前面我们了解到 OpenObserve 的装配置架构支持单节点和 HA 两种模式，接下来我们来了解下 OpenObserve 的式安 HA 模式是如何使用的。
OpenObserve 可以在裸机服务器、装配置虚拟机、式安Kubernetes 和其他平台上以 HA 模式安装和运行，装配置但目前官方提供的式安使用 Helm Chart 的安装方式，所以需要提前准备一个可用的装配置 Kubernetes 集群。
由于 HA 模式不支持本地磁盘存储，式安因此必须配置对象存储（例如 s3、装配置minio、式安gcs 等等），这里我们就以 minio 为例进行说明。
首先添加 openobserve 的 helm 仓库：
$ helm repo add openobserve https://charts.openobserve.ai$ helm repo update# 或者直接 clone chart 仓库$ git clone https://github.com/openobserve/openobserve-helm-chart.git然后可以使用下面的命令来获取 helm chat 包：
$ tree openobserve-helm-chartopenobserve-helm-chart├── Chart.lock├── Chart.yaml├── LICENSE├── README.md├── charts│ ├── etcd-8.10.1.tgz│ ├── etcd-8.11.4.tgz│ └── minio-5.0.7.tgz├── index.yaml├── publish.sh├── templates│ ├── NOTES.txt│ ├── _helpers.tpl│ ├── alertmanager-deployment.yaml│ ├── alertmanager-service.yaml│ ├── compactor-deployment.yaml│ ├── compactor-hpa.yaml│ ├── compactor-service.yaml│ ├── configmap.yaml│ ├── ingester-hpa.yaml│ ├── ingester-service.yaml│ ├── ingester-statefulset.yaml│ ├── ingress.yaml│ ├── issuer.yaml│ ├── querier-deployment.yaml│ ├── querier-hpa.yaml│ ├── querier-service.yaml│ ├── router-deployment.yaml│ ├── router-hpa.yaml│ ├── router-service.yaml│ ├── secret.yaml│ ├── serviceaccount.yaml│ ├── zplane-deployment.yaml│ ├── zplane-ingress.yaml│ └── zplane-service.yaml└── values.yaml2 directories, 34 files整个包里面还包括 etcd 和 minio 两个依赖的 helm chart 包，创建一个 oo-values.yaml 文件，然后添加如下内容：
auth: ZO_ROOT_USER_EMAIL: "root@example.com" ZO_ROOT_USER_PASSWORD: "root321" # 启用了 minio 不用设置这个 # ZO_S3_ACCESS_KEY: "console" # ZO_S3_SECRET_KEY: "console123"config: # ZO_S3_SERVER_URL: "http://minio:9000" # 启用了 minio 不用设置这个 ZO_S3_BUCKET_NAME: "openobserve" ZO_S3_REGION_NAME: "us-east-1" ZO_S3_PROVIDER: "minio" # 只有在使用 minio 进行对象存储时才需要设置这个，如果启用了minio，将会自动设置。 ZO_TELEMETRY: "false" # 发送匿名遥测信息以改进OpenObserve，您可以将其设置为false来禁用。 # ZO_ETCD_ADDR: "openobserve-etcd-headless.openobserve.svc.cluster.local:2379" # etcd endpoint，启用 etcd 会自动配置 ZO_DATA_DIR: "./data/" # 指定数据目录，主要是 WAL 日志 ZO_WAL_MEMORY_MODE_ENABLED: "false" # 开启内存模式，开启后不再写入本地文件，wal的数据直接在内存中，然后从内存转存到对象存储，为了解决某些云服务器，本地磁盘性能很差的问题，但是需要大内存。 ZO_WAL_LINE_MODE_ENABLED: "true" # wal的写入模式，一般写入数据的时候都会批量写入，但是这有个潜在的风险。比如你一次写入了10k数据，如果我一次性写入wal，有可能遇到系统崩溃，掉电，这一批数据不知道断在哪儿，wal文件会出错。可能写入了一半。如果开启line模式，就是虽然你是一次给了我10k数据，我写入wal的时候，一行行的调用write接口，这样wal损坏的可能性小一些，但是性能稍微差一些。