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9.5. 로깅 수집기 구성

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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 스탠자를 통해 로그 수집기에 대한 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. LogFileMetricExporter 리소스 생성

로깅 버전 5.8 이상 버전에서는 LogFileMetricExporter는 기본적으로 수집기와 함께 더 이상 배포되지 않습니다. 컨테이너를 실행하여 생성된 로그에서 메트릭을 생성하려면 LogFileMetricExporter CR(사용자 정의 리소스)을 수동으로 생성해야 합니다.

LogFileMetricExporter CR을 생성하지 않으면 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 대시보드에 Produced LogsNo datapoints found 메시지가 표시될 수 있습니다.

사전 요구 사항

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

절차

  1. LogFileMetricExporter CR을 YAML 파일로 생성합니다.

    LogFileMetricExporter CR 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1alpha1
    kind: LogFileMetricExporter
    metadata:
      name: instance
      namespace: openshift-logging
    spec:
      nodeSelector: {} 1
      resources: 2
        limits:
          cpu: 500m
          memory: 256Mi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 128Mi
      tolerations: [] 3
    # ...

    1
    선택 사항: nodeSelector 스탠자는 Pod가 예약된 노드를 정의합니다.
    2
    resources 스탠자는 LogFileMetricExporter CR에 대한 리소스 요구 사항을 정의합니다.
    3
    선택 사항: tolerations 스탠자는 Pod에서 허용하는 허용 오차를 정의합니다.
  2. 다음 명령을 실행하여 LogFileMetricExporter CR을 적용합니다.

    $ oc apply -f <filename>.yaml

검증

logfilesmetricexporter Pod는 각 노드에서 수집기 Pod를 사용하여 동시에 실행됩니다.

  • 다음 명령을 실행하고 출력을 관찰하여 LogFileMetricExporter CR을 생성한 네임스페이스에서 logfilesmetricexporter Pod가 실행되고 있는지 확인합니다.

    $ oc get pods -l app.kubernetes.io/component=logfilesmetricexporter -n openshift-logging

    출력 예

    NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    logfilesmetricexporter-9qbjj   1/1     Running   0          2m46s
    logfilesmetricexporter-cbc4v   1/1     Running   0          2m46s

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. 입력 수신자 구성

Red Hat OpenShift Logging Operator는 구성된 각 입력 수신자에 대한 서비스를 배포하여 클라이언트가 컬렉터에 쓸 수 있도록 합니다. 이 서비스는 입력 수신자에 지정된 포트를 노출합니다. 서비스 이름은 다음을 기반으로 생성됩니다.

  • 다중 로그 전달자 ClusterLogForwarder CR 배포의 경우 서비스 이름은 < ClusterLogForwarder_CR_name>-<input_name > 형식으로 되어 있습니다. 예: example-http-receiver.
  • 레거시 ClusterLogForwarder CR 배포의 경우 이름이 instance 이고 openshift-logging 네임스페이스에 있는 서비스 이름은 collector-<input_name> 형식으로 되어 있습니다. 예: collector-http-receiver.

9.5.4.1. 감사 로그를 HTTP 서버로 수신하도록 수집기 구성

ClusterLogForwarder 사용자 정의 리소스(CR)에서 http 를 수신자 입력으로 지정하여 HTTP 연결을 수신하고 감사 로그를 HTTP 서버로 수신하도록 로그 수집기를 구성할 수 있습니다. 이를 통해 OpenShift Container Platform 클러스터 내부 및 외부에서 수집된 감사 로그에 공통 로그 저장소를 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

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

절차

  1. http 수신자 입력 구성을 추가하도록 ClusterLogForwarder CR을 수정합니다.

    다중 로그 전달자 배포를 사용하는 경우 ClusterLogForwarder CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1beta1
    kind: ClusterLogForwarder
    metadata:
    # ...
    spec:
      serviceAccountName: <service_account_name>
      inputs:
        - name: http-receiver 1
          receiver:
            type: http 2
            http:
              format: kubeAPIAudit 3
              port: 8443 4
      pipelines: 5
        - name: http-pipeline
          inputRefs:
            - http-receiver
    # ...

    1
    입력 수신자의 이름을 지정합니다.
    2
    입력 수신자 유형을 http 로 지정합니다.
    3
    현재는 http 입력 수신자에 대해 kube-apiserver 웹 후크 형식만 지원됩니다.
    4
    선택 사항: 입력 수신자가 수신 대기하는 포트를 지정합니다. 1024 ~65535 사이의 값이어야 합니다. 이 값이 지정되지 않은 경우 기본값은 8443 입니다.
    5
    입력 수신자에 대한 파이프라인을 구성합니다.

    레거시 배포를 사용하는 경우 ClusterLogForwarder CR의 예

    apiVersion: logging.openshift.io/v1
    kind: ClusterLogForwarder
    metadata:
      name: instance
      namespace: openshift-logging
    spec:
      inputs:
        - name: http-receiver 1
          receiver:
            type: http 2
            http:
              format: kubeAPIAudit 3
              port: 8443 4
      pipelines: 5
      - inputRefs:
        - http-receiver
        name: http-pipeline
    # ...

    1
    입력 수신자의 이름을 지정합니다.
    2
    입력 수신자 유형을 http 로 지정합니다.
    3
    현재는 http 입력 수신자에 대해 kube-apiserver 웹 후크 형식만 지원됩니다.
    4
    선택 사항: 입력 수신자가 수신 대기하는 포트를 지정합니다. 1024 ~65535 사이의 값이어야 합니다. 이 값이 지정되지 않은 경우 기본값은 8443 입니다.
    5
    입력 수신자에 대한 파이프라인을 구성합니다.
  2. 다음 명령을 실행하여 ClusterLogForwarder CR에 변경 사항을 적용합니다.

    $ oc apply -f <filename>.yaml

추가 리소스

9.5.5. 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 로 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-config --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>

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