가시성

관찰 기능 서비스는 커뮤니티의 오픈 소스 관찰 툴을 사용합니다. 제품 관찰 서비스 이외의 툴에 대한 다음 설명을 확인하십시오.

다음 다이어그램은 관찰 가능성의 구성 요소를 보여줍니다.

관찰 기능 아키텍처의 구성 요소에는 다음 항목이 포함됩니다.

중요: 영구 스토리지에 로컬 볼륨을 사용하는 로컬 스토리지 Operator 또는 스토리지 클래스를 사용하지 마십시오. 재시작 후 Pod가 다른 노드에서 다시 시작되면 데이터가 손실될 수 있습니다. 이 경우 Pod는 더 이상 노드의 로컬 스토리지에 액세스할 수 없습니다. 데이터 손실을 방지하기 위해 수신 및 규칙 포드의 영구 볼륨에 액세스할 수 있는지 확인합니다.

Red Hat Advanced Cluster Management를 설치할 때 PVC(영구 볼륨 클레임)가 자동으로 연결할 수 있도록 다음과 같은 PV(영구 볼륨)를 생성해야 합니다. 기본 스토리지 클래스가 지정되지 않았거나 기본 스토리지 클래스를 사용하여 PV를 호스팅하려는 경우 MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스에 스토리지 클래스를 정의해야 합니다. Prometheus에서 사용하는 것과 유사하게 Block Storage를 사용하는 것이 좋습니다. 또한 alertmanager,thanos-compactor,thanos-ruler,thanos-receive-default 및 thanos-store-shard 의 각 복제본에는 자체 PV가 있어야 합니다. 다음 표를 참조하십시오.

참고: 시계열 기록 데이터는 오브젝트 저장소에 저장됩니다. Thanos는 오브젝트 스토리지를 지표 및 메타데이터의 기본 스토리지로 사용합니다. 오브젝트 스토리지 및 다운스ampling에 대한 자세한 내용은 관찰 기능 활성화를 참조하십시오.

관찰 기능 및 통합 구성 요소에 대한 자세한 내용은 다음 항목을 참조하십시오.

기본적으로 OpenShift Container Platform은 Telemetry 서비스를 사용하여 지표를 Red Hat으로 보냅니다. acm_managed_cluster_info 는 Red Hat Advanced Cluster Management에서 사용할 수 있으며 Telemetry에 포함되어 있지만 Red Hat Advanced Cluster Management Observe 환경 개요 대시보드에는 표시되지 않습니다.

프레임워크에서 지원하는 다음 메트릭 유형을 확인합니다.

관찰 기능 구성 요소에는 관찰 서비스를 설치하기 위해 Cryostat1mCPU 및 11972Mi 메모리가 필요합니다. 다음 표는 observability-addons 가 활성화된 5개의 관리 클러스터에 대한 Pod 용량 요청 목록입니다.

MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스 인스턴스를 생성하여 관찰 기능 서비스를 활성화합니다. 관찰 기능을 활성화하기 전에 자세한 내용은 Observability Pod 용량 요청을 참조하십시오.

참고:

observability 서비스를 활성화하려면 다음 단계를 완료합니다.

선택적으로 open-cluster-management-observability 라는 프로젝트를 생성하여 Red Hat OpenShift Container Platform 콘솔에서 관찰 기능을 활성화할 수 있습니다. 다음 단계를 완료합니다.

thanos --version

Red Hat Advanced Cluster Management Hub 클러스터에서 데이터 수집을 중지하는 관찰 기능을 비활성화할 수 있습니다.

spec:
  imagePullPolicy: Always
  imagePullSecret: multiclusterhub-operator-pull-secret
  observabilityAddonSpec: # The ObservabilityAddonSpec defines the global settings for all managed clusters which have observability add-on enabled
    enableMetrics: false #indicates the observability addon push metrics to hub server

MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 제거하면 관찰 기능 서비스를 비활성화하고 설치 제거합니다. OpenShift Container Platform 콘솔 탐색에서 Operator > 설치된 Operator > Advanced Cluster Manager for Kubernetes 를 선택합니다. MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 제거합니다.

관찰 가능성 리소스에 Prometheus 기록 규칙 및 경고 규칙을 추가하여 관찰 기능 설치에 대한 사용자 정의 규칙을 생성합니다.

