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.

절차

  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

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