sejong.jeonjo@gmail.com

준비 작업:  Elastic 8.0 및 Kibana 설치하기

아래 김종민 님의 설명을 읽고, Elasticsearch 및 Kibana 설치하는 것이 제일 쉽고 간단하다.

##
## Elasticsearch 기동하기
##

$  bin/elasticsearch


##
## Kibana 기동하기
##   주의: 명령 옵션으로 --host를 지정하지 않으면, 기본값이 127.0.0.1로 설정된다.
##        만약 Web Browser가 kibana 서버와 다른 곳에 있다면 반드시 아래와 같이 
##        외부에서 접근 가능한 서버 주소를 지정해주어야 한다.

$ bin/kibana  --host=192.168.0.11

Elasticsearch 서버와 Kibana 서버를 설치했으면, 아래의 문서를 보면서 Python Example App을 작성한다.

Elasticsearch Python Client Example

2022년 11월 현재, 아래의 Web Docs가 가장 쉽게 설명된 것 같다.

Python PKG 설치, 인증/연결, 설정, Client Example Code 등 필요한 내용을 다 포함하고 있다.

아래  Docs는 초반에 "Elastic Cloud"를 먼저 예시로 설명하고 있는데,
만약 Private 환경(즉, self-managed cluster)에서 Client Example을 테스트할 것이라면
이 Docs의 아래 부분만 읽으면 된다.

[ 즉, 바로 이 부분부터 읽고 따라하면 된다 ]
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/master/connecting.html#connect-self-managed-new

CRUD(Create, Read, Update, Delete) 예제를 보고 싶다면, 아래  Web Docs를 열람.

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/python-api/current/examples.html

실제로 위 Web Docs를 보고 조금 변경해서 작성해본 예시이다.

그냥 Copy & Paste해서  `python3  myexample.py` 명령을 수행하면 된다.

Document 1개를 Elasticsearch에 저장하는 예제

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch

##
## NOTE : Configuration for multi node
##
NODES = [ "https://10.1.3.166:9200" ]

##
## Password for the 'elastic' user generated by Elasticsearch
##
ELASTIC_PASSWORD = "mypasswd"

##
## Create the client instance
##
es = Elasticsearch(
    NODES,
    ca_certs="/MyWorkSpace/elastic-stack-metal-install/elasticsearch-8.5.1/config/certs/http_ca.crt",
    basic_auth=("elastic", ELASTIC_PASSWORD)
)

## Create documents
doc = {
    'my-key-example-a': 'my-value-1',
    'my-key-example-b': 'my-value-2',
    'date': datetime.now(),
    'msg': "my log message example... hello~  world ^^",
}

resp = es.index(index="example-index-0", id=0, document=doc)
print(resp['result'])

Bulk로 많은 Document를 Elasticsearch에 저장하는 예제

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
from randmac import RandMac


NODES = [ "https://10.1.3.166:9200" ]

##
## Password for the 'elastic' user generated by Elasticsearch
##
ELASTIC_PASSWORD = "mypasswd"

##
## Create the client instance
##
es = Elasticsearch(
    NODES,
    ca_certs="/MyWorkSpace/elastic-stack-metal-install/elasticsearch-8.5.1/config/certs/http_ca.crt",
    basic_auth=("elastic", ELASTIC_PASSWORD)
)

doc_id = 0
loop_cnt = 0

##
## Create documents
##
##   참고: 아래 for 문은 document 예시를 그럴듯하게 만들기 위함이다.
##        실제 Elasticsearch와는 아무런 관련이 없다. ^^
ip_networks = ["10", "172", "192"]

for ii in ip_networks:
    for xx in range(254):
        for yy in range(254):
            for zz in range(254):
                macaddress = str(RandMac())
                doc = {
                    'app': 'nac-server',
                    'level': 'info',
                    'date': datetime.now(),
                    'ip-address': ii + '.' + str(xx) + '.' +  str(yy) + '.' + str(zz),
                    'mac-address': macaddress,
                    'msg': 'Device ' + macaddress + ' is started',
                }

                doc_id += 1
                loop_cnt += 1
                resp = es.index(index="example-index-0", id=doc_id, document=doc)
            print("Count: " + str(loop_cnt) + "   " + str(resp['_index']) + "   " + str(resp['_id']) + "   " + str(resp['result']) + "   shard:" + str(resp['_shards']) + "   " + str(resp['_seq_no']))

print("\nTotal Document: " + str(doc_id))

Document를 조회하기

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch

NODES = [ "https://10.1.3.166:9200" ]

# Password for the 'elastic' user generated by Elasticsearch
ELASTIC_PASSWORD = "mypasswd"

# Create the client instance
es = Elasticsearch(
    NODES,
    ca_certs="/MyWorkSpace/elastic-stack-metal-install/elasticsearch-8.5.1/config/certs/http_ca.crt",
    basic_auth=("elastic", ELASTIC_PASSWORD)
) 

resp = es.get(index="test-index", id=5)
print(resp)

Kibana Web GUI로 결과 확인하기

Kibana Web GUI의 'dev tool'을 이용하여 아래와 같이 index, document를 조회할 수 있다.

