java-mainclass-1.14d888a4cfc24890

16.9.2.2. kubernetes.event.metadata.namespace

이벤트가 처음 발생한 네임스페이스의 이름입니다. eventrouter 애플리케이션이 배포된 네임스페이스인 kubernetes.namespace_name과 다릅니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

default

16.9.2.4. kubernetes.event.metadata.uid

이벤트의 고유 ID입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

d828ac69-7b58-11e7-9cf5-5254002f560c

16.9.2.5. kubernetes.event.metadata.resourceVersion

서버의 내부 버전의 이벤트를 식별하는 문자열입니다. 클라이언트는 이 문자열을 사용하여 오브젝트가 변경될 시기를 결정할 수 있습니다.

데이터 유형

integer

예시 값

311987

16.9.3. kubernetes.event.involvedObject

이벤트의 오브젝트입니다.

데이터 유형

group

16.9.3.1. kubernetes.event.involvedObject.kind

오브젝트 유형입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

ReplicationController

16.9.3.2. kubernetes.event.involvedObject.namespace

관련 오브젝트의 네임스페이스 이름입니다. eventrouter 애플리케이션이 배포된 네임스페이스인 kubernetes.namespace_name과 다를 수 있습니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

default

16.9.3.3. kubernetes.event.involvedObject.name

이벤트를 트리거한 오브젝트의 이름입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

java-mainclass-1

16.9.3.4. kubernetes.event.involvedObject.uid

오브젝트의 고유 ID입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

e6bff941-76a8-11e7-8193-5254002f560c

16.9.3.5. kubernetes.event.involvedObject.apiVersion

kubernetes 마스터 API의 버전입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

v1

16.9.3.6. kubernetes.event.involvedObject.resourceVersion

이벤트를 트리거한 서버의 내부 버전을 식별하는 문자열입니다. 클라이언트는 이 문자열을 사용하여 오브젝트가 변경될 시기를 결정할 수 있습니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

308882

16.9.4. kubernetes.event.reason

이 이벤트를 생성하는 이유를 제공하는 짧은 머신 이해 문자열입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

SuccessfulCreate

16.9.5. kubernetes.event.source_component

이 이벤트를 보고한 구성 요소입니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

replication-controller

16.9.6. kubernetes.event.firstTimestamp

이벤트가 처음 기록된 시간입니다.

데이터 유형

date

예시 값

2017-08-07 10:11:57.000000000 Z

16.9.7. kubernetes.event.count

이 이벤트가 발생한 횟수입니다.

데이터 유형

integer

예시 값

1

16.9.8. kubernetes.event.type

이벤트 유형, Normal 또는 Warning입니다. 새 유형을 나중에 추가할 수 있습니다.

데이터 유형

keyword

예시 값

Normal

17장. OpenShift

openshift-logging 특정 메타데이터의 네임스페이스

데이터 유형

group

17.1. openshift.labels

Cluster Log Forwarder 구성에 추가된 레이블

데이터 유형

group

18장. API 참조

18.1. 5.6 로깅 API 참조

18.1.1. 로깅 5.6 API 참조

18.1.1.1. ClusterLogForwarder

ClusterLogForwarder는 로그 전달을 구성하는 API입니다.

이름 지정된 입력 집합에서 이름이 지정된 출력 세트로 전달하는 파이프라인 목록을 지정하여 전달을 구성합니다.

공통 로그 카테고리에 대한 기본 제공 입력 이름이 있으며 사용자 지정 입력을 정의하여 추가 필터링을 수행할 수 있습니다.

기본 openshift 로그 저장소에는 기본 제공 출력 이름이 있지만 URL 및 기타 연결 정보로 자체 출력을 정의하여 클러스터 내부 또는 외부의 다른 저장소 또는 프로세서로 로그를 전달할 수 있습니다.

자세한 내용은 API 필드에 대한 설명서를 참조하십시오.

속성유형설명

spec

object

ClusterLogForwarder의 원하는 동작 사양

status

object

ClusterLogForwarder의 상태

18.1.1.1.1. .spec
18.1.1.1.1.1. 설명

ClusterLogForwarderSpec은 로그를 원격 대상으로 전달하는 방법을 정의합니다.

18.1.1.1.1.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

입력

array

(선택 사항) 입력은 로그 메시지를 전달할 때 필터로 지정됩니다.

outputDefaults

object

(선택 사항) DEPRECATED OutputDefaults는 기본 저장소에 명시적으로 전달자 구성을 지정합니다.

출력

array

(선택 사항) 출력에는 로그 메시지에 대한 대상의 이름이 지정됩니다.

Pipeline

array

파이프라인은 입력 집합에서 선택한 메시지를 출력 세트로 전달합니다.

18.1.1.1.2. .spec.inputs[]
18.1.1.1.2.1. 설명

InputSpec은 로그 메시지의 선택기를 정의합니다.

18.1.1.1.2.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

애플리케이션

object

(선택 사항) 애플리케이션이 있는 경우 이름이 지정된 애플리케이션 로그 세트를 활성화합니다.

name

string

파이프라인의 입력을 참조하는 데 사용되는 이름입니다.

18.1.1.1.3. .spec.inputs[].application
18.1.1.1.3.1. 설명

애플리케이션 로그 선택기. 선택기의 모든 조건을 충족 (logical AND)하여 로그를 선택해야 합니다.

18.1.1.1.3.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

네임스페이스

array

(선택 사항) 애플리케이션 로그를 수집할 네임스페이스입니다.

선택기

object

(선택 사항) 일치하는 라벨이 있는 Pod의 로그 선택기입니다.

18.1.1.1.4. .spec.inputs[].application.namespaces[]
18.1.1.1.4.1. 설명
18.1.1.1.4.1.1. 유형
  • array
18.1.1.1.5. .spec.inputs[].application.selector
18.1.1.1.5.1. 설명

레이블 선택기는 리소스 집합에 대한 레이블 쿼리입니다.

