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[모니터링] loki, Promtail를 통해 log 모니터링

프로젝트를 진행하면서 어플리케이션, CPU 모니터링에 대해서는 진행중이었으나 WAS에 에러가 발생하면 이를 로컬 환경에서 같이 에러시연을 하는데 문제는 에러 시연이 발생하지 않는 경우에 로그를 직접 보거나 프로세스의 콘솔을 확인하는 상황도 종종 발생했다. Log 모니터링을 찾아보던 중 elasticsearch와 Loki가 나왔다. 현재 프로젝트에는 grafana가 적용되어 있고 이를 기반으로 작성하기는 loki가 더욱 적용하기 편해보였다. Loki 특징 수평 확장 다중 로그 집계 시스템 대규모 시스템에도 효율적인 데이터 처리 오픈소스 loki는 promtail을 통해 로그를 가져와서 로그를 저장한다. promtail은 그라파나 로키(Loki)의 로그 수집 에이전트로 사용되는 오픈 소스 소프트웨어이다. 역..

[Cloud] AWS, Azure, GCP에 대한 비교

들어가며 클라우드 서비스 세계적으로 유명한 곳은 AWS, Azure, Google이 존재한다. 그 외에도 국내에는 Naver Cloud Flattform이 존재한다. AWS는 Amazon Web Service로 아마존에서 제공하고 Azure는 Microsoft, Google Colud Platform은 구글에서 제공한다. AWS AWS는 가장 많은 시장 점유율로 33%를 차지하고 있어 Private Cloud 서비스 분야에서 타 서비스 대비 장점을 갖고 있다. AWS의 IaaS는 Elastic Compute Cloud(EC2)가 그 예이며 메인 컴퓨팅 서비스. 프로세서, 스토리지 네트워크, 운영체제 등 폭넓고 세분화된 스펙을 제공한다. EC2의 경우, 가장 많이 사용해봤기에 어떠한 장단점이 있는지 파악하..

[Cloud] 스케일업(Scale-up)과 스케일 아웃(Scale-out)

스케일링에는 스케일업, 스케일아웃이 존재한다. Scale up은 인스턴스의 성능을 늘리는 상황이며 수직 스케일링이라고도 한다. 반면, 스케일 아웃은 물리적인 규모를 늘리 것이며 수평 스케일링이라고도 한다. 스케일 업과 스케일 아웃에 대한 정리 스케일업(수직 스케일링) 스케일아웃(수평 스케일링) 확장성 성능 확장에 한계가 있다. 지속적 확장이 가능하다. 서버비용 성능 증가에 따른 비용 증가폭이 크며, 일반적으로 비용부담이 크다. 비교적 저렴한 서버를 사용하므로 일반적으로 비용부담이 적다. 운영비용 관리 편의성이나 운영비용은 스케일업에 따라 큰 변화는 없다. 대수가 늘어날수록 관리편의성이 떨어지며, 서버의 상면비용을 포함한 운영비용이 증가한다. 장애 한대의 서버에 부하가 집중되는 만큼 장애시 장애 영향도가 ..

[Cloud] 오토 스케일링(Auto Scaling)

오토 스케일링(Auto Scaling) Auto = 자동 Scaling = [컴퓨터] 크기 조정 자동으로 크기를 조정 즉, 컴퓨터의 크기(성능)을 탄력적으로 축소 확장을 할 수 있는 유연성을 말한다. 오토 스케일링은 클라우드의 CPU, Memory, Traffic과 같이 증가되는 특정 시간 및 상황에 알맞게 시스템이 자동으로 오토 스케일리을 통해 시스템의 부하를 막는다. 대표적인 클라우드 제공 기업(CSP) AWS의 오토 스케일링을 보면 간단하게 EC2, DB, Aurora 등 리소스에 대한 규모 조정 계획을 수립을 통해 사용자에게 클라우드의 규모를 간단하게 조정할 수 있는 서비스를 제공해준다. 오토스케일링의 동작 원리 AWS는 특정 시점에 네트워크 정보와 시스템 리소스 메트릭 정보들을 모니터링 서비스로..