위 Web GUI에서 사용했던 Elasticsearch Query 참고.

##
## Index 정보를 가져온다.
##

GET _cat/indices?v

## 응답은 이런 모양이다.
health status index           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   example-index-0 Up1jqY3PTG2pLHdOLJcLGQ   1   1   18126912          739      2.9gb          2.9gb
yellow open   test-index      nGaLdNNORHKfJF1maBlNvw   1   1          2            0     11.2kb         11.2kb




##
## "example-index-0" 인덱스에 있는 모든 document 중에서 3개만 가져온다.
##

GET example-index-0/_search?size=3
{  
  "query": {
    "match_all": { }
  }
}
 

##
## "app" 항목 중에서 "server"라는 어휘가 포함돠ㅣㄴ 문서를 모두 가져온다.
##

GET example-index-0/_search
{  
  "query": {
    "match": { "app": "server" }
  }
}


##
## "mac-address" 항목 중에서 정확하게 "0e:c3:0d:97:ba:f0" 와 일치하는 document만 가져온다.
##

GET example-*/_search
{  
  "query": {
    "match_phrase": { "mac-address": "0e:c3:0d:97:ba:f0" }
  }
}


##
## Elasticsearch Cluster 상태 정보를 가져온다. 
##

GET /_cluster/state

GET /_cluster/state?filter_path=metadata.indices.*.stat*

GET /example-index-0/_stats


##
## Elasticsearch Cluster에 저장된 전체 Document 개수를 가져온다.
##

GET /_count


##
## 위 _count 정보 중에서 _shard 정보를 제외한 정보를 가져온다.
##

GET /_count?filter_path=-_shards

2022년 11월 현재,  EFK(ElasticSearch, FluentBit, Kibana)를 설치해보려 한다.

공식 홈피에서 자료를 찾아서 읽고, 설치해야 하겠지만

오늘은 업무 때문에 해야 할 일이 많고, 여유 시간이 없어서 아래의 블로그를 읽고 따라해보려 한다.

만약 EFK 구축이 잘 되면, 추가로 글을 남겨보겠다 ^^

https://heartsavior.medium.com/kubernetes-%EC%97%90%EC%84%9C-efk-elasticsearch-fluentbit-kibana-stack-%EC%84%A4%EC%B9%98%ED%95%98%EA%B8%B0-17a4866a018

Elastic 가이드 북 (김종민 님)

업무 때문에 1~2일 이내에 잽싸게 Elastic을 스터디하고, ElasticSearch를 설치 및 Client App을 개발해야 하는데 어디서 부터 봐야 하는지 막막했다.

그러다가 찾은 Web Docs가 김종민 님의 "Elastic 가이드 북" 이었다.

https://esbook.kimjmin.net/

위 Elastic 가이드 북을 읽고, Elastic에 관해 두루두루 이해를 하고 깊게 봐야 하는 것만 Elastic 공식 Web Site에서 Document를 보면 딱 좋다.

Elastic Official Guide Documents

Elasticsearch 및 그 주변의 Stack Tool에 관한 모든 것이 다 설명되어 있다.

게다가 Elasticsearch Client API도 Programming Language 별로 설명 및 Example이 잘 작성되어 있다.

Elasticsearch를 사용하다가 궁금하거나 필요한 정보가 있다면, 이 Official Guide Docs를 보는 것이 좋다.

ElasticSearch REST API Example

내가 많이 사용하는 검색 예시이다. 급할 때 참고해서 작성하면 좋을 듯...

## 참고: 아래 HTTP REST API 예시는 Kibana의 [Dev Tools] UI에서 수행하기 !!!


##
## index 목록과 요약 정보(Document 개수, 용량) 조회하기
##
GET _cat/indices?v

## 응답은 이렇다.
health status index           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   example-index-0 Up1jqY3PTG2pLHdOLJcLGQ   1   1   18126912          739      2.9gb          2.9gb
yellow open   test-index      nGaLdNNORHKfJF1maBlNvw   1   1          2            0     11.2kb         11.2kb




##
## "ALARM" 문자열이 있는 Document를 탐색
##

GET _search?size=50
{
  "query": {
    "match": {
      "message": "ALARM"
    }
  }
}


##
## "kubernetes.container_name": "apiserver" 인 Document를 탐색
##

GET _search?size=50
{
  "query": {
    "match": {
      "kubernetes.container_name": "apiserver"
    }
  }
}


