3장. Red Hat OpenShift의 로깅 하위 시스템 설치


OpenShift Elasticsearch 및 Red Hat OpenShift Logging Operator를 배포하여 Red Hat OpenShift의 로깅 하위 시스템을 설치할 수 있습니다. OpenShift Elasticsearch Operator는 OpenShift Logging에 사용되는 Elasticsearch 클러스터를 생성하고 관리합니다. 로깅 하위 시스템 Operator는 로깅 스택의 구성 요소를 생성하고 관리합니다.

OpenShift Container Platform에 로깅 하위 시스템을 배포하는 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

  • OpenShift Container Platform 웹 콘솔 또는 CLI를 사용하여 OpenShift Elasticsearch Operator 및 Red Hat OpenShift Logging Operator 설치

3.1. 웹 콘솔을 사용하여 Red Hat OpenShift의 로깅 하위 시스템 설치

OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 OpenShift Elasticsearch Operator 및 Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치할 수 있습니다.

참고

즉, 기본 Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 ClusterLogging 사용자 정의 리소스(CR)에서 내부 Elasticsearch logStore, Kibana visualization 구성 요소를 제거할 수 있습니다. 이러한 구성 요소를 제거하는 것은 선택 사항이지만 리소스를 절약할 수 있습니다. 자세한 내용은 기본 Elasticsearch 로그 저장소를 사용하지 않는 경우 사용되지 않는 구성 요소 제거를 참조하십시오.

사전 요구 사항

  • Elasticsearch에 필요한 영구 스토리지가 있는지 확인합니다. 각 Elasticsearch 노드에는 자체 스토리지 볼륨이 필요합니다.

    참고

    영구 스토리지에 로컬 볼륨을 사용하는 경우 LocalVolume 개체에서 volumeMode: block에 설명된 원시 블록 볼륨을 사용하지 마십시오. Elasticsearch는 원시 블록 볼륨을 사용할 수 없습니다.

    Elasticsearch는 메모리를 많이 사용하는 애플리케이션입니다. 기본적으로 OpenShift Container Platform은 메모리 요청 및 제한이 16GB인 3 개의 Elasticsearch 노드를 설치합니다. 이 초기 3개의 OpenShift Container Platform 노드 세트에는 클러스터 내에서 Elasticsearch를 실행하기에 충분한 메모리가 없을 수 있습니다. Elasticsearch와 관련된 메모리 문제가 발생하는 경우 기존 노드의 메모리를 늘리는 대신 클러스터에 Elasticsearch 노드를 더 추가합니다.

프로세스

OpenShift Container Platform 웹 콘솔을 사용하여 OpenShift Elasticsearch Operator 및 Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치하려면 다음을 수행합니다.

  1. OpenShift Elasticsearch Operator를 설치합니다.

    1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator OperatorHub를 클릭합니다.
    2. 사용 가능한 Operator 목록에서 OpenShift Elasticsearch Operator를 선택한 다음 설치를 클릭합니다.
    3. 설치 모드에서 클러스터의 모든 네임스페이스가 선택되어 있는지 확인합니다.
    4. 설치된 네임스페이스에서 openshift-operators-redhat이 선택되어 있는지 확인합니다.

      openshift-operators-redhat 네임스페이스를 지정해야 합니다. openshift-operators 네임스페이스에 신뢰할 수 없는 Community Operator가 포함될 수 있고, 여기에서 OpenShift Container Platform 지표와 동일한 이름의 지표를 게시하면 충돌이 발생합니다.

    5. 이 네임스페이스에서 Operator 권장 클러스터 모니터링 사용을 선택합니다.

      이 옵션은 네임스페이스 오브젝트에서 openshift.io/cluster-monitoring: "true" 레이블을 설정합니다. 클러스터 모니터링이 openshift-operators-redhat 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 이 옵션을 선택해야 합니다.

    6. stable-5.x업데이트 채널로 선택합니다.
    7. 승인 전략을 선택합니다.

      • 자동 전략을 사용하면 Operator 새 버전이 준비될 때 OLM(Operator Lifecycle Manager)이 자동으로 Operator를 업데이트할 수 있습니다.
      • 수동 전략을 사용하려면 적절한 자격 증명을 가진 사용자가 Operator 업데이트를 승인해야 합니다.
    8. 설치를 클릭합니다.
    9. Operator 설치된 Operator 페이지로 전환하여 OpenShift Elasticsearch Operator가 설치되었는지 확인합니다.
    10. 상태성공인 모든 프로젝트에 OpenShift Elasticsearch Operator가 나열되어 있는지 확인합니다.
  2. Red Hat OpenShift Logging Operator를 설치합니다.

