02_Study(모니터링과 메트릭)

모니터링이란?

애플리케이션이 프로덕션에 배포되면 모니터링은 애플리케이션의 성능 및 사용 패턴에 대한 정보를 제공하므로 문제를 식별, 완화 또는 해결할 수 있다.

 

모니터링 목표

 

모니터링의 첫 번째 목표

 

시간 측면에서 측정되는 주요 메트릭을 최소화하여 고가용성을 달성하는 것입니다.

• TTD(감지 시간 ): 성능 또는 기타 문제가 발생하면 문제에 대한 풍부한 진단 데이터가 자동화된 모니터링을 통해 개발 팀에 다시 공급됩니다.
• TTM(완화 시간 ): DevOps 팀은 사용자가 더 이상 영향을 받지 않도록 가능한 한 빨리 문제를 완화하기 위해 정보를 사용합니다.
• TTR(수정 시간): 해결 시간을 측정하고 팀이 시간이 지남에 따라 개선하기 위해 노력합니다. 완화 후 팀은 문제가 재발하지 않도록 근본 원인에서 문제를 해결하는 방법을 고민합니다.

모니터링의 두 번째 목표

 

사용량을 추적하여 유효성이 검사된 학습 을 사용하도록 설정하는 것입니다. 유효성이 검사된 학습의 핵심 개념은 모든 배포가 배포로 이어진 가설을 지원하거나 줄이는 실험적 결과를 추적할 수 있는 기회라는 것입니다. 버전 간의 사용량 및 차이점을 추적하면 팀이 변경의 영향을 측정하고 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 가설이 줄어들면 팀이 빠르게 실패 하거나 피벗할 수 있습니다. 가설이 지원되면 팀은 두 배로 줄이거나 인내할 수 있습니다. 이러한 데이터 정보에 입각한 결정은 백로그의 새로운 가설과 우선 순위를 지정합니다.

 

메트릭이란?

 

메트릭은 시간에 따라 측정한 결과값입니다. 보다 넓은 의미로는 비즈니스 개념을 나타내는 수치 측정을 의미하기도 합니다.

예를 들어, 시간당 CPU 사용률, 연간 순매출과 같이 시간이라는 차원이 함께 적용되어야 합니다. 시간이 아닌 다른 차원(예를 들어, 서비스 별 매출)을 기준으로 삼을 수도 있습니다.

 

Vendor들이 이야기하는 모니터링의 목표와 메트릭

 

구글이 이야기하는 모니터링의 목표는 다음과 같습니다.

• 장기적인 트렌드 분석 (Analyzing long-term trends)
  • 데이터베이스가 얼마만큼의 용량을 차지하며, 얼마나 빨리 용량이 증가하는가?
  • DAU(일간 활성 사용자수)는 얼마나 빨리 증가하는가?
• 시간의 경과 및 실험 그룹 간의 비교 (Comparing over time or experiment groups)
  • 어떤 데이터베이스를 썼을 때 쿼리가 빠른가?
  • 지난 주보다 사이트가 얼마나 느려졌는가?
• 경고 (Alerting)
  • 인프라의 어떤 부분이 고장났는가? 혹은 고장날 수 있는가?

 

마이크로소프트에서는 어떤 메트릭을 볼까요? Azure 서비스에서 측정하는 메트릭의 주요 예는 다음과 같습니다.

• CPU, Memory
• 인스턴스의 갯수
• 연결 유지

앞서 살펴본 바와 같이 주요 메트릭은,

• 한 대의 서버일 경우 리눅스를 통해 측정할 수 있습니다.
• 클러스터 형태, 즉 여러 대의 노드로 구성되어 있는 경우, 모니터링 전문 도구를 통해 수집 할수 있습니다.