跳轉到主要內容
作為系統管理員，您的職責是隨時監控 ABBYY Vantage、對其進行管理、發現文件處理過程中可能出現的任何錯誤，以及找出造成這些錯誤的原因。 您可以透過以下方式監控 ABBYY Vantage：
  • Vantage 記錄檔
  • 內建的技能監控服務，該服務會為現有的 Vantage skill 收集統計資料，並提供已完成與進行中處理作業的詳細資訊。此外，此服務也可讓您取得技術支援所需的處理作業事件資訊。
  • 第三方服務，可用於監控 Vantage 的內部處理程序、監控特定工作流程、分析收集的資料以進一步調整與最佳化文件處理，以及收集並分析記錄檔。
當聯繫技術支援時，除了錯誤資訊外，您也可以提供產品及其元件的版本資訊，方法如下：
  1. 在左側窗格中按一下 Help，接著按一下 About，然後選擇 Version details。
  2. 複製這些詳細資訊。

​
如何存取診斷記錄

在 Vantage 中處理文件時所建立的記錄檔，會本機儲存在安裝產品的機器上。 記錄的儲存方式如下：執行於所有 Kubernetes 節點上的 Fluent Bit 代理程式會收集容器記錄，並將其傳送到 Fluentd 彙總服務。預設情況下，所有記錄都會以封存檔案的形式儲存在永久性磁碟區上，並可透過 NFS 存取。系統管理員也可以選擇將記錄傳送到 Elasticsearch 叢集。 Kubernetes 記錄架構示意圖，顯示 Fluent Bit 代理程式從 Docker 容器收集記錄，傳送到 Fluentd 彙總器，再輸出到 Elasticsearch 與永久性磁碟區儲存 若要存取診斷記錄：
  1. 如果您使用的是外部 NFS 伺服器或其他外部儲存體，請直接跳到步驟 3。
  2. 若使用叢集內 NFS 伺服器進行安裝（無高可用性 組態的預設設定），請先取得 NFS 伺服器的 IP 位址：
kubectl -n nfs get po -lapp.kubernetes.io/name=nfs-kernel-server -o jsonpath='{ .items[*].status.hostIP }'
  1. 存取該共用資源：
    • 適用於 NFS：
      • Linux：mount –t nfs <nfs server ip>:/ /opt/mount
      • Windows：安裝 ClientForNFS，開啟檔案總管，然後前往 \\<nfs server ip>
    • 適用於其他類型的外部儲存裝置： 請聯絡您的系統管理員以取得存取指引。
  2. 瀏覽至 \\<nfs server ip>\<sharename>\<env>\abbyy-monitoring\fluentd-pvc 目錄。

​
向技術支援提供日誌

若要向 ABBYY 客戶支援團隊提供 Vantage 日誌：
  1. 前往日誌資料夾。日誌儲存在名稱與 Kubernetes 叢集命名空間相同的子資料夾中。Vantage 日誌位於 abbyy-vantage 資料夾中。
  2. 複製與問題發生時間區間相關的檔案。日誌會壓縮為 gzip 檔案，檔名格式為 Y-M-DD-H（例如：2022-12-09-0800.log.gz）。
  3. 將這些檔案傳送給 ABBYY 技術支援。