    1. OpenShift Container Platform 웹 콘솔에서 Operator OperatorHub를 클릭합니다.
    2. 사용 가능한 Operator 목록에서 Red Hat OpenShift Logging을 선택한 다음 설치를 클릭합니다.
    3. 설치 모드에서 클러스터의 특정 네임스페이스가 선택되어 있는지 확인합니다.
    4. 설치된 네임스페이스에서 Operator 권장 네임스페이스openshift-logging인지 확인하십시오.
    5. 이 네임스페이스에서 Operator 권장 클러스터 모니터링 사용을 선택합니다.

      이 옵션은 네임스페이스 오브젝트에서 openshift.io/cluster-monitoring: "true" 레이블을 설정합니다. 클러스터 모니터링이 openshift-logging 네임스페이스를 스크랩하도록 하려면 이 옵션을 선택해야 합니다.

    6. stable-5.x업데이트 채널로 선택합니다.
    7. 승인 전략을 선택합니다.

      • 자동 전략을 사용하면 Operator 새 버전이 준비될 때 OLM(Operator Lifecycle Manager)이 자동으로 Operator를 업데이트할 수 있습니다.
      • 수동 전략을 사용하려면 적절한 자격 증명을 가진 사용자가 Operator 업데이트를 승인해야 합니다.
    8. 설치를 클릭합니다.
    9. Operator 설치된 Operator 페이지로 전환하여 Red Hat OpenShift Logging Operator가 설치되었는지 확인합니다.
    10. Red Hat OpenShift Loggingopenshift-logging 프로젝트에 성공 상태로 나열되어 있는지 확인합니다.

      Operator가 설치된 것으로 나타나지 않으면 다음과 같이 추가 문제 해결을 수행합니다.

      • Operator 설치된 Operator 페이지로 전환하여 상태 열에 오류 또는 실패가 있는지 점검합니다.
      • 워크로드 Pod 페이지로 전환하고 openshift-logging 프로젝트에서 문제를 보고하는 Pod의 로그를 확인합니다.
  3. OpenShift Logging 인스턴스를 생성합니다.

    1. 관리 사용자 정의 리소스 정의 페이지로 전환합니다.
    2. 사용자 정의 리소스 정의 페이지에서 ClusterLogging을 클릭합니다.
    3. 사용자 정의 리소스 정의 상세 정보 페이지의 작업 메뉴에서 인스턴스 보기를 선택합니다.
    4. ClusterLoggings 페이지에서 ClusterLogging 생성을 클릭합니다.

      데이터를 로드하기 위해 페이지를 새로 고쳐야 할 수도 있습니다.

    5. YAML 필드에서 코드를 다음으로 교체합니다.

      참고

      이 기본 OpenShift Logging 구성은 다양한 환경을 지원해야 합니다. OpenShift Logging 클러스터에 수행할 수 있는 수정 사항에 대한 정보는 로깅 하위 시스템 구성 요소 튜닝 및 구성 주제를 검토하십시오.

      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:
          logs:
            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 구성을 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

      cluster-logging-operator       1/1     1            1           18h
      elasticsearch-cd-x6kdekli-1    0/1     1            0           6m54s
      elasticsearch-cdm-x6kdekli-1   1/1     1            1           18h
      elasticsearch-cdm-x6kdekli-2   0/1     1            0           6m49s
      elasticsearch-cdm-x6kdekli-3   0/1     1            0           6m44s

      인덱스 템플릿의 기본 shard 수는 Elasticsearch 데이터 노드 수와 같습니다.

    6. 생성을 클릭합니다. 이렇게 하면 로깅 하위 시스템 구성 요소, Elasticsearch 사용자 정의 리소스 및 구성 요소, Kibana 인터페이스가 생성됩니다.
  4. 설치를 확인합니다.

    1. 워크로드 Pod 페이지로 전환합니다.
    2. openshift-logging 프로젝트를 선택합니다.

      다음 목록과 유사한 OpenShift Logging, Elasticsearch, Fluentd 및 Kibana에 대한 여러 Pod가 표시됩니다.

      • cluster-logging-operator-cb795f8dc-xkckc
      • elasticsearch-cdm-b3nqzchd-1-5c6797-67kfz
      • elasticsearch-cdm-b3nqzchd-2-6657f4-wtprv
      • elasticsearch-cdm-b3nqzchd-3-588c65-clg7g
      • fluentd-2c7dg
      • fluentd-9z7kk
      • fluentd-br7r2
      • fluentd-fn2sb
      • fluentd-pb2f8
      • fluentd-zqgqx
      • kibana-7fb4fd4cc9-bvt4p
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