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5장. 보고서 다운로드

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스캔을 실행한 후 해당 스캔에 대한 보고서를 다운로드하여 해당 스캔 중에 수집 및 처리된 데이터를 볼 수 있습니다.

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보고서 다운로드에 대한 자세한 내용은 다음 정보를 참조하십시오.

5.1. 보고서 다운로드

스캔을 실행한 후 해당 스캔에 대한 보고서를 다운로드하여 해당 스캔 중에 수집 및 처리된 데이터를 볼 수 있습니다.

스캔 보고서는 CSV(콤마로 구분된 변수) 형식과 JSON(JavaScript Object Notation) 형식의 두 형식으로 사용할 수 있습니다. 또한 두 가지 콘텐츠 유형, 세부 정보 보고서로 스캔의 원시 출력 및 배포 보고서로 콘텐츠를 처리할 수 있습니다.

참고

세 번째 유형의 보고서를 사용할 수 있지만 이 보고서는 Discovery 명령줄 인터페이스를 통해서만 생성할 수 있습니다. Insights 보고서를 다운로드하면 cloud.redhat.com에서 하이브리드 클라우드 콘솔로 전송할 수 있는 .tar.gz 파일이 제공됩니다. 이 파일을 전송하면 Red Hat Insights 인벤토리 서비스 및 서브스크립션 서비스에서 보고서 데이터를 사용할 수 있습니다.

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보고서 병합 및 다운로드에 대한 자세한 내용은 다음 정보를 참조하십시오.

보고서를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 정보를 참조하십시오. 이 정보에는 보고서 생성 프로세스에 대한 추적이 포함됩니다. 이러한 프로세스는 세부 정보 보고서의 원시 사실을 지문 데이터로 변경한 다음 지문 데이터를 배포 보고서의 중복 및 병합 데이터로 변경합니다. 이 정보에는 검색 보고서를 만드는 데 사용되는 데이터 유형을 표시하는 부분 지문 예도 포함되어 있습니다.

5.1.1. 보고서 다운로드

스캔 보기에서 하나 이상의 보고서를 선택하고 다운로드하여 보고서 데이터를 볼 수 있습니다.

사전 요구 사항

스캔에 대한 보고서를 다운로드하려면 해당 스캔에 대한 최신 스캔 작업이 성공적으로 완료되어야 합니다.

프로세스

  1. 스캔 보기에서 보고서를 다운로드할 스캔 행으로 이동합니다.
  2. 해당 스캔에 대한 다운로드를 클릭합니다.

검증 단계

다운로드한 보고서는 브라우저의 다운로드 위치에 .tar.gz 파일(예: report_id_224_20190702_173309.tar.gz )로 저장됩니다. 파일 이름 형식은 report_id_ID_DATE_TIME.tar.gz 입니다. 여기서 ID 는 서버에서 할당한 고유한 보고서 ID이며, DATEyyyymmdd 형식의 날짜이며, TIME 은 24시간 시스템을 기반으로 hhmmss 형식의 시간입니다. 날짜 및 시간 데이터는 클라이언트와 서버 API를 실행하는 브라우저의 상호 작용에 따라 결정됩니다.

보고서를 보려면 .tar.gz 파일을 report_id_ID 디렉터리로 압축 해제하십시오. 압축되지 않은 보고서 번들에는 CSV 및 JSON 형식의 두 가지 세부 정보 보고서와 CSV 및 JSON 형식의 배포 보고서 두 개가 포함되어 있습니다.

참고

이러한 보고서의 출력을 보고 내부 프로세스에 대해 사용할 수 있지만 Discovery 설명서에서는 보고서 결과를 해석하는 데 도움이 되는 정보를 제공하지 않습니다. 또한 Red Hat 지원팀은 Discovery 설치 및 사용과 관련된 몇 가지 기본 지원을 제공할 수 있지만 지원 팀은 보고서를 이해하는 데 도움을 주는 어떠한 도움도 제공하지 않습니다. 보고서 및 형식은 Red Hat Subscription Education and Awareness Program (SEAP) 팀에서 사용하고 다양한 하이브리드 클라우드 콘솔 서비스에 데이터를 제공하는 등의 기타 Red Hat 내부 프로세스를 위해 사용하도록 설계되었습니다.