​
Elasticsearch 和 Kibana

Elasticsearch 和 Kibana 是用於搜尋、分析及視覺化呈現日誌的工具。Elasticsearch 和 Kibana 並不會隨 ABBYY Vantage 一同安裝，必須另外安裝並完成設定。無論產品是否已安裝，都可以執行這些步驟。您也可以使用任何既有安裝。
下述範例設定程序經過簡化，僅作為示範說明。
若要安裝 Elasticsearch 和 Kibana：
  1. 複製（clone）此儲存庫：
git clone https://github.com/elastic/cloud-on-k8s.git
cd cloud-on-k8s
git checkout 2.5
cd deploy/eck-operator
  1. 安裝用於部署資源的 Operator：
helm -n elastic upgrade -i eck-operator . --create-namespace
  1. 建立一個名為 elastic.yaml 的檔案，並填入以下內容：
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
  name: elasticsearch
  namespace: elastic
spec:
  version: 8.5.1
  nodeSets:
    - config:
        indices.fielddata.cache.size: 38%
        xpack.ml.enabled: false
        xpack.security.enabled: true
      count: 1
      name: default
      podTemplate:
        spec:
          containers:
            - name: elasticsearch
              resources:
                limits:
                  memory: 1Gi
                  cpu: '1'
                requests:
                  cpu: '1'
                  memory: 1Gi
          initContainers:
            - command:
                - sh
                - '-c'
                - sysctl -w vm.max_map_count=262144
              name: sysctl
              securityContext:
                privileged: true
                runAsUser: 0
          nodeSelector:
            kubernetes.io/os: linux
      volumeClaimTemplates:
        - metadata:
            name: elasticsearch-data
          spec:
            accessModes:
              - ReadWriteOnce
            resources:
              requests:
                storage: 128Gi
  1. 建立一個名為 kibana.yaml 的檔案，內容如下：
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
kind: Kibana
metadata:
  name: kibana
  namespace: elastic
spec:
  version: 8.5.1
  count: 1
  elasticsearchRef:
    name: elasticsearch
  podTemplate:
    spec:
      containers:
        - name: kibana
          env:
            - name: NODE_OPTIONS
              value: "--max-old-space-size=2048"
          resources:
            requests:
              memory: 512Mi
              cpu: 0.5
            limits:
              memory: 1Gi
              cpu: 1
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
  1. 執行以下命令來安裝 Elasticsearch：
kubectl -n elastic apply -f elastic.yaml
查看部署狀態： 
kubectl -n elastic get statefulset
  1. 執行以下命令以安裝 Kibana：
kubectl -n elastic apply -f kibana.yaml
檢查部署狀態： 
kubectl -n elastic get deployment
  1. 取得 Elasticsearch 使用者的密碼：
kubectl -n elastic get secret elasticsearch-es-elastic-user -o go-template='{{.data.elastic | base64decode }}'
  1. 將以下 Parameter 加入至你的 env_specific.yaml 檔案：
logging:
  enabled: true
  elasticsearch:
    enabled: true
    host: elasticsearch-es-http.elastic.svc.cluster.local
    username: elastic
    password: elastic_user_password
    scheme: https
  1. 如果您在產品已經安裝完成之後才要安裝 Kibana，請更新您的 env_specific.yaml 檔案，並執行以下指令：
ansible-playbook -i inventories/k8s playbooks/6-DeployMonitoring-k8s.yml

​
Grafana

Grafana（與 Prometheus 搭配使用）是一款用於視覺化、監控和分析資料的工具。Grafana 不會隨 ABBYY Vantage 一併安裝，必須另外安裝並進行設定。您可以使用任何既有的 Grafana 安裝。
Grafana 必須安裝在叢集中，因為 Prometheus 只能在叢集內使用。
下列範例安裝程序已加以簡化，僅供參考。
安裝 Grafana：
  1. 建立名為 grafana.yaml 的檔案。
  2. 將下列程式碼複製並貼到該檔案中，然後儲存：
persistence:
  enabled: false
rbac:
  create: true
  namespaced: false
serviceAccount:
  create: true
podLabels:
  app.kubernetes.io/component: grafana
nodeSelector:
  kubernetes.io/os: linux
adminUser: admin
adminPassword: password
plugins:
  - grafana-piechart-panel
  - flant-statusmap-panel
grafana.ini:
  server:
    root_url: "%(protocol)s://%(domain)s:%(http_port)s/grafana/"
    enable_gzip: "true"
ingress:
  enabled: true
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: abbyy-nginx
    nginx.ingress.kubernetes.io/rewrite-target: /$2
  tls:
    - secretName: platform-wildcard
      hosts:
        - {{ env }}.{{ domain }}
  hosts:
    - {{ env }}.{{ domain }}
  path: "/grafana(/|$)(.*)"
sidecar:
  dashboards:
    enabled: true
    label: grafana_dashboard
datasources:
  datasources.yaml:
    apiVersion: 1
    datasources:
      - name: Prometheus
        editable: true
        isDefault: true
        jsonData:
          timeInterval: 5s
          tlsSkipVerify: true
        type: prometheus
        url: 'http://prometheus-scaling.abbyy-monitoring.svc.cluster.local:9090'
      - editable: true
        isDefault: true
        jsonData:
          timeInterval: 5s
          tlsSkipVerify: true
        name: Victoria
        type: prometheus
        url: 'http://victoria-metrics-abbyy.abbyy-monitoring.svc.cluster.local:8428'
將 host 參數值替換為您 Vantage 叢集的網域名稱，並變更初始管理員密碼。
  1. 執行以下指令：
helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
helm -n abbyy-monitoring upgrade -i grafana grafana/grafana -f grafana.yaml