비용이 많이 드는 표현식을 미리 계산하려면 Prometheus와 함께 레코딩 규칙 기능을 사용하여 경고 조건을 생성하고 외부 서비스에 경고를 보내는 방법에 따라 알림을 보냅니다. 결과는 새로운 시계열로 저장됩니다. observability-thanos-rule-custom-rules 구성 맵에 사용자 정의 경고 규칙을 생성하려면 다음 예제를 확인합니다.

경고 규칙이 올바르게 작동하는지 확인하려면 Grafana 대시보드로 이동하여 탐색 페이지를 선택하고 ALERTS 를 쿼리합니다. 경고를 생성한 경우에만 Grafana에서 경고를 사용할 수 있습니다.

관리 클러스터에서 수집할 metrics_list.yaml 파일에 지표를 추가합니다. 다음 단계를 완료합니다.

필요에 따라 각 관찰 가능성 구성 요소의 보존을 업데이트하려면 고급 구성 섹션을 추가합니다. 다음 단계를 완료합니다.

동적 메트릭 컬렉션은 특정 조건에 따라 자동 메트릭 컬렉션을 지원합니다. 기본적으로 단일 노드 OpenShift 클러스터는 포드 및 컨테이너 리소스 지표를 수집하지 않습니다. 단일 노드 OpenShift 클러스터가 특정 리소스 소비 수준에 도달하면 정의된 세분화된 메트릭이 동적으로 수집됩니다. 일정 기간 동안 클러스터 리소스 사용량이 임계값보다 일관되게 작으면 세분화된 메트릭 수집이 중지됩니다.

메트릭은 컬렉션 규칙에 의해 지정된 관리 클러스터의 조건에 따라 동적으로 수집됩니다. 이러한 메트릭은 동적으로 수집되므로 다음 Red Hat Advanced Cluster Management Grafana 대시보드는 데이터를 표시하지 않습니다. 컬렉션 규칙이 활성화되고 해당 메트릭이 수집되면 다음 패널은 수집 규칙이 시작되는 기간 동안 데이터를 표시합니다.

기본적으로 컬렉션 규칙은 관리 클러스터에서 30초마다 또는 특정 시간 간격으로 지속적으로 평가됩니다. 컬렉션 간격과 시간 간격 사이의 가장 낮은 값이 우선합니다. for 속성에서 지정한 기간 동안 컬렉션 규칙 조건이 지속되면 컬렉션 규칙이 시작되고 규칙에서 지정한 메트릭이 관리 클러스터에서 자동으로 수집됩니다. 메트릭 컬렉션은 컬렉션 규칙 조건이 더 이상 관리 클러스터에 없는 후 15분 이상 시작된 후 자동으로 중지됩니다.

컬렉션 규칙은 collect_rules 라는 매개 변수 섹션으로 그룹화됩니다. 여기서 그룹으로 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. Red Hat Advanced Cluster Management 설치에는 HighCPUUsage 및 HighMemoryUsage 의 두 가지 기본 컬렉션 규칙이 있는 SNOResourceUsage SNOResourceUsage가 포함되어 있습니다. 노드 CPU 사용량이 70%를 초과하면 HighCPUUsage 컬렉션 규칙이 시작됩니다. HighMemoryUsage 컬렉션 규칙은 단일 노드 OpenShift 클러스터의 전체 메모리 사용률이 사용 가능한 노드 메모리의 70%를 초과하면 시작됩니다. 현재는 앞서 언급한 임계값이 고정되어 있으며 변경할 수 없습니다. for 속성에 의해 지정된 간격보다 많은 컬렉션 규칙이 시작되면 시스템은 dynamic_metrics 섹션에 지정된 메트릭 수집이 자동으로 시작됩니다.

다음 YAML 파일에서 collect_rules 섹션의 동적 메트릭 목록을 확인합니다.

