가시성

기본적으로 관찰 기능은 제품 설치에 포함되어 있지만 활성화되지는 않습니다. 영구 스토리지의 요구 사항으로 인해 관찰 가능 서비스는 기본적으로 활성화되어 있지 않습니다. 관찰 기능은 지원 섹션을 참조하십시오.

서비스가 활성화되면 observability-endpoint-operator 가 가져온 클러스터 또는 생성된 각 클러스터에 자동으로 배포됩니다. 이 컨트롤러는 Red Hat OpenShift Container Platform Prometheus에서 데이터를 수집한 다음 Red Hat Advanced Cluster Management hub 클러스터로 전송합니다. hub 클러스터가 로컬 클러스터로 가져오는 경우 관찰 기능도 활성화되고 허브 클러스터에서 메트릭이 수집됩니다.

관찰 서비스에서는 Prometheus Alertmanager 인스턴스를 배포하여 타사 애플리케이션과 경고를 전달할 수 있습니다. 대시보드(정적) 또는 데이터 탐색을 통해 데이터 시각화를 활성화하는 Grafana 인스턴스도 포함되어 있습니다. Red Hat Advanced Cluster Management는 Grafana의 8.5.20 버전을 지원합니다. Grafana 대시보드를 설계할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Grafana 대시보드 설계를 참조하십시오. 사용자 정의 레코딩 규칙 또는 경고 규칙을 생성하여 관찰 기능을 사용자 지정할 수 있습니다.

기본적으로 OpenShift Container Platform은 Telemetry 서비스를 사용하여 Red Hat에 지표를 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 메트릭 유형의 다음 표를 확인합니다.

관찰 구성 요소에는 관찰 서비스를 설치하기 위해 10.0.0.11mCPU 및 11972Mi 메모리가 필요합니다. 다음 표는 observability-addons 가 활성화된 관리 클러스터 5개에 대한 Pod 용량 요청 목록입니다.

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)를 자동으로 연결할 수 있도록 다음과 같은 PV(영구 볼륨)를 생성해야 합니다. 기본 스토리지 클래스가 지정되지 않았거나 기본이 아닌 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 확인하십시오.

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

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

참고:

관찰 서비스를 활성화하려면 다음 단계를 완료합니다.

MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 사용하여 다양한 구성 요소의 영구 볼륨 스토리지 크기를 지정합니다. MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 처음 생성하는 동안 스토리지 크기를 설정해야 합니다. 스토리지 크기 값을 배포 후 업데이트할 때 스토리지 클래스가 동적 볼륨 확장을 지원하는 경우에만 변경 사항이 적용됩니다. 자세한 내용은 Red Hat OpenShift Container Platform 설명서에서 영구 볼륨 확장을 참조하십시오.

허브 클러스터에서 MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 생성하려면 다음 단계를 완료합니다.

Observability 서비스가 활성화되어 있습니다. 관찰 서비스를 활성화하면 다음 기능이 시작됩니다.

필요한 경우 Red Hat OpenShift Container Platform 콘솔에서 관찰성을 활성화하고 open-cluster-management-observability 라는 프로젝트를 생성할 수 있습니다. open-cluster-management-observability 프로젝트에 multiclusterhub-operator-pull-secret 이라는 이미지 pull-secret을 생성해야 합니다.

open-cluster-management-observability 프로젝트에서 thanos-object-storage 라는 오브젝트 스토리지 시크릿을 생성합니다. 오브젝트 스토리지 시크릿 세부 정보를 입력한 다음 생성을 클릭합니다. 시크릿 예제를 보려면 관찰 기능 활성화 섹션 4단계를 참조하십시오.

MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스 인스턴스를 생성합니다. 다음 메시지가 표시되면 OpenShift Container Platform에서 관찰 기능 서비스가 성공적으로 활성화됩니다. Observability 구성 요소가 배포되고 실행 중입니다.

thanos --version

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!=""

collect_rules:
  - group: -SNOResourceUsage

observability 서비스를 비활성화하려면 observability 리소스를 제거합니다. OpenShift Container Platform 콘솔 탐색에서 Operator > 설치된 Operator > Kubernetes용 Advanced Cluster Manager를 선택합니다. MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 제거합니다.

관찰 서비스 사용자 지정에 대한 자세한 내용은 관찰 기능 사용자 지정을 참조하십시오.

OpenShift Container Platform의 워크로드에서 OpenShift Container Platform 사용자 정의 메트릭을 수집할 수 있습니다. 모니터링을 활성화해야 하며 사용자 정의 프로젝트에 대한 모니터링 활성화를 참조하십시오.

사용자 정의 워크로드를 모니터링하는 관리형 클러스터가 활성화된 경우 사용자 워크로드가 test 네임스페이스에 있으며 메트릭을 생성합니다. 이러한 지표는 OpenShift Container Platform 사용자 워크로드에서 Prometheus에 의해 수집됩니다.

테스트 네임스페이스에 observability-metrics-custom-allowlist 라는 ConfigMap을 생성하여 사용자 워크로드에서 메트릭을 수집합니다. 다음 예제를 확인합니다.

kind: ConfigMap
apiVersion: v1
metadata:
  name: observability-metrics-custom-allowlist
  namespace: test
data:
  uwl_metrics_list.yaml: |
    names:
      - sample_metrics

관리된 클러스터에서 특정 메트릭에 대해 데이터를 수집하지 않으려면 observability-metrics-custom-allowlist.yaml 파일에서 지표를 제거합니다. 지표를 제거하면 관리 클러스터에 지표 데이터가 수집되지 않습니다. 앞서 언급했듯이 먼저 mco 관찰 기능이 활성화되어 있는지 확인합니다.

지표 이름 시작 시 하이픈을 사용하여 기본 메트릭의 이름을 metrics_list.yaml 매개변수에 추가합니다. 예: -cluster_infrastructure_provider.

다음 명령을 사용하여 open-cluster-management-observability 네임스페이스에 observability-metrics-custom-allowlist ConfigMap을 생성합니다. oc apply -n open-cluster-management-observability -f observability-metrics-custom-allowlist.yaml.

관리 클러스터에서 특정 메트릭이 수집되지 않는지 확인합니다. Grafana 대시보드에서 메트릭을 쿼리하면 지표가 표시되지 않습니다.

open-cluster-management-observability 네임스페이스에서 외부 끝점의 액세스 정보를 사용하여 Kubernetes 보안을 생성해야 합니다. 다음 예제 시크릿을 확인합니다.

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: victoriametrics
  namespace: open-cluster-management-observability
type: Opaque
stringData:
  ep.yaml: |
    url: http://victoriametrics:8428/api/v1/write
    http_client_config:
      basic_auth:
        username: test
        password: test

ep.yaml 은 콘텐츠의 키이며 다음 단계의 MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스에서 사용됩니다. 현재 관찰 기능은 기본 인증 또는 tls 사용을 통해 보안 검사 없이 끝점으로 메트릭 내보내기를 지원합니다. 지원되는 매개변수 전체 목록은 다음 표를 참조하십시오.

HttpClientConfig

BasicAuth

TLSConfig

Kubernetes 보안을 생성한 후 spec.storageConfig 매개변수에 writeStorage 를 추가하도록 MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스를 업데이트해야 합니다. 다음 예제를 확인합니다.

spec:
  storageConfig:
    writeStorage:
    - key: ep.yaml
      name: victoriametrics

writeStorage 의 값은 목록입니다. 메트릭을 하나의 외부 끝점으로 내보내려는 경우 목록에 항목을 추가할 수 있습니다. 목록에 두 개 이상의 항목을 추가하면 메트릭이 여러 외부 엔드포인트로 내보내집니다. 각 항목에는 이름과 키 의 두 가지 속성이 포함되어 있습니다. name은 끝점 액세스 정보가 포함된 Kubernetes 시크릿의 이름이며 key 는 시크릿에 있는 콘텐츠의 키입니다. 다음 설명 표를 참조하십시오.

