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Prometheus는 오픈 소스 시스템 모니터링 및 경고 도구로, 대규모 분산 시스템에서 메트릭(metrics) 데이터를 수집, 저장, 분석, 시각화하는 데 사용됩니다.
Prometheus는 2012년 SoundCloud에서 개발되었으며, 이후 독립 프로젝트로 성장하여 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 주요 프로젝트로 자리 잡았습니다.
1. Prometheus의 주요 특징
1.1 시계열 데이터베이스(Time-Series Database)
- 데이터를 시간 단위로 수집하여 저장.
- 예: CPU 사용량, 메모리 소비량, 네트워크 트래픽 등.
1.2 강력한 쿼리 언어(PromQL)
- PromQL(Prometheus Query Language)을 통해 복잡한 데이터 분석과 시각화를 지원.
1.3 푸시 대신 풀 방식(Pull Model)
- Prometheus는 대상(target)에서 데이터를 직접 가져오는 풀(Pull) 방식을 사용.
- 이는 각 대상이 Prometheus와 독립적으로 동작하도록 설계되었습니다.
1.4 알림 및 경고(Alerting)
- 특정 조건이 충족될 때 사용자에게 경고를 전송.
- Alertmanager와 통합되어 이메일, Slack, PagerDuty 등으로 알림 발송 가능.
1.5 다중 플랫폼 지원
- Kubernetes, Docker, Linux 서버 등 다양한 환경에서 활용 가능.
2. Prometheus의 주요 구성 요소
2.1 Prometheus 서버
- 메트릭 데이터를 수집, 저장, 쿼리, 시각화.
- Scraping을 통해 대상에서 데이터를 가져옵니다.
2.2 Exporter
- 대상 시스템의 메트릭 데이터를 노출하는 엔드포인트 역할.
- 예:
- Node Exporter: 서버의 하드웨어 및 운영 체제 메트릭 수집.
- Blackbox Exporter: HTTP, DNS, TCP 상태 확인.
2.3 Pushgateway
- 푸시 방식으로 데이터를 Prometheus에 전달.
- 짧은 수명 작업(Job)에서 생성된 메트릭을 수집.
2.4 Alertmanager
- Prometheus에서 생성된 경고(Alert)를 관리하고 알림 전송.
2.5 시각화 도구
- Prometheus 자체 대시보드 또는 Grafana와 통합하여 데이터를 시각화.
3. Prometheus의 주요 기능
3.1 메트릭 수집
- 다양한 대상에서 메트릭 데이터를 정기적으로 수집.
- 예:
- 웹 서버의 응답 시간.
- 데이터베이스의 연결 수.
- Kubernetes의 Pod 상태.
3.2 데이터 저장
- 시계열 데이터베이스를 사용해 효율적으로 데이터를 저장.
3.3 데이터 쿼리
- PromQL을 사용해 실시간 분석 및 시각화를 수행.
3.4 알림 및 경고
- 정의된 조건에 따라 알림을 생성.
- 예:
- CPU 사용률이 90%를 초과하면 경고 발송.
4. Prometheus의 아키텍처
+--------------------+ +--------------------+
| Node Exporter | | Application |
+--------------------+ +--------------------+
| |
+----------------------------+
Pull
Prometheus
|
+----------------------------+
| Time-Series DB |
+----------------------------+
|
PromQL Queries
|
+-------------+-------------+
| Alertmanager |
| Grafana |
+---------------------------+5. Prometheus 사용 사례
5.1 Kubernetes 모니터링
- Pod, Node, 클러스터 상태를 실시간으로 추적.
- 예:
- Kubernetes의 CPU 및 메모리 사용량.
- Deployment 상태.
5.2 서버 및 애플리케이션 성능 분석
- CPU, 메모리, 디스크 I/O 등의 시스템 자원 사용 추적.
5.3 SLA 및 SLO 추적
- SLA(서비스 수준 계약) 또는 SLO(서비스 수준 목표) 지표 모니터링.
5.4 네트워크 상태 확인
- 네트워크 트래픽, 대역폭 사용량 모니터링.
6. Prometheus와 다른 도구 비교
기능PrometheusZabbixNagios
| 데이터 모델 | 시계열 데이터 | 상태 기반 | 상태 기반 |
| 수집 방식 | Pull | Push | Push |
| 확장성 | 높은 확장성 | 상대적으로 낮음 | 상대적으로 낮음 |
| 커뮤니티 지원 | 활발한 커뮤니티 | 보통 | 보통 |
| 알림 및 경고 | Alertmanager | 내장 경고 시스템 | 내장 경고 시스템 |
7. Prometheus의 장단점
7.1 장점
- 확장성:
- 대규모 분산 환경에서 사용 가능.
- 오픈 소스:
- 무료로 사용 가능하며, 커스터마이징 가능.
- 강력한 쿼리 언어:
- PromQL로 정교한 데이터 분석 가능.
- 경량 설계:
- 단순하고 빠른 설치 및 운영.
7.2 단점
- 데이터 보존 제한:
- 기본적으로 오래된 데이터 보존이 제한됨(장기 보존은 외부 솔루션 필요).
- 복잡한 설정:
- 다양한 대상 및 메트릭 구성 시 초기 설정이 어려울 수 있음.
- 분산 스토리지 미지원:
- 기본적으로 단일 노드에서만 작동(외부 분산 시스템 필요).
8. Prometheus 설치 및 사용
8.1 설치
- Docker 사용 예제:
- docker run -p 9090:9090 prom/prometheus
- 설정 파일 예제 (prometheus.yml):
- scrape_configs: - job_name: 'node_exporter' static_configs: - targets: ['localhost:9100']
- 대시보드 접속:
- 브라우저에서 http://localhost:9090로 접속.
Prometheus는 대규모 시스템의 실시간 모니터링 및 경고 설정에 적합한 강력한 도구로, 특히 클라우드 네이티브 환경에서 필수적인 솔루션으로 자리 잡고 있습니다. 😊
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