collect_rules:
  - group: SNOResourceUsage
    annotations:
      description: >
        By default, a {sno} cluster does not collect pod and container resource metrics. Once a {sno} cluster
        reaches a level of resource consumption, these granular metrics are collected dynamically.
        When the cluster resource consumption is consistently less than the threshold for a period of time,
        collection of the granular metrics stops.
    selector:
      matchExpressions:
        - key: clusterType
          operator: In
          values: ["{sno}"]
    rules:
    - collect: SNOHighCPUUsage
      annotations:
        description: >
          Collects the dynamic metrics specified if the cluster cpu usage is constantly more than 70% for 2 minutes
      expr: (1 - avg(rate(node_cpu_seconds_total{mode=\"idle\"}[5m]))) * 100 > 70
      for: 2m
      dynamic_metrics:
        names:
          - container_cpu_cfs_periods_total
          - container_cpu_cfs_throttled_periods_total
          - kube_pod_container_resource_limits
          - kube_pod_container_resource_requests
          - namespace_workload_pod:kube_pod_owner:relabel
          - node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_irate
          - node_namespace_pod_container:container_cpu_usage_seconds_total:sum_rate
    - collect: SNOHighMemoryUsage
      annotations:
        description: >
          Collects the dynamic metrics specified if the cluster memory usage is constantly more than 70% for 2 minutes
      expr: (1 - sum(:node_memory_MemAvailable_bytes:sum) / sum(kube_node_status_allocatable{resource=\"memory\"})) * 100 > 70
      for: 2m
      dynamic_metrics:
        names:
          - kube_pod_container_resource_limits
          - kube_pod_container_resource_requests
          - namespace_workload_pod:kube_pod_owner:relabel
        matches:
          - __name__="container_memory_cache",container!=""
          - __name__="container_memory_rss",container!=""
          - __name__="container_memory_swap",container!=""
          - __name__="container_memory_working_set_bytes",container!=""

다음 예와 같이 collect_rules.group 을 custom-allowlist 에서 비활성화할 수 있습니다. collect_rules.group 을 비활성화하면 메트릭 컬렉션이 이전 동작으로 되돌아갑니다. 이러한 메트릭은 지정된 간격으로 수집됩니다.

collect_rules:
  - group: -SNOResourceUsage

이 데이터는 규칙이 시작될 때 Grafana에만 표시됩니다.

워크로드가 증가하면 관찰 기능 Pod의 복제본 수를 늘립니다. hub 클러스터에서 Red Hat OpenShift Container Platform 콘솔로 이동합니다. MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 찾고 복제본을 변경하려는 구성 요소의 replicas 매개변수 값을 업데이트합니다. 업데이트된 YAML은 다음 콘텐츠와 유사할 수 있습니다.

spec:
   advanced:
      receive:
         replicas: 6

mco observability 사용자 정의 리소스 내의 매개변수에 대한 자세한 내용은 Observability API 설명서를 참조하십시오.

영구 볼륨 및 영구 볼륨 클레임을 늘리고 줄여 스토리지 클래스의 스토리지 양을 변경합니다. 다음 단계를 완료합니다.

OpenShift Container Platform 경로 인증을 사용자 지정하려면 alt_names 섹션에 경로를 추가해야 합니다. OpenShift Container Platform 경로에 액세스할 수 있도록 하려면 alertmanager.apps.<domainname> , observatorium-api.apps.<domainname > , rbac-query-proxy.apps.<domainname > 이라는 정보를 추가합니다.

자세한 내용은 Governance 문서의 alertmanager 경로에 대한 인증서 교체 를 참조하십시오.

참고: 사용자는 인증서 교체 및 업데이트를 담당합니다.

인증 기관이 포함된 Secret 리소스를 생성하고 MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 구성하여 observability 오브젝트 저장소를 사용하여 보안 연결을 구성할 수 있습니다. 다음 단계를 완료합니다.

관리 클러스터의 통신이 HTTP 및 HTTPS 프록시 서버를 통해 hub 클러스터에 액세스할 수 있도록 프록시 설정을 구성합니다. 일반적으로 애드온은 허브 클러스터와 관리 클러스터 간에 HTTP 및 HTTPS 프록시 서버를 지원하기 위해 특별한 구성이 필요하지 않습니다. 그러나 관찰 기능 애드온을 활성화한 경우 프록시 구성을 완료해야 합니다.

개발이 필요한 경우 hub 클러스터 및 관리 클러스터에 대해 구성한 관찰 기능 애드온에 대한 프록시 설정을 비활성화해야 할 수 있습니다. 언제든지 관찰 기능 애드온의 프록시 설정을 비활성화할 수 있습니다. 다음 단계를 완료합니다.

로드 밸런서 또는 예약 프록시를 사용할 때 관리 클러스터가 허브 클러스터와 통신하는 데 사용하는 Observatorium API 및 Alertmanager URL을 사용자 지정하여 모든 Red Hat Advanced Cluster Management 기능을 유지 관리할 수 있습니다. URL을 사용자 지정하려면 다음 단계를 완료합니다.

클러스터 내의 특정 네임스페이스에 대한 메트릭 액세스를 제한하려면 세분화된 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 사용합니다. 세분화된 RBAC를 사용하면 애플리케이션 팀이 액세스 권한을 부여하는 네임스페이스에 대한 메트릭만 볼 수 있습니다.

