초보자 가이드: Kubernetes 관찰 가능성 기본 사항

오늘날의 복잡한 소프트웨어 개발 환경에서는 애플리케이션이 원활하게 실행되도록 하는 것이 중요합니다. 관찰 가능성은 인프라 관리의 핵심 측면으로, 개발 및 운영 팀이 시스템의 성능과 상태에 대한 통찰력을 얻고, 문제를 효과적으로 감지 및 해결하며, 궁극적으로 더 나은 사용자 경험을 제공하는 데 도움이 됩니다.

Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장 및 관리를 자동화하는 데 사용되는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 엔진입니다. Kubernetes의 인기가 높아짐에 따라 이러한 클러스터를 모니터링하고 관찰하는 방법을 이해하는 것이 중요해졌습니다.

이 기사에서는 관측 가능성의 개념과 그 세 가지 주요 요소인 측정항목, 로그, 추적을 소개합니다. K8s에 내장된 관측 가능성 기능을 살펴보고 Grafana, Prometheus, Loki 및 GrafanaTempo와 같이 Kubernetes 관측 가능성 환경을 향상시키는 몇 가지 인기 있는 외부 도구를 소개합니다.

관측 가능성의 개념

관측 가능성은 외부 출력을 통해 시스템의 내부 상태를 이해하는 능력을 말합니다. 관측성은 K8과 같은 복잡한 분산 시스템을 모니터링하고 관리하는 데 중요합니다. 이 장에서는 관측 가능성의 세 가지 요소인 메트릭, 로깅, 추적과 신호 집계 및 상관 관계의 중요성을 소개하여 시스템을 더 잘 이해하는 데 도움을 줍니다.

Metrics

Metrics는 응답 시간, CPU 사용량, 메모리 소비 등 시스템 성능을 나타내는 정량적 데이터입니다. 추세, 이상 현상, 잠재적인 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다. 측정항목은 일반적으로 정기적으로 수집되며 분석을 용이하게 하기 위해 그래프나 차트를 사용하여 시각화할 수 있습니다.

로그

로그는 시스템 내에서 발생하는 이벤트 및 오류에 대한 텍스트 기록입니다. 이는 시스템 동작에 대한 귀중한 정보를 제공하므로 개발 및 운영 담당자가 문제를 식별하고 디버깅할 수 있습니다. 로그는 애플리케이션, 서비스 또는 인프라 구성 요소에 의해 생성될 수 있습니다. 일반적으로 이러한 로그는 분석을 위해 저장되고 집계됩니다.

추적

추적은 시스템 내의 다양한 서비스와 구성 요소를 통해 단일 요청의 자세한 경로를 기록합니다. 추적을 통해 개발자는 구성 요소 간의 상호 작용을 이해하고 성능 문제를 식별하며 서비스 종속성을 최적화할 수 있습니다.

신호 집계 및 상관 관계

Kubernetes 환경에서는 메트릭, 로그, 추적을 비롯한 여러 소스의 신호를 효과적으로 집계하고 상관시켜 문제를 진단하고 해결하는 것이 중요합니다. 이러한 신호를 집계하고 정규화하면 시스템에 대한 포괄적인 보기를 생성하고 성능 문제 또는 오류를 신속하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어 로그 항목을 특정 측정항목의 급증과 연관시키면 성능 문제의 근본 원인을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 추적을 지표 및 로그와 결합하면 시스템 성능 및 오류의 맥락에서 요청 흐름을 분석할 수 있습니다. Kubernetes 환경에서 문제를 진단하고 해결할 때 정보에 입각한 결정을 내리려면 효과적인 신호 집계 및 상관관계가 중요합니다.

Kubernetes에 내장된 관찰 가능성

Kubernetes는 사용자가 클러스터와 애플리케이션의 상태를 이해하는 데 도움이 되는 내장 모니터링 및 관찰 기능을 제공합니다. 이 섹션에서는 지표, 로그 및 이벤트를 수집하는 데 사용할 수 있는 Kubernetes에서 제공하는 기본 제공 도구와 리소스를 살펴봅니다.

