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[Monitoring] Kotlin + Actuator + Prometheus + Grafana + CAdvisor + Node-Exporter + AlertManager 구현

JessYT 에디개발자 2021. 4. 8. 07:00
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Monitoring을 구현해보자!

모든 소스는 Github에 올려두었습니다.

왜 Monitoring을 사용해야하는가?

먼저 Monitoring의 중요성에 대해서 간략히 정리해보겠습니다. 

 

Monitoring이 없는 서비스를 운영하고 있다고 가정합니다. 그 와중 버그가 없다면 다행이지만 버그가 발생하는 경우가 생깁니다. 만약 Monitoring이 없다면 버그가 발생했는지 조차 인지하지 못하고 고객센터를 통해 문의가 들어와야 확인할 수 있을 것 입니다. 또한 서버 용량, 메모리등의 문제로 서버가 다운될 수도 있습니다. 이럴 경우 선 버그 후 조치가 이루어질 것입니다. 하지만 Monitoring이 있었다면 버그가 발생하기 전 예방할 수 있고 문제가 되었을 경우 시각적으로 제공되는 데이터를 통해 대응을 빠르게 할 수 있는 장점이 있습니다.

 

정의

Monitoring에 구성될 기술 스택 및 구현 방법에 대해서 간랸하게 정리해보겠습니다.

 

  • Prometheus : 데이터를 수집하는 Tool
  • Grafana : 데이터를 시각화하기 편하게 도와주는 Dashboard
  • CAdvisor : Node 상의 Docker 정보를 수집
  • Node-Exporter : Node의 정보 수집
  • Alert-Manager : 데이터를 일정 조건에 의하여 Alert하는 Tool

 

아키텍쳐

 

위 그림을 간략하게 정리해보겠습니다.

 

  1. 각 Exporter 들이 역할에 맞는 데이터를 수집합니다.
  2. 수집 된 데이터를 Prometheus가 Polling 방식으로 데이터를 수집합니다. 
  3. Grafana에서 PromQL 방식으로 Prometheus에 적재된 데이터를 조회하여 Dashboard에 보여줍니다.
  4. Prometheus에서 데이터가 Rule 조건이 되면 AlertManager를 통해 Alert을 발생시킵니다.

 

구현

Kotlin 기반 프로젝트 구성

운영 될 서비스의 정보를 수집할 Exporter를 설정합니다. 먼저 의존성을 주입받습니다. build.gradle.kts에 아래와 같이 설정합니다.

build.gradle.kts

// build.gradle.kts

dependencies {
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator")
    runtimeOnly("io.micrometer:micrometer-registry-prometheus")
}

 

잘 들어왔는지 확인합니다.

actuator : 서비스의 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 조회하기 쉽도록 endpoint를 제공합니다.
prometheus : actuator로 수집된 데이터를 prometheus에서 조회할 수 있도록 가공하여 endpoint를 제공합니다.

 

application.yaml

# monitoring setting
management:
  metrics:
    tags:
      application: sample-apis  1)
  endpoint:
    shutdown:
      enabled: false  # 2)

  endpoints:
    web:
      exposure:
        include:
          - "prometheus"  3)

1) Grafana에서 application명으로 쉽게 조건을 걸 수 있도록 도와주는 설정입니다.

2) actuator의 endpoint로 서비스를 shutdown 시킬 수 있습니다. 외부 사용자가 악의적으로 서비스를 다운시킬 수 있어 이 설정은 false로 설정합니다.

3) actuator에 prometheus endpoint 추가해줍니다.

 

여기까지 설정하고 서비스를 띄우면 endpoint를 확인할 수 있습니다. 기본 url은 /actuator입니다.

새로운 정보를 데이터 수집하도록 구성

서비스를 Monitoring하다보면 기본적으로 제공하는 정보뿐만 아니라 내가 원하는 정보를 필요로 할 때도 있습니다. 예를 들어 결제가 발생, 결제 실패/성공 등을 수집하고 싶다고 할 때 새로운 Tag를 추가하여 수집할 수 있습니다. 

 

패키지 구성을 살펴보겠습니다.

 

한 개씩 살펴보겠습니다. 