해당 허브 클러스터 사용자의 허브 클러스터에서 메트릭 액세스 제어를 구성해야 합니다. 이 허브 클러스터에서 ManagedCluster 사용자 정의 리소스는 모든 관리 클러스터를 나타냅니다. RBAC를 구성하고 허용된 네임스페이스를 선택하려면 ManagedCluster 사용자 정의 리소스에 지정된 규칙 및 작업 동사를 사용합니다.

예를 들어 my-awesome-app 이라는 애플리케이션이 있으며 이 애플리케이션은 devcluster1 및 devcluster2 라는 두 개의 다른 관리 클러스터에 있습니다. 두 클러스터 모두 AwesomeAppNS 네임스페이스에 있습니다. admin 사용자 그룹 my-awesome-app-admins 가 있으며 이 사용자 그룹은 hub 클러스터의 두 네임 스페이스에서만 메트릭에 액세스할 수 있도록 제한하려고 합니다.

이 예제에서는 세분화된 RBAC를 사용하여 사용자 그룹 액세스를 제한하려면 다음 단계를 완료합니다.

이러한 단계를 완료하면 my-awesome-app-admins 의 사용자가 Grafana 콘솔에 로그인하면 다음과 같은 제한이 있습니다.

다양한 유형의 사용자 액세스를 설정하려면 별도의 ClusterRoles 및 ClusterRoleBindings 리소스를 정의하여 네임스페이스의 다른 관리 클러스터를 나타냅니다.

관찰 기능은 OpenShift 경로 rbac-query-proxy 를 통해 쿼리할 메트릭에 대한 외부 API를 제공합니다. rbac-query-proxy 경로에 대한 쿼리를 가져오려면 다음 옵션을 참조하십시오.

관찰을 위해 proxy-byo-cert 시크릿을 생성하려면 다음 단계를 완료합니다.

Prometheus Remote-Write 사양을 실시간으로 지원하는 외부 끝점으로 지표를 내보냅니다. 메트릭을 외부 끝점으로 내보내려면 다음 단계를 완료합니다.

hub 클러스터에서 Grafana에 액세스하여 관리 클러스터의 데이터를 확인합니다. 특정 경고를 쿼리하고 쿼리에 대한 필터를 추가할 수 있습니다.

예를 들어 단일 노드 OpenShift 클러스터에서 cluster_infrastructure_provider 경고를 탐색하려면 cluster_infrastructure_provider{clusterType="SNO"}쿼리 표현식을 사용합니다.

참고: 단일 노드 관리 클러스터에서 관찰 기능이 활성화된 경우 ObservabilitySpec.resources.CPU.limits 매개변수를 설정하지 마십시오. CPU 제한을 설정하면 관리 클러스터의 용량에 대해 관찰 가능 Pod가 계산됩니다. 추가 리소스 섹션에서 Management Workload Partitioning 에 대한 참조를 참조하십시오.

Grafana 대시보드를 사용하여 허브 클러스터 및 관리 클러스터 지표를 확인합니다. Grafana 경고 대시보드에 표시되는 데이터는 관리 클러스터에서 발생하는 경고 메트릭을 사용합니다. 경고 메트릭은 hub 클러스터의 Red Hat Advanced Cluster Management 경고 관리자에게 경고를 전달하는 관리 클러스터에 영향을 미치지 않습니다. 따라서 지표 및 경고에는 별도의 전파 메커니즘이 있으며 별도의 코드 경로를 따릅니다.

Grafana 경고 대시보드에 데이터가 표시되면 관리 클러스터 경고가 Red Hat Advanced Cluster Management Hub 클러스터 경고 관리자로 성공적으로 전달된다고 보장하지 않습니다. 메트릭이 관리 클러스터에서 전파되는 경우 Grafana 경고 대시보드에 표시된 데이터를 볼 수 있습니다.

