以下の表で、Red Hat OpenStack Platform (RHOSP) のロギング機能の設定に使用するロギングパラメーターについて説明します。これらのパラメーターは tripleo-heat-templates/deployment/logging/rsyslog-container-puppet.yaml ファイルにあります。

Apache HTTP サーバーは、Dashboard Web インターフェース用にさまざまな追加ログファイルを使用します。このログファイルには、Web ブラウザーまたは keystone および nova 等のコマンドラインクライアントを使用してアクセスすることができます。以下の表のログファイルは、Dashboard の使用状況のトラッキングおよび障害の診断に役立ちます。

OpenStack Object Storage は、システムロギングファシリティーにのみログを送信します。

Object Storage のログメッセージは、REST API サービスによるものとバックグラウンドデーモンによるものの 2 つのカテゴリーに大別されます。API サービスのメッセージには、一般的な HTTP サーバーと同様に、API リクエストごとに 1 つの行が含まれます。フロントエンド (プロキシー) とバックエンド (アカウント、コンテナー、オブジェクト) サービスの両方がこのメッセージの POST を行います。デーモンメッセージは構造化されておらず、通常、定期的なタスクを実行するデーモンに関する人間が判読できる情報が含まれます。ただし、メッセージを生成する Object Storage の部分に関係なく、ソースの ID は常に行の先頭に置かれます。

プロキシーメッセージの例を以下に示します。

Apr 20 15:20:34 rhev-a24c-01 proxy-server: 127.0.0.1 127.0.0.1 20/Apr/2015/19/20/34 GET /v1/AUTH_zaitcev%3Fformat%3Djson%26marker%3Dtestcont HTTP/1.0 200 - python-swiftclient-2.1.0 AUTH_tk737d6... - 2 - txc454fa8ea4844d909820a-0055355182 - 0.0162 - - 1429557634.806570053 1429557634.822791100

バックグラウンドデーモンからのアドホックメッセージの例を以下に示します。

Apr 27 17:08:15 rhev-a24c-02 object-auditor: Object audit (ZBF). Since Mon Apr 27 21:08:15 2015: Locally: 1 passed, 0 quarantined, 0 errors files/sec: 4.34 , bytes/sec: 0.00, Total time: 0.23, Auditing time: 0.00, Rate: 0.00
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 object-auditor: Object audit (ZBF) "forever" mode completed: 0.56s. Total quarantined: 0, Total errors: 0, Total files/sec: 14.31, Total bytes/sec: 0.00, Auditing time: 0.02, Rate: 0.04
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Beginning replication run
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Replication run OVER
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Attempted to replicate 5 dbs in 0.12589 seconds (39.71876/s)
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: Removed 0 dbs
Apr 27 17:08:16 rhev-a24c-02 account-replicator: 10 successes, 0 failures

以下のサービスは OpenStack のコアコンポーネントにより使用され、独自のログディレクトリーおよびファイルを持ちます。

特定リソースの計測値をすべて一覧表示します。

# openstack metric measures show --resource-id UUID METER_NAME

タイムスタンプの範囲内の特定リソースの計測値だけを一覧表示します。

# openstack metric measures show --aggregation mean --start <START_TIME> --stop <STOP_TIME> --resource-id UUID METER_NAME

タイムスタンプの変数 <START_TIME> および <STOP_TIME> の形式は、iso-dateThh:mm:ss です。

計測値を使用して、Telemetry サービスにデータを送信することができます。以前に定義した計測値と一致する必要はありません。以下に例を示します。

# openstack metrics measures add -m 2015-01-12T17:56:23@42 --resource-id UUID METER_NAME

以下の例では、各プロジェクトの全インスタンスの平均メモリー使用量を表示します。

# openstack metric measures aggregation --resource-type instance --groupby project_id -m memory

お使いの Intel ハードウェアおよび libvirt のバージョンが Cache Monitoring Technology (CMT) をサポートしている場合、cpu_l3_cache メーターを使用してインスタンスが使用する L3 キャッシュの量を監視することができます。

L3 キャッシュを監視するには、以下の項目が必要です。

このコンピュートノードでゲストインスタンスを起動したら、gnocchi measures show コマンドを使用して CMT メトリックを監視することができます。