18.1.1.1.5.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

matchLabels

object

(선택 사항) matchLabels는 {key,value} 쌍의 맵입니다. matchLabels의 단일 {key,value}

18.1.1.1.6. .spec.inputs[].application.selector.matchLabels
18.1.1.1.6.1. 설명
18.1.1.1.6.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.7. .spec.outputDefaults
18.1.1.1.7.1. 설명
18.1.1.1.7.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

elasticsearch

object

(선택 사항) Elasticsearch OutputSpec 기본값

18.1.1.1.8. .spec.outputDefaults.elasticsearch
18.1.1.1.8.1. 설명

ElasticsearchStructuredSpec은 elasticsearch 인덱스를 결정하기 위해 구조화된 로그 변경과 관련된 사양입니다.

18.1.1.1.8.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

enableStructuredContainerLogs

bool

(선택 사항) EnableStructuredContainerLogs를 사용하면 다중 컨테이너 구조화된 로그를 허용할 수 있습니다.

structuredTypeKey

string

(선택 사항) elasticsearch 인덱스의 이름으로 사용할 메타데이터 키를 지정합니다.

structuredTypeName

string

(선택 사항) loadbalancingdTypeName은 elasticsearch 스키마의 이름을 지정합니다.

18.1.1.1.9. .spec.outputs[]
18.1.1.1.9.1. 설명

출력은 로그 메시지의 대상을 정의합니다.

18.1.1.1.9.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

syslog

object

(선택 사항)

fluentdForward

object

(선택 사항)

elasticsearch

object

(선택 사항)

kafka

object

(선택 사항)

cloudwatch

object

(선택 사항)

loki

object

(선택 사항)

googleCloudLogging

object

(선택 사항)

splunk

object

(선택 사항)

name

string

파이프라인의 출력을 참조하는 데 사용되는 이름입니다.

secret

object

(선택 사항) 인증을 위한 시크릿입니다.

tls

object

TLS에는 TLS 클라이언트 연결에 대한 옵션을 제어하는 설정이 포함되어 있습니다.

type

string

출력 플러그인의 유형입니다.

url

string

(선택 사항) 로그 레코드를 보낼 URL입니다.

18.1.1.1.10. .spec.outputs[].secret
18.1.1.1.10.1. 설명

OutputSecretSpec은 네임스페이스가 없는 이름만 포함하는 보안 참조입니다.

18.1.1.1.10.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

name

string

로그 전달자 보안에 대해 구성된 네임스페이스의 보안 이름입니다.

18.1.1.1.11. .spec.outputs[].tls
18.1.1.1.11.1. 설명

OutputTLSSpec에는 출력 유형과 무관한 TLS 연결 옵션이 포함되어 있습니다.

18.1.1.1.11.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

insecureSkipVerify

bool

InsecureSkipVerify이 true인 경우 인증서의 오류를 무시하도록 TLS 클라이언트가 구성됩니다.

18.1.1.1.12. .spec.pipelines[]
18.1.1.1.12.1. 설명

PipelinesSpec은 입력 세트를 출력 세트에 연결합니다.

18.1.1.1.12.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

detectMultilineErrors

bool

(선택 사항) DetectMultilineErrors를 사용하면 컨테이너 로그를 여러 줄 오류 감지할 수 있습니다.

inputRefs

array

inputRefs는 이 파이프라인에 대한 입력 이름(input.name)을 나열합니다.

labels

object

(선택 사항) 이 파이프라인을 통과하는 로그 레코드에 적용되는 라벨입니다.

name

string

(선택 사항) 이름은 선택 사항이지만 파이프라인 목록에서 고유해야 합니다.

outputRefs

array

outputRefs는 이 파이프라인의 출력 이름(output.name)을 나열합니다.

구문 분석

string

(선택 사항) Parse를 사용하면 로그 항목을 구조화된 로그로 구문 분석할 수 있습니다.

18.1.1.1.13. .spec.pipelines[].inputRefs[]
18.1.1.1.13.1. 설명
18.1.1.1.13.1.1. 유형
  • array
18.1.1.1.14. .spec.pipelines[].labels
18.1.1.1.14.1. 설명
18.1.1.1.14.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.15. .spec.pipelines[].outputRefs[]
18.1.1.1.15.1. 설명
18.1.1.1.15.1.1. 유형
  • array
18.1.1.1.16. .status
18.1.1.1.16.1. 설명

ClusterLogForwarderStatus는 ClusterLogForwarder의 관찰 상태를 정의합니다.

18.1.1.1.16.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

conditions

object

로그 전달자의 상태입니다.

입력

조건

입력은 입력 이름을 입력 조건에 매핑합니다.

출력

조건

출력은 출력 이름을 출력 조건에 매핑합니다.

Pipeline

조건

파이프라인은 파이프라인 이름을 파이프라인의 조건에 매핑합니다.

18.1.1.1.17. .status.conditions
18.1.1.1.17.1. 설명
18.1.1.1.17.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.18. .status.inputs
18.1.1.1.18.1. 설명
18.1.1.1.18.1.1. 유형
  • 조건
18.1.1.1.19. .status.outputs
18.1.1.1.19.1. 설명
18.1.1.1.19.1.1. 유형
  • 조건
18.1.1.1.20. .status.pipelines
18.1.1.1.20.1. 설명
18.1.1.1.20.1.1. 유형
  • conditions== ClusterLogging A Red Hat OpenShift Logging 인스턴스. ClusterLogging은 clusterloggings API의 스키마입니다.
속성유형설명

spec

object

ClusterLogging의 원하는 동작 사양

status

object

status는 ClusterLogging의 관찰 상태를 정의합니다.

18.1.1.1.21. .spec
18.1.1.1.21.1. 설명

ClusterLoggingSpec은 원하는 ClusterLogging 상태를 정의합니다.