개발 요구에 Grafana 대시보드를 사용하려면 다음을 완료합니다.

grafana-cli

./generate-dashboard-configmap-yaml.sh "Your Dashboard Name"
Save dashboard <your-dashboard-name> to ./your-dashboard-name.yaml

oc apply -f demo-dashboard.yaml

./setup-grafana-dev.sh --clean
secret "grafana-dev-config" deleted
deployment.apps "grafana-dev" deleted
serviceaccount "grafana-dev" deleted
route.route.openshift.io "grafana-dev" deleted
persistentvolumeclaim "grafana-dev" deleted
oauthclient.oauth.openshift.io "grafana-proxy-client-dev" deleted
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io "open-cluster-management:grafana-crb-dev" deleted

관리 클러스터 레이블을 활성화하여 Grafana 대시보드와 함께 사용합니다. hub 클러스터에서 관찰 기능이 활성화되면 open-cluster-management-observability 네임스페이스에 observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap이 생성됩니다. ConfigMap에는 ACM - Cluster Overview Grafana 대시보드 내에서 필터링할 레이블 이름 목록을 채울 observabilty-rbac-query-proxy Pod에서 관리하는 관리 클러스터 레이블 목록이 포함되어 있습니다. 기본적으로 관찰 기능은 observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap의 레이블 서브 세트를 무시합니다.

클러스터를 관리형 클러스터 플릿 또는 수정으로 가져올 때 observability-rbac-query-proxy Pod는 관리 클러스터 라벨에 대한 참조의 변경 사항을 감시하고 변경 사항을 반영하도록 observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap을 자동으로 업데이트합니다. ConfigMap에는 ignore_ labels 또는 레이블 목록에 포함된 고유한 레이블 이름만 포함됩니다. observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap은 다음 YAML 파일과 유사할 수 있습니다.

data:
  managed_cluster.yaml: |
    ignore_labels: 1
      - clusterID
      - cluster.open-cluster-management.io/clusterset
      - feature.open-cluster-management.io/addon-application-manager
      - feature.open-cluster-management.io/addon-cert-policy-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-cluster-proxy
      - feature.open-cluster-management.io/addon-config-policy-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-governance-policy-framework
      - feature.open-cluster-management.io/addon-iam-policy-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-observability-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-search-collector
      - feature.open-cluster-management.io/addon-work-manager
      - installer.name
      - installer.namespace
      - local-cluster
      - name
    labels: 2
      - cloud
      - vendor

+ <1> ConfigMap의 ignore_labels 키 목록에 나열된 모든 레이블은 ACM - Clusters Overview Grafana 대시보드의 드롭다운 필터에서 제거됩니다. <2> 활성화된 레이블은 ACM - Clusters Overview Grafana 대시보드의 드롭다운 필터에 표시됩니다. 선택한 레이블 키 값에 따라 값을 acm_managed_cluster_labels 지표에서 가져옵니다.

Grafana에서 관리 클러스터 레이블을 사용하는 방법을 계속 읽습니다.

data:
  managed_cluster.yaml: |
    ignore_labels:
      - clusterID
      - cluster.open-cluster-management.io/clusterset
      - feature.open-cluster-management.io/addon-application-manager
      - feature.open-cluster-management.io/addon-cert-policy-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-cluster-proxy
      - feature.open-cluster-management.io/addon-config-policy-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-governance-policy-framework
      - feature.open-cluster-management.io/addon-iam-policy-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-observability-controller
      - feature.open-cluster-management.io/addon-search-collector
      - feature.open-cluster-management.io/addon-work-manager
      - installer.name
      - installer.namespace
      - local-cluster
      - name
    labels:
      - cloud
      - department
      - vendor

data:
  managed_cluster.yaml: |
    ignore_labels:
      - clusterID
      - installer.name
      - installer.namespace
    labels:
      - cloud
      - vendor
      - local-cluster
      - name

enabled managedcluster labels: <label>

data:
  managed_cluster.yaml: |
    ignore_labels:
      - clusterID
      - installer.name
      - installer.namespace
      - local-cluster
      - name
    labels:
      - cloud
      - vendor

disabled managedcluster label: <label>

이메일, Slack, PagerDuty와 같은 외부 메시징 도구를 통합하여 Alertmanager에서 알림을 수신합니다. 통합을 추가하려면 open-cluster-management-observability 네임스페이스에서 alertmanager-config 시크릿을 재정의하고 Alertmanager의 경로를 구성해야 합니다. 사용자 정의 수신자 규칙을 업데이트하려면 다음 단계를 완료합니다.

변경 사항이 수정 후 즉시 적용됩니다. Alertmanager의 예는 prometheus/alertmanager 를 참조하십시오.

