Nginx 인터페이스 통화 모니터링 NGINX 인터페이스에서 모니터링하는 방법 모니터링

nginx 인터페이스 호출 모니터링

nginx 인터페이스 호출 모니터링, 특히 API 통화에 중점을 둔 경우 다양한 도구와 전략을 결합한다면적인 접근 방식이 필요합니다. 핵심은 응용 프로그램의 건강 및 성능에 가장 중요한 메트릭을 이해하고 적절한 도구와 경고 메커니즘을 선택하여이를 추적하는 것입니다. 전체 NGINX 성능을 모니터링하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 병목 현상과 문제를 찾아서 특정 API 호출로 드릴 다운해야합니다. 여기에는 Nginx의 내장 기능과 함께 전용 로깅 및 분석 도구를 사용하는 것이 포함될 수 있습니다. 특정 접근법은 NGINX 구성, API 호출량 및 전체 인프라의 볼륨에 달려 있습니다.

NGINX API 호출 성능을 효과적으로 모니터링하면

주요 메트릭 주변의 NGINX API 호출 성능 센터의 효과적인 모니터링 :

요청 대기 시간 :

각각 API 요청에 따른 시간. 대기 시간이 높으면 병목 현상, 잠재적으로 애플리케이션 백엔드, 데이터베이스 또는 네트워크 인프라에서도 병목 현상이 나타납니다. 완전한 그림을 얻으려면 평균, 중앙값, 95 번째 백분위 수 및 최대 대기 시간을 추적해야합니다. 대기 시간의 특이 치는 특히 조사하는 데 중요합니다.

요청 속도 : 시간 단위당 처리 된 API 요청 수 (예 : 초당 요청, 분당 요청). 요청 속도의 스파이크는 시스템을 압도하고 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 일반적인 요청 속도를 이해하고 중대한 편차를 식별하는 것이 중요합니다.
• 오류율 : API 요청 비율은 오류를 초래합니다 (예 : 5xx 오류). 높은 오류율은 즉각적인주의가 필요한 심각한 문제를 나타냅니다. 근본 원인을 이해하기 위해 오류를 분류하는 것이 필수적입니다. 처리량 : 시간 단위당 처리 된 데이터 양입니다. 이것은 대규모 데이터 전송을 처리하는 데 특히 중요합니다. 낮은 처리량은 응용 프로그램 내에서 네트워크 병목 현상 또는 비효율적 인 데이터 처리를 나타낼 수 있습니다. 이러한 메트릭을 효과적으로 모니터링하려면 NGINX 로그에서 데이터를 수집하고 잠재적으로 추가 도구를 사용해야합니다. NGINX 자체는 몇 가지 기본 메트릭을 제공 할 수 있지만보다 고급 모니터링에는 특수 도구가 필요합니다 (아래에서 논의). 간단한 평균이 기본 성능 문제를 가릴 수 있으므로 요청 대기 시간의 분포를 고려해야합니다.
Nginx API 호출 대기 시간 및 오류율을 모니터링하는 최상의 도구
• NGINX API 호출 대기 시간 및 오류율을 모니터링 할 때 여러 도구가 뛰어납니다.
  Prometheus & Grafana :
  • 강력한 조합. Prometheus는 메트릭을 수집하는 시계열 데이터베이스이며 Grafana는 아름다운 대시 보드를 제공하여 시각화합니다. Nginx에서 메트릭을 수집하려면 Nginx Exporter와 같은 수출업자가 필요합니다. 이 설정은 세분화 된 제어 및 유연성을 제공하여 API 성능의 다양한 측면을 모니터링 할 수 있습니다. Datadog : NGINX와 통합하고 상자 대시 보드 및 경보를 제공하는 포괄적 인 모니터링 플랫폼. 다양한 메트릭을 자동으로 수집하고 강력한 시각화 및 분석 도구를 제공합니다. 사용 편의성은 광범위한 모니터링 전문 지식이없는 팀에게는 적합한 선택입니다.
  새로운 유물 :
  • Datadog와 유사하게, New Relic은 NGINX API 호출을 포함하여 전체 애플리케이션을 모니터링 할 수있는 풀 스택 모니터링 플랫폼입니다. 자동 계측 및 포괄적 인 대시 보드를 제공합니다.
  엘크 스택 (Elasticsearch, Logstash, Kibana) :
  • 이 강력한 스택은 대규모 로그 분석에 적합합니다. logstash는 nginx 로그를 구문 분석하고 Elasticsearch는 데이터를 저장할 수 있으며 Kibana는 시각화 및 검색 기능을 제공합니다. 이것은 확장 성과 유연성이 높지만 설정 및 구성을위한 더 많은 기술 전문 지식이 필요합니다. 가장 좋은 도구는 특정 요구, 예산 및 기술 전문 지식에 따라 다릅니다. 확장 성, 사용 편의성, 기존 도구와의 통합 및 모니터링에 필요한 세부 수준과 같은 요소를 고려합니다. NGINX API 통화 메트릭을 기반으로 경고를 설정하기위한 모범 사례
  • 효과적인 경보를 설정하는 것은 성능 문제를 적극적으로 해결하는 데 중요합니다. 모범 사례는 다음과 같습니다.
    명확한 임계 값 정의 :
    • 응용 프로그램의 요구 사항 및 과거 데이터를 기반으로 각 메트릭 (대기 시간, 오류율, 요청 속도)에 대한 특정 임계 값을 설정하십시오. 경고 피로로 이어질 수 있으므로 임계 값을 너무 낮게 설정하지 마십시오. 경고 우선 순위 :
    심각도에 따라 경고를 분류하십시오. 예를 들어, 높은 오류율은 즉각적인 경고를 유발해야하지만, 약간의 높은 대기 시간은 긴급한 알림을 덜 보증 할 수 있습니다.
    • 여러 경고 채널 사용 : 여러 채널 (예 : 이메일, 여유, PagerDuty)을 통해 전송 될 알림을 구성하여 누군가가 알리지 않도록하십시오. 경고 : 경고 시스템이 올바르게 작동하고 경고가 올바른 사람에게 도달하는지 정기적으로 테스트합니다.
    응답 자동화 :
    • 가능한 경우 알림에 응답을 자동화하십시오. 예를 들어, 요청 속도가 특정 임계 값을 초과하면 응용 프로그램 자원을 자동으로 확장 할 수 있습니다. Contextualize Alerts : 알림에 관련 컨텍스트 포함 (예 : 영향을받는 API 엔드 포인트, 오류 메시지, 영향을받는 사용자). 이는 문제 해결에 더 빠른 문제를 해결하는 데 도움이됩니다.
    • 이러한 모범 사례를 따르면 적시에 효과적인 방식으로 중요한 성능 문제에 경고하여 빠른 응답과 다운 타임을 최소화 할 수 있습니다. 특정 임계 값과 경고 메커니즘은 응용 프로그램의 고유 한 특성 및 성능 목표에 맞게 조정되어야합니다.

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