#Как взаимодействовать с внешними кластерами ES Storage

Вы можете взаимодействовать с внешними кластерами Elasticsearch или Kafka, создавая YAML-конфигурации. В зависимости от ваших бизнес-требований, вы можете выбрать взаимодействие только с внешним кластером Elasticsearch (при этом Kafka устанавливается в текущем кластере), либо взаимодействовать одновременно с внешними кластерами Elasticsearch и Kafka.

#Подготовка ресурсов

Перед взаимодействием необходимо подготовить требуемую информацию для аутентификации.

1. В левой навигационной панели нажмите Cluster Management > Resource Management, затем переключитесь на кластер, в который нужно установить плагин.

2. Нажмите Create Resource Object и заполните поле кода, изменив параметры согласно комментариям в коде.

• Учетные данные, необходимые для взаимодействия с внешним Elasticsearch:

  apiVersion: v1
  type: Opaque
  data:
    password: dEdWQVduSX5kUW1mc21acg==  # Должно быть закодировано в base64. Команда для справки: echo -n <password_value>| base64
    username: YWRtaW4=                  # Должно быть закодировано в base64. Команда для справки: echo -n <username_value>| base64
  kind: Secret
  metadata:
    name: elasticsearch-basic-auth      # Имя учетных данных. Убедитесь, что значение elasticsearch.basicAuthSecretName в YAML лог-хранилища совпадает с этим параметром.
    namespace: cpaas-system             # Пространство имен, где расположен компонент Elasticsearch, обычно cpaas-system.

• Если необходимо использовать внешний кластер Kafka, также нужно создать учетные данные для взаимодействия с внешним Kafka:

  apiVersion: v1
  type: Opaque
  data:
    password: dEdWQVduSX5kUW1mc21acg==  # Должно быть закодировано в base64. Команда для справки: echo -n <password_value>| base64
    username: YWRtaW4=                  # Должно быть закодировано в base64. Команда для справки: echo -n <username_value>| base64
  kind: Secret
  metadata:
    name: kafka-basic-auth              # Имя учетных данных. Убедитесь, что значение kafka.basicAuthSecretName в YAML лог-хранилища совпадает с этим параметром.
    namespace: cpaas-system             # Пространство имен, где расположен компонент Kafka, обычно cpaas-system.

3. Нажмите Create.

#Порядок действий

1. В левой навигационной панели нажмите Marketplace > Cluster Plugins.

2. В верхней навигации выберите Cluster Name, в котором хотите установить Alauda Container Platform Log Storage for Elasticsearch.

3. Нажмите кнопку действий справа от Alauda Container Platform Log Storage for Elasticsearch и выберите Install.

4. Включите переключатель External Elasticsearch, затем настройте YAML-файл, используя следующие примеры и описание параметров:

• Взаимодействие с внешним кластером Elasticsearch при установке Kafka в текущем кластере:

  elasticsearch:
    install: false
    address: http://fake:9200                # Адрес доступа к внешнему ES, например, http://192.168.143.252:11780/es_proxy
    basicAuthSecretName: elasticsearch-basic-auth # Учетные данные для взаимодействия с внешним Elasticsearch, созданные на этапе подготовки.
  storageClassConfig:
    type: "LocalVolume"   # По умолчанию LocalVolume. Опции: "LocalVolume" или "StorageClass".
  kafka:
    auth: true                               # Включена ли аутентификация.
    k8sNodes:
    - log1                                   # Имя узла, полученное через kubectl get nodes.
    - log2
    - log3
    storageSize: 10                          # Размер хранилища в Gi, по умолчанию 10 Gi.

• Взаимодействие с внешними кластерами Elasticsearch и Kafka одновременно:

  elasticsearch:
    install: false
    address: http://fake:9200                # Адрес доступа к внешнему ES, например, http://192.168.143.252:11780/es_proxy
    basicAuthSecretName: elasticsearch-basic-auth # Учетные данные для взаимодействия с внешним Elasticsearch, созданные на этапе подготовки.
  kafka:
    auth: true                               # Включена ли аутентификация.
    install: false
    basicAuthSecretName: kafka-basic-auth  # Учетные данные для взаимодействия с внешним Kafka, созданные на этапе подготовки.
    address: 192.168.130.169:9092,192.168.130.187:9092,192.168.130.193:9092     # Адреса доступа к Kafka, разделенные запятыми.