8_4.MSA 운영 및 모니터링 구축 실습

학습내용

1. Distributed Tracing (분산 추적)
2. Log Aggregation (로그 중앙화)
3. Metrics 수집 (Prometheus + Grafana)

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학습정리

1. Distributed Tracing (분산 추적)

• 여러 서비스 간 호출 흐름을 추적하여 성능 문제 해결

• Jaeger, Zipkin, OpenTelemetry 활용

• Zipkin 적용 실습

  • 서비스 간 호출 흐름을 Trace ID를 자동 전파하여 요청 흐름을 시각적으로 확인
  • Docker 에서 사용

        docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin  

• SpringBoot 에서 사용

  1. 의존성 추가

     dependencies {
         implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
         implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-sleuth-zipkin'
     }

  2. application.yml 설정

     spring:
       # Spring Boot 서비스 간 트레이싱 자동 적용
       sleuth:
         sampler:
           probability: 1.0. # 1.0 = 100% 요청 추적
         integration:
           enabled: true
         scheduled:
           enabled: true
         messaging:
           kafka:
             enabled: true
       #Zipkin과 연동하여 추적 결과를 UI에서 확인
       zipkin:
         base-url: http://zipkin:9411
         enabled: true
         sender:
           type: web
     

2. Log Aggregation (로그 중앙화)

• 여러 서비스의 로그를 하나의 시스템에서 관리
• ELK 스택 (Elasticsearch + Logstash + Kibana) 활용

3. Metrics 수집 (Prometheus + Grafana)

• 서비스 성능 (CPU, 메모리, 요청수 등) 실시간 모니터링

• Prometheus

  • 시계열(time-series) 데이터 수집 및 저장을 위한 모니터링 시스템

  • Spring Boot Actuator + Micrometer와 연동하여 애플리케이션 성능 지표 수집

  • exporter를 활용하여 다양 매트릭스를 적재가 가능

  • Docker 에서 실행

    docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 -v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

  • Prometheus 설정 (prometheus.yml)

    global:
      scrape_interval: 15s  # 기본적으로 15초마다 모든 타겟의 메트릭을 수집
      evaluation_interval: 15s  # 15초마다 규칙(rule) 평가 수행
    
    scrape_configs:
      - job_name: 'prometheus'  # Prometheus 자체 모니터링
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']  # Prometheus 서버 자체를 모니터링
    
      - job_name: 'spring-boot'  # Spring Boot 애플리케이션 모니터링
        metrics_path: '/actuator/prometheus'  # 메트릭을 가져올 엔드포인트 지정
        scrape_interval: 5s  # 이 특정 job만 5초마다 메트릭 수집
        static_configs:
          - targets: ['order-api:8083']  # Spring Boot 애플리케이션이 실행되는 서버
    

• Spring Boot에서 Prometheus 연동

  1. 의존성 추가

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

  2. application.yml

     management:
       endpoints:
         web:
           exposure:
             include: prometheus,health,info,metrics  # Actuator 엔드포인트 활성화
       endpoint:
         health:
           show-details: always  # 건강 상태 상세 정보 표시
         metrics:
           enabled: true  # 메트릭 엔드포인트 활성화
         prometheus:
           enabled: true  # Prometheus 메트릭 엔드포인트 활성화
       metrics:
         export:
           prometheus:
             enabled: true  # Prometheus로 메트릭 내보내기 활성화
         tags:
           application: ${spring.application.name:order-api}  # 기본 태그 설정
     

  • 매트릭 확인 방법
    1. 브라우저에서 http://localhost:9090 접속
    2. "Status" → "Targets" 메뉴에서 spring-boot-app이 정상적으로 연결되었는지 확인
    3. “Graph" 탭에서 http_server_requests_seconds_count 같은 메트릭 검색 가능

• Grafana

  • Prometheus 데이터를 시각적으로 표현하는 대시보드 도구
  • CPU 사용량, 메모리, 요청 수, 응답 시간 등을 그래프로 시각화
  • Docker 에서 실행

    docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

  • 데이터 소스 추가
    1. http://localhost:3000 접속
    2. 로그인 (admin / admin)
    3. Configuration > Data Sources 클릭
    4. Add data source 버튼 클릭
    5. Prometheus 선택
    6. URL: http://localhost:9090 입력 후 저장
  • 대시보드 추가
    1. Create > Dashboard 클릭
    2. Add a new panel 클릭
    3. Metric 입력:
       • jvm_memory_used_bytes{area="heap"} (JVM 메모리 사용량)
       • http_server_requests_seconds_count (HTTP 요청 수)
    4. 그래프 확인 후 Save

ps. 금일에는 새로운 툴들을 사용을 해보지 않았어서 많이 낯설고 어려웠지만, 그래도 어느정도 대략적인 개념은 알게 된 것 같다.
자세한 사용법이랑 유용한 팁 같은 것은 깊게 하나하나 공부해봐야 알 것 같다...