18.1.1.1.21.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

컬렉션

object

클러스터의 컬렉션 구성 요소 사양

큐레이션

object

(DEPRECATED) (선택 사항) 더 이상 사용되지 않습니다. 클러스터의 Curation 구성 요소 사양

forwarder

object

(DEPRECATED) (선택 사항) 더 이상 사용되지 않습니다. 클러스터의 전달자 구성 요소 사양

logStore

object

(선택 사항) 클러스터의 로그 스토리지 구성 요소 사양

managementState

string

(선택 사항) 리소스가 운영자에 의해 '관리'인지 또는 '관리되지 않음'인지 나타냅니다.

시각화

object

(선택 사항) 클러스터에 대한 시각화 구성 요소의 사양

18.1.1.1.22. .spec.collection
18.1.1.1.22.1. 설명

이는 Log 및 이벤트 컬렉션에 대한 정보를 포함하는 구조입니다.

18.1.1.1.22.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

resources

object

(선택 사항) 수집기의 리소스 요구 사항입니다.

nodeSelector

object

(선택 사항) Pod가 예약된 노드를 정의합니다.

허용 오차

array

(선택 사항) Pod에서 허용할 허용 오차를 정의합니다.

fluentd

object

(선택 사항) Fluentd는 fluentd 유형의 전달자 구성을 나타냅니다.

logs

object

(DEPRECATED) (선택 사항) 더 이상 사용되지 않습니다. 클러스터의 로그 컬렉션 사양

type

string

(선택 사항) 구성할 로그 컬렉션의 유형입니다.

18.1.1.1.23. .spec.collection.fluentd
18.1.1.1.23.1. 설명

FluentdForwarderSpec은 fluentd 유형의 전달자를 위한 구성을 나타냅니다.

18.1.1.1.23.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

버퍼

object

 

inFile

object

 
18.1.1.1.24. .spec.collection.fluentd.buffer
18.1.1.1.24.1. 설명

FluentdBufferSpec은 모든 fluentd 출력에 대해 버퍼 구성을 튜닝하는 fluentd 버퍼 매개변수의 서브 세트를 나타냅니다. 버퍼 및 큐 크기 조정, 플러시 작업 및 플러시 플러시를 구성하는 매개변수 서브 세트를 지원합니다.

일반적인 매개변수는 https://docs.fluentd.org/configuration/buffer-section#buffering-parameters에서 참조하십시오.

플러시 매개변수의 경우 https://docs.fluentd.org/configuration/buffer-section#flushing-parameters를 참조하십시오.

재시도 매개변수는 https://docs.fluentd.org/configuration/buffer-section#retries-parameters를 참조하십시오.

18.1.1.1.24.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

chunkLimitSize

string

(선택 사항) ChunkLimitSize는 각 청크의 최대 크기를 나타냅니다. 이벤트 예정

flushInterval

string

(선택 사항) FlushInterval은 두 개의 연속 플러시 사이에서 대기하는 시간 기간을 나타냅니다.

flushMode

string

(선택 사항) FlushMode는 청크를 작성할 플러시 스레드의 모드를 나타냅니다. mode

flushThreadCount

int

(선택 사항) FlushThreadCount reprents the number of threads used by the fluentd buffer

overflowAction

string

(선택 사항) OverflowAction은 fluentd 버퍼 플러그인에 대한 작업을 나타냅니다.

retryMaxInterval

string

(선택 사항) RetryMaxInterval은 지수 백오프의 최대 시간 간격을 나타냅니다.

retryTimeout

string

(선택 사항) RetryTimeout은 포기하기 전에 재시도를 시도할 수 있는 최대 시간 간격을 나타냅니다.

retryType

string

(선택 사항) RetryType은 플러시 작업 재시도 유형을 나타냅니다. 플러시 작업 가능

retryWait

string

(선택 사항) RetryWait은 플러시를 위한 두 번 재시도 사이의 시간 기간을 나타냅니다.

totalLimitSize

string

(선택 사항) TotalLimitSize는 fluentd당 허용된 노드 공간의 임계값을 나타냅니다.

18.1.1.1.25. .spec.collection.fluentd.inFile
18.1.1.1.25.1. 설명

FluentdInFileSpec은 fluentd in-tail 플러그인 매개변수의 서브 세트를 사용하여 모든 fluentd in-tail 입력에 대한 구성을 조정합니다.

일반적인 매개변수는 https://docs.fluentd.org/input/tail#parameters에서 참조하십시오.

18.1.1.1.25.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

readLinesLimit

int

(선택 사항) ReadLinesLimit는 각 I/O 작업에서 읽을 행 수를 나타냅니다.

18.1.1.1.26. .spec.collection.logs
18.1.1.1.26.1. 설명
18.1.1.1.26.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

fluentd

object

Fluentd 로그 수집 구성 요소의 사양

type

string

구성할 로그 컬렉션의 유형입니다.

18.1.1.1.27. .spec.collection.logs.fluentd
18.1.1.1.27.1. 설명

CollectorSpec은 수집기의 스케줄링 및 리소스를 정의하는 spec입니다.

18.1.1.1.27.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

nodeSelector

object

(선택 사항) Pod가 예약된 노드를 정의합니다.

resources

object

(선택 사항) 수집기의 리소스 요구 사항입니다.

허용 오차

array

(선택 사항) Pod에서 허용할 허용 오차를 정의합니다.

18.1.1.1.28. .spec.collection.logs.fluentd.nodeSelector
18.1.1.1.28.1. 설명
18.1.1.1.28.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.29. .spec.collection.logs.fluentd.resources
18.1.1.1.29.1. 설명
18.1.1.1.29.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

limits

object

(선택 사항) 제한은 허용되는 최대 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

requests

object

(선택 사항) Requests는 필요한 최소 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

18.1.1.1.30. .spec.collection.logs.fluentd.resources.limits
18.1.1.1.30.1. 설명
18.1.1.1.30.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.31. .spec.collection.logs.fluentd.resources.requests
18.1.1.1.31.1. 설명
18.1.1.1.31.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.32. .spec.collection.logs.fluentd.tolerations[]
18.1.1.1.32.1. 설명
18.1.1.1.32.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

effect

string

(선택 사항) Effect는 일치하는 테인트 효과를 나타냅니다. 빈은 모든 테인트 효과와 일치함을 의미합니다.

key

string

(선택 사항) Key는 허용 오차가 적용되는 테인트 키입니다. 빈은 모든 테인트 키와 일치함을 의미합니다.

operator

string

(선택 사항) Operator는 값과 키의 관계를 나타냅니다.

tolerationSeconds

int

(선택 사항) TolerationSeconds는 허용 오차 (선택 사항)를 나타냅니다.

value

string

(선택 사항) 값은 톨러레이션이 일치하는 테인트 값입니다.

