관찰 가능성 - 로깅이 중요한 이유

점점 복잡해지는 디지털 시대에 관측 가능성은 최신 소프트웨어 시스템을 관리하는 주요 열쇠입니다. 관찰 가능성의 가장 중요한 요소 중 하나는 로깅입니다. 로깅이 왜 그렇게 중요한지, 그리고 이를 최적으로 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

로깅이란 무엇입니까?

로깅은 시스템에서 활동과 이벤트를 기록하는 과정입니다. 여기에는 오류 메시지, 사용자 활동, 시스템 성능에 이르는 다양한 정보가 포함됩니다. 로깅을 시스템의 비행기 '블랙박스'로 생각하십시오. 항상 무슨 일이 일어나고 있는지 기록하고 필요할 때 통찰력을 제공할 준비가 되어 있습니다.

로깅이 왜 그렇게 중요한가요?

로그가 중요한 이유를 고려할 수 있는 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 더 빠른 문제 해결
   좋은 로그를 통해 개발팀은 추측 없이 근본 원인을 식별할 수 있습니다. 벌레를 찾을 때 보물지도를 보는 것과 같습니다!

2. 보안 개선
   로그는 의심스러운 활동을 탐지하는 '스파이'가 될 수 있습니다. 보안팀은 소방서를 상시 대기시키는 등 위협에 더욱 신속하게 대응할 수 있습니다.

3. 실적 분석
   로그를 통해 시스템의 병목 현상을 식별할 수 있습니다. 앱의 건강을 위해 주치의가 있는 것과 같습니다.

4. 사용자 행동 이해
   사용자 활동 로그는 제품 사용 방법에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 마치 개인 비서가 고객 선호도를 지속적으로 관찰하고 보고하는 것과 같습니다.

로깅 모범 사례

로깅의 이점을 극대화하기 위해 수행할 수 있는 모범 사례는 다음과 같습니다.

적절한 로그 수준 결정

이러한 적절한 로그 수준을 사용하면 긴급도에 따라 로그를 정렬하는 등 정보를 신속하게 필터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

다음은 다양한 레벨의 Golang 언어를 사용하여 로그를 출력하는 예입니다. 여기서는 Logrus를 사용합니다.

package main

import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
)

func main() {
    log := logrus.New()
    log.SetLevel(logrus.DebugLevel)

    log.Debug("Starting app..")
    log.Info("User has successfully logged in")
    log.Warn("CPU usage exceeds 80%")
    log.Error("Failed to save data to database")
    log.Fatal("A critical error occurs, the application will stop")
}

다음은 위의 여러 로그 수준에 대한 설명입니다.

• DEBUG: 디버깅에 대한 자세한 정보로, 일반적으로 개발 중에만 활성화됩니다.
• INFO: 애플리케이션의 일반적인 흐름에 대한 일반 정보입니다.
• 경고: 향후 문제가 발생할 가능성이 있는 상황이지만 애플리케이션을 중단하지 마십시오.
• ERROR: 특정 기능이 실패하는데도 애플리케이션이 계속 실행되는 오류입니다.
• 치명적: 애플리케이션이 중지될 수 있는 심각한 오류입니다.

관련 상황 정보 포함

각 로그 항목은 무슨 일이 일어났는지 이해하는 데 충분한 맥락을 제공해야 합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 타임스탬프.
• 거래 또는 세션 ID.
• 사용자 ID(해당되는 경우).
• 함수 또는 모듈 이름.
• 관련 입력 데이터(민감한 데이터에 주의)
• 오류 스택 추적

추적에 도움이 되는 컨텍스트 정보를 포함하여 로그를 인쇄할 때의 코드 예입니다.

package main

import (
    "github.com/sirupsen/logrus"
    "time"
)

type UserAction struct {
    UserID    int
    Action    string
    Timestamp time.Time
}

func main() {
    log := logrus.New()
    log.SetLevel(logrus.DebugLevel)

    // Use format json
    log.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})

    // Dummy data
    action := UserAction{
        UserID:    12345,
        Action:    "checkout",
        Timestamp: time.Now(),
    }

    // Print log
    log.WithFields(logrus.Fields{
        "user_id":    action.UserID,
        "action":     action.Action,
        "timestamp":  time.Now().Format(time.RFC3339),
        "session_id": generateSessionID(),
        "module":     "payment_processor",
        "ip_address": "192.168.1.100",
    }).Error("Payment failed")

}

func generateSessionID() string {
    return "sess_abc123"
}

향후 추적을 더 쉽게 수행할 수 있도록 컨텍스트 정보의 여러 요소가 포함되어 있음을 알 수 있습니다. 문제의 편의 사항은 무엇입니까? 즉, 위 코드 예의 오류 수준과 같은 수준을 기준으로 로그를 검색할 수도 있고 입력한 정보를 기반으로 시간 및 기타 기준을 기준으로 로그를 검색할 수도 있다는 점입니다.

