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멀티 클러스터 인프라 관제 센터에서 실시간으로 유입되는 S3 API 통신 및 데이터 입출력 워크로드의 특성을 다각도로 계측할 수 있도록, 최상단에 $cluster 및 $namespace 연동 필터를 탑재한 5. S3 Workload 전용 독립형 대시보드의 Metrics v3 Grafana JSON 명세입니다.
이 대시보드는 /minio/metrics/v3/cluster/api 엔드포인트 지표를 기반으로 동작하며, 워크로드의 읽기/쓰기 비중(Read/Write Ratio), 오퍼레이션별 TPS 분배, 네트워크 트래픽 대역폭, 그리고 4xx/5xx 에러 트렌드 및 평균 TTFB(Time to First Byte) 지연 속도를 종합적으로 모니터링하여 병목을 탐지합니다.
🚀 AIStor Operations: 5. S3 Workload Dashboard (Multi-Cluster v3)
그라파나(Grafana)의 Import Dashboard 기능을 통해 복사하여 즉시 환경에 올릴 수 있습니다. 모든 PromQL 표현식에 {cluster="$cluster", namespace="$namespace"} 다중 지역 격리 필터가 완벽하게 내장되어 작동합니다.
{
"annotations": {
"list": [
{
"builtIn": 1,
"datasource": {
"type": "datasource",
"uid": "grafana"
},
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"hide": true,
"name": "Annotations & Alerts",
"type": "dashboard"
}
]
},
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"id": 500,
"title": "⚡ 1. REAL-TIME GLOBAL S3 API OPERATIONS VITALS",
"type": "row"
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{
"datasource": {
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},
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},
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{
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}
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},
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},
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"lastNotNull"
],
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},
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"refId": "A"
}
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"title": "Total Incoming S3 TPS",
"type": "stat"
},
{
"datasource": {
"type": "prometheus",
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},
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},
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"color": "green",
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}
]
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},
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"lastNotNull"
],
"fields": "",
"values": false
},
"textMode": "value"
},
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{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"editorMode": "code",
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"refId": "A"
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"title": "Global Error Rate (All Calls/s)",
"type": "stat"
},
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},
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}
]
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},
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"calcs": [
"lastNotNull"
],
"fields": "",
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},
"textMode": "value"
},
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{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"editorMode": "code",
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"legendFormat": "Read Bandwidth",
"refId": "A"
}
],
"title": "S3 Data Read Throughput (Sent Bps)",
"type": "stat"
},
{
"datasource": {
"type": "prometheus",
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},
"fieldConfig": {
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},
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}
]
},
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},
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},
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"id": 504,
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"colorMode": "value",
"graphMode": "none",
"justifyMode": "center",
"orientation": "auto",
"reduceOptions": {
"calcs": [
"lastNotNull"
],
"fields": "",
"values": false
},
"textMode": "value"
},
"targets": [
{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"editorMode": "code",
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"legendFormat": "Write Bandwidth",
"refId": "A"
}
],
"title": "S3 Data Write Throughput (Received Bps)",
"type": "stat"
},
{
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"id": 600,
"title": "📈 2. S3 WORKLOAD TIMELINE & TRAFFIC BREAKDOWN PROFILE",
"type": "row"
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},
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}
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"legendFormat": "API: {{type}}",
"refId": "A"
}
],
"title": "S3 Requests TPS Velocity Trend by Call Type",
"type": "timeseries"
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},
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},
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"max",
"mean"
],
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},
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"mode": "multi",
"sort": "desc"
}
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{
