loki를 쓴다는 건?

Vector(수집기) → ClusterLogForwarder(파이프라인 정의) → LokiStack(저장) → OCP 콘솔(시각화)

이렇게 네 층으로 로그 파이프라인을 구성하겠다는 뜻

1. 왜 Loki? (fluentd + Elasticsearch → Vector → Loki)

Logging 5.x

• 수집기 : Fluentd DaemoSet
• 저장소 : Elasticsearch (OpenShift Elaticsearch Operator)
• 시각화 : Kibana

Logging 6.x

• 수집 + 포워딩 : Vector(Rust 기반, 고성능 / 저자원)
• 저장소 : Grafana loki (Loki Operator가 관리하는 LokiStack)
• 시각화 : openshift 콘솔 + Cluster Observability Operator(COO) 플러그인
• API : log 수집 / 포워딩 API가 Logging.openshift.io → observability.openshift.io로 진화
  • ClusterLogging / ClusterLogForwarder의 개념이 통합 정리됨.
  • https://docs.redhat.com/en/documentation/red_hat_openshift_logging/6.0/html-single/upgrading_logging/index?utm_source=chatgpt.com

즉, 이제는

• Red Hat Openhift Logging Operator → “Collector 및 Forwarder 제어”
• Loki Operator → LokiStack 저장소 제어
• Cluster Observability Operator(COO) → “로그 메트릭 시각화 UI 제어”

2. 필요한 Operator 및 주요 CRD