Kubernetes 내장 모니터링 도구

1. kube-state-metrics: 이 서비스는 Kubernetes API 서버를 수신하고 배포, 포드, 노드와 같은 다양한 Kubernetes 개체의 상태에 대한 지표를 생성합니다. 이러한 지표는 클러스터의 전반적인 상태에 대한 정보를 반영합니다.
2. cAdvisor: Container Advisor는 노드 내에서 실행되는 컨테이너에 대한 리소스 사용량 및 성능 데이터를 수집하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이는 기본적으로 kubelet에 통합되어 있으며 컨테이너 CPU, 메모리, 네트워크 및 파일 시스템 사용량에 대한 중요한 측정항목을 제공합니다.
3. Metrics Server: 클러스터 전체 리소스 사용량 데이터 수집기. Metrics Server는 kubelet에서 데이터를 수집하고 Kubernetes API를 통해 이를 공개하므로 클러스터 전체 리소스 사용량을 모니터링하고 애플리케이션 크기를 자동으로 조정하며 리소스 제한을 설정할 수 있습니다.

Kubernetes 이벤트 및 로그

Kubernetes는 Pod 생성 또는 삭제, 시스템 내에서 발생하는 오류 등 클러스터의 중요한 변경 사항을 기록하는 이벤트를 생성합니다. 이러한 이벤트는 명령이나 Kubernetes API를 사용하여 액세스할 수 있습니다. 또한 컨테이너화된 애플리케이션, 시스템 구성 요소 및 kubelet에서 생성된 로그는 kubectllogs 명령을 사용하거나 노드의 로그 파일에 직접 액세스하여 액세스할 수 있습니다.

Kubernetes 대시보드

Kubernetes 대시보드는 클러스터 상태에 대한 개요를 제공하는 웹 기반 사용자 인터페이스로, 이를 통해 리소스를 보고 관리하고 성능을 모니터링하며 문제를 해결할 수 있습니다. 대시보드는 클러스터와 관련된 주요 지표, 로그 및 이벤트를 표시하며 Kubernetes 환경에 대한 정보를 얻는 데 중요한 도구입니다.

이러한 내장된 관찰 기능을 활용하면 Kubernetes 클러스터 성능 및 상태에 대한 기본적인 이해를 얻을 수 있습니다. 그러나 고급 모니터링, 시각화 및 분석 기능을 위해서는 외부 관찰 도구 사용도 고려해 보세요.

Kubernetes용 관찰 도구

내장된 관찰 기능 외에도 Kubernetes 환경의 모니터링 및 분석을 향상하는 데 도움이 될 수 있는 여러 외부 도구가 있습니다. 이번 섹션에서는 Prometheus, Grafana, Loki, Grafana Tempo 등 널리 사용되는 도구들을 주요 기능과 장점을 중심으로 간략하게 소개하겠습니다.

Prometheus

Prometheus는 안정성과 확장성을 위해 설계된 강력한 오픈 소스 모니터링 및 경고 도구 상자입니다. 풀 모델을 사용하여 Kubernetes 클러스터 및 애플리케이션에서 지표를 수집합니다. 강력한 쿼리 언어인 PromQL을 통해 지표를 분석하고 사용자 지정 경고를 생성하여 가능한 문제를 알릴 수 있습니다.

Grafana

Grafana는 대화형의 사용자 정의 가능한 대시보드를 생성하여 Kubernetes 환경을 모니터링하는 데 도움이 되는 널리 사용되는 오픈 소스 시각화 및 분석 플랫폼입니다. Prometheus, Loki 및 Grafana Tempo와 완벽하게 통합되어 다양한 데이터 소스의 지표, 로그 및 추적을 시각화하기 위한 통합 인터페이스를 제공합니다.

Loki

Grafana Labs에서 개발한 Loki는 Kubernetes에 최적화된 로그 집계 및 쿼리 시스템입니다. 태그 등의 메타데이터를 기반으로 로그를 색인화하고 저장하므로 효율적이고 비용 효율적입니다. Lokide 쿼리 언어인 LogQL을 사용하면 Prometheus와 유사한 방식으로 로그를 검색하고 분석하여 로그 데이터와 메트릭 데이터의 상관 관계를 파악하여 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Grafana Tempo

Grafana Labs는 또한 단순성과 사용 편의성을 위해 설계된 확장 가능한 대용량 분산 추적 시스템인 Tempo를 소개합니다. Grafana와 통합할 수 있으며 추적 데이터를 시각화하고 분석하여 마이크로서비스 아키텍처의 성능 문제를 식별하고 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.