replicaCount: # 可以根据需要调整副本数 ingester: 1 querier: 1 router: 1 alertmanager: 1 compactor: 1ingester: persistence: # 持久化 data 目录，主要是 WAL 日志 enabled: true size: 10Gi storageClass: "cfsauto" # 指定可用的 storage class accessModes: - ReadWriteOnceingress: enabled: true className: "nginx" annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/enable-cors: "true" nginx.ingress.kubernetes.io/connection-proxy-header: keep-alive nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "600" nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "600" nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "600" nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-body-size: 32m hosts: - host: oo.k8s.local paths: - path: / pathType: ImplementationSpecificetcd: enabled: true # 指定 etcd 是否启用 replicaCount: 1 # 奇数 persistence: size: 20Gi storageClass: "cfsauto" # 指定可用的 storage class accessModes: - ReadWriteOnceminio: enabled: true # 指定 minio 是否启用 region: "us-east-1" rootUser: rootuser rootPassword: rootpass123 drivesPerNode: 1 replicas: 2 mode: distributed # or standalone buckets: - name: openobserve policy: none purge: false persistence: enabled: true size: 10Gi storageClass: "cfsauto" # 指定可用的 storage class accessModes: - ReadWriteOnce consoleIngress: enabled: true ingressClassName: "nginx" annotations: kubernetes.io/ingress.allow-http: "true" nginx.ingress.kubernetes.io/secure-backends: "true" nginx.ingress.kubernetes.io/whitelist-source-range: 0.0.0.0/0 path: / hosts: - minio.k8s.local在这个文件中我们指定了管理员的邮箱和密码，还有对象存储的相关配置，然后指定了 etcd 和 minio 的相关配置，要注意 auth 和 config 部分的配置，如果启用了 minio，那么 ZO_S3_ACCESS_KEY、ZO_S3_SECRET_KEY、ZO_S3_SERVER_URL 这些配置都可以省略，因为这些配置项会自动设置，包括如果启用了 etcd，ZO_ETCD_ADDR 参数也会自动配置。
另外我们可以看到 ingester 组件我们配置了数据持久化，这主要是为了对 WAL 日志数据的持久化，关于 WAL 主要有两种模式：
所以如果我们使用内存模式的话理论上可以不用持久化数据目录，但有一种情况会落盘，就是当内存中还有数据的时候程序接收到关闭指令，会把内存中的数据 dump 到磁盘，下次启动的时候再转移到对象存储中去。
更多配置可以参考官方文档关于环境变量的说明：https://openobserve.ai/docs/environment-variables/。
然后使用如下命令即可一件安装 OpenObserve：
$ helm upgrade --install openobserve -f oo-values.yaml --namespace openobserve ./openobserve-helm-chartRelease "openobserve" does not exist. Installing it now.NAME: openobserveLAST DEPLOYED: Thu Aug 10 15:31:37 2023NAMESPACE: openobserveSTATUS: deployedREVISION: 1TEST SUITE: NoneNOTES:1. Get the application URL by running these commands: http://oo.k8s.local/安装后我们可以查看一下 OpenObserve 的 Pod 状态：
$ kubectl get pods -n openobserveNAME READY STATUS RESTARTS AGEopenobserve-alertmanager-7957d8fb79-xzh8z 1/1 Running 4 (31m ago) 32mopenobserve-compactor-d679d4765-gpkgk 1/1 Running 4 (31m ago) 32mopenobserve-etcd-0 1/1 Running 0 32mopenobserve-ingester-0 1/1 Running 0 4m31sopenobserve-minio-0 1/1 Running 0 32mopenobserve-minio-1 1/1 Running 0 32mopenobserve-querier-56456d48c5-dth52 1/1 Running 4 (31m ago) 