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"type": "prometheus",
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"refId": "A"
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{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"editorMode": "code",
"expr": "sum(rate(minio_api_traffic_received_bytes_total{cluster=\"$cluster\", namespace=\"$namespace\"}[5m])) by (type)",
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"title": "S3 Network IO Bandwidth Profile by Operation",
"type": "timeseries"
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{
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"id": 700,
"title": "⚠️ 3. ERROR DISTRIBUTION & TIME TO FIRST BYTE (TTFB) LATENCY",
"type": "row"
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{
"color": "red",
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]
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},
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},
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"id": 701,
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"sum"
],
"displayMode": "table",
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},
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"sort": "none"
}
},
"targets": [
{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"editorMode": "code",
"expr": "sum(rate(minio_api_requests_errors_total{cluster=\"$cluster\", namespace=\"$namespace\"}[5m])) by (type)",
"legendFormat": "Error Call: {{type}}",
"refId": "A"
}
],
"title": "Granular S3 API Error Rates Timeline (4xx/5xx Breakdown)",
"type": "timeseries"
},
{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"fieldConfig": {
"defaults": {
"color": {
"mode": "palette-classic"
},
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"axisBorderShow": false,
"axisPlacement": "auto",
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],
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},
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"sort": "desc"
}
},
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{
"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"editorMode": "code",
"expr": "sum(rate(minio_api_requests_ttfb_seconds_sum{cluster=\"$cluster\", namespace=\"$namespace\"}[5m])) by (type) / sum(rate(minio_api_requests_ttfb_seconds_count{cluster=\"$cluster\", namespace=\"$namespace\"}[5m])) by (type)",
"legendFormat": "Avg TTFB: {{type}}",
"refId": "A"
}
],
"title": "Average Time to First Byte (TTFB) Response Latency Trend",
"type": "timeseries"
}
],
"refresh": "10s",
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"style": "dark",
"tags": [
"AIStor",
"Metrics-V3",
"S3-Workload",
"Multi-Cluster-Perf"
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"templating": {
"list": [
{
"current": {},
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"label": "Data Source",
"name": "datasource",
"options": [],
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{
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"datasource": {
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"definition": "label_values(minio_api_requests_incoming_total, cluster)",
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"label": "AIStor Cluster",
"name": "cluster",
"options": [],
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"refId": "ClusterVariableQuery"
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"skipUrlSync": false,
"sort": 1,
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{
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"datasource": {
"type": "prometheus",
"uid": "${datasource}"
},
"definition": "label_values(minio_api_requests_incoming_total{cluster=\"$cluster\"}, namespace)",
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"name": "namespace",
"options": [],
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"refId": "NamespaceVariableQuery"
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"title": "AIStor Operations - 5. S3 Workload (Multi-Cluster v3)",
"version": 2
}
🔍 SRE 프로덕션 워크로드 심층 진단 플레이북 (v3)
1. 5xx 에러율 매핑을 통한 AI 학습 파이프라인 정지 방지
- 상황 판단: AI 트레이닝 클러스터(
prod-kr-01) 가동 중Granular S3 API Error Rates Timeline패널에서type="GetObject"에 대한 5xx 에러 카운트가 돌발 상승하는 현상입니다. - 원인 격리: 5xx 에러는 클러스터 내부의 분산 쿼럼 문제이거나 스토리지 미디어가 I/O 요청을 소화하지 못해 내부 타임아웃이 터지는 상태를 뜻합니다. 이때 우측의
Average Time to First Byte (TTFB)그래프에서GetObject레이턴시가 동반 폭증(>1s)했다면 드라이브 계층의 Read 병목이 확실시되므로, 즉시 8. Storage 대시보드를 열어 특정 NVMe/SATA SSD 드라이브의 디스크 포화 상태를 분리해내야 합니다.
2. Cascading 기반의 대규모 다중 테넌트(Namespace) 워크로드 분리
- 상단의
$cluster를 전환하면 해당 인프라 코어에서 실제로 트래픽을 유발 중인 오브젝트 스토리지 네임스페이스들만 하위 셀렉터에 칼같이 바인딩됩니다. 특정 인프라 영역으로 유입되는 쓰기 대역폭(S3 Data Write Throughput)의 실시간 점유율을 파악하여, 타 테넌트에 영향을 주는 시끄러운 이웃(Noisy Neighbor) 컨테이너 클라이언트의 과도한 API 호출을 단 3초 만에 검증하고 레이트 리밋(Rate Limit)을 결정할 수 있습니다.
1, 2, 3번 대시보드에 이어 4번 복제 엔진과 5번 실시간 워크로드 캔버스까지 글로벌 멀티 클러스터 v3 사양으로 완벽하게 고도화 재편되었습니다.
engineer