마이그레이션을 할때 중요한 모니터링
새로운 아키텍처로 변경하는 과정에서 서비스가 제대로 동작하는지 확인 할 수 있는 가시성이 필요
모니터링에서 중요한 주요 메트릭
Application Layer Metric
각 회사에 언어 환경이나 프레임워크에 따라 관련 메트릭이 달라지는데
예시로 자바 스프링 프레임워크를 주로 사용 할 경우 JVM 메트릭이나, 톰켓 메트릭, JPA 메트릭을 모니터링
-> 로깅과 가장 상관관계가 높은 메트릭
번외 Jvm 메트릭 모니터링시 필요한 모니터링 하는 이유
Heap Memory
1. 메모리 누수 감지 : Heap memory를 할당한 후, 이를 해제하지 않으면 메모리 누수가 발생할 수 있으며, 이는 성능 저하를 초래
2. 메모리 사용량 파악 : 사용자 입력이나 시간에 따라 사용되는 힙메모리 특성상 모니터링을 통해 메모리를 효율적으로 사용 가능
GC(Garbage Collection)
1. GC 성능 개선 : GC가 자주 발생하는 경우, 애플리케이션 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
Grafana, Prometheus를 통한 jvm 모니터링
https://velog.io/@cks8483/Kubernetes-%ED%99%98%EA%B2%BD%EC%97%90%EC%84%9C-JVM-%EB%AA%A8%EB%8B%88%ED%84%B0%EB%A7%81-%EA%B5%AC%EC%B6%95%ED%95%98%EA%B8%B0
Network Layer Metric
서비스와 서비스 간의 통신확인과
모든 네트워크 퍼널의 가시성 확보
서비스 메시와 관련
OS Layer Metric
OS 리소스 관련 지표들
(서버 리소스가 잘 분배 되어있는지, 부족한 리소스는 없는지 등)
오류와 상관관계는 가장 낮음 -> 오류가 리소스 부족인지 다른 문제인지 판단이 애매
CPU method
Memory method
Disk method
Network Device
프로메테우스의 단점
-
스트랩하는 형식이기 때문에 프로메테우스에 문제가 생기면 메트릭 수집 중단
메트릭 누락 위험 있음 -
과다한 메모리 사용
수집하는 메트릭량 + tsdb의 크기가 메모리에 비례
