6.4. 配置日志可视化工具

Red Hat OpenShift Service on AWS 使用 Kibana 显示 logging 子系统收集的日志数据。

您可以扩展 Kibana 来实现冗余性，并为 Kibana 节点配置 CPU 和内存。

6.4.1. 配置 CPU 和内存限值

logging 子系统组件允许对 CPU 和内存限值进行调整。

流程

  1. 编辑 openshift-logging 项目中的 ClusterLogging 自定义资源（CR）： 

    $ oc -n openshift-logging edit ClusterLogging instance
    apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"
  namespace: openshift-logging

...

spec:
  managementState: "Managed"
  logStore:
    type: "elasticsearch"
    elasticsearch:
      nodeCount: 3
      resources: 1
        limits:
          memory: 16Gi
        requests:
          cpu: 200m
          memory: 16Gi
      storage:
        storageClassName: "gp2"
        size: "200G"
      redundancyPolicy: "SingleRedundancy"
  visualization:
    type: "kibana"
    kibana:
      resources: 2
        limits:
          memory: 1Gi
        requests:
          cpu: 500m
          memory: 1Gi
      proxy:
        resources: 3
          limits:
            memory: 100Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 100Mi
      replicas: 2
  collection:
    logs:
      type: "fluentd"
      fluentd:
        resources: 4
          limits:
            memory: 736Mi
          requests:
            cpu: 200m
            memory: 736Mi
    1
    根据需要指定日志存储的 CPU 和内存限值及请求。对于 Elasticsearch，您必须调整请求值和限制值。
    2 3
    根据需要为日志 visualizer 指定 CPU 和内存限值和请求。
    4
    根据需要指定日志收集器的 CPU 和内存限值及请求。

6.4.2. 为日志可视化器节点扩展冗余性

您可以扩展托管日志视觉化器的 pod 以增加它的冗余性。

流程

  1. 编辑 openshift-logging 项目中的 ClusterLogging 自定义资源（CR）： 

    $ oc edit ClusterLogging instance
    $ oc edit ClusterLogging instance

apiVersion: "logging.openshift.io/v1"
kind: "ClusterLogging"
metadata:
  name: "instance"

....

spec:
    visualization:
      type: "kibana"
      kibana:
        replicas: 1 1
    1
    指定 Kibana 节点的数量。