(overcloud) [stack@undercloud-0 ~]$ gnocchi measures show --resource-id a6491d92-b2c8-4f6d-94ba-edc9dfde23ac cpu_l3_cache
+---------------------------+-------------+-----------+
| timestamp                 | granularity |     value |
+---------------------------+-------------+-----------+
| 2017-10-25T09:40:00+00:00 |       300.0 | 1966080.0 |
| 2017-10-25T09:45:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T09:50:00+00:00 |       300.0 | 2129920.0 |
| 2017-10-25T09:55:00+00:00 |       300.0 | 1966080.0 |
| 2017-10-25T10:00:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T10:05:00+00:00 |       300.0 | 2195456.0 |
| 2017-10-25T10:10:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T10:15:00+00:00 |       300.0 | 1998848.0 |
| 2017-10-25T10:20:00+00:00 |       300.0 | 2097152.0 |
| 2017-10-25T10:25:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T10:30:00+00:00 |       300.0 | 1966080.0 |
| 2017-10-25T10:35:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T10:40:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T10:45:00+00:00 |       300.0 | 1933312.0 |
| 2017-10-25T10:50:00+00:00 |       300.0 | 2850816.0 |
| 2017-10-25T10:55:00+00:00 |       300.0 | 2359296.0 |
| 2017-10-25T11:00:00+00:00 |       300.0 | 2293760.0 |
+---------------------------+-------------+-----------+

既存の Telemetry アラームを一覧表示するには、aodh コマンドを使用します。以下に例を示します。

# aodh alarm list
+--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
| alarm_id                             | type                                       | name                       | state             | severity | enabled |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+
| 922f899c-27c8-4c7d-a2cf-107be51ca90a | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold | iops-monitor-read-requests | insufficient data | low      | True    |
+--------------------------------------+--------------------------------------------+----------------------------+-------------------+----------+---------+

リソースに割り当てた計測値を一覧表示するには、リソース (インスタンス、イメージ、ボリューム等) の UUID を指定します。以下に例を示します。

# gnocchi resource show 5e3fcbe2-7aab-475d-b42c-a440aa42e5ad

aodh を使用して、しきい値に達した時にアクティブになるアラームを作成することができます。以下の例では、個々のインスタンスの平均 CPU 使用率が 80% を超えると、アラームがアクティブになりログエントリーが追加されます。モニタリング用に、クエリーを使用して特定のインスタンスの ID (94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403) を分離します。

# aodh alarm create --type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold --name cpu_usage_high --metric cpu_util --threshold 80 --aggregation-method sum --resource-type instance --query '{"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}}' --alarm-action 'log://'
+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| Field                     | Value                                                 |
+---------------------------+-------------------------------------------------------+
| aggregation_method        | sum                                                   |
| alarm_actions             | [u'log://']                                           |
| alarm_id                  | b794adc7-ed4f-4edb-ace4-88cbe4674a94                  |
| comparison_operator       | eq                                                    |
| description               | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold alarm rule |
| enabled                   | True                                                  |
| evaluation_periods        | 1                                                     |
| granularity               | 60                                                    |
| insufficient_data_actions | []                                                    |
| metric                    | cpu_util                                              |
| name                      | cpu_usage_high                                        |
| ok_actions                | []                                                    |
| project_id                | 13c52c41e0e543d9841a3e761f981c20                      |
| query                     | {"=": {"id": "94619081-abf5-4f1f-81c7-9cedaa872403"}} |
| repeat_actions            | False                                                 |
| resource_type             | instance                                              |
| severity                  | low                                                   |
| state                     | insufficient data                                     |
| state_timestamp           | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
| threshold                 | 80.0                                                  |
| time_constraints          | []                                                    |
| timestamp                 | 2016-12-09T05:18:53.326000                            |
| type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold            |
| user_id                   | 32d3f2c9a234423cb52fb69d3741dbbc                      |
+---------------------------+-------------------------------------------------------+

既存のアラームのしきい値を編集するには、aodh alarm update コマンドを使用します。たとえば、アラームのしきい値を 75% に増やすには、以下のコマンドを実行します。

# aodh alarm update --name cpu_usage_high --threshold 75

アラームを無効にするには、以下のコマンドを実行します。

# aodh alarm update --name cpu_usage_high --enabled=false

アラームを削除するには、以下のコマンドを実行します。

# aodh alarm delete --name cpu_usage_high

aodh アラームを使用して、特定のプロジェクトに含まれるすべてのインスタンスの漸増するディスク動作を監視する方法を、以下の例で説明します。

1. 既存のプロジェクトを確認し、監視するプロジェクトの適切な UUID を選択します。以下の例では、admin プロジェクトを使用します。

$ openstack project list
+----------------------------------+----------+
| ID                               | Name     |
+----------------------------------+----------+
| 745d33000ac74d30a77539f8920555e7 | admin    |
| 983739bb834a42ddb48124a38def8538 | services |
| be9e767afd4c4b7ead1417c6dfedde2b | demo     |
+----------------------------------+----------+

2. プロジェクトの UUID を使用して、admin プロジェクト内のインスタンスが生成するすべての読み取りリクエストの sum() を解析するアラームを作成します (--query パラメーターを使用してクエリーをさらに絞り込むことが可能)。

