Java에서 Prometheus 및 Grafana 시작하기

모니터링은 애플리케이션 성능 관리의 중요한 측면입니다. 애플리케이션이 확장됨에 따라 원활하게 실행되고 시스템 상태를 지속적으로 추적하는 것이 필수적입니다. 마이크로서비스, 분산 시스템, 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 모니터링 도구는 단순한 추가 기능이 아니라 인프라의 중요한 부분입니다.

최신 시스템 모니터링에 가장 널리 사용되는 두 가지 도구는 Prometheus와 Grafana입니다. 이러한 도구는 측정항목을 수집, 저장 및 시각화하는 데 자주 사용되며 개발자와 운영팀이 문제를 감지하고 성능을 분석하며 시스템을 효율적으로 실행하는 데 도움이 됩니다.

모니터링이 필요한 이유는 무엇입니까?

문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 이를 식별하려면 모니터링이 필수적입니다. Java 기반 백엔드, 복잡한 마이크로서비스 환경 또는 기타 시스템을 사용하는 경우 지속적인 모니터링을 통해 다음에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 응용 성능:
  응답 시간, 요청, 오류율 등 주요 성능 지표를 추적하세요.

• 시스템 상태:
  서버 상태, CPU 사용량, 메모리 사용량, 디스크 공간을 모니터링하여 인프라가 최적으로 작동하는지 확인하세요.

• 경고:
  문제가 발생했을 때 알려주는 중요한 지표에 대한 임계값과 경고를 설정하세요.

• 용량 계획:
  기록 데이터를 수집하고 분석하면 애플리케이션 확장을 계획하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Prometheus와 Grafana는 시스템과 애플리케이션의 데이터를 모니터링, 시각화, 분석할 수 있는 강력한 솔루션을 제공합니다.

Grafana 및 Prometheus 소개

프로메테우스
Prometheus는 안정성과 확장성을 위해 설계된 오픈 소스 모니터링 및 경고 도구 키트입니다. 시계열 데이터 수집에 중점을 두고 다차원 데이터 수집을 지원하므로 강력한 쿼리 및 분석이 가능합니다. Prometheus는 HTTP 엔드포인트를 통해 대상으로부터 측정항목을 수집하고 이를 시계열 데이터베이스에 저장합니다. 그런 다음 Prometheus의 쿼리 언어인 PromQL을 사용하여 이러한 측정항목을 쿼리할 수 있습니다.

그라파나
Grafana는 모니터링 및 관찰을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 Prometheus를 포함한 여러 소스의 시계열 데이터를 시각화할 수 있습니다. 대시보드 생성, 알림 설정, 광범위한 데이터 소스와의 통합 기능을 갖춘 Grafana는 지표 시각화를 위한 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다.

Prometheus는 측정항목을 수집하고 Grafana는 시각적으로 매력적인 방식으로 이를 표시합니다.

Docker에서 Prometheus 실행

Docker에서 Prometheus 및 Grafana를 실행하는 것은 모니터링 환경을 빠르게 설정하는 간단하고 효과적인 방법입니다. Docker에서 Prometheus를 실행하는 것부터 시작해 보겠습니다.

1단계: Docker에서 Prometheus 실행
다음 명령을 사용하여 Prometheus를 컨테이너로 실행할 수 있습니다.

docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus

이 명령은 다음을 수행합니다.

• Prometheus 컨테이너를 시작합니다.
• 로컬 포트 ​​9090을 컨테이너 포트 9090에 매핑합니다.
• Docker Hub의 공식 Prometheus Docker 이미지를 사용하세요. 브라우저를 열고 http://localhost:9090/으로 이동하여 Prometheus가 실행 중인지 확인할 수 있습니다.

2단계: Prometheus 구성
특정 엔드포인트(예: Java 애플리케이션)에서 측정항목을 스크랩하도록 Prometheus를 구성해야 하는 경우 Prometheus 구성 파일을 조정해야 합니다. 이를 컨테이너에 마운트하면 사용자 정의 prometheus.yml 파일로 Prometheus를 실행할 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus

이렇게 하면 로컬 prometheus.yml 파일이 컨테이너에 마운트됩니다. Prometheus를 시작한 후 http://localhost:9090/으로 이동하여 Prometheus 대시보드에 액세스할 수 있습니다.