##
## Pod labels에 "vendor=KingSejong" 설정된 Pod가 출력만 로그(즉, Docs)만 검색
##

GET app-*/_search?size=30
{
  "query": {
    "match": {
      "kubernetes.flat_labels": "vendor=KingSejong",
    }
  }
}


##
## Index가 app-000051인 문서 전체를 열람
##

GET app-000051/_search
{
  "query": {
    "match_all": {}
  }
}


##
## Pod의 labels에 "app=my-test-app"가 설정되어 있는 Pod가 출력한 로그 중에서
## 로그의 내용이 "CREATE" 문자열을 포함하는 Document만 검색
##

GET _search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "match": {
            "kubernetes.flat_labels": "app=my-test-app"
          }
        },
        {
          "match_phrase": {
            "message": "CREATE"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

CURL 명령으로 Elasticsearch의 Index, Document를 조회, 생성하는 예제

아래 Blog에 작성된 예제 코드를 그대로 따라하면,

• Index를
  • 생성, 삭제, 리스트를 조회, 특정 Index를 조회하는 것을 할 수 있다.
• Document를
  • 생성, 삭제, 리스트를 조회, 특정 Document를 조회하는 것을 할 수 있다.

https://twofootdog.tistory.com/55

장황한 설명보다는 예제가 이해가 쉬울 듯하여, 아래의 예제 코드를 작성했다.

Case:  Kubernetes Cluster 외부에서 Kubernetes Cluster 내부 Service에 접근

아래와 같은 Server, Client App의 구성을 가정하고 아래 예제를 따라해본다.

• Server App 위치: Kubernetes Cluster 내부
• Client App 위치: Kubernetes Cluster 외부

API 접근용 TOKEN 값을 알고 있다면, 바로 아래 예제를 따라서 수행하면 된다.

$  cat curl-pod-list.sh
##
## Create a Pod on myspace namespace
##

TOKEN=$(oc whoami -t)
ENDPOINT="https://api.ocp4.mycluster.io:6443"
NAMESPACE="myspace"

echo ""
echo "TOKEN:     $TOKEN"
echo "ENDPOINT:  $ENDPOINT"
echo "NAMESPACE: $NAMESPACE"
echo ""


##
## Get Pod list in a namespace
##

RESPONSE_FILE=./curl-pod-list-response.json

curl -v -k -o $RESPONSE_FILE \
    -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    -H 'Accept: application/json' \
    $ENDPOINT/api/v1/namespaces/$NAMESPACE/pods


cat $RESPONSE_FILE


echo ""
echo "====================================================="
echo "                     Summary                         "
echo "====================================================="
echo ""

jq '.items[] | {PodName: .metadata.name, PodIP: .status.podIPs, StartTime: .status.startTime, Node: .spec.nodeName}' curl-pod-list-response.json

$

Case:  Kubernetes Cluster 내부에서 Kubernetes Cluster 내부 Service에 접근

아래와 같은 Server, Client App의 구성을 가정하고 아래 예제를 따라해본다.

• Server App 위치: Kubernetes Cluster 내부
  • Server는 Elasticsearch API Server 역할
• Client App 위치: Kubernetes Cluster 내부

즉, Cluster 내부에서 Pod간 통신이라고 가정한다.

[ 참고 ]
API 접근용 TOKEN은Pod 내부의 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token 파일에 있다.
ServiceAccount 별로 Token을 생성하고 서비스 접근 권한을 부여하기 때문에 Client App 역할을 하는 Pod가 사용하는 ServiceAccount에게 Server Pod의 Service에 접근할 수 있도록 Role을 Binding해줘야 한다. 

$  cat clusterrolebinding.yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: cluster-admin-my-service-account
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: cluster-admin
subjects:
- apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: User
  name: system:serviceaccount:my-namespace:my-service-account
  
  $  kubectl apply -f clusterrolebinding.yaml

#!/bin/bash


##
## Run this script in my example pod !
##
##  1) Jump into my example pod
##     $  kubectl exec -n my-namespace -it my-example-pod -- bash
##
##  2) Run this script in the above pod
##     $  chmod +x run-es-query-in-container.sh
##     $  ./run-es-query-in-container.sh
##


TOKEN=$(cat /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/token)
ENDPOINT="https://elasticsearch.openshift-logging:9200"
RESPONSE_FILE=curl-es.json

rm  $RESPONSE_FILE

echo ""
echo "TOKEN:     $TOKEN"
echo "ENDPOINT:  $ENDPOINT"
echo ""


curl -k -o $RESPONSE_FILE \
    -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -H 'Accept: application/json' \
    -d '{ "query": { "match": { "message": "cm-apiserver" } } }' \
    $ENDPOINT/infra-000094/_search?size=3



jq ".hits.hits[]._source | { kubernetes, message }" $RESPONSE_FILE