5.1.2. 보고서가 생성되는 방법

스캔 프로세스는 IT 인프라의 시스템을 검색하고, 해당 시스템의 특성과 콘텐츠에 대한 정보를 검사 및 수집하고, 각 시스템을 검사하는 동안 수집하는 정보에서 보고서를 생성하는 데 사용됩니다.

시스템은 SSH 연결, vCenter Server 데이터, Satellite Server API 또는 Red Hat OpenShift 클러스터 API를 통해 검사 작업에서 상호 순환할 수 있는 엔터티입니다. 따라서 시스템은 물리적 또는 가상 머신과 같은 머신일 수 있으며 컨테이너 또는 클러스터와 같은 다른 유형의 엔터티일 수도 있습니다.

5.1.2.1. 팩트 및 지문

검사 중에 각 소스에 포함된 각 시스템에 대한 팩트 컬렉션이 수집됩니다. 팩트는 운영 체제 버전, CPU 코어 수 또는 Red Hat 제품에 대한 소비 인타이틀먼트와 같은 시스템에 대한 단일 데이터입니다.

팩트는 각 시스템에 대한 요약된 데이터 세트, 지문이라고 하는 데이터 집합을 생성하기 위해 처리됩니다. 지문 은 고유한 시스템과 아키텍처, 운영 체제, 해당 시스템 및 해당 버전에 설치된 다양한 제품, 해당 시스템에서 사용 중인 인타이틀먼트 등을 식별하는 팩트 세트입니다.

데이터 지문은 검사 작업을 실행할 때 생성되지만 데이터는 하나의 보고서 유형만 생성하는 데 사용됩니다. 세부 정보 보고서를 요청하면 지문 없이 해당 검사에 대한 원시 정보가 표시됩니다. 배포 보고서를 요청하면 중복 제거, 병합 및 후 처리 프로세스의 결과가 포함된 지문 데이터가 표시됩니다. 이러한 프로세스에는 원시 사실에서 설치된 제품 및 버전 식별, 소비된 인타이틀먼트 찾기, 다른 소스의 중복 제품 인스턴스를 검색 및 병합하고, 기본이 아닌 위치에 설치된 제품 찾기가 포함됩니다.

5.1.2.2. 시스템 중복 제거 및 시스템 병합

단일 시스템은 스캔 중에 여러 소스에서 찾을 수 있습니다. 예를 들어 vCenter Server의 가상 머신은 Satellite에서 관리하는 Red Hat Enterprise Linux 운영 체제 설치를 실행할 수 있습니다. 각 소스 유형, vcenter, satellite 및 network가 포함된 검사를 구성하는 경우 해당 단일 시스템은 스캔 중에 세 가지 소스 모두에 의해 보고됩니다.

참고

현재 검사에서 OpenShift 또는 Ansible 소스를 다른 유형의 소스와 결합할 수 없으므로 중복 제거 및 병합 프로세스는 OpenShift 또는 Ansible 검사에 적용되지 않습니다.

이 문제를 해결하고 정확한 지문을 구축하기 위해 Discovery는 처리되지 않은 시스템 팩트를 스캔에서 지문 엔진에 공급합니다. 지문 엔진은 중복 제거 및 병합 프로세스를 사용하여 둘 이상의 소스에서 발견된 시스템의 데이터를 일치시키고 병합합니다.

시스템 중복 제거 프로세스는 시스템에 대한 특정 팩트를 사용하여 중복 시스템을 식별합니다. 프로세스는 중복 시스템을 연속으로 결합하기 위해 이러한 사실을 사용하여 여러 단계로 이동합니다.