지표 내보내기가 활성화되면 acm_remote_write_requests_total 지표를 확인하여 지표 내보내기의 상태를 볼 수 있습니다. hub 클러스터의 OpenShift 콘솔에서 Observe 섹션에서 Metrics 를 클릭하여 지표 페이지로 이동합니다.

그런 다음 acm_remote_write_requests_total 지표를 쿼리합니다. 해당 메트릭의 값은 하나의 Observatorium API 인스턴스에서 하나의 외부 끝점에 대한 특정 응답이 있는 총 요청 수입니다. name 레이블은 외부 끝점의 이름입니다. 코드 레이블은 메트릭 내보내기에 대한 HTTP 요청의 반환 코드입니다.

기록 데이터를 쿼리할 때 쿼리 매개변수 옵션을 수동으로 설정하여 대시보드에서 표시되는 데이터 양을 제어합니다. 다음 단계를 완료합니다.

쿼리 데이터는 Grafana 대시보드에서 표시됩니다.

Grafana의 허브 클러스터 대시보드에서 etcd 테이블을 보고 etcd의 안정성을 데이터 저장소로 확인합니다.

hub 클러스터에서 Grafana 링크를 선택하여 hub 클러스터에서 수집되는 etcd 테이블 데이터를 확인합니다. 관리 클러스터 전체에서 리더 선택 변경 사항이 표시됩니다.

Grafana의 허브 클러스터 대시보드에서 클러스터 플릿 API 서비스 수준 개요를 확인합니다.

Grafana 대시보드로 이동한 후 Kubernetes > Service-Level Overview > API Server 를 선택하여 관리형 대시보드 메뉴에 액세스합니다. Fleet 개요 및 상위 클러스터 세부 정보가 표시됩니다.

지난 7일 또는 30일 동안 대상 서비스 수준 목표(SLO) 값을 초과하거나 충족하는 클러스터, 오프로드 및 해제되지 않는 클러스터, API 서버 요청 기간 등의 총 클러스터 수를 확인합니다.

Grafana의 허브 클러스터 대시보드에서 Kubernetes API 서비스 수준 개요 테이블을 확인합니다.

Grafana 대시보드로 이동한 후 Kubernetes > Service-Level Overview > API Server 를 선택하여 관리형 대시보드 메뉴에 액세스합니다. Fleet 개요 및 상위 클러스터 세부 정보가 표시됩니다.

지난 7일 또는 30일 기간, 나머지 다운타임 및 추세에 대한 오류 예산을 확인합니다.

모든 관리형 클러스터에서 관찰 가능 구성 요소를 제거하여 관찰 기능을 비활성화합니다.

enableMetrics 를 false 로 설정하여 multicluster-observability-operator 리소스를 업데이트합니다. 업데이트된 리소스는 다음 변경 사항과 유사할 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

특정 관리 클러스터에서 관찰 가능 구성 요소를 제거하여 관찰 기능을 비활성화합니다. managedclusters.cluster.open-cluster-management.io 사용자 정의 리소스에 observability: disabled 레이블을 추가합니다.

Red Hat Advanced Cluster Management 콘솔 클러스터 페이지에서 observability=disabled 라벨을 지정된 클러스터에 추가합니다.

참고: 관찰성 구성 요소가 있는 관리형 클러스터를 분리하면 metrics-collector 배포가 제거됩니다.

관리형 클러스터에 대한 경고 전달을 비활성화하려면 MultiClusterObservability 사용자 정의 리소스에 다음 주석을 추가합니다.