18.1.1.1.33. .spec.collection.logs.fluentd.tolerations[].tolerationSeconds
18.1.1.1.33.1. 설명
18.1.1.1.33.1.1. 유형
  • int
18.1.1.1.34. .spec.curation
18.1.1.1.34.1. 설명

이는 로그 큐레이션(Curator)에 대한 정보를 포함하는 구조입니다.

18.1.1.1.34.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

Curator

object

구성할 큐레이션의 사양

type

string

구성할 큐레이션의 종류

18.1.1.1.35. .spec.curation.curator
18.1.1.1.35.1. 설명
18.1.1.1.35.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

nodeSelector

object

Pod가 예약된 노드를 정의합니다.

resources

object

(선택 사항) Curator의 리소스 요구 사항입니다.

스케줄

string

Curator 작업이 실행되는 cron 스케줄입니다. 기본값은 "30 3 * *"입니다.

허용 오차

array

 
18.1.1.1.36. .spec.curation.curator.nodeSelector
18.1.1.1.36.1. 설명
18.1.1.1.36.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.37. .spec.curation.curator.resources
18.1.1.1.37.1. 설명
18.1.1.1.37.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

limits

object

(선택 사항) 제한은 허용되는 최대 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

requests

object

(선택 사항) Requests는 필요한 최소 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

18.1.1.1.38. .spec.curation.curator.resources.limits
18.1.1.1.38.1. 설명
18.1.1.1.38.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.39. .spec.curation.curator.resources.requests
18.1.1.1.39.1. 설명
18.1.1.1.39.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.40. .spec.curation.curator.tolerations[]
18.1.1.1.40.1. 설명
18.1.1.1.40.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

effect

string

(선택 사항) Effect는 일치하는 테인트 효과를 나타냅니다. 빈은 모든 테인트 효과와 일치함을 의미합니다.

key

string

(선택 사항) Key는 허용 오차가 적용되는 테인트 키입니다. 빈은 모든 테인트 키와 일치함을 의미합니다.

operator

string

(선택 사항) Operator는 값과 키의 관계를 나타냅니다.

tolerationSeconds

int

(선택 사항) TolerationSeconds는 허용 오차 (선택 사항)를 나타냅니다.

value

string

(선택 사항) 값은 톨러레이션이 일치하는 테인트 값입니다.

18.1.1.1.41. .spec.curation.curator.tolerations[].tolerationSeconds
18.1.1.1.41.1. 설명
18.1.1.1.41.1.1. 유형
  • int
18.1.1.1.42. .spec.forwarder
18.1.1.1.42.1. 설명

ForwarderSpec에는 특정 전달자 구현을 위한 글로벌 튜닝 매개변수가 포함되어 있습니다. 이 필드는 일반적으로 사용할 필요가 없으며 기본 전달자 기술에 익숙한 사용자가 성능 튜닝을 허용합니다. 현재 지원됨: fluentd.

18.1.1.1.42.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

fluentd

object

 
18.1.1.1.43. .spec.forwarder.fluentd
18.1.1.1.43.1. 설명

FluentdForwarderSpec은 fluentd 유형의 전달자를 위한 구성을 나타냅니다.

18.1.1.1.43.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

버퍼

object

 

inFile

object

 
18.1.1.1.44. .spec.forwarder.fluentd.buffer
18.1.1.1.44.1. 설명

FluentdBufferSpec은 모든 fluentd 출력에 대해 버퍼 구성을 튜닝하는 fluentd 버퍼 매개변수의 서브 세트를 나타냅니다. 버퍼 및 큐 크기 조정, 플러시 작업 및 플러시 플러시를 구성하는 매개변수 서브 세트를 지원합니다.

일반적인 매개변수는 https://docs.fluentd.org/configuration/buffer-section#buffering-parameters에서 참조하십시오.

플러시 매개변수의 경우 https://docs.fluentd.org/configuration/buffer-section#flushing-parameters를 참조하십시오.

재시도 매개변수는 https://docs.fluentd.org/configuration/buffer-section#retries-parameters를 참조하십시오.

18.1.1.1.44.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

chunkLimitSize

string

(선택 사항) ChunkLimitSize는 각 청크의 최대 크기를 나타냅니다. 이벤트 예정

flushInterval

string

(선택 사항) FlushInterval은 두 개의 연속 플러시 사이에서 대기하는 시간 기간을 나타냅니다.

flushMode

string

(선택 사항) FlushMode는 청크를 작성할 플러시 스레드의 모드를 나타냅니다. mode

flushThreadCount

int

(선택 사항) FlushThreadCount reprents the number of threads used by the fluentd buffer

overflowAction

string

(선택 사항) OverflowAction은 fluentd 버퍼 플러그인에 대한 작업을 나타냅니다.

retryMaxInterval

string

(선택 사항) RetryMaxInterval은 지수 백오프의 최대 시간 간격을 나타냅니다.

retryTimeout

string

(선택 사항) RetryTimeout은 포기하기 전에 재시도를 시도할 수 있는 최대 시간 간격을 나타냅니다.

retryType

string

(선택 사항) RetryType은 플러시 작업 재시도 유형을 나타냅니다. 플러시 작업 가능

retryWait

string

(선택 사항) RetryWait은 플러시를 위한 두 번 재시도 사이의 시간 기간을 나타냅니다.

totalLimitSize

string

(선택 사항) TotalLimitSize는 fluentd당 허용된 노드 공간의 임계값을 나타냅니다.

