kubernetes Logging 처리를 해보자!

17 Jan 2020

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fluentd를 활용해 kubernetes 로그를 elasticsearch에 저장하고 kibana로 표출 해보자!

kubernetes를 셋팅을 하고 다음으로 해야 할일은 모니터링이다.

그 작업의 기초가 되는일이 바로 로깅을 쌓는 일이다.

모든 컨테이너의 로그들을 모아서 한 곳에서 확인할 수 있도록 구성했다.

각 컨테이너에서 로그를 가져오는 것은 fluentd를 이용했다.

fluentd에서 elasticsearch로 데이터를 적재 하도록 설정하였고, kibana를 통해서 해당 데이터를 표출했다.

kubernetes <-로그수집- fluentd -데이터 적재-> elasticsearch <-표출- kibana

구축 순서

elasticsearch 구성

kubernetes의 오브젝트를 생성하기 위한 yaml 파일을 다음과 같이 생성한다.

# elastic.yml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: elasticsearch
  labels:
    app: elasticsearch
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: elasticsearch
  template:
    metadata:
      labels:
        app: elasticsearch
    spec:
      containers:
      - name: elasticsearch
        image: elastic/elasticsearch:6.8.6
        env:
        - name: discovery.type
          value: "single-node"
        ports:
        - containerPort: 9200
        - containerPort: 9300
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: elasticsearch
  name: elasticsearch-svc
  namespace: default
spec:
  ports:
  - name: elasticsearch-rest
    nodePort: 30482
    port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: 9200
  - name: elasticsearch-nodecom
    nodePort: 30930
    port: 9300
    protocol: TCP
    targetPort: 9300
  selector:
    app: elasticsearch
  type: NodePort

kubectl 명령어를 이용해서 오브젝트를 kubernetes에 생성한다.

$ kbuectl apply -f elastic.yml
deployment.apps/elasticsearch created
service/elasticsearch-svc created

설정된 노드포트를 통해서 서비스를 확인할 수 있다.

http://${kubernetes_host}:30842/

kibana 구성

kubernetes의 오브젝트를 생성하기 위한 yaml 파일을 다음과 같이 생성한다.

# kibana.yml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana
  labels:
    app: kibana
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: kibana
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kibana
    spec:
      containers:
      - name: kibana
        image: elastic/kibana:6.8.6
        env:
        - name: SERVER_NAME
          value: "kibana.kubenetes.example.com"
        - name: ELASTICSEARCH_URL
          value: "http://elasticsearch-svc.default.svc.cluster.local:9200"
        ports:
        - containerPort: 5601
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    app: kibana
  name: kibana-svc
  namespace: default
spec:
  ports:
  - nodePort: 30920
    port: 5601
    protocol: TCP
    targetPort: 5601
  selector:
    app: kibana
  type: NodePort

연결하는 elasticsearch 주소는 http://elasticsearch-svc.default.svc.cluster.local:9200이다. kubectl 명령어를 이용해서 오브젝트를 kubernetes에 생성한다.

$ kbuectl apply -f kibana.yml
deployment.apps/kibana created
service/kibana-svc created

설정된 노드포트를 통해서 서비스를 확인할 수 있다.

fluentd 구성

kubernetes의 오브젝트를 생성하기 위한 yaml 파일을 다음과 같이 생성한다.

# fluentd.yml

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  labels:
    k8s-app: fluentd
  name: fluentd
  namespace: kube-system

---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: fluentd
rules:
  - apiGroups:
      - ""
    resources:
      - "namespaces"
      - "pods"
    verbs:
      - "list"
      - "get"
      - "watch"

---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1beta1
metadata:
  name: fluentd
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: fluentd
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluentd
  namespace: kube-system

---
apiVersion: apps/v1
kind: DaemonSet
metadata:
  name: fluentd
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: fluentd-logging
    version: v1
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
spec:
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: fluentd-logging
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: fluentd-logging
        version: v1
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
    spec:
      serviceAccount: fluentd
      serviceAccountName: fluentd
      tolerations:
      - key: node-role.kubernetes.io/master
        effect: NoSchedule
      containers:
      - name: fluentd
        image: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.4.2-debian-elasticsearch-1.1
        env:
          - name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST
            value: "elasticsearch-svc.default.svc.cluster.local"
          - name:  FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT
            value: "9200"
          - name: FLUENT_ELASTICSEARCH_SCHEME
            value: "http"
          - name: FLUENTD_SYSTEMD_CONF
            value: "disable"
          - name: FLUENT_UID
            value: "0"
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
          requests:
            cpu: 100m
            memory: 200Mi
        volumeMounts:
        - name: varlog
          mountPath: /var/log
        - name: varlibdockercontainers
          mountPath: /var/lib/docker/containers
          readOnly: true
      terminationGracePeriodSeconds: 30
      volumes:
      - name: varlog
        hostPath:
          path: /var/log
      - name: varlibdockercontainers
        hostPath:
          path: /var/lib/docker/containers

위의 설정에서 보면 /var/log를 모두 로그를 가져오며 가져온 데이터는 http://elasticsearch-svc.default.svc.cluster.local:9200에 적재 한다.

kubectl 명령어를 이용해서 오브젝트를 kubernetes에 생성한다.

$ kbuectl apply -f fluentd.yml
serviceaccount/fluentd created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/fluentd created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/fluentd created
daemonset.apps/fluentd created

설치시 오류 발생에 따른 해결책

unable to recognize “filebeat-kubernetes.yaml”: no matches for kind “DaemonSet” in version “extensions/v1beta1” 과 같은 오류가 발생한 이유는 apiVersion이 extensions/v1beta1을 사용하지 말고 apps/v1을 사용하도록 되어 있다.

다음과 같은 오류가 발생할 경우,

2018-11-26 23:19:44 +0000 [warn]: suppressed same stacktrace
2018-11-26 23:19:50 +0000 [info]: stats - namespace_cache_size: 3, pod_cache_size: 6, namespace_cache_api_updates: 15, pod_cache_api_updates: 15, id_cache_miss: 15
2018-11-26 23:20:14 +0000 [warn]: temporarily failed to flush the buffer. next_retry=2018-11-26 23:20:44 +0000 error_class="MultiJson::AdapterError" error="Did not recognize your adapter specification (cannot load such file -- bigdecimal)." plugin_id="out_es"

debian 계열의 이미지를 사용하면 된다.

containers:
- name: fluentd
image: fluent/fluentd-kubernetes-daemonset:v1.4.2-debian-elasticsearch-1.1

Did not recognize your adapter specification #230

설치가 완료되고 나면, 각 worker node에서 기동하는 것을 확인 할 수 있다.

kibana 설정

Management => kibana => Index Patterns => Create Index Pattern => "logstash-*" 추가

설정화면

위와 같이 처리 하면 다음과 같은 결과를 확인 할 수 있다.

설정화면

마치며

한땀 한땀 설치 kubernetes의 오부젝트에 대하여 더 많이 이해하게 되었다.

데이터 적재의 형태나, node의 error 로그 적재 등은 좀더 확인해봐야겠다.

참고자료