15. CKA-Logs

custom-app를 log monitoring한 후 error가 있는 log line을 extract하여 아래의 경로에 저장하시오.
작업 클러스터 : hk8s
error : file not found
경로 : /var/CK2022/CUSTOM-LOG001

1. 작업 클러스터로 이동하기
==> kubectl config use-context hk8s

2. app 동작 확인하기
==> kubectl get pod custom-app

3. log 추출하기
kubectl logs custom-app | grep 'file not found' > /var/CK2022/CUSTOM-LOG001

리소스(pc자원 등) 모니터링

모든 pv를 capacity별로 sort한 후 다음 경로에 저장하시오.pv출력 결과를 sort하기 위해 kubectl 명령만 사용하고, 그 외의 리눅스 명령은 사용하지 마시오.
작업 클러스터 : hk8s
경로 : /var/CKA2022/my-pv-list

* 문제에서 지정한 출력기준을 바탕으로 진행해야함 * 

1. 작업 클러스터로 이동하기
==> kubectl config use-context hk8s

2.json 형식의 pv확인하기
==> kubectl get persistentvolume -o json
==> 해당 명령어로 capacity가 어디에 있는지 확인하기.
       .spec => capacity => storage 순서로 존재함

3.soft하기
==> kubectl get persistentvolume --sort-by=.spec.capacity.storage
==> --sort-by="계층"적으로 경로를 설정해 둬야함.

4. 저장하기
==> kubectl get persistentvolume --sort-by=spec.capacity.storage > var/CKA2022/my-pv-list


문제
다음 레이블을 사용하는 pod 중 cpu소비율이 가장 높은 pod의 이름을 찾아 아래 경로에 기록하시오.
작업 클러스터 : hk8s
label : name=overloaded-cpu
경로 : /var/CKA2022/custom-app-log

1. 작업 클러스터로 이동하기
==> kubectl config use-context hk8s

2.labele값을 기준으로 검색하기.
==> kubectl get pods --show-labels | grep name=overloaded-cpu

3. 문제에서 지정한 값 찾기
==> kubectl top pods --sort-by=cpu

4. echo명령어로 기록하기
==> etco 'pod명' > /var/CKA2022/custom-app-log