18.1.1.1.45. .spec.forwarder.fluentd.inFile
18.1.1.1.45.1. 설명

FluentdInFileSpec은 fluentd in-tail 플러그인 매개변수의 서브 세트를 사용하여 모든 fluentd in-tail 입력에 대한 구성을 조정합니다.

일반적인 매개변수는 https://docs.fluentd.org/input/tail#parameters에서 참조하십시오.

18.1.1.1.45.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

readLinesLimit

int

(선택 사항) ReadLinesLimit는 각 I/O 작업에서 읽을 행 수를 나타냅니다.

18.1.1.1.46. .spec.logStore
18.1.1.1.46.1. 설명

LogStoreSpec에는 로그 저장 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

18.1.1.1.46.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

elasticsearch

object

Elasticsearch 로그 저장소 구성 요소의 사양

lokistack

object

CloudEventStack에는 Type이 LogStoreTypeLokiStack으로 설정된 경우 로그 스토리지에 사용할 ScanSettingStack에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

retentionPolicy

object

(선택 사항) 보존 정책은 인덱스를 삭제해야 하는 인덱스의 최대 기간을 정의합니다.

type

string

구성할 로그 스토리지 유형입니다. Operator는 현재 ElasticSearch를 사용하여 지원

18.1.1.1.47. .spec.logStore.elasticsearch
18.1.1.1.47.1. 설명
18.1.1.1.47.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

nodeCount

int

Elasticsearch에 배포할 노드 수

nodeSelector

object

Pod가 예약된 노드를 정의합니다.

proxy

object

Elasticsearch 프록시 구성 요소의 사양

redundancyPolicy

string

(선택 사항)

resources

object

(선택 사항) Elasticsearch의 리소스 요구 사항입니다.

storage

object

(선택 사항) Elasticsearch 데이터 노드의 스토리지 사양

허용 오차

array

 
18.1.1.1.48. .spec.logStore.elasticsearch.nodeSelector
18.1.1.1.48.1. 설명
18.1.1.1.48.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.49. .spec.logStore.elasticsearch.proxy
18.1.1.1.49.1. 설명
18.1.1.1.49.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

resources

object

 
18.1.1.1.50. .spec.logStore.elasticsearch.proxy.resources
18.1.1.1.50.1. 설명
18.1.1.1.50.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

limits

object

(선택 사항) 제한은 허용되는 최대 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

requests

object

(선택 사항) Requests는 필요한 최소 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

18.1.1.1.51. .spec.logStore.elasticsearch.proxy.resources.limits
18.1.1.1.51.1. 설명
18.1.1.1.51.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.52. .spec.logStore.elasticsearch.proxy.resources.requests
18.1.1.1.52.1. 설명
18.1.1.1.52.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.53. .spec.logStore.elasticsearch.resources
18.1.1.1.53.1. 설명
18.1.1.1.53.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

limits

object

(선택 사항) 제한은 허용되는 최대 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

requests

object

(선택 사항) Requests는 필요한 최소 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

18.1.1.1.54. .spec.logStore.elasticsearch.resources.limits
18.1.1.1.54.1. 설명
18.1.1.1.54.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.55. .spec.logStore.elasticsearch.resources.requests
18.1.1.1.55.1. 설명
18.1.1.1.55.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.56. .spec.logStore.elasticsearch.storage
18.1.1.1.56.1. 설명
18.1.1.1.56.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

크기

object

프로비저닝할 노드의 최대 스토리지 용량입니다.

storageClassName

string

(선택 사항) 노드의 PVC를 생성하는 데 사용할 스토리지 클래스의 이름입니다.

18.1.1.1.57. .spec.logStore.elasticsearch.storage.size
18.1.1.1.57.1. 설명
18.1.1.1.57.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

형식

string

필요에 따라 형식 변경 Canonicalize에 대한 코멘트를 참조하십시오.

d

object

d는 d.Dec != nil인 inf.Dec 형식의 양입니다.

i

int

i는 int64 스케일링 형식의 양이며, d.Dec == nil

s

string

s는 재계산을 피하기 위해 이 수량의 생성된 값입니다.

18.1.1.1.58. .spec.logStore.elasticsearch.storage.size.d
18.1.1.1.58.1. 설명
18.1.1.1.58.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

Dec

object

 
18.1.1.1.59. .spec.logStore.elasticsearch.storage.size.d.Dec
18.1.1.1.59.1. 설명
18.1.1.1.59.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

scale

int

 

Unscaled

object

 
18.1.1.1.60. .spec.logStore.elasticsearch.storage.size.d.Dec.unscaled
18.1.1.1.60.1. 설명
18.1.1.1.60.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

ABS

Word

서명

neg

bool

 
18.1.1.1.61. .spec.logStore.elasticsearch.storage.size.d.Dec.unscaled.abs
18.1.1.1.61.1. 설명
18.1.1.1.61.1.1. 유형
  • Word
18.1.1.1.62. .spec.logStore.elasticsearch.storage.size.i
18.1.1.1.62.1. 설명
18.1.1.1.62.1.1. 유형
  • int
속성유형설명

scale

int

 

value

int

 
18.1.1.1.63. .spec.logStore.elasticsearch.tolerations[]
18.1.1.1.63.1. 설명
18.1.1.1.63.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

effect

string

(선택 사항) Effect는 일치하는 테인트 효과를 나타냅니다. 빈은 모든 테인트 효과와 일치함을 의미합니다.

key

string

(선택 사항) Key는 허용 오차가 적용되는 테인트 키입니다. 빈은 모든 테인트 키와 일치함을 의미합니다.

operator

string

(선택 사항) Operator는 값과 키의 관계를 나타냅니다.

tolerationSeconds

int

(선택 사항) TolerationSeconds는 허용 오차 (선택 사항)를 나타냅니다.

value

string

(선택 사항) 값은 톨러레이션이 일치하는 테인트 값입니다.