# aodh alarm create --type gnocchi_aggregation_by_resources_threshold --name iops-monitor-read-requests --metric disk.read.requests.rate --threshold 42000 --aggregation-method sum --resource-type instance --query '{"=": {"project_id": "745d33000ac74d30a77539f8920555e7"}}'
+---------------------------+-----------------------------------------------------------+
| Field                     | Value                                                     |
+---------------------------+-----------------------------------------------------------+
| aggregation_method        | sum                                                       |
| alarm_actions             | []                                                        |
| alarm_id                  | 192aba27-d823-4ede-a404-7f6b3cc12469                      |
| comparison_operator       | eq                                                        |
| description               | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold alarm rule     |
| enabled                   | True                                                      |
| evaluation_periods        | 1                                                         |
| granularity               | 60                                                        |
| insufficient_data_actions | []                                                        |
| metric                    | disk.read.requests.rate                                   |
| name                      | iops-monitor-read-requests                                |
| ok_actions                | []                                                        |
| project_id                | 745d33000ac74d30a77539f8920555e7                          |
| query                     | {"=": {"project_id": "745d33000ac74d30a77539f8920555e7"}} |
| repeat_actions            | False                                                     |
| resource_type             | instance                                                  |
| severity                  | low                                                       |
| state                     | insufficient data                                         |
| state_timestamp           | 2016-11-08T23:41:22.919000                                |
| threshold                 | 42000.0                                                   |
| time_constraints          | []                                                        |
| timestamp                 | 2016-11-08T23:41:22.919000                                |
| type                      | gnocchi_aggregation_by_resources_threshold                |
| user_id                   | 8c4aea738d774967b4ef388eb41fef5e                          |
+---------------------------+-----------------------------------------------------------+

インスタンスのパフォーマンスを監視する場合、gnocchi データベースを調べ、メモリーや CPU の使用状況などのモニタリング可能なメトリックを特定します。たとえば、インスタンスに対して gnocchi resource show を実行して、モニタリング可能なメトリックを特定します。

従来ハードコードされていた Telemetry リソース種別が、gnocchi クライアントによって管理できるようになりました。gnocchi クライアントを使用して、リソース種別を作成、表示、削除することができ、gnocchi API を使用して属性を更新または削除することができます。

1. 新しい リソース種別 を作成します。

$ gnocchi resource-type create testResource01 -a bla:string:True:min_length=123
+----------------+------------------------------------------------------------+
| Field          | Value                                                      |
+----------------+------------------------------------------------------------+
| attributes/bla | max_length=255, min_length=123, required=True, type=string |
| name           | testResource01                                             |
| state          | active                                                     |
+----------------+------------------------------------------------------------+

2. リソース種別 の設定を確認します。

$ gnocchi resource-type show testResource01
+----------------+------------------------------------------------------------+
| Field          | Value                                                      |
+----------------+------------------------------------------------------------+
| attributes/bla | max_length=255, min_length=123, required=True, type=string |
| name           | testResource01                                             |
| state          | active                                                     |
+----------------+------------------------------------------------------------+

3. リソース種別 を削除します。

$ gnocchi resource-type delete testResource01

Red Hat Access タブ (OpenStack Dashboard の一部) では、Red Hat カスタマーポータルの記事やソリューションの検索、表示、インスタンスからのログの表示や診断、カスタマーサポートケースの操作を行うことができます。

図4.1 Red Hat Access タブ

ログインされていない場合には、以下の手順でログインしてください。

フォームは以下のとおりです。

図4.2 Red Hat カスタマーポータルへのログイン

この時点でログインしないと、認証が必要な機能の 1 つを使用する際に Red Hat ログインとパスワードが要求されます。

4.6.1.1. 検索

1 つまたは複数の検索キーワードを入力して、Red Hat カスタマーポータルからの記事やソリューションを検索できます。関連の記事やソリューションのタイトルが表示されます。タイトルをクリックして、指定の記事またはソリューションを表示します。

図4.3 Red Hat Access タブの検索結果の例

4.6.1.2. ログ

ここから、OpenStack インスタンスからのログを確認することができます。

図4.4 Red Hat Access タブでのインスタンスのログ

表で必要なインスタンスを探します。インスタンスが多数ある場合は、名前、ステータス、イメージ ID、またはフレーバー ID で絞り込むことができます。確認するインスタンスの アクション 欄で、ログの参照 をクリックします。

インスタンスのログが表示されたら、Red Hat 診断 をクリックして、コンテンツに関連した提案ソリューションを取得することができます。

図4.5 Red Hat Access タブでのインスタンスのログ

提案されたソリューションで役に立つものがない場合や、問題が正しくロギングされている場合には、サポートケースを新規作成 をクリックして、問題を Red Hat サポートに報告してください。

4.6.1.3. サポート

Red Hat Access タブの最後のオプションでは、Red Hat カスタマーポータルのサポートケースを検索することができます。

図4.6 サポートケースの検索

また、適切なボタンをクリックして、以下のページでフォームに入力して新規サポートケースを開くことも可能です。

図4.7 サポートケースの新規作成