10.3. 클러스터 로깅

OpenShift Container Platform 클러스터 관리자는 OpenShift Container Platform 웹 콘솔 또는 CLI를 사용하여 로깅 하위 시스템을 배포하여 OpenShift Elasticsearch Operator 및 Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치할 수 있습니다. Operator가 설치되면 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)를 생성하여 로깅 하위 시스템 Pod 및 로깅 하위 시스템을 지원하는 데 필요한 기타 리소스를 예약합니다. Operator는 로깅 하위 시스템의 배포, 업그레이드 및 유지 관리를 담당합니다.

ClusterLogging CR은 로그를 수집, 저장 및 시각화하기 위해 로깅 스택의 모든 구성 요소를 포함하는 완전한 로깅 하위 시스템 환경을 정의합니다. Red Hat OpenShift Logging Operator는 로깅 하위 시스템 CR을 감시하고 그에 따라 로깅 배포를 조정합니다.

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

로깅 하위 시스템은 중소 규모의 OpenShift Container Platform 클러스터에 맞게 튜닝된 기본 구성과 함께 사용하도록 설계되었습니다.

다음 설치 지침에는 로깅 하위 시스템 인스턴스를 생성하고 로깅 하위 시스템 환경을 구성하는 데 사용할 수 있는 샘플 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)가 포함됩니다.

기본 로깅 하위 시스템 설치를 사용하려면 샘플 CR을 직접 사용할 수 있습니다.

배포를 사용자 정의하려면 필요에 따라 샘플 CR을 변경합니다. 이어지는 내용에서는 OpenShift Logging 인스턴스를 설치할 때 수행하거나 설치 후 수정할 수 있는 구성에 대해 설명합니다. ClusterLogging 사용자 정의 리소스 외부에서 수행할 수 있는 수정을 포함하여 각 구성 요소의 작업에 대한 자세한 내용은 구성 섹션을 참조하십시오.

spec:
  logStore:
    elasticsearch:
      resources:
        limits:
          cpu:
          memory: 16Gi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 16Gi
      type: "elasticsearch"
  collection:
    logs:
      fluentd:
        resources:
          limits:
            cpu:
            memory:
          requests:
            cpu:
            memory:
        type: "fluentd"
  visualization:
    kibana:
      resources:
        limits:
          cpu:
          memory:
        requests:
          cpu:
          memory:
      type: kibana

  spec:
    logStore:
      type: "elasticsearch"
      elasticsearch:
        nodeCount: 3
        storage:
          storageClassName: "gp2"
          size: "200G"

  spec:
    logStore:
      type: "elasticsearch"
      elasticsearch:
        nodeCount: 3
        storage: {}

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: "openshift-logging"
spec:
  managementState: "Managed"
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    retentionPolicy:
      application:
        maxAge: 1d
      infra:
        maxAge: 7d
      audit:
        maxAge: 7d
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      resources:
        limits:
          memory: 32Gi
        requests:
          cpu: 3
          memory: 32Gi
        storage:
          storageClassName: "gp2"
          size: "200G"
      redundancyPolicy: "SingleRedundancy"
  visualization:
    type: "kibana"
    kibana:
      resources:
        limits:
          memory: 1Gi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 1Gi
      replicas: 1
  collection:
    logs:
      type: "fluentd"
      fluentd:
        resources:
          limits:
            memory: 1Gi
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 1Gi

OpenShift Logging을 사용하면 애플리케이션에서 콘솔에 쓰는 로그가 Elasticsearch에 수집됩니다. 다음 절차에서는 Knative Serving을 사용하여 배포한 애플리케이션에 이러한 기능을 적용하는 방법을 간략하게 설명합니다.