18.1.1.1.64. .spec.logStore.elasticsearch.tolerations[].tolerationSeconds
18.1.1.1.64.1. 설명
18.1.1.1.64.1.1. 유형
  • int
18.1.1.1.65. .spec.logStore.lokistack
18.1.1.1.65.1. 설명

CloudEventStackStoreSpec은 로깅 스토리지로stack을 사용하도록 cluster-logging을 설정하는 데 사용됩니다. 동일한 네임 스페이스에서 기존stack을 가리킵니다.

18.1.1.1.65.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

name

string

ScanSettingStack 리소스의 이름입니다.

18.1.1.1.66. .spec.logStore.retentionPolicy
18.1.1.1.66.1. 설명
18.1.1.1.66.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

애플리케이션

object

 

audit

object

 

infra

object

 
18.1.1.1.67. .spec.logStore.retentionPolicy.application
18.1.1.1.67.1. 설명
18.1.1.1.67.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

diskThresholdPercent

int

(선택 사항) ES 디스크 사용량의 임계값에 도달하면 이전 인덱스를 삭제해야 합니다(예: 75).

maxAge

string

(선택 사항)

namespaceSpec

array

(선택 사항) 지정된 최소 수명보다 오래된 문서를 삭제할 네임스페이스별 사양입니다.

pruneNamespacesInterval

string

(선택 사항) 새 정리 네임스페이스 작업을 실행하는 빈도

18.1.1.1.68. .spec.logStore.retentionPolicy.application.namespaceSpec[]
18.1.1.1.68.1. 설명
18.1.1.1.68.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

minAge

string

(선택 사항) 이 MinAge (예: 1d)보다 오래된 네임스페이스와 일치하는 레코드를 삭제합니다.

namespace

string

MinAge보다 오래된 로그를 삭제하는 대상 네임스페이스 (기본값: 7d)

18.1.1.1.69. .spec.logStore.retentionPolicy.audit
18.1.1.1.69.1. 설명
18.1.1.1.69.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

diskThresholdPercent

int

(선택 사항) ES 디스크 사용량의 임계값에 도달하면 이전 인덱스를 삭제해야 합니다(예: 75).

maxAge

string

(선택 사항)

namespaceSpec

array

(선택 사항) 지정된 최소 수명보다 오래된 문서를 삭제할 네임스페이스별 사양입니다.

pruneNamespacesInterval

string

(선택 사항) 새 정리 네임스페이스 작업을 실행하는 빈도

18.1.1.1.70. .spec.logStore.retentionPolicy.audit.namespaceSpec[]
18.1.1.1.70.1. 설명
18.1.1.1.70.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

minAge

string

(선택 사항) 이 MinAge (예: 1d)보다 오래된 네임스페이스와 일치하는 레코드를 삭제합니다.

namespace

string

MinAge보다 오래된 로그를 삭제하는 대상 네임스페이스 (기본값: 7d)

18.1.1.1.71. .spec.logStore.retentionPolicy.infra
18.1.1.1.71.1. 설명
18.1.1.1.71.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

diskThresholdPercent

int

(선택 사항) ES 디스크 사용량의 임계값에 도달하면 이전 인덱스를 삭제해야 합니다(예: 75).

maxAge

string

(선택 사항)

namespaceSpec

array

(선택 사항) 지정된 최소 수명보다 오래된 문서를 삭제할 네임스페이스별 사양입니다.

pruneNamespacesInterval

string

(선택 사항) 새 정리 네임스페이스 작업을 실행하는 빈도

18.1.1.1.72. .spec.logStore.retentionPolicy.infra.namespaceSpec[]
18.1.1.1.72.1. 설명
18.1.1.1.72.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

minAge

string

(선택 사항) 이 MinAge (예: 1d)보다 오래된 네임스페이스와 일치하는 레코드를 삭제합니다.

namespace

string

MinAge보다 오래된 로그를 삭제하는 대상 네임스페이스 (기본값: 7d)

18.1.1.1.73. .spec.visualization
18.1.1.1.73.1. 설명

이는 Log visualization(Kibana)에 대한 정보를 포함하는 구조입니다.

18.1.1.1.73.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

kibana

object

Kibana 시각화 구성 요소 사양

type

string

구성할 시각화 유형입니다.

18.1.1.1.74. .spec.visualization.kibana
18.1.1.1.74.1. 설명
18.1.1.1.74.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

nodeSelector

object

Pod가 예약된 노드를 정의합니다.

proxy

object

Kibana 프록시 구성 요소 사양

replicas

int

Kibana 배포에 배포할 인스턴스 수

resources

object

(선택 사항) Kibana의 리소스 요구 사항입니다.

허용 오차

array

 
18.1.1.1.75. .spec.visualization.kibana.nodeSelector
18.1.1.1.75.1. 설명
18.1.1.1.75.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.76. .spec.visualization.kibana.proxy
18.1.1.1.76.1. 설명
18.1.1.1.76.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

resources

object

 
18.1.1.1.77. .spec.visualization.kibana.proxy.resources
18.1.1.1.77.1. 설명
18.1.1.1.77.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

limits

object

(선택 사항) 제한은 허용되는 최대 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

requests

object

(선택 사항) Requests는 필요한 최소 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

18.1.1.1.78. .spec.visualization.kibana.proxy.resources.limits
18.1.1.1.78.1. 설명
18.1.1.1.78.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.79. .spec.visualization.kibana.proxy.resources.requests
18.1.1.1.79.1. 설명
18.1.1.1.79.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.80. .spec.visualization.kibana.replicas
18.1.1.1.80.1. 설명
18.1.1.1.80.1.1. 유형
  • int
18.1.1.1.81. .spec.visualization.kibana.resources
18.1.1.1.81.1. 설명
18.1.1.1.81.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

limits

object

(선택 사항) 제한은 허용되는 최대 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

requests

object

(선택 사항) Requests는 필요한 최소 컴퓨팅 리소스 양을 설명합니다.