// Tag 열거형
enum class PrometheusTag(name: String) {
    BUY("buy"),
    SELL("sell")
}
// Prometheus에 Tag를 등록

@Component
class PrometheusRegister(val registry: MeterRegistry) {
    companion object {
        lateinit var buyCounter: Counter
        lateinit var sellCounter: Counter
    }

    init {
        buyCounter = registry.counter("sellermill", Tags.of("product", PrometheusTag.BUY.name))
        sellCounter = registry.counter("sellermill", Tags.of("product", PrometheusTag.SELL.name))
    }
}
// 로직 중 실제 사용되는 객체로 각 태그값을 설정합니다.

class PrometheusApm {
    infix fun counting(tag: PrometheusTag) = when(tag) {
        PrometheusTag.BUY -> PrometheusRegister.buyCounter.increment()
        PrometheusTag.SELL -> PrometheusRegister.sellCounter.increment()
//        else -> ""
    }
}

 

설정을 마무리하고 실제 사용해보겠습니다.

@RestController
@RequestMapping("/api/products")
class ApmController {

    companion object {
        private val prometheusApm: PrometheusApm = PrometheusApm()
    }

    @GetMapping("/buy")
    fun buyProducts() {
        prometheusApm counting BUY  // buy tag counting
    }

    @GetMapping("/sell")
    fun sellProduct() {
        prometheusApm counting SELL  // sell tag counting
    }
}

간단한 RestAPI를 생성하고 호출하여 Counting 해보겠습니다.

http://localhost:9001/api/products/sell  # 호출

 

endpoint를 확인하여 변경 된 tag값을 확인할 수 있습니다.

설정을 마쳤다면 Application을 도커로 띄웁니다.

docker로 띄우는 방법은 이 글에서 자세히 다루지 않겠습니다. 필요하시면 이 글을 참조해주세요.

 

Node-Exporter

Node의 정보를 수집하는 Exporter입니다. node-exporter는 docker로 구성하지 않는 것을 권장하지 않습니다.
이유는 도커는 머신의 내부동작과 컨테이너를 격리시키려고 하기 때문에 노드 익스포터에서 내부 동작 결과가 잘동작하지 않을 수 있기 때문입니다.

 

데이터 수집할 대상 Node에 접근하여 설치를 진행합니다.

 

제가 설치할 당시의 가장 최신버전으로 설치하였습니다.
다운로드 버전은 다운로드 페이지에서 확인해주시기 바랍니다.

// wget을 이용하여 node-exporter 다운로드
1. wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.1.2/node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz

// 다운로드 된 tar 파일의 압축 해제
2. tar xvfz node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz

// 경로 설정
3. mv node_exporter-1.1.2.linux-amd64/node_exporter /usr/local/bin/

// node-exporter를 실행합니다. port는 기본으로 9100이 잡힙니다.
4. /usr/local/bin/node_exporter --web.listen-address=:9100

 Node-Exporter에 대해서 자세히 살펴보시려면 공식 홈페이지를 참조해주세요.

CAdvisor

Node에서 실행중인 docker의 정보를 수집합니다.

 

docker-compose.yml을 사용하여 docker로 띄워줍니다.

version: "3"

services:
  cadvisor:
    image: google/cadvisor
    container_name: cadvisor
    volumes:
      - /:/rootfs:ro
      - /var/run:/var/run:ro
      - /sys:/sys:ro
      - /var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro
      - /dev/disk/:/dev/disk:ro
    ports:
      - 3100:8080  # docker 외부에서 3100번 포트로 접근하도록 변경
cd ${docker-compose.yml 위치로 이동}
docker-compose -f docker-compose.yml up -d

경로가 헷갈리시다면 페이지 상단에 Github의 제 프로젝트를 참조하시어 cadvisor.sh를 실행해주세요.

./cadvisor start

 

AlertManager

데이터를 수집하고 rule에 따른 alert을 발생시켜주는 툴을 구성해보겠습니다.