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

주석을 설정하면 관리 클러스터의 경고 전달 구성이 되돌아갑니다. openshift-monitoring 네임스페이스에서 ocp-monitoring-config ConfigMap에 대한 변경 사항도 되돌립니다. 주석을 설정하면 ocp-monitoring-config ConfigMap이 더 이상 observability Operator 끝점에 의해 관리되거나 업데이트되지 않습니다. 구성을 업데이트하면 관리 클러스터의 Prometheus 인스턴스가 다시 시작됩니다.

중요: 관리 클러스터의 지표는 메트릭용 영구 볼륨이 있는 Prometheus 인스턴스가 있고 Prometheus 인스턴스가 다시 시작되면 손실됩니다. hub 클러스터의 지표는 영향을 받지 않습니다.

변경 사항이 취소되면 cluster-monitoring-reverted 라는 ConfigMap이 open-cluster-management-addon-observability 네임스페이스에 생성됩니다. ConfigMap에서 수동으로 추가된 새로운 경고 전달 구성은 되돌릴 수 없습니다.

hub 클러스터 경고 관리자가 더 이상 관리되는 클러스터 경고를 타사 메시징 도구에 전파하지 않는지 확인합니다. 이전 섹션, Alertmanager 구성을 참조하십시오.

CLI(명령줄 인터페이스) 또는 Grafana 사용자 인터페이스에서 Grafana 버전을 확인합니다.

hub 클러스터에 로그인한 후 observabilty-grafana Pod 터미널에 액세스합니다. 다음 명령을 실행합니다.

grafana-cli

현재 클러스터 환경 내에 배포된 Grafana 버전이 표시됩니다.

또는 Grafana 대시보드의 관리 탭으로 이동할 수도 있습니다. 버전이 나열된 페이지의 끝으로 스크롤합니다.

ConfigMap을 사용하여 Grafana 대시보드를 설계하십시오. generate-dashboard-configmap-yaml.sh 스크립트를 사용하여 대시보드 ConfigMap을 생성하고 ConfigMap을 로컬로 저장할 수 있습니다.

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

이전에 언급한 스크립트를 실행할 수 있는 권한이 없는 경우 다음 단계를 완료합니다.

CLI 또는 OpenShift Container Platform 콘솔에서 YAML을 적용하여 YAML 파일이 생성되었는지 확인합니다. open-cluster-management-observability 네임스페이스 내의 ConfigMap이 생성됩니다. CLI에서 다음 명령을 실행합니다.

oc apply -f demo-dashboard.yaml

OpenShift Container Platform 콘솔에서 demo-dashboard.yaml 파일을 사용하여 ConfigMap을 생성합니다. 대시보드는 Custom 폴더에 있습니다.

관리된 클러스터 레이블을 observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap에 추가하면 레이블을 Grafana에서 필터 옵션으로 사용할 수 있게 됩니다. hub 클러스터에 고유한 레이블을 추가하거나 관리 대상 클러스터 플릿과 연결된 관리형 클러스터 오브젝트에 추가합니다. 예를 들어 관리형 클러스터에 department=finance 레이블을 추가하면 ConfigMap이 업데이트되고 다음과 같은 변경 사항이 유사합니다.

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

observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap의 ignore_labels 목록에서 레이블을 제거하여 이미 비활성화된 관리형 클러스터 레이블을 활성화합니다.

예를 들어 local-cluster 및 name 레이블을 활성화합니다. observability-managed-cluster-label-allowlist ConfigMap은 다음 내용과 유사합니다.

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

클러스터 레이블이 업데이트되도록 30초 후에 ConfigMap을 다시 동기화합니다. ConfigMap을 업데이트한 후 open-cluster-management-observability 네임스페이스에서 observability-rbac-query-proxy Pod 로그를 확인하여 레이블이 나열된 위치를 확인합니다. Pod 로그에 다음 정보가 표시될 수 있습니다.

enabled managedcluster labels: <label>

Grafana 대시보드에서 레이블이 라벨 드롭다운 메뉴에 값으로 나열되어 있는지 확인합니다.