  • 네트워크 소스의 모든 시스템은 단일 네트워크 시스템 세트로 결합됩니다. subscription_manager_id 또는 bios_uuid 팩트에 동일한 값이 있는 경우 시스템은 중복으로 간주됩니다.
  • vcenter 소스의 모든 시스템은 단일 vcenter 시스템 세트로 결합됩니다. vm_uuid 팩트에 동일한 값이 있는 경우 시스템은 중복으로 간주됩니다.
  • Satellite 소스의 모든 시스템은 단일 Satellite 시스템 세트로 결합됩니다. subscription_manager_id 팩트에 동일한 값이 있는 경우 시스템은 중복으로 간주됩니다.
  • 네트워크 시스템 세트는 satellite 시스템 세트와 병합되어 단일 network-satellite 시스템 세트를 형성합니다. 시스템이 subscription_manager 팩트에 대해 동일한 값이 있거나 mac_addresses 팩트에서 일치하는 MAC 주소 값이 있는 경우 시스템은 중복으로 간주됩니다.
  • network-satellite 시스템 세트는 vcenter 시스템 세트와 병합되어 전체 시스템 세트를 구성합니다. 시스템이 mac_addresses 팩트에서 MAC 주소 값과 일치하는 경우 또는 vm_uuid 팩트의 vcenter 값이 bios_uuid 팩트의 네트워크 값과 일치하는 경우 중복으로 간주됩니다.
5.1.2.2.1. 시스템 병합

중복 제거 프로세스에서 두 시스템이 중복되는 것을 확인한 후 다음 단계는 이 두 시스템을 병합하는 것입니다. 병합된 시스템에는 각 소스의 시스템 팩트가 통합됩니다. 두 시스템에 표시되는 팩트가 병합되면 병합 프로세스에서 우선순위의 다음 순서를 사용하여 가장 높은 것에서 가장 낮은 순으로 해당 사실을 병합합니다.

  1. 네트워크 소스 팩트
  2. Satellite 소스 팩트
  3. vCenter 소스 팩트

시스템 지문에는 해당 시스템에 대한 각 사실의 원래 소스를 캡처하는 metadata 사전이 포함되어 있습니다.

5.1.2.3. 시스템 후 처리

중복 제거 및 병합이 완료되면 파생된 시스템 팩트를 작성하는 처리 후 단계가 있습니다. 파생된 시스템 팩트는 둘 이상의 시스템 팩트의 평가에서 생성되는 팩트입니다. 파생된 시스템 팩트의 대부분은 특정 제품 및 해당 버전의 존재와 같은 제품 식별 데이터와 관련이 있습니다.

다음 예제에서는 파생 시스템 팩트 system_creation_date 가 생성되는 방법을 보여줍니다.

system_creation_date 팩트는 실제 시스템 생성 시간이 포함된 파생 시스템 팩트입니다. 이 팩트의 값은 다음 팩트의 평가에 의해 결정됩니다. 각 팩트의 값은 다음과 같은 우선 순위 순서로 검사되며 실제 시스템 생성 시간에 대한 일치의 정확성에 따라 우선순위 순서가 결정됩니다. 비어 있지 않은 가장 높은 값은 system_creation_date 팩트의 값을 결정하는 데 사용됩니다.

  1. date_machine_id
  2. registration_time
  3. date_anaconda_log
  4. date_filesystem_create
  5. date_yum_history

5.1.2.4. 보고서 생성

보고서 데이터 처리가 완료되면 보고서 작성 프로세스는 JSON(JavaScript Object Notation)과 쉼표로 구분된 변수(CSV)의 두 가지 형식으로 보고서를 작성합니다. 각 형식에 대한 세부 정보 보고서에는 처리가 없는 원시 팩트가 포함되어 있으며 각 형식의 배포 보고서에는 지문, 중복 제거, 병합, 후처리 프로세스를 통해 원시 팩트가 전달된 후 출력이 포함됩니다.

보고서 형식은 Red Hat Subscription educational and Awareness Program (SEAP) 팀이 고객 참여 및 기타 Red Hat 내부 프로세스에 사용하도록 설계되었습니다.