Docker에서 Grafana 실행

이제 Prometheus가 데이터 시각화를 위해 Grafana를 추가하여 실행될 차례입니다.

3단계: Docker에서 Grafana 실행
Grafana는 Docker를 통해 배포가 간단합니다. Grafana 컨테이너를 시작하려면 다음 명령을 실행하십시오.

Docker에서 Grafana 실행

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana-enterprise

Grafana가 실행되면 http://localhost:3000/login에서 웹 UI에 액세스할 수 있습니다. 기본 로그인 자격 증명은 다음과 같습니다.

• 사용자 이름: admin
• 비밀번호: admin

4단계: Prometheus와 Grafana 연결
이제 Prometheus와 Grafana가 모두 실행되었으므로 다음 단계는 이들을 연결하는 것입니다. Grafana는 측정항목을 어디서 가져올 수 있는지 알아야 합니다. Grafana에서 Prometheus를 데이터 소스로 추가하는 방법은 다음과 같습니다.

1. Grafana에 로그인하세요.
2. 왼쪽 사이드바에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 구성 메뉴를 엽니다.
3. 데이터 소스를 선택합니다.
4. 데이터 소스 추가를 클릭하세요.
5. 데이터 소스 유형으로 프로메테우스를 선택하세요.
6. HTTP 섹션에서 URL을 Prometheus 인스턴스로 설정합니다(예: http://172.0.0.1:9090).
7. 저장 및 테스트를 클릭하여 Grafana가 Prometheus에 성공적으로 연결할 수 있는지 확인하세요.

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샘플 Java 프로젝트 생성

Prometheus에 측정항목을 노출하는 간단한 Java 기반 프로젝트를 만들어 보겠습니다. Prometheus와 쉽게 통합되는 JVM 기반 애플리케이션용 메트릭 수집 파사드인 Micrometer를 사용하겠습니다.

5단계: Java 애플리케이션 생성

pom.xml 파일에 필요한 종속성을 추가합니다.
모든 것을 연결합니다.

docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus

그런 다음 Java 애플리케이션에서 Prometheus가 스크래핑할 수 있는 엔드포인트를 노출합니다. 예:

docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus

이 설정은 Prometheus가 스크래핑할 수 있는 엔드포인트/metrics를 생성합니다. Micrometer에서 수집한 측정항목을 노출하며 Prometheus 형식으로 제공됩니다.

6단계: Prometheus에 측정항목 노출
이제 Java 애플리케이션이 지표를 수집하고 있으므로 Prometheus에게 애플리케이션에서 /metrics 엔드포인트를 스크랩하도록 지시해야 합니다. 대상을 포함하도록 prometheus.yml 구성 파일을 업데이트하십시오.

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana-enterprise

동일한 시스템에서 실행 중인 경우 IP 주소 또는 로컬 호스트로 바꾸세요. Prometheus는 이제 Java 애플리케이션에서 측정항목을 수집합니다.

모든 것을 연결하다

이 시점에서 다음을 수행할 수 있습니다.

• Prometheus는 Java 애플리케이션에서 측정항목을 스크랩합니다.
• Grafana가 시각화 도구로 설정되어 있습니다.

7단계: Grafana에서 대시보드 생성
Grafana에서 데이터를 시각화하려면:

1. Grafana의 대시보드 탭으로 이동하세요.
2. 새 대시보드를 클릭하세요.
3. 패널을 추가하고 데이터 소스로 Prometheus를 선택하세요.
4. PromQL 쿼리를 작성하여 메트릭을 검색합니다(예: http_requests_total.
).

이제 요청 수, 응답 시간, 오류율 등의 측정항목을 표시하는 다양한 패널이 포함된 대시보드를 구축할 수 있습니다.

고가용성과 성능을 유지하려면 모니터링이 중요합니다. Prometheus 및 Grafana와 같은 도구를 사용하면 Java 애플리케이션을 위한 효율적인 모니터링 솔루션을 쉽게 설정할 수 있습니다.

위 내용은 Java에서 Prometheus 및 Grafana 시작하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!