Label 드롭다운 필터에 관리형 클러스터 레이블이 나열되지 않도록 제외합니다. 레이블 이름을 ignore_labels 목록에 추가합니다. 예를 들어 local-cluster 및 name 을 ignore_labels 목록에 다시 추가하면 YAML이 다음 파일과 유사합니다.

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

open-cluster-management-observability 네임스페이스에서 observability-rbac-query-proxy Pod 로그를 확인하여 레이블이 나열된 위치를 확인합니다. Pod 로그에 다음 정보가 표시될 수 있습니다.

disabled managedcluster label: <label>

search-collector-config ConfigMap을 생성하여 허용 및 거부 목록 섹션의 리소스를 나열하여 클러스터에서 수집되는 Kubernetes 리소스를 정의합니다. ConfigMap 내의 data.AllowedResources 및 data.DeniedResources 섹션에 있는 리소스를 나열합니다. 다음 명령을 실행하여 리소스를 생성합니다.

oc apply -f yourconfigMapFile.yaml

ConfigMap은 다음 YAML 파일과 유사할 수 있습니다.

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
 name: search-collector-config
 namespace: <namespace where search-collector add-on is deployed>
data:
 AllowedResources: |-
   - apiGroups:
       - "*"
     resources:
       - services
       - pods
   - apiGroups:
       - admission.k8s.io
       - authentication.k8s.io
     resources:
       - "*"
 DeniedResources: |-
   - apiGroups:
       - "*"
     resources:
       - secrets
   - apiGroups:
       - admission.k8s.io
     resources:
       - policies
       - iampolicies
       - certificatepolicies

이전 ConfigMap 예제에서는 모든 apiGroups 에서 서비스 및 Pod를 수집할 수 있도록 허용하면서 admission.k8s.io 및 authentication.k8s.io apiGroups 에서 모든 리소스를 수집할 수 있습니다. 동시에 ConfigMap 예제에서는 apiGroup admission.k8s.io 에서 정책iampolicies, certificate policies 의 컬렉션을 방지하면서 모든 apiGroups 의 시크릿 수집도 차단합니다.

참고: ConfigMap을 제공하지 않으면 모든 리소스가 기본적으로 수집됩니다. AllowedResources 만 제공하는 경우 AllowedResources 에 나열되지 않은 모든 리소스는 자동으로 제외됩니다. AllowedResources 및 DeniedResources 에 나열된 리소스도 제외됩니다.

OpenShift Container Platform 콘솔에서 검색 결과 제한을 사용자 지정할 수 있습니다. multicluster-engine 네임스페이스에서 console-mce-config 를 업데이트합니다. 이러한 설정은 모든 사용자에게 적용되며 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 다음 성능 매개변수 설명을 확인합니다.

OpenShift Container Platform 콘솔에서 다음 patch 명령을 실행하여 검색 결과를 100개의 항목으로 변경합니다.

oc patch configmap console-mce-config -n multicluster-engine --type merge -p '{"data":{"SEARCH_RESULT_LIMIT":"100"}}'

검색 상자에 텍스트 값을 입력할 수 있으며 결과는 이름 또는 네임스페이스와 같은 속성의 해당 값으로 모든 값을 포함합니다.You can type any text value in the Search box and results include anything with that value from any property, such as a name or namespace. 사용자는 빈 공간이 포함된 값을 검색할 수 없습니다.

보다 구체적인 검색 결과를 얻으려면 검색에 속성 선택기를 포함합니다. 검색의 더 정확한 범위를 위해 속성의 관련 값을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, dev 클러스터에서 "red" 문자열과 일치하는 결과를 수신하려면 cluster:dev red 을 검색합니다.

검색을 사용하여 쿼리를 만들려면 다음 단계를 완료합니다.

