3.4. 로그 시각화 프로그램 구성

프로세스

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

   $ oc edit ClusterLogging instance -n openshift-logging

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   apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
   kind: "ClusterLogging"
   metadata:
     name: "instance"
   
   ....
   
   spec:
     managementState: "Managed"
     logStore:
       type: "elasticsearch"
       elasticsearch:
         nodeCount: 2
         resources: 

   1

   
           limits:
             memory: 2Gi
           requests:
             cpu: 200m
             memory: 2Gi
         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
     curation:
       type: "curator"
       curator:
         resources: 

   4

   
           limits:
             memory: 200Mi
           requests:
             cpu: 200m
             memory: 200Mi
         schedule: "*/10 * * * *"
     collection:
       logs:
         type: "fluentd"
         fluentd:
           resources: 

   5

   
             limits:
               memory: 736Mi
             requests:
               cpu: 200m
               memory: 736Mi

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   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 큐레이터에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다.

   5

   필요에 따라 로그 수집기에 대한 CPU 및 메모리 제한 및 요청을 지정합니다.