일관된 형식 사용

일관적인 로그 형식을 사용하면 특히 자동화된 도구를 사용하는 경우 구문 분석 및 분석이 더 쉬워집니다(도구에 대해서는 아래에서 설명). 또한 형식을 지정하면 로그 수준, 메시지, 시간 등의 기준에 따라 로그를 더 쉽게 검색할 수 있습니다. 예시 형식:

[TIMESTAMP] [LEVEL] [MODULE] [MESSAGE]

또는 위 코드 예시의 결과처럼 쉽게 구문 분석하기 위한 JSON 형식:

{
    "action": "checkout",
    "ip_address": "192.168.1.100",
    "level": "error",
    "module": "payment_processor",
    "msg": "Payment failed",
    "session_id": "sess_abc123",
    "time": "2024-06-26T20:59:02+07:00",
    "timestamp": "2024-06-26T20:59:02+07:00",
    "user_id": 12345
}

파일 크기 관리를 위한 로그 회전 구현

로그 순환을 통해 로그 파일이 너무 커지거나 관리하기 어려워지는 것을 방지할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 로그 파일의 크기를 제한합니다.

• 새 로그 파일을 정기적으로 생성합니다(예: 매일 또는 매주).

• 오래된 로그 파일을 보관하거나 삭제하세요.

• Linux에서 logrotate와 같은 도구를 사용하거나 회전을 지원하는 로깅 프레임워크를 사용합니다.

기록된 정보의 개인정보 보호 및 보안을 고려하세요.

로깅에서는 보안과 개인정보 보호가 매우 중요합니다.

• 비밀번호나 신용카드 정보 등 민감한 데이터는 기록하지 마세요.

• 필요한 경우 개인정보를 마스크하거나 암호화하세요.

• 로그 파일에 대한 액세스가 승인된 직원으로만 제한되어 있는지 확인하세요.

• 회사 정책 및 규정에 따라 오래된 로그를 삭제하는 보존 정책을 시행합니다.

로그 모니터링 및 분석 도구

시스템이 복잡해짐에 따라 로그를 모니터링하고 분석하기 위한 정교한 도구의 필요성도 점점 더 중요해지고 있습니다. 관찰 가능성 및 로그 분석에 도움이 될 수 있는 몇 가지 인기 있는 도구는 다음과 같습니다.

1. 그라파나
   Grafana는 로그 데이터를 시각화하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이러한 도구는 로그를 포함한 다양한 데이터 소스에 통합될 수 있습니다. 맞춤형 대화형 대시보드 생성이 가능합니다. 지표 및 로그의 실시간 시각화에 적합합니다.

2. 뉴렐릭
   New Relic은 올인원 관측 플랫폼입니다
   로그 분석, 추적, 지표를 한 곳에서 제공합니다. 이상 징후를 감지하고 문제를 연관시키는 AI 기능도 있습니다.
   대규모 애플리케이션 및 인프라 모니터링에 적합합니다.

3. 로키
   Loki는 가볍고 비용 효율적인 로그 집계 시스템입니다. Loki는 Grafana와 잘 작동하도록 설계되었습니다
   Prometheus와 유사한 레이블 기반 인덱스를 사용합니다
   이미 Prometheus 및 Grafana를 사용하고 있는 조직에 적합합니다.

4. AWS CloudWatch Logs Insights
   AWS의 통합 로그 분석 서비스를 통해 다양한 AWS 서비스의 로그를 쿼리하고 분석할 수 있습니다.
   RDS 및 기타 데이터베이스 서비스에서 느린 쿼리를 감지하는 기능
   다른 AWS 서비스와 쉽게 통합됩니다.

결론

로깅은 단순한 추가 기능이 아니라 안정적인 시스템을 구축하는 데 필수적인 구성 요소입니다. 적절한 구현을 통해 로깅은 슈퍼센서가 되어 시스템 운영에 대한 완전한 가시성을 제공하고, 문제가 발생하기 전에 예방하고, 문제가 발생할 때 해결 속도를 높일 수 있습니다.

그러므로 오늘부터 올바른 벌목 관행에 투자를 시작하십시오. 복잡한 기술의 세계에서 좋은 통나무는 폭풍 속에서 길잡이가 될 수 있다는 것을 기억하세요!

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참고자료 읽기

• Github 저장소

• 애플리케이션 로깅과 그 중요성

• 로그 관리가 왜 중요한가요?

• 2024년 10가지 관찰 도구: 기능, 시장 점유율 및 적합한 도구 선택

• 톱 20 최고의 로그 분석 도구 및 로그 분석기(장단점)

위 내용은 관찰 가능성 - 로깅이 중요한 이유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!