日志管理

更新时间：2020-12-11

CCE 日志管理

CCE 日志管理功能帮助用户对 kubernetes 集群中的业务日志和容器日志进行管理。用户通过日志管理可以将集群中的日志输出到外部的 Elasticsearch 服务或者百度云自己的 BOS 存储中，从而对日志进行分析或者长期保存。

创建日志规则

在左侧导航栏，点击“监控日志 > 日志管理”，进入日志规则列表页。点击日志规则列表中的新建日志规则：

规则名称：用户自定义，用来对不同的日志规则进行标识和描述
日志类型：“容器标准输出“ 是指容器本身运行时输出的日志，可以通过 docker logs 命令查看，“容器内部日志”是指容器内运行的业务进程，存储在容器内部某个路径
集群名称和日志来源定位到需要输出日志的对象，如果选择“指定容器”，则支持在Deployment、Job、CronJob、DaemonSet、StatefulSet 五种资源维度进行选择

Elasticsearch 的地址、端口、索引、以及加密等配置，用来帮助 CCE 日志关联服务将日志输出到对应的 Elasticsearch 服务中。请填写 Elasticsearch 服务信息，需要确保 CCE 集群可以与该 Elasticsearch 服务正确建立连接。生产环境建议直接使用 BES （百度 Elasticsearch）服务。
若要推送到 BOS 存储中需要创建一个可以连接 BOS 存储的 Secret 资源，按以下格式创建，然后在选择 BOS 存储的时候，选定该 Secret 所在的命名空间以及名字。如果机器可以连接外网，那么 BOS 的 Endpoint 可以选择任意地域，如果不能连接外网，则只能选择跟 CCE 集群一样的地域。
创建 BOS 的 Secret 因为权限限制的问题，目前必须使用主账户的 AK/SK，否则无法通过认证鉴权。

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
    name: bos-secret
data:
    bosak: dXNlcm5hbWU=  # echo -n "bosak...." | base64
    bossk: cGFzc3dvcmQ=  # echo -n "bossk...." | base64

配置 kubernetes 资源

在配置完日志管理规则后，需要确保kubernetes中的日志能够正确输出，因此需要在创建相关的kubernetes资源时传入指定的环境变量：

传入环境变量 cce_log_stdout 并指定 value 为 true 表示采集该容器的标准输出，不采集则无需传递该环境变量
传入环境变量 cce_log_internal 并指定 value 为容器内日志文件的绝对路径，此处需填写文件路径，不能为目录
采集容器内文件时需将容器内日志文件所在目录以 emptydir 形式挂载至宿主机。

请参考以下yaml示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tomcat
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: tomcat
  replicas: 4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tomcat
    spec:
      containers:
      - name: tomcat
        image: "tomcat:7.0"
        env:
        - name: cce_log_stdout
          value: "true"
        - name: cce_log_internal
          value: "/usr/local/tomcat/logs/catalina.*.log"
        volumeMounts:
        - name: tomcat-log
          mountPath: /usr/local/tomcat/logs
      volumes:
      - name: tomcat-log
        emptyDir: {}

修改和删除日志规则

日志规则创建之后，用户可以随时对规则进行修改或者删除。点击修改可以重新编辑已经创建的日志规则，编辑页与新建页逻辑基本一致，但是不允许修改集群以及日志类型。

使用 BES (百度云 Elasticsearch) 服务

生产环境使用建议使用 BES 服务，具体参考: Elasticsearch 创建集群

K8S 集群自建 Elasticsearch (仅供参考)

本方法仅供测试，生产环境建议直接使用 BES 服务。使用如下的 yaml 文件，在 CCE 集群中部署 Elasticsearch：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    kubernetes.io/name: "Elasticsearch"
spec:
  ports:
  - port: 9200
    protocol: TCP
    targetPort: db
  selector:
    k8s-app: elasticsearch-logging
---
# RBAC authn and authz
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
---
kind: ClusterRole
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
rules:
- apiGroups:
  - ""
  resources:
  - "services"
  - "namespaces"
  - "endpoints"
  verbs:
  - "get"
---
kind: ClusterRoleBinding
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
metadata:
  namespace: kube-system
  name: elasticsearch-logging
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  apiGroup: ""
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: elasticsearch-logging
  apiGroup: ""
---
# Elasticsearch deployment itself
apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: elasticsearch-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: elasticsearch-logging
    version: v6.3.0
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
  serviceName: elasticsearch-logging
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: elasticsearch-logging
      version: v6.3.0
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: elasticsearch-logging
        version: v6.3.0
        kubernetes.io/cluster-service: "true"
    spec:
      serviceAccountName: elasticsearch-logging
      containers:
      - image: hub.baidubce.com/jpaas-public/elasticsearch:v6.3.0
        name: elasticsearch-logging
        resources:
          # need more cpu upon initialization, therefore burstable class
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        ports:
        - containerPort: 9200
          name: db
          protocol: TCP
        - containerPort: 9300
          name: transport
          protocol: TCP
        volumeMounts:
        - name: elasticsearch-logging
          mountPath: /data
        env:
        - name: "NAMESPACE"
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
      volumes:
      - name: elasticsearch-logging
        emptyDir: {}
      # Elasticsearch requires vm.max_map_count to be at least 262144.
      # If your OS already sets up this number to a higher value, feel free
      # to remove this init container.
      initContainers:
      - image: alpine:3.6
        command: ["/sbin/sysctl", "-w", "vm.max_map_count=262144"]
        name: elasticsearch-logging-init
        securityContext:
          privileged: true

部署成功后将创建名为 elasticsearch-logging 的 service，如下图所示在创建日志规则时 ES 的地址可填为该 service 的名字，端口为 service 的端口：

使用如下 yaml 部署 kibana，部署成功后通过创建的名为 kibana-logging 的 LoadBalancer 访问 kibana 服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: kibana-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: kibana-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
    kubernetes.io/name: "Kibana"
spec:
  ports:
  - port: 5601
    protocol: TCP
    targetPort: ui
  selector:
    k8s-app: kibana-logging
  type: LoadBalancer
---

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kibana-logging
  namespace: kube-system
  labels:
    k8s-app: kibana-logging
    kubernetes.io/cluster-service: "true"
    addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      k8s-app: kibana-logging
  template:
    metadata:
      labels:
        k8s-app: kibana-logging
      annotations:
        seccomp.security.alpha.kubernetes.io/pod: 'docker/default'
    spec:
      containers:
      - name: kibana-logging
        image: hub.baidubce.com/jpaas-public/kibana:v6.3.0
        resources:
          # need more cpu upon initialization, therefore burstable class
          limits:
            cpu: 1000m
          requests:
            cpu: 100m
        env:
          - name: ELASTICSEARCH_URL
            value: http://elasticsearch-logging:9200
          - name: SERVER_BASEPATH
            value: ""
        ports:
        - containerPort: 5601
          name: ui
          protocol: TCP

注意

生产环境下建议使用百度智能云的 Elasticsearch 服务或者自建专用的 Elasticsearch 集群

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