스프링 메트릭 모니터링 구성도
- ec2 인스턴스에 접속하지 않고도 애플리케이션과 인프라의 현재 상태를 실시간으로 확인 가능
- 서버의 각종 수치들을 시각화하여 본다면 상태 파악하기 쉽다.
- 성능 저하나 이상 징후를 조기에 발견하여 알람을 받아 문제를 예방 가능
- 메트릭 생성 (Spring 애플리케이션 - Actuator, Micrometer)
- 메트릭 수집 (Prometheus)
- 저장 및 쿼리 (Prometheus)
- 시각화 및 알림 (Grafana)
- 애플리케이션 상태, 성능 지표 등의 운영 정보를 제공
- /actuator 엔드포인트를 통해 다양한 정보에 접근 가능
- 애플리케이션 메트릭을 생성하고 수집하는 파사드 라이브러리
- Prometheus 등 다양한 모니터링 시스템과 호환
- 우리는 Prometheus을 사용할 것이기 때문에 Prometheus Micrometer를 사용
- Prometheus Micrometer가 Prometheus가 필요한 형식에 맞춰 액추에이터의 매트릭을 변환해줌
Prometheus는 Code-zap-monitoring EC2 Instance에서 실행
- 설정된 간격으로 타겟 시스템(이 경우 Spring 애플리케이션)의 메트릭을 수집(스크래핑)
설정 예시 (prometheus.yml):
yamlCopyscrape_configs: # 수집 설정 정의
- job_name: 'spring-actuator'
metrics_path: '/actuator/prometheus' # 메트릭을 가져올 엔드포인트(Spring Boot Actuator의 Prometheus 엔드포인트)
static_configs:
- targets: ['code-zap-ec2-ip:8080'] # 실제 메트릭을 수집할 대상의 주소와 포트(실제 EC2 인스턴스의 IP 주소와 Spring Boot 애플리케이션이 실행되는 포트)
- Prometheus는 수집한 메트릭을 내장 시계열 데이터베이스에 저장
- PromQL(Prometheus Query Language)을 사용하여 저장된 데이터를 쿼리 가능
Grafana도 Code-zap-monitoring EC2 Instance에서 실행
- Prometheus를 데이터 소스로 설정하여 수집된 메트릭에 접근
- 다양한 차트와 그래프를 통해 메트릭을 시각화
- 대시보드를 구성하여 핵심 지표를 한눈에 볼 수 있음
- 임계값 기반의 알림을 설정하여 문제 상황을 즉시 감지 가능