32mopenobserve-router-7bd4fcbc6c-nrmbs 1/1 Running 3 (32m ago) 32mprometheus-756c8c78f5-gkwl8 1/1 Running 0 2d$ kubectl get svc -n openobserveNAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGEopenobserve-alertmanager ClusterIP 10.102.247.215 <none> 5080/TCP 71mopenobserve-compactor ClusterIP 10.96.24.228 <none> 5080/TCP 71mopenobserve-etcd ClusterIP 10.103.96.225 <none> 2379/TCP,2380/TCP 71mopenobserve-etcd-headless ClusterIP None <none> 2379/TCP,2380/TCP 71mopenobserve-ingester ClusterIP 10.108.17.186 <none> 5080/TCP 71mopenobserve-minio ClusterIP 10.108.196.221 <none> 9000/TCP 71mopenobserve-minio-console ClusterIP 10.103.65.90 <none> 9001/TCP 71mopenobserve-minio-svc ClusterIP None <none> 9000/TCP 71mopenobserve-querier ClusterIP 10.99.221.44 <none> 5080/TCP 71mopenobserve-router ClusterIP 10.101.230.112 <none> 5080/TCP 71m$ kubectl get ingress -n openobserveNAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGEopenobserve nginx oo.k8s.local 10.98.12.94 80 53mopenobserve-minio-console nginx minio.k8s.local 10.98.12.94 80 53m可以看到 OpenObserve 的几个组件 Router、Querier、Ingester、Alertmanager、Compactor、Minio、Etcd 都已经正常运行了，此外我们为 MinIO 和 OpenObserve 都添加了 Ingress，只需要将 oo.k8s.local 和 minio.k8s.local 映射到 Ingress 控制器即可访问。
比如现在我们可以通过 minio.k8s.local 来访问 MINIO 的 UI 界面：
使用用户名 rootuser 和密码 rootpass123 即可登录成功。
可以看到指定的 openobserve bucket 也已经创建成功了：
同样我们也可以通过 oo.k8s.local 来访问 OpenObserve 的 UI 界面：
只是现在还没有任何数据：
接下来我们只需要将前面日志、指标、链路追踪的数据发送到新的 OpenObserve 地址 http://openobserve-router.openobserve.svc.cluster.local:5080 即可，比如前面我们已经部署的 Fluentd，只需要将日志输出地址修改即可：
# fluentd.yaml# ...... 省略部分配置output.conf: |- <match **> @type http # 使用http插件 endpoint http://openobserve-router.openobserve:5080/api/default/K8sLogs/_json # 指定接收日志的地址 content_type json json_array true <auth> method basic username root@example.com password root321 </auth> <buffer> flush_interval 2s # 每2秒发送一次 </buffer> </match>然后重启 fluentd 即可，隔一会儿就可以在 OpenObserve 的 UI 界面中看到日志数据了：
同样对于 Prometheus 也是一样的，只需要修改 Prometheus 的配置文件中的远程写入地址即可：
remote_write: # 写入到远程 OO，url 是远程写入接口地址 - url: http://openobserve-router.openobserve:5080/api/default/prometheus/api/v1/write basic_auth: username: root@example.com password: root321
对于链路追踪数据也是一样的，只需要修改 OpenTelemetry Collector 的配置文件中的远程写入地址即可。
最后我们可以去 MINIO 中验证下数据是否已经写入到对象存储中了：
不过需要注意的是数据并不是实时上传到对象存储中的，默认 10 分钟或者 WAL 达到 32MB 后会上传一次。
到这里 OpenObserve 的 HA 模式就部署完成了，我们可以根据需要设置各个组件的副本数量进行横向扩展，也可以启用 HPA 来自动扩缩容。
其他更多功能请参考官方文档 https://openobserve.ai/docs/ 以了解更多相关信息。
责任编辑：姜华 来源： k8s技术圈 KubernetesHA 模式(责任编辑：知识)
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