18.1.1.1.82. .spec.visualization.kibana.resources.limits
18.1.1.1.82.1. 설명
18.1.1.1.82.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.83. .spec.visualization.kibana.resources.requests
18.1.1.1.83.1. 설명
18.1.1.1.83.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.84. .spec.visualization.kibana.tolerations[]
18.1.1.1.84.1. 설명
18.1.1.1.84.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

effect

string

(선택 사항) Effect는 일치하는 테인트 효과를 나타냅니다. 빈은 모든 테인트 효과와 일치함을 의미합니다.

key

string

(선택 사항) Key는 허용 오차가 적용되는 테인트 키입니다. 빈은 모든 테인트 키와 일치함을 의미합니다.

operator

string

(선택 사항) Operator는 값과 키의 관계를 나타냅니다.

tolerationSeconds

int

(선택 사항) TolerationSeconds는 허용 오차 (선택 사항)를 나타냅니다.

value

string

(선택 사항) 값은 톨러레이션이 일치하는 테인트 값입니다.

18.1.1.1.85. .spec.visualization.kibana.tolerations[].tolerationSeconds
18.1.1.1.85.1. 설명
18.1.1.1.85.1.1. 유형
  • int
18.1.1.1.86. .status
18.1.1.1.86.1. 설명

ClusterLoggingStatus는 ClusterLogging의 관찰 상태를 정의합니다.

18.1.1.1.86.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

컬렉션

object

(선택 사항)

conditions

object

(선택 사항)

큐레이션

object

(선택 사항)

logStore

object

(선택 사항)

시각화

object

(선택 사항)

18.1.1.1.87. .status.collection
18.1.1.1.87.1. 설명
18.1.1.1.87.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

logs

object

(선택 사항)

18.1.1.1.88. .status.collection.logs
18.1.1.1.88.1. 설명
18.1.1.1.88.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

fluentdStatus

object

(선택 사항)

18.1.1.1.89. .status.collection.logs.fluentdStatus
18.1.1.1.89.1. 설명
18.1.1.1.89.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

clusterCondition

object

(선택 사항)

daemonSet

string

(선택 사항)

노드

object

(선택 사항)

pods

string

(선택 사항)

18.1.1.1.90. .status.collection.logs.fluentdStatus.clusterCondition
18.1.1.1.90.1. 설명

Operator-sdk generate crds 에서 map-of-slice를 허용하지 않으므로 이름이 지정된 유형을 사용해야 합니다.

18.1.1.1.90.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.91. .status.collection.logs.fluentdStatus.nodes
18.1.1.1.91.1. 설명
18.1.1.1.91.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.92. .status.conditions
18.1.1.1.92.1. 설명
18.1.1.1.92.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.93. .status.curation
18.1.1.1.93.1. 설명
18.1.1.1.93.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

curatorStatus

array

(선택 사항)

18.1.1.1.94. .status.curation.curatorStatus[]
18.1.1.1.94.1. 설명
18.1.1.1.94.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

clusterCondition

object

(선택 사항)

cronjobs

string

(선택 사항)

스케줄

string

(선택 사항)

일시 중단됨

bool

(선택 사항)

18.1.1.1.95. .status.curation.curatorStatus[].clusterCondition
18.1.1.1.95.1. 설명

Operator-sdk generate crds 에서 map-of-slice를 허용하지 않으므로 이름이 지정된 유형을 사용해야 합니다.

18.1.1.1.95.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.96. .status.logStore
18.1.1.1.96.1. 설명
18.1.1.1.96.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

elasticsearchStatus

array

(선택 사항)

18.1.1.1.97. .status.logStore.elasticsearchStatus[]
18.1.1.1.97.1. 설명
18.1.1.1.97.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

cluster

object

(선택 사항)

clusterConditions

object

(선택 사항)

clusterHealth

string

(선택 사항)

clusterName

string

(선택 사항)

Deployments

array

(선택 사항)

nodeConditions

object

(선택 사항)

nodeCount

int

(선택 사항)

pods

object

(선택 사항)

replicaSets

array

(선택 사항)

shardAllocationEnabled

string

(선택 사항)

statefulSets

array

(선택 사항)

18.1.1.1.98. .status.logStore.elasticsearchStatus[].cluster
18.1.1.1.98.1. 설명
18.1.1.1.98.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

activePrimaryShards

int

Elasticsearch 클러스터의 활성 기본 Shard 수

activeShards

int

Elasticsearch 클러스터의 활성 Shard 수

initializingShards

int

Elasticsearch 클러스터의 Initializing Shards 수

numDataNodes

int

Elasticsearch 클러스터의 데이터 노드 수

numNodes

int

Elasticsearch 클러스터의 노드 수

pendingTasks

int

 

relocatingShards

int

Elasticsearch 클러스터의 재배치 Shard 수

status

string

Elasticsearch 클러스터의 현재 상태

unassignedShards

int

Elasticsearch 클러스터의 할당되지 않은 Shard 수

18.1.1.1.99. .status.logStore.elasticsearchStatus[].clusterConditions
18.1.1.1.99.1. 설명
18.1.1.1.99.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.100. .status.logStore.elasticsearchStatus[].deployments[]
18.1.1.1.100.1. 설명
18.1.1.1.100.1.1. 유형
  • array
18.1.1.1.101. .status.logStore.elasticsearchStatus[].nodeConditions
18.1.1.1.101.1. 설명
18.1.1.1.101.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.102. .status.logStore.elasticsearchStatus[].pods
18.1.1.1.102.1. 설명
18.1.1.1.102.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.103. .status.logStore.elasticsearchStatus[].replicaSets[]
18.1.1.1.103.1. 설명
18.1.1.1.103.1.1. 유형
  • array
18.1.1.1.104. .status.logStore.elasticsearchStatus[].statefulSets[]
18.1.1.1.104.1. 설명
18.1.1.1.104.1.1. 유형
  • array
18.1.1.1.105. .status.visualization
18.1.1.1.105.1. 설명
18.1.1.1.105.1.1. 유형
  • object
속성유형설명

kibanaStatus

array

(선택 사항)

18.1.1.1.106. .status.visualization.kibanaStatus[]
18.1.1.1.106.1. 설명
18.1.1.1.106.1.1. 유형
  • array
속성유형설명

clusterCondition

object

(선택 사항)

Deployment

string

(선택 사항)

pods

string

(선택 사항) 시각화 구성 요소에 대한 각 Kibana Pod의 상태

replicaSets

array

(선택 사항)

replicas

int

(선택 사항)

18.1.1.1.107. .status.visualization.kibanaStatus[].clusterCondition
18.1.1.1.107.1. 설명
18.1.1.1.107.1.1. 유형
  • object
18.1.1.1.108. .status.visualization.kibanaStatus[].replicaSets[]
18.1.1.1.108.1. 설명
18.1.1.1.108.1.1. 유형
  • array

19장. 용어집

이 용어집은 로깅 설명서에 사용되는 일반적인 용어를 정의합니다.

