使用KubeFATE的日志聚合功能跟踪处理FATE的日志 - FederatedAI/KubeFATE GitHub Wiki
从KubeFATE v1.5.1开始支持对FATE集群日志的收集功能。通过使用kubefate cluster log命令，可以轻松地收集FATE集群各个组件，或指定单一组件的日志。
在一个程序运行的生命周期内，日志往往提供了丰富的信息，给予了运维工程师或者程序的用户对程序更好的掌控。日志通常记录在日志文件中，集群应用的日志往往都分散在不同的主机中，这就使得日志的查看十分困难，日志的收集和管理就十分必要。
KubeFATE的日志聚合功能，就是解决了FATE集群的日志分散不容易查看的问题。
使用日志聚合功能可以方便的完成下面的工作：
集群应用的运行状态是集群是否健康的重要指标。对于FATE来说，通过查看日志是了解FATE集群运行是否健康的很好的方式。
程序应用的开发不可避免的会有各式各样的错误，而在使用过程中能够及时的发现问题，定位原因是非常必要的。
KubeFATE的日志聚合功能对使用FATE的用户来说是很好的排查工具
针对联邦学习的AI计算任务，往往需要多方参与，不同方的集群实例分散在各种复杂的环境当中，这就对了联邦学习算法设计调试带来了非常大的挑战。
KubeFATE的日志聚合可以收集单方的所有日志信息，对调试分析提供了有力的支持。
AI计算正式生产的任务通常需要巨大地计算量，也需要较长的任务时间，在这期间保证集群的健康运行就显得非常重要，通过集群的所有日志了解集群的健康状态是一个非常重要的手段。
KubeFATE的日志聚合功能对使用FATE带来了极大的改变，那么接下了看下如何使用这些功能。
kubefate cluster logs [options] <cluster_ID> [modules_name][options] 是命令的选项
<cluster_ID> 是指定FATE集群的ID （必选）
[modules_name] FATE对应的模块组件
| options | 描述 |
|---|---|
| --follow, -f | 指定是否使用流式传输日志。 （默认值：false） |
| --previous | 如果为true，则在容器中打印容器的先前实例的日志（如果存在）。 （默认值：false） |
| --since value | 仅返回比相对持续时间（例如5s，2m或3h）新的日志。 默认为所有日志。 与--since-time，只能使用其中的一个。 |
| --since-time value | 仅在特定日期（RFC3339）之后返回日志。 默认为所有日志。 与--since，只能使用其中的一个。 |
| --timestamps | 在日志输出的每行中包括时间戳。 （默认值：false） |
| --tail value | 要显示的最近的日志文件行。 默认值为-1，表示不带选择器，显示所有日志行。 （默认值：-1） |
| --limit-bytes value | 要返回的日志的最大字节数。 默认为无限制。 |
| --help | show help (default: false) |
$ kubefate cluster list
UUID NAME NAMESPACE REVISION STATUS CHART ChartVERSION AGE
8b980f0b-b139-40b2-a94d-d5aebd14d913 fate-9999 fate-9999 1 Running fate v1.5.1 100s查看python组件的日志
kubefate cluster logs 8b980f0b-b139-40b2-a94d-d5aebd14d913 python
查看rollsite组件的日志
kubefate cluster logs 8b980f0b-b139-40b2-a94d-d5aebd14d913 rollsite
监控python组件的日志
kubefate cluster logs -f 8b980f0b-b139-40b2-a94d-d5aebd14d913 python
kubefate cluster logs -f 8b980f0b-b139-40b2-a94d-d5aebd14d913
kubefate cluster logs 8b980f0b-b139-40b2-a94d-d5aebd14d913 | grep ERROR
kubefate cluster logs b4db45a6-e9b5-4350-8be3-511ea72c76cf | grep <Job_ID>