메트릭 및 로그
이 단원에서는 메트릭과 로그에 대해 알아보고 Azure Monitor를 사용하여 이러한 두 가지 형식의 데이터를 수집하여 Azure 애플리케이션, 네트워크 및 인프라의 상태, 동작 및 성능을 모니터링하는 방법을 알아봅니다.
메트릭
메트릭은 애플리케이션 또는 리소스 성능의 스냅샷을 보여 주는 정량적 측정값입니다. 메트릭은 일반적으로 시간이 지남에 따라 측정할 수 있는 숫자 값입니다.
메트릭을 통해 리소스 사용률, 응답 시간, 오류 비율, 처리량 등 애플리케이션이나 리소스의 다양한 측면을 이해할 수 있습니다. 메트릭의 일반적인 예로는 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 대기 시간, 트랜잭션 속도 등이 있습니다.
Azure 구독의 각 리소스 종류에 대해 리소스별 메트릭 목록이 자동으로 제공됩니다. Azure Monitor 메트릭 탐색기를 사용하여 메트릭 데이터베이스의 데이터를 대화형으로 분석하고 시간 경과에 따른 여러 메트릭 값을 차트로 표시할 수 있습니다.
Azure Portal의 리소스에 대한 메트릭을 보려면 해당 리소스 페이지의 왼쪽 탐색 메뉴에 있는 모니터링에서 메트릭을 선택합니다. 그런 다음 메트릭 드롭다운에서 필요한 메트릭을 선택합니다. 다른 시각화 요소를 사용하여 보려는 대시보드에 차트를 고정할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 요청 메트릭 꺾은선형 차트는 Contoso-web-sales 애플리케이션에 대한 요청의 합계 집계를 보여 줍니다.
Azure Monitor는 다음을 포함하여 여러 형식의 메트릭을 수집할 수 있습니다.
- Azure 플랫폼 메트릭. Azure Monitor는 구독에 추가되는 즉시 Azure 리소스에서 메트릭 데이터 수집을 시작합니다. 각 Azure 리소스 종류에 대해 리소스별 메트릭 목록이 자동으로 제공됩니다.
- 사용자 지정 메트릭. Azure Monitor는 VM에서 실행되는 애플리케이션 및 에이전트를 포함하여 다른 원본에서도 메트릭을 수집할 수 있습니다. Azure Monitor 에이전트, 기타 에이전트 및 확장을 통해 또는 Azure Monitor REST API에 직접 사용자 지정 메트릭을 Azure Monitor로 보낼 수 있습니다.
- Prometheus 메트릭. Azure Monitor Prometheus용 관리 서비스는 AKS(Azure Kubernetes Service) 또는 기타 Kubernetes 클러스터에서 메트릭을 수집합니다. Prometheus 메트릭은 플랫폼 및 사용자 지정 메트릭과 일부 기능을 공유하지만 PromQL 및 Grafana와 같은 오픈 소스 분석 및 경고 도구를 지원하는 다른 기능을 가지고 있습니다.
메트릭은 실시간 모니터링에 매우 적합합니다. 정의된 임계값에 도달하면 메트릭을 사용하여 경고를 트리거할 수 있습니다.
로그
로그는 리소스나 애플리케이션에서 발생하는 이벤트, 작업 및 메시지에 대한 텍스트 기록입니다. 메트릭은 숫자이지만 로그에는 다음 데이터가 포함될 수 있습니다.
- 텍스트: 이벤트의 컨텍스트, 세부 정보 및 설명을 제공하는 사용자가 읽을 수 있는 텍스트 항목입니다.
- 구조화되지 않은 데이터: 미리 정의된 숫자 값에 정확히 맞지 않는 다양한 형식의 로그 항목입니다.
- 컨텍스트 정보: 이벤트를 둘러싼 컨텍스트에 대한 인사이트는 근본 원인 분석에 매우 중요합니다.
로그는 오류, 경고, 사용자 작업 및 애플리케이션 상태 변경에 대한 정보를 캡처할 수 있습니다. 로그는 특정 컨텍스트에서 이벤트에 대한 자세한 설명을 제공하므로 문제를 일으키는 이벤트 시퀀스를 문제 해결, 디버깅 및 이해하는 데 중요합니다. 로그는 문제를 소급 적용하여 분석하는 데 필수적이며 문제를 야기한 일련의 이벤트를 재구성하는 데 도움이 됩니다.
Azure Monitor 로그는 모니터링되는 리소스의 로그 및 성능 데이터를 저장, 관리 및 분석할 수 있는 Azure Monitor의 기능입니다. 모든 데이터를 수집하고 분석하려면 Log Analytics 작업 영역이라는 공통 작업 영역을 설정합니다. 해당 작업 영역으로 데이터를 보내도록 리소스를 구성합니다.
작업 영역을 구성하고 데이터 로깅을 시작하면 Azure Monitor 로그를 사용하여 데이터를 탐색하고 분석할 수 있습니다. Log Analytics 사용자 인터페이스에서 로그 쿼리 및 해당 결과를 대화형으로 작업할 수 있습니다.
다음 시나리오에서 로그 쿼리를 사용할 수 있습니다.
- 일반적인 질문에 답하려면 기본 쿼리를 사용합니다.
- 복잡한 데이터 분석을 수행하여 모니터링 데이터의 중요한 패턴을 식별합니다.
- 문제에 대해 적극적으로 알림을 받으려면 경고 규칙의 쿼리를 사용합니다.
- 통합 문서나 대시보드에서 쿼리 결과를 시각화합니다.