주석
주석을 사용하여 메타데이터를 오브젝트에 연결할 수 있습니다.
Red Hat OpenShift Logging Operator
Red Hat OpenShift Logging Operator는 애플리케이션, 인프라 및 감사 로그의 수집 및 전달을 제어하는 API 세트를 제공합니다.
CR(사용자 정의 리소스)
CR은 Kubernetes API의 확장입니다. 로깅 및 로그 전달을 구성하려면 ClusterLogging 및 ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스를 사용자 지정할 수 있습니다.
이벤트 라우터
이벤트 라우터는 OpenShift Container Platform 이벤트를 감시하는 Pod입니다. 로깅을 사용하여 로그를 수집합니다.
fluentd
Fluentd는 각 OpenShift Container Platform 노드에 상주하는 로그 수집기입니다. 애플리케이션, 인프라 및 감사 로그를 수집하여 다른 출력으로 전달합니다.
가비지 컬렉션
가비지 컬렉션은 실행 중인 Pod에서 참조하지 않는 종료 컨테이너 및 이미지와 같은 클러스터 리소스를 정리하는 프로세스입니다.
Elasticsearch
Elasticsearch는 분산 검색 및 분석 엔진입니다. OpenShift Container Platform은 Elasticsearch를 로깅의 기본 로그 저장소로 사용합니다.
OpenShift Elasticsearch Operator
OpenShift Elasticsearch Operator는 OpenShift Container Platform에서 Elasticsearch 클러스터를 실행하는 데 사용됩니다. OpenShift Elasticsearch Operator는 Elasticsearch 클러스터 작업에 대한 셀프 서비스를 제공하며 로깅에서 사용합니다.
인덱싱
인덱싱은 데이터를 신속하게 찾고 액세스하는 데 사용되는 데이터 구조 기술입니다. 인덱싱은 쿼리를 처리할 때 필요한 디스크 액세스 양을 최소화하여 성능을 최적화합니다.
JSON 로깅
로그 전달 API를 사용하면 JSON 로그를 구조화된 오브젝트로 구문 분석하고 로그 전달 API에서 지원하는 로깅 관리 Elasticsearch 또는 기타 타사 시스템으로 전달할 수 있습니다.
Kibana
Kibana는 히스토그램, 선 그래프 및 원형 차트를 통해 Elasticsearch 데이터를 쿼리, 검색 및 시각화하는 브라우저 기반 콘솔 인터페이스입니다.
Kubernetes API 서버
Kubernetes API 서버는 API 오브젝트의 데이터를 검증하고 구성합니다.
라벨
레이블은 Pod와 같은 오브젝트 서브 세트를 구성하고 선택하는 데 사용할 수 있는 키-값 쌍입니다.
로깅
로깅을 사용하면 클러스터 전체에서 애플리케이션, 인프라 및 감사 로그를 집계할 수 있습니다. 또한 기본 로그 저장소로 저장하고 타사 시스템으로 전달한 다음 기본 로그 저장소에서 저장된 로그를 쿼리 및 시각화할 수 있습니다.
로깅 수집기
로깅 수집기는 클러스터에서 로그를 수집하여 포맷한 후 로그 저장소 또는 타사 시스템으로 전달합니다.
로그 저장소
로그 저장소는 집계된 로그를 저장하는 데 사용됩니다. 내부 로그 저장소를 사용하거나 로그를 외부 로그 저장소로 전달할 수 있습니다.
로그 시각화 프로그램
로그 시각화 프로그램은 로그, 그래프, 차트 및 기타 지표와 같은 정보를 보는 데 사용할 수 있는 UI(사용자 인터페이스) 구성 요소입니다.
노드
노드는 OpenShift Container Platform 클러스터의 작업자 시스템입니다. 노드는 VM(가상 머신) 또는 물리적 머신입니다.
Operator
Operator는 OpenShift Container Platform 클러스터에서 Kubernetes 애플리케이션을 패키징, 배포 및 관리하는 기본 방법입니다. Operator는 사람의 운영 지식을 패키지하고 고객과 공유하는 소프트웨어로 인코딩합니다.
Pod
Pod는 Kubernetes에서 가장 작은 논리 단위입니다. Pod는 하나 이상의 컨테이너로 구성되며 작업자 노드에서 실행됩니다.
RBAC(역할 기반 액세스 제어)
RBAC는 클러스터 사용자 및 워크로드가 역할을 실행하는 데 필요한 리소스에만 액세스할 수 있도록 하는 핵심 보안 제어입니다.
shard
Elasticsearch는 Fluentd의 로그 데이터를 데이터 저장소 또는 인덱스로 구성한 다음 각 인덱스를 shard라는 여러 조각으로 세분화합니다.
taint
테인트를 사용하면 Pod가 적절한 노드에 예약됩니다. 노드에 하나 이상의 테인트를 적용할 수 있습니다.
톨러레이션
Pod에 허용 오차를 적용할 수 있습니다. 허용 오차를 사용하면 스케줄러에서 일치하는 테인트를 사용하여 Pod를 예약할 수 있습니다.
웹 콘솔
OpenShift Container Platform을 관리할 UI(사용자 인터페이스)입니다.

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