관찰 기능을 활성화하면 OpenShift Container Platform 관리 클러스터의 경고가 허브 클러스터로 자동으로 전송됩니다. alertmanager-config YAML 파일을 사용하여 외부 알림 시스템으로 경고를 구성할 수 있습니다.

alertmanager-config YAML 파일의 다음 예제를 확인합니다.

global:
  slack_api_url: '<slack_webhook_url>'

route:
  receiver: 'slack-notifications'
  group_by: [alertname, datacenter, app]

receivers:
- name: 'slack-notifications'
  slack_configs:
  - channel: '#alerts'
    text: 'https://internal.myorg.net/wiki/alerts/{{ .GroupLabels.app }}/{{ .GroupLabels.alertname }}'

경고 전달을 위해 프록시를 구성하려면 다음 글로벌 항목을 alertmanager-config YAML 파일에 추가합니다.

global:
  slack_api_url: '<slack_webhook_url>'
  http_config:
    proxy_url: http://****

metadata:
      annotations:
        mco-disable-alerting: "true"

수신하지 않으려는 경고를 추가합니다. 경고 이름, 일치 레이블 또는 시간 기간으로 경고를 음소거할 수 있습니다. 음소거하려는 경고를 추가하면 ID가 생성됩니다. 음소거 경고의 ID는 d839aca9-ed46-40be-84c4-dca8773671da 문자열과 유사할 수 있습니다.

경고를 음소거하는 방법에 대해 계속 읽습니다.

전 세계적으로 클러스터 전체에서 Red Hat Advanced Cluster Management 경고를 표시하지 않도록 합니다. open-cluster-management-observability 네임스페이스에서 alertmanager-config 에서 억제 규칙을 정의하여 경고를 비활성화합니다.

억제 규칙은 기존의 다른 일치 항목 집합과 일치하는 매개 변수 집합이 있는 경우 경고를 음소거합니다. 규칙을 적용하려면 대상 및 소스 경고 모두 동일한 목록의 라벨 이름에 대해 동일한 레이블 값이 있어야 합니다. inhibit_rules 는 다음과 유사할 수 있습니다.

global:
  resolve_timeout: 1h
inhibit_rules:1
  - equal:
      - namespace
    source_match:2
      severity: critical
    target_match_re:
      severity: warning|info

클러스터에서 수집하는 Kubernetes 리소스를 정의하려면 search-collector-config 구성 맵을 생성합니다. 다음 단계를 완료합니다.

검색 결과 및 제한을 사용자 지정합니다. 사용자 지정을 수행하려면 다음 작업을 완료합니다.

검색 상자에 텍스트 값을 입력하면 이름 또는 네임스페이스와 같은 속성의 값이 있는 모든 항목이 포함됩니다. 빈 공간이 포함된 쿼리는 지원되지 않습니다.

보다 구체적인 검색 결과를 보려면 검색에 속성 선택기를 포함합니다. 더 정확한 검색 범위를 위해 속성에 관련 값을 결합할 수 있습니다. 예를 들어 dev 클러스터에서 "red" 문자열과 일치하는 결과를 수신하려면 cluster:dev red 를 검색합니다.

검색을 사용하여 쿼리를 만들려면 다음 단계를 완료합니다.

관리 클러스터에서 Kubernetes 오브젝트를 수집하기 위해 klusterlet-addon-search Pod는 검색이 활성화된 모든 관리 클러스터에서 실행됩니다. 이 배포는 open-cluster-management-agent-addon 네임스페이스에서 실행됩니다. 리소스가 많은 관리형 클러스터에는 klusterlet-addon-search 배포를 위해 더 많은 메모리가 필요할 수 있습니다.

관리 클러스터의 klusterlet-addon-search Pod의 리소스 요구 사항은 Red Hat Advanced Cluster Management Hub 클러스터의 ManagedClusterAddon 사용자 정의 리소스에 지정할 수 있습니다. 관리 클러스터 이름이 있는 각 관리 클러스터의 네임스페이스가 있습니다. 다음 단계를 완료합니다.

이 주석은 관리 클러스터의 리소스 요구 사항을 재정의하고 새 리소스 요구 사항을 사용하여 Pod를 자동으로 다시 시작합니다.

참고: 콘솔에서 API Explorer를 사용하여 관리 클러스터에 정의된 모든 리소스를 검색할 수 있습니다. 또는 다음 명령을 실행하여 모든 리소스를 검색할 수도 있습니다. oc api-resources

관리 클러스터에서 위반이 있는 특정 Insights PolicyReport 를 검색할 수 있습니다. 다음 단계를 완료합니다.

특정 클러스터에서 확인된 문제를 볼 수 있습니다. 다음 단계를 완료합니다.

관리 클러스터를 업데이트할 때 발생할 수 있는 위험을 확인합니다. 다음 단계를 완료합니다.