 

먼저 config를 생성합니다.

alertmanager.yml

global:
  resolve_timeout: 10s
  slack_api_url: 'https://{slack.hook.url}'

route: #라우트 경로 설정
  receiver: 'slack-notifications' # 알림 설정 대상 1)

receivers:
- name: 'slack-notifications'  # 1)
  slack_configs:
  - channel: '#service-alert'  # 2) slack channel
    send_resolved: true
    text: "<!channel> {{ range .Alerts}} \nsummary: {{ .Annotations.summary }}\ndescription: {{ .Annotations.description }} {{ end }}"  # slack 출력 format

 

 

Prometheus, Grafana

수집할 대상의 Exporter 구성을 마쳤습니다. 그럼 수집된 데이터를 수집할 Prometheus와 시각화를 도와줄 Grafana를 구성해보겠습니다.

 

alert_rule.yml

Prometheus에서 수집한 데이터를 기반으로 어떤 조건이 충족되었을 때 AlertManager에게 신호를 보내도록 설정하는 파일입니다.

groups:
- name: test # 그룹 이름
  rules:
  - alert: test-alert # 알림 이름
    expr:  container_memory_usage_bytes{image!=""} > 500000000 // 1)
    for: 15s
    labels: # 필요한 label들을 설정할 수 있다.
       severity: warning
    annotations:  // 2)
      summary: "{{ $labels.groups }} {{ $labels.instance }}"
      description: "{{ $labels.image }}의 메모리 사용량이 증가합니다. (current value: {{ $value }})"

1) PromQL로 Alert을 발생시킬 조건을 입력합니다. 

2) Alert으로 발송될 Alert Message Format을 작성합니다. ( 보다 자세한 내용은 공식홈페이지를 참조해주세요. )

 

Prometheus.yml

prometheus의 모니터링 타켓  및 alert 관련 설정 파일 지정 설정하는 파일입니다.

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

alerting:
  alertmanagers:
   - static_configs:
     - targets: ['172.1.2.3:9093']    // 1)

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
   - "alert_rules.yml"    // 2)

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:    // 3)
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

  # service exporter...
  - job_name: 'sertvice1-apis'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['172.26.15.204:8181']

  - job_name: 'service2-server'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['172.1.2.3:2155']

  # node exporter...
  - job_name: 'node-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['172.1.2.4:9100']

  # cadvisor exporter...
  - job_name: 'cadvisor'
    static_configs:
      - targets: ['172.1.2.5:3100']

1) AlertManager 정보를 입력합니다.

2) 위에서 작성한 alert_rules.yml 파일을 설정합니다. ( prometheus.yml 과 동일 경로에 있습니다. )

3) 데이터를 수집할 대상 리스트를 작성합니다.

 

docker-compose.yml

docker-compose.yml을 통해 prometheus와 grafana를 띄우겠습니다.

version: "3"

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    container_name: prometheus
    volumes:
     - ./data/config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  // 1)
    command: "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"    // 2)
    ports:
     - 9090:9090
    networks:
     - prometheus-network

  grafana:
    image: grafana/grafana
    container_name: grafana
    user: "$UID:$GID"
    ports:
     - 3000:3000
    depends_on:
      - prometheus
    volumes:
      - ./data/grafana:/var/lib/grafana    // 3)
    networks:
      - prometheus-network
    links:
      - prometheus:prometheus    // 4)

networks:
  prometheus-network:    // 5)

1) 위에서 설정한 yml 파일을 적용하기 위해 volume 시켜줍니다.

2) prometheus가 실행될 때 해당 yml파일을 읽도록 설정합니다.

3) grafana의 data 저장경로를 volume 시킵니다. 이 설정을 하지 않으면 docker를 내리고 올릴때마다 대시보드를 새로 작성해야합니다. 

4) prometheus와 연결합니다.

5) prometheus와 grafana는 같은 네트워크를 사용합니다.

 

docker-compose를 실행합니다.

docker-compose up -d
grafana의 user, password를 따로 설정하지 않았기 때문에 default인 ID : admin, PW : admin 가 설정됩니다.

grafana 설정은 이글을 참조해주세요.

 

여기까지 하면 모니터링 관련 설정을 모두 마쳤습니다.

예시로 아래 그림은 테스트 서버의 CAdvisor를 통해 수집한 데이터를 대시보드로 시각화한 화면입니다. 

 

AlertManager도 정상작동하는 것을 확인할 수 있습니다.

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