참고

이러한 보고서의 출력을 보고 내부 프로세스에 대해 사용할 수 있지만 Discovery 설명서에서는 보고서 결과를 해석하는 데 도움이 되는 정보를 제공하지 않습니다. 또한 Red Hat 지원팀은 Discovery 설치 및 사용과 관련된 몇 가지 기본 지원을 제공할 수 있지만 지원 팀은 보고서를 이해하는 데 도움을 주는 어떠한 도움도 제공하지 않습니다. 보고서 및 형식은 Red Hat Subscription Education and Awareness Program (SEAP) 팀에서 사용하고 다양한 하이브리드 클라우드 콘솔 서비스에 데이터를 제공하는 등의 기타 Red Hat 내부 프로세스를 위해 사용하도록 설계되었습니다.

5.1.2.5. 지문 예

지문은 해당 시스템의 제품, 인타이틀먼트, 소스 및 메타데이터에 대한 사실 외에 단일 시스템에 대한 팩트 세트로 구성됩니다. 다음 예제에서는 지문 데이터를 보여줍니다. Red Hat 제품이 거의 설치되지 않은 경우에도 단일 시스템의 지문 행이 많을 수 있습니다. 따라서 이 예에서는 부분 지문만 사용됩니다.

{
    "os_release": "Red Hat Enterprise Linux Atomic Host 7.4",
    "cpu_count": 4,
    "products": [
        {
            "name": "JBoss EAP",
            "version": null,
            "presence": "absent",
            "metadata": {
                "source_id": 5,
                "source_name": "S62Source",
                "source_type": "satellite",
                "raw_fact_key": null
            }
        }
    ],
    "entitlements": [
        {
            "name": "Satellite Tools 6.3",
            "entitlement_id": 54,
            "metadata": {
                "source_id": 5,
                "source_name": "S62Source",
                "source_type": "satellite",
                "raw_fact_key": "entitlements"
            }
        }
    ],
    "metadata": {
        "os_release": {
            "source_id": 5,
            "source_name": "S62Source",
            "source_type": "satellite",
            "raw_fact_key": "os_release"
        },
        "cpu_count": {
            "source_id": 4,
            "source_name": "NetworkSource",
            "source_type": "network",
            "raw_fact_key": "os_release"
        }
    },
    "sources": [
        {
            "id": 4,
            "source_type": "network",
            "name": "NetworkSource"
        },
        {
            "id": 5,
            "source_type": "satellite",
            "name": "S62Source"
        }
    ]
}

지문의 처음 몇 줄은 운영 체제 및 CPU에 대한 팩트를 포함하여 시스템에 대한 팩트를 보여줍니다. 이 예제에서 os_release 팩트는 설치된 운영 체제를 설명하고 Red Hat Enterprise Linux Atomic Host 7.4 로 릴리스됩니다.

다음으로, 지문에 제품 섹션에 설치된 제품이 나열됩니다. 제품에는 name, version, presence, metadata 필드가 있습니다. JBoss EAP 섹션의 presence 필드에는 absent 가 값으로 표시되므로 이 예제의 시스템에는 Red Hat JBoss Enterprise Application Platform이 설치되지 않습니다.

지문에는 권한 섹션에서 해당 시스템에 사용된 인타이틀먼트 도 나열됩니다. 목록의 각 자격에는 해당 사실의 원래 소스를 설명하는 이름, ID 및 메타데이터가 있습니다. 예제 지문에서 시스템에는 Satellite Tools 6.3 인타이틀먼트가 있습니다.

productsentitlements 섹션에 있는 메타데이터 필드 외에도 지문에는 시스템 팩트 메타데이터에 사용되는 metadata 섹션이 포함되어 있습니다. 각 시스템 팩트에 대해 해당 시스템 팩트의 원래 소스를 식별하는 지문의 metadata 섹션에 해당 항목이 있습니다. 이 예에서는 satellite 소스를 스캔하는 동안 Satellite Server에서 os_release 팩트가 감지되었습니다.

마지막으로, 지문은 sources 섹션에 이 시스템이 포함된 소스를 나열합니다. 시스템은 하나 이상의 소스에 포함될 수 있습니다. 예를 들어 네트워크 소스와 Satellite 소스를 모두 포함하는 검사의 경우 스캔의 두 부분에서 단일 시스템을 찾을 수 있습니다.

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