이러한 도구를 함께 사용하면 Kubernetes 환경에서 문제를 더 잘 모니터링하고 분석하고 해결하는 데 도움이 되는 강력한 관찰 가능성 스택이 생성됩니다. 우리는 각 도구의 기능에 대한 간략한 개요만 제공했습니다. 이러한 도구의 설정 및 아키텍처를 다루는 자세한 기사는 각 솔루션을 더 깊이 이해하고 프로젝트에서 효과적으로 구현하는 데 도움이 될 것입니다.

Kubernetes에서 관측 가능성 구현: 완전한 기술 스택 및 개발자 고려 사항

앞서 설명한 도구와 결합하여 Kubernetes 환경을 위한 완전한 관측 가능성 스택을 생성할 수 있습니다. Prometheus, Grafana, Loki 및 Grafana Tempo를 통합하면 지표, 로그 및 추적 문제를 효과적으로 모니터링, 분석 및 해결할 수 있습니다.

가관측성의 중요한 측면은 개발자가 애플리케이션을 설계 및 구현할 때 의미 있는 측정항목을 노출하고 명확하게 구조화된 로그를 생성하며 추적 솔루션과 통합하는 것입니다. 개발자는 다음 사항에 주의해야 합니다.

1. 노출된 측정항목: 애플리케이션이 Prometheus와 같은 모니터링 도구와 호환되어야 하는 관련 있고 실행 가능한 측정항목을 노출하는지 확인하세요. 널리 사용되는 라이브러리와 프레임워크에는 메트릭 노출에 대한 기본 지원이 포함되는 경우가 많습니다.
2. 명확하게 구조화된 로깅: 모범 사례 및 규칙에 따라 애플리케이션에 명확하게 구조화된 로깅을 구현합니다. 이렇게 하면 Loki와 같은 도구를 사용하여 로그를 더 쉽게 분석하고 상호 연관시킬 수 있습니다.
3. 추적 솔루션과 통합: 추적 라이브러리 또는 프레임워크를 애플리케이션에 통합하여 Grafana Tempo와 같은 도구를 사용하여 엔드투엔드 요청 추적 및 성능 분석을 활성화합니다.

Kubernetes 환경에서 완전한 관찰 스택을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 시스템의 성능과 상태를 전체적으로 볼 수 있는 측정항목, 로그, 추적의 통합 플랫폼을 제공합니다.
2. 문제 감지, 진단, 해결 방법을 개선하여 사용자 경험을 개선하고 가동 중지 시간을 줄입니다.
3. 개발팀과 운영팀 간의 협력 강화를 촉진하여 시스템 성능에 대한 더 나은 이해와 책임 공유를 달성합니다.

전체 관찰 가능 스택을 구현하고 관찰 가능 애플리케이션 생성에서 개발자의 역할을 활용하면 Kubernetes 환경 성능에서 시스템을 더 효과적으로 모니터링, 분석 및 최적화할 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 장기적인 안정성을 보장하고 사용자에게 빠르고 일관된 응답을 제공하는 데 도움이 됩니다.

요약

이 초보자 가이드에서는 관측 가능성의 기본 개념과 관측 가능성의 세 가지 주요 요소인 측정항목, 로그, 추적을 살펴봤습니다. 또한 Kubernetes에서 사용할 수 있는 내장된 관측 가능성 기능에 대해 논의하고 Kubernetes 환경을 위한 포괄적인 관측 가능성 스택을 함께 구성하는 Prometheus, Grafana, Loki 및 GrafanaTempo를 포함한 강력한 외부 도구 조합을 소개했습니다.

관측 가능성을 이해하고 구현하는 것은 Kubernetes에서 애플리케이션 성능, 가용성 및 안정성을 유지하는 데 중요합니다. 내장 및 외부 도구를 활용하면 시스템 상태를 모니터링하고 문제를 사전에 감지 및 해결하며 더 나은 사용자 경험을 위해 인프라를 최적화할 수 있습니다.

Kubernetes 관찰 가능성에 대해 계속해서 더 깊이 탐구하면서 각 도구의 설정과 아키텍처를 더 자세히 탐색하고 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 조정하여 오늘날 끊임없이 진화하는 소프트웨어 모니터링 문제를 해결할 수 있는 준비를 갖추는 것을 잊지 마십시오. 개발 환경에서 복잡하고 분산된 시스템을 관리합니다.

위 내용은 초보자 가이드: Kubernetes 관찰 가능성 기본 사항의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!