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AWS 인프라를 효과적으로 모니터링하기 위해서는 다양한 모니터링 도구와 함께 사용하는 주요 용어들을 이해하는 것이 중요합니다. 아래는 AWS 인프라 모니터링에서 자주 등장하는 용어와 그 정의로, 클라우드 환경을 모니터링하는 데 꼭 필요한 개념들입니다.
1. 메트릭 (Metric)
- 메트릭은 시스템 성능, 리소스 사용량 등을 측정하는 데이터 포인트입니다. 예를 들어, CPU 사용률, 메모리 사용량, 네트워크 대역폭 등이 메트릭에 해당합니다. AWS에서는 CloudWatch에서 다양한 메트릭을 수집하여 리소스 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
2. 대시보드 (Dashboard)
- 대시보드는 다양한 메트릭을 시각화한 인터페이스로, 시스템 성능과 상태를 한눈에 확인할 수 있게 도와줍니다. Grafana, Kibana 같은 도구를 통해 AWS 인프라의 메트릭을 대시보드에 시각화하여 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
3. 경고 및 알림 (Alerting and Notifications)
- 경고는 사전에 정의된 임계값이 초과되었을 때 발생하는 알림입니다. AWS CloudWatch에서는 경고를 설정하여 CPU 사용률이 일정 수준을 넘었을 때 이메일이나 SMS로 알림을 받을 수 있습니다. 경고를 통해 문제가 발생하기 전에 빠르게 대응할 수 있습니다.
4. 로그 (Log)
- 로그는 시스템에서 발생하는 이벤트를 기록한 정보입니다. 로그 파일은 주로 오류 발생 원인이나 이벤트 발생 시간 등을 분석하는 데 사용됩니다. AWS에서는 CloudWatch Logs를 통해 EC2 인스턴스, Lambda 함수 등의 로그를 수집하여 저장할 수 있습니다.
5. 애플리케이션 성능 관리 (APM, Application Performance Management)
- APM은 애플리케이션의 성능을 추적하고 개선하는 데 사용되는 모니터링 도구와 방법론입니다. APM 도구는 애플리케이션 응답 시간, 트랜잭션 처리 시간 등을 분석하여 성능 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.
6. 네트워크 모니터링 (Network Monitoring)
- 네트워크 모니터링은 네트워크 연결 상태와 대역폭 사용량 등을 확인하는 과정입니다. AWS에서는 VPC 흐름 로그를 통해 네트워크 트래픽을 모니터링할 수 있으며, 이를 통해 네트워크 성능 문제를 파악할 수 있습니다.
7. 플러그인 (Plugin)
- 플러그인은 모니터링 도구의 기능을 확장하기 위한 추가 구성 요소입니다. 예를 들어, Nagios는 다양한 AWS 리소스를 모니터링할 수 있는 플러그인을 제공합니다. 플러그인을 통해 특정 AWS 서비스에 맞춘 맞춤형 모니터링을 설정할 수 있습니다.
8. 컨테이너 모니터링 (Container Monitoring)
- 컨테이너 모니터링은 Docker나 Kubernetes 같은 컨테이너 환경의 상태를 모니터링하는 것입니다. Prometheus는 컨테이너 모니터링에 자주 사용되며, CPU, 메모리, 네트워크 사용량 등의 메트릭을 수집하여 컨테이너의 상태를 파악할 수 있습니다.
9. 서버리스 모니터링 (Serverless Monitoring)
- 서버리스 모니터링은 서버를 직접 관리하지 않는 서버리스 환경에서 애플리케이션 상태를 추적하는 것입니다. AWS Lambda는 서버리스 컴퓨팅 환경을 제공하며, CloudWatch Logs를 통해 각 Lambda 함수의 실행 시간, 오류 발생률 등을 추적할 수 있습니다.
10. 장기 저장소 (Long-Term Storage)
- 장기 저장소는 메트릭과 로그 데이터를 장기간 보관하는 스토리지입니다. 예를 들어, Prometheus와 Thanos를 결합하여 AWS S3에 데이터를 저장하고, 시간 경과에 따른 데이터 변화를 분석할 수 있습니다. 장기 저장소를 통해 트렌드를 파악하고 장기적인 성능 분석을 수행할 수 있습니다.
11. 시계열 데이터베이스 (Time-Series Database)
- 시계열 데이터베이스는 시간에 따라 변화하는 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다. Prometheus는 시계열 데이터베이스로서 클라우드 환경의 메트릭 데이터를 수집하여 일정 주기마다 저장하며, 과거 데이터와 현재 데이터를 비교하여 성능 변화를 분석할 수 있습니다.
12. 클러스터 오토스케일링 (Cluster Autoscaling)
- 클러스터 오토스케일링은 클러스터의 리소스 사용량에 따라 자동으로 인스턴스를 추가하거나 제거하는 기능입니다. 예를 들어, EKS 클러스터는 필요에 따라 노드 수를 자동으로 조정하여 리소스 최적화를 도모할 수 있습니다.
13. Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
- Horizontal Pod Autoscaler는 Kubernetes에서 파드(Pod)의 수를 자동으로 조정하는 기능입니다. 파드의 CPU 사용률이나 메모리 사용량을 기준으로 파드 수를 조정하여 AWS EKS와 같은 클러스터에서 애플리케이션의 가용성과 성능을 유지할 수 있습니다.
14. Exporter
- Exporter는 Prometheus와 같은 모니터링 시스템에서 외부 서비스의 메트릭을 수집할 수 있도록 하는 구성 요소입니다. AWS 리소스 모니터링 시 사용되는 다양한 Exporter(예: Node Exporter, CloudWatch Exporter)를 통해 필요한 메트릭을 Prometheus로 전달할 수 있습니다.
15. 서비스 엔드포인트 (Service Endpoint)
- 서비스 엔드포인트는 서비스에 접근할 수 있는 URL이나 IP 주소를 의미합니다. 엔드포인트를 통해 모니터링 도구가 AWS 리소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어, EC2 인스턴스의 서비스 엔드포인트를 설정하여 트래픽을 모니터링할 수 있습니다.
요약
위의 용어들은 AWS 인프라 모니터링에 자주 사용되는 핵심 개념들로, 각각의 기능을 이해하면 AWS 클라우드 환경에서 더욱 효과적으로 모니터링을 수행할 수 있습니다. 메트릭과 로그 관리부터 대시보드와 경고 설정, 컨테이너 및 서버리스 모니터링까지 다양한 측면에서 AWS 인프라의 성능과 상태를 유지하며, 효율적인 운영을 위한 모니터링 전략을 구축할 수 있습니다.
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