아래 설명에서 해결 방법을 확인하세요.
설명:
* 네임스페이스 및 서비스 계정 생성
* oc 새 프로젝트 ci
* oc -n 봇을 생성하세요
* SA는 자동화 접근을 담당합니다.
* 권한 부여 (예: 네임스페이스 내 편집 권한)
* oc -n ci policy add-role-to-user edit system:serviceaccount:ci:ci-bot
* 권한이 없으면 토큰 인증은 성공하지만 API 작업은 거부됩니다.
* 토큰 생성(TokenRequest)
* 토큰=$(oc -n ci create token ci-bot)
* OCP는 기본적으로 수명이 짧은 토큰을 발급합니다(권장 사항).
* 토큰을 사용하여 kubeconfig를 생성합니다.
* oc config set-cluster lab --server="$(oc whoami --show-server)" \
* --insecure-skip-tls-verify=true --kubeconfig=ci-bot.kubeconfig
* oc config set-credentials ci-bot --token="$TOKEN" --kubeconfig=ci-bot.kubeconfig
* oc config set-context ci --cluster=lab --user=ci-bot --namespace=ci \
* --kubeconfig=ci-bot.kubeconfig
* oc config use-context ci --kubeconfig=ci-bot.kubeconfig
* 이렇게 하면 CI 자동화를 위한 자체 포함형 kubeconfig 파일이 생성됩니다.
* 테스트 액세스
* oc --kubeconfig=ci-bot.kubeconfig get pods

아래 설명에서 해결 방법을 확인하세요.
설명:
* 테스트 사용자를 포함하는 로컬 htpasswd 파일을 생성합니다.
* htpasswd -c -B -b /tmp/htpass.txt testuser RedHat123!
* -c 옵션은 새 파일을 생성합니다(한 번만 사용).
* -B는 bcrypt 해싱을 사용합니다(권장).
* -b 옵션은 암호를 대화형 방식이 아닌 방식으로 제공합니다(실험실 환경에 적합).
* openshift-config에서 HTPasswd 비밀 키를 생성합니다.
* oc -n openshift-config create secret generic htpass-secret --from-file=htpasswd=/tmp/htpass.txt
* OAuth는 이 비밀 키에서 htpasswd 키를 읽습니다.
* OAuth를 편집하고 HTPasswd 공급자를 추가합니다(LDAP는 그대로 유지).
* oc edit oauth 클러스터
spec.identityProviders 아래에 항목을 하나 더 추가하세요:
- 이름: local-htpasswd
매핑 방식: 클레임
유형: HTPasswd
htpasswd:
파일 데이터:
이름: htpass-secret
* 이 기능은 LDAP를 유지하면서 두 번째 로그인 옵션을 추가합니다.
* OAuth Pod를 재시작합니다
* oc -n openshift-authentication delete pod -l app=oauth-openshift
* 업데이트된 ID 공급자 목록이 로드되었는지 확인합니다.
* htpasswd 사용자의 로그인이 제대로 작동하는지 확인합니다.
* testuser를 사용하여 콘솔을 통해 로그인하세요.
* 사용자가 생성되었는지 확인하십시오:
* oc get user testuser

아래 설명에서 해결 방법을 확인하세요.
설명:
1단계: OpenShift 웹 콘솔에 로그인합니다.
이 작업은 GUI 워크플로로 명시적으로 정의되어 있습니다.
2단계: 운영자 메뉴로 이동합니다.
설치된 로깅 구성 요소는 운영자 프레임워크를 통해 관리됩니다.
3단계: 설치된 운영자를 엽니다.
이 목록에는 클러스터에 이미 배포된 운영자가 표시됩니다.
4단계: Red Hat OpenShift 로깅을 선택합니다.
이 운영자는 클러스터 로깅 스택과 해당 사용자 지정 리소스를 관리합니다.
5단계: ClusterLogging 인스턴스를 엽니다.
작업 시뮬레이션은 기존 ClusterLogging 사용자 지정 리소스를 편집하는 것을 의미합니다.
6단계: YAML 보기로 전환합니다.
이를 통해 로깅 사용자 지정 리소스 사양을 직접 편집할 수 있습니다.
7단계: 컬렉션 유형을 편집하고 벡터로 설정합니다.
이는 로그 수집기 구현 방식을 변경합니다.
8단계: 저장을 클릭합니다.
운영자는 리소스를 조정하고 업데이트된 수집기 구성을 적용합니다.
상해:
ClusterLogging 사용자 정의 리소스는 OpenShift의 로깅 스택 동작을 제어합니다. 수집 유형을 벡터로 변경하면 노드 및 컨테이너 로그 수집에 사용되는 수집기 기술이 업데이트됩니다. 운영자 관리 플랫폼에서는 운영자가 원하는 상태를 적용하고 유지 관리하므로 사용자 정의 리소스를 YAML 형식으로 직접 편집하는 것이 관리 동작을 변경하는 데 권장되는 방법입니다. 이 작업은 웹 콘솔 탐색 능력과 로깅 동작 구성 위치에 대한 지식을 모두 테스트합니다. 리소스를 저장하면 조정이 트리거되는데, 이는 OpenShift 운영자의 핵심 패턴입니다. 즉, 선언된 구성은 Pod별로 수동으로 변경하는 대신 운영자에 의해 읽히고 적용됩니다.

아래 설명에서 해결 방법을 확인하세요.
설명:
* 일정을 작성하세요
* 벨레로 스케줄, 주문 생성(일일)
* --스케줄 "0 1 * * *" \
* --include-namespaces 주문 \
* --스냅샷 볼륨
* 크론 형식: 분 시 일 월 요일.
* 일정이 존재하는지 확인하십시오
* 항해 일정 보기
* 백업이 예정대로 생성되었는지 확인하십시오.
* 벨로로 백업 가져오기 | grep orders-daily
* 예약된 백업은 일반적으로 예약된 일정에 따라 이름이 지정됩니다.

아래 설명에서 해결 방법을 확인하세요.
설명:
* 오류가 발생한 노드와 상태를 식별합니다.
* oc 노드 가져오기
* 어떤 노드가 준비되지 않았는지 확인합니다.
* 노드 상태 및 이벤트를 검사합니다.
* oc describe 노드 < 워커 >
* kubelet 상태 문제(네트워크, 디스크 사용량, 런타임 등)를 표시합니다.
* MachineConfigPool 상태를 확인합니다
* oc get mcp
* oc는 mcp 작업자를 설명합니다
* MCP 성능이 저하되면 노드가 구성 적용 중에 멈출 수 있습니다.
* 노드 로그(kubelet)를 확인하세요.
* oc adm node-logs < worker > --path=kubelet.log
* 종종 노드가 준비 상태를 보고하지 않는 이유를 알려줍니다.
* 증상에 따라 치료합니다
* 예시:
* 디스크 여유 공간이 부족한 경우 kubelet이 복구되는지 확인하십시오.
* MCO가 멈춘 경우: 현재/원하는 구성을 조사하고 손상된 MachineConfig를 수정하십시오.
* 노드 차단/배수가 잘못된 경우: 복구 후 차단을 해제하십시오.
* oc adm uncordon < worker >
* 노드가 준비 상태를 반환하는지 확인합니다.
* oc get 노드 < 워커 >