관리형 클러스터에서 Kubernetes 오브젝트를 수집하기 위해 search가 활성화된 모든 관리형 클러스터에서 klusterlet-addon-search Pod가 실행됩니다. 이 배포는 open-cluster-management-agent-addon 네임스페이스에서 실행됩니다. 리소스가 많은 관리형 클러스터에 klusterlet-addon-search 배포가 작동하려면 더 많은 메모리가 필요할 수 있습니다.

관리형 클러스터에서 klusterlet-addon-search Pod에 대한 리소스 요구 사항은 Red Hat Advanced Cluster Management hub 클러스터의 ManagedClusterAddon 사용자 정의 리소스에서 지정할 수 있습니다. 관리되는 클러스터 이름이 있는 각 관리 클러스터의 네임스페이스가 있습니다. 관리 클러스터 이름과 일치하는 네임스페이스에서 ManagedClusterAddon 사용자 정의 리소스를 편집합니다. 다음 명령을 실행하여 xyz 관리 클러스터에서 리소스 요구 사항을 업데이트합니다.

oc edit managedclusteraddon search-collector -n xyz

리소스 요구 사항을 주석으로 추가합니다. 다음 예제를 확인합니다.

apiVersion: addon.open-cluster-management.io/v1alpha1
kind: ManagedClusterAddOn
metadata:
  annotations: addon.open-cluster-management.io/search_memory_limit: 2048Mi
  addon.open-cluster-management.io/search_memory_request: 512Mi

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

Observing 환경 소개 로 돌아가십시오.

관리되는 클러스터 전체에서 위반이 있는 특정 Insights PolicyReport 를 검색할 수 있습니다.

Red Hat Advanced Cluster Management hub 클러스터에 로그인한 후 콘솔 헤더에서 검색 아이콘을 클릭하여 검색 페이지로 이동합니다. 다음 쿼리를 입력합니다. kind:policyreport.

참고: 정책 report 이름은 클러스터 이름과 일치합니다.

또한 인사이트 정책 위반 및 카테고리를 통해 쿼리를 추가로 지정할 수도 있습니다. PolicyReport 이름을 선택하면 연결된 클러스터의 세부 정보 페이지로 리디렉션됩니다. Insights 사이드바가 자동으로 표시됩니다.

검색 서비스가 비활성화되어 있고 인사이트를 검색하려면 hub 클러스터에서 다음 명령을 실행합니다.

oc get policyreport --all-namespaces

특정 클러스터에서 확인된 문제를 볼 수 있습니다.

Red Hat Advanced Cluster Management 클러스터에 로그인한 후 탐색 메뉴에서 개요 를 선택합니다. 심각도를 선택하여 해당 심각도와 관련된 PolicyReports 를 확인합니다. 클러스터 문제 및 심각도에 대한 세부 정보는 클러스터 문제 요약 카드에서 표시됩니다.

또는 탐색 메뉴에서 클러스터를 선택할 수 있습니다. 자세한 정보를 보려면 표에서 관리형 클러스터를 선택합니다. 상태 카드에서 확인된 문제의 수를 확인합니다.

잠재적인 문제 수를 선택하여 문제에 대한 심각도 차트 및 권장 수정 사항을 확인합니다. 취약점 링크를 클릭하여 문제를 해결하는 방법 및 취약점의 이유를 확인합니다.

참고: 문제가 해결된 후 Red Hat Insights는 30분마다 Red Hat Advanced Cluster Management에서 수신하며 Red Hat Insights는 2시간마다 업데이트됩니다.

PolicyReport 에서 경고 메시지를 보낸 구성 요소를 확인해야 합니다. Governance 페이지로 이동하여 특정 policyreport 를 선택합니다. 상태 탭을 선택하고 세부 정보 보기 링크를 클릭하여 PolicyReport YAML 파일을 확인합니다.

위반을 보낸 구성 요소를 알려주는 source 매개변수를 찾습니다. 값 옵션은 grc 및 Insights입니다.

PolicyReports 에 대한 사용자 지정 경고 규칙을 만드는 방법은 자세한 내용은 Alertmanager 구성을 참조하십시오.