데이터 분석 시각화

사용 도구

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JMeter를 활용해 대기열 시스템의 부하 테스트를 진행하려고 합니다.

테스트 과정에서 CPU와 메모리 사용량, DB 커넥션 풀 상태를 모니터링하여 병목 현상이 발생하는 지점을 분석하려고 합니다.

이를 위해 Spring Actuator, Prometheus, Grafana를 사용하여 성능 지표를 확인하고 시각화 해보겠습니다.

• Actuator SpringBoot 애플리케이션 내부 상태를 노출하는 도구 ex ) 톰켓 스레드 수, DB 커넥션 풀 상태, JVM 메모리 사용량 … 내부 지표를 HTTP API로 확인할 수 있음 즉, 내부 데이터를 꺼내주는 창구 같은 역할
  
  
• Prometheus 외부에서 주기적으로 Actuator 같은 지표 제공를 호출하여 데이터를 scrape 하는 도구 긁어온 데이터를 시계열 데이터베이스에 저장 Grafana 같은 툴이 Prometheus에서 데이터를 읽어서 대시보드로 보여줌
  
  

• Grafana Prometheus 같은 모니터링 시스템이나 다양한 데이터 소스에서 수집한 지표를 대시보드 형태로 시각화 해주는 오픈소스 데이터 시각화 및 모니터링 도구
  
  
  

데이터 분석 흐름

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Spring Actuator를 통해 Spring Boot 애플리케이션의 내부 상태를 노출하고, Prometheus가 이를 주기적으로 수집하여 저장

이후, Grafana를 통해 해당 데이터를 시각화하여 모니터링할 수 있습니다.

설정

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1. Spring actuator 및 prometheus 의존성 설치

   implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
   implementation 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus'

   
   

2. actuator application.properties 설정

   # 모든 엔드포인트를 노출
   management.endpoints.web.exposure.include=*
   
   # Actuator 포트 설정
   management.server.port=9292
   
   # Tomcat 메트릭 설정
   # 톰캣 MBean 등록 활성화 → 스레드 풀 상태, 요청 수 등 확인 가능
   server.tomcat.mbeanregistry.enabled=true

   
   

3. prometheus.yml 파일 생성

   # Prometheus가 대상에서 메트릭을 몇 초 주기로 수집할지 설정
   global:
     scrape_interval: 15s
     evaluation_interval: 15s
   
   # Prometheus가 경고 규칙을 얼마나 자주 평가할지 설정
   alerting:
     alertmanagers:
       - static_configs:
           - targets:
   
   rule_files:
   
   # 어떤 대상에서 어떤 메트릭을 수집할지 정의하는 부분
   scrape_configs:
   
     # Prometheus 자신을 모니터링하여, localhost:9090/metrics에서 Prometheus 서버의 메트릭을 수집
     # 즉, Prometheus는 15초마다 자기 자신( localhost:9090 ) 상태를 모니터링
     - job_name: "prometheus"
       static_configs:
         - targets: ["localhost:9090"]
   
     # Spring Boot 애플리케이션 모니터링
     # 15초마다 Spring Boot 애플리케이션(9292/actuator/prometheus) 상태를 모니터링
     - job_name: "spring-actuator"
       metrics_path: '/actuator/prometheus'
       scrape_interval: 15s
       
       # 메트릭을 수집할 대상 주소를 설정
       # Prometheus를 도커로 실행시키기에 로컬의 Actuator에 접근하기 위해 host.docker.internal로 설정
       static_configs:
         - targets: ['host.docker.internal:9292']

   Prometheus는 15초마다 host.docker.internal:9292/actuator/prometheus 엔드포인트를 호출하여 Spring Actuator의 메트릭 데이터를 수집합니다.
   
   

• docker-compose.yml 파일 생성

  services:
  	
  	# prometheus를 docker 컨테이너를 통해 실행
    airdnb-prometheus:
      image: prom/prometheus
  
      # 로컬에서 만든 prometheus.yml을 컨테이너 안에 그대로 덮어씌워서 사용
      volumes:
        - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      ports:
        - "9090:9090"
  
    # 
    airdnb-local-grafana:
      image: grafana/grafana
      ports:
        - "3001:3000"

  
  

사용

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1. docker-compose up 명령어를 통해 prometheus와 grafana 컨테이너를 실행

   localhost:9090으로 prometheus에 접속하여 status 목록의 target health에서 prometheus와 스프링부트가 잘 연결되었는지 확인

   ( http://localhost:9292/actuator/prometheus 를 통해 Actuator의 metric을 확인 가능 )

   

   
   

2. 그라파다에 접속하여 Data sources 메뉴에서 Add new data source를 통해 data source를 생성하여 connection에 http://airdnb-prometheus:9090를 입력하고 저장
   
   
   

3. 생성한 data source를 대시보드를 통해 분석할 수 있는데 공유 대시보드를 활용하여 사용 가능

   https://grafana.com/grafana/dashboards/ 경로에서 원하는 대시보드의 ID를 복사하고 대시보드에서 import → ID 입력 후 생성하면 아래와 같이 분석 가능