4.7. 네트워크가 제한된 환경에서 원격 상태 보고 사용

절차

1. 이 템플릿을 사용하여 gather-job.yaml이라는 파일을 생성합니다.

   apiVersion: batch/v1
   kind: Job
   metadata:
     name: insights-operator-job
     annotations:
       config.openshift.io/inject-proxy: insights-operator
   spec:
     backoffLimit: 6
     ttlSecondsAfterFinished: 600
     template:
       spec:
         restartPolicy: OnFailure
         serviceAccountName: operator
         nodeSelector:
           beta.kubernetes.io/os: linux
           node-role.kubernetes.io/master: ""
         tolerations:
         - effect: NoSchedule
           key: node-role.kubernetes.io/master
           operator: Exists
         - effect: NoExecute
           key: node.kubernetes.io/unreachable
           operator: Exists
           tolerationSeconds: 900
         - effect: NoExecute
           key: node.kubernetes.io/not-ready
           operator: Exists
           tolerationSeconds: 900
         volumes:
         - name: snapshots
           emptyDir: {}
         - name: service-ca-bundle
           configMap:
             name: service-ca-bundle
             optional: true
         initContainers:
         - name: insights-operator
           image: quay.io/openshift/origin-insights-operator:latest
           terminationMessagePolicy: FallbackToLogsOnError
           volumeMounts:
           - name: snapshots
             mountPath: /var/lib/insights-operator
           - name: service-ca-bundle
             mountPath: /var/run/configmaps/service-ca-bundle
             readOnly: true
           ports:
           - containerPort: 8443
             name: https
           resources:
             requests:
               cpu: 10m
               memory: 70Mi
           args:
           - gather
           - -v=4
           - --config=/etc/insights-operator/server.yaml
         containers:
           - name: sleepy
             image: quay.io/openshift/origin-base:latest
             args:
               - /bin/sh
               - -c
               - sleep 10m
             volumeMounts: [{name: snapshots, mountPath: /var/lib/insights-operator}]

2. insights-operator 이미지 버전을 복사합니다.

   $ oc get -n openshift-insights deployment insights-operator -o yaml

   출력 예

   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: insights-operator
     namespace: openshift-insights
   # ...
   spec:
     template:
   # ...
       spec:
         containers:
         - args:
   # ...
           image: registry.ci.openshift.org/ocp/4.15-2023-10-12-212500@sha256:a0aa581400805ad0... 1
   # ...

   1

   insights-operator 이미지 버전을 지정합니다.

3. gather-job.yaml에 이미지 버전을 붙여 넣습니다.

   apiVersion: batch/v1
   kind: Job
   metadata:
     name: insights-operator-job
   # ...
   spec:
   # ...
     template:
       spec:
       initContainers:
       - name: insights-operator
         image: image: registry.ci.openshift.org/ocp/4.15-2023-10-12-212500@sha256:a0aa581400805ad0... 1
         terminationMessagePolicy: FallbackToLogsOnError
         volumeMounts:

   1

   기존 값을 insights-operator 이미지 버전으로 교체합니다.

4. 수집 작업을 생성합니다.

   $ oc apply -n openshift-insights -f gather-job.yaml

5. 작업 Pod의 이름을 찾습니다.

   $ oc describe -n openshift-insights job/insights-operator-job

   출력 예

   Name:             insights-operator-job
   Namespace:        openshift-insights
   # ...
   Events:
     Type    Reason            Age    From            Message
     ----    ------            ----   ----            -------
     Normal  SuccessfulCreate  7m18s  job-controller  Created pod: insights-operator-job-<your_job>

   다음과 같습니다.

   insights-operator-job-<your_job >은 Pod의 이름입니다.

6. 작업이 완료되었는지 확인합니다.

   $ oc logs -n openshift-insights insights-operator-job-<your_job> insights-operator

   출력 예

   I0407 11:55:38.192084       1 diskrecorder.go:34] Wrote 108 records to disk in 33ms

7. 생성된 아카이브를 저장합니다.

   $ oc cp openshift-insights/insights-operator-job-<your_job>:/var/lib/insights-operator ./insights-data

8. 작업을 정리합니다.

   $ oc delete -n openshift-insights job insights-operator-job

절차

1. dockerconfig.json 파일을 다운로드합니다.

   $ oc extract secret/pull-secret -n openshift-config --to=.

2. dockerconfig.json 파일에서 "cloud.openshift.com" "auth" 토큰을 복사합니다.

   {
     "auths": {
       "cloud.openshift.com": {
         "auth": "<your_token>",
         "email": "asd@redhat.com"
       }
   }

3. console.redhat.com에 아카이브를 업로드합니다.

   $ curl -v -H "User-Agent: insights-operator/one10time200gather184a34f6a168926d93c330 cluster/<cluster_id>" -H "Authorization: Bearer <your_token>" -F "upload=@<path_to_archive>; type=application/vnd.redhat.openshift.periodic+tar" https://console.redhat.com/api/ingress/v1/upload

   여기서 <cluster_id>는 클러스터 ID이며 <your_token>은 풀 시크릿의 토큰이며 <path_to_archive>는 Insights Operator 아카이브의 경로입니다.

   작업이 성공하면 명령은 "request_id" 및 "account_number"를 반환합니다.

   출력 예

   * Connection #0 to host console.redhat.com left intact
   {"request_id":"393a7cf1093e434ea8dd4ab3eb28884c","upload":{"account_number":"6274079"}}%

검증 단계

1. https://console.redhat.com/openshift로 로그인합니다.
2. 왼쪽 창에서 Clusters 메뉴를 클릭합니다.
3. 클러스터 이름을 클릭하여 클러스터의 세부 사항을 표시합니다.

4. 클러스터의 Insights 권고 탭을 엽니다.

   업로드에 성공하면 탭에 다음 중 하나가 표시됩니다.

   • 클러스터에서 모든 권장 사항을 통과: Insights 권고에서 문제가 발견되지 않은 경우 표시됩니다.
   • Insights 권고에서 감지한 문제 목록으로 위험 (낮음, 중간, 중요 및 심각)에 따라 우선 순위가 지정됩니다.

절차

1. 워크로드 시크릿으로 이동합니다.
2. openshift-config 프로젝트를 선택합니다.
3. 이름으로 검색 필드를 사용하여 지원 시크릿을 검색합니다. 존재하지 않는 경우 생성 키/값 시크릿을 클릭하여 생성합니다.
4. 옵션 메뉴를 클릭한 다음 시크릿 편집을 클릭합니다.
5. 키/값 추가 클릭
6. 값이 true인 enableGlobalObfuscation이라는 키를 생성하고 저장을 클릭합니다.
7. 워크로드 Pod로 이동합니다.
8. openshift-insights 프로젝트를 선택합니다.
9. insights-operator pod를 찾습니다.
10. insights-operator pod를 다시 시작하려면 옵션 메뉴 를 클릭한 다음 Pod 삭제를 클릭합니다.

검증

1. 워크로드 시크릿으로 이동합니다.
2. openshift-insights 프로젝트를 선택합니다.
3. 이름으로 검색 필드를 사용하여 난독화-translation-table 시크릿을 검색합니다.