Azure Monitor 인사이트, 시각화 및 작업
이 단원에서는 Azure Monitor Insights, 시각화 및 대시보드가 웹 애플리케이션에 대한 모니터링 정보를 사용하고 전송하는 방법을 설명합니다. 또한 경고 및 자동화된 작업을 사용하여 애플리케이션 문제에 적극적으로 대응하고 때로는 수정할 수도 있습니다.
Insights
일부 Azure 리소스 공급자는 사용자 지정된 모니터링 환경을 제공하고 최소한의 구성이 필요한 시각화를 만들었습니다. 인사이트는 크고, 확장 가능하고, 큐레이팅된 시각화입니다.
Azure Monitor에는 다양한 형식의 Insights가 포함되어 있습니다. Azure Portal의 Azure Monitor 왼쪽 탐색 메뉴에서 Insights Hub를 선택하면 사용 가능한 모든 형식의 Insights를 나열하고 액세스할 수 있습니다.
다음 섹션에서는 가장 크고 가장 일반적인 Azure Monitor Insights 중 일부를 설명합니다.
Application Insights
Azure Monitor의 Application Insights 기능은 앱 개발부터 테스트, 프로덕션까지 APM(애플리케이션 성능 모니터링)을 제공합니다. 사전에 모니터링하여 애플리케이션이 얼마나 잘 작동하는지 확인하고, 애플리케이션 실행 데이터를 사후에 검토하여 인시던트의 원인을 찾을 수 있습니다.
애플리케이션 작업 및 상태를 설명하는 메트릭 및 원격 분석 데이터를 수집하는 것과 함께 Application Insights를 사용하여 애플리케이션 로그 추적 데이터를 수집하고 저장할 수 있습니다. 로그 추적은 다른 원격 분석과 연결되어 작업에 대한 자세한 보기를 제공합니다. 기존 애플리케이션에 로그 추적을 추가하려면 로그 대상만 제공하면 됩니다. 로깅 프레임워크를 변경할 필요가 거의 없습니다.
Application Insights는 분산 구성 요소 상관 관계라고도 알려진 분산 추적을 지원합니다. 이 기능을 사용하면 특정 실행이나 트랜잭션의 엔드투엔드 흐름을 검색하고 시각화할 수 있습니다. 작업을 처음부터 끝까지 추적하는 기능은 분산 구성 요소 또는 마이크로 서비스로 빌드된 애플리케이션에 중요합니다.
Application Insights에는 다음 기능도 포함되어 있습니다.
- 라이브 메트릭는 호스트 환경에 영향을 주지 않고 배포된 애플리케이션의 활동을 실시간으로 관찰합니다.
- 가상 트랜잭션 모니터링이라고도 하는 가용성 모니터링은 애플리케이션의 외부 엔드포인트를 조사하여 시간 경과에 따른 전반적인 가용성과 응답성을 테스트합니다.
- 사용 모니터링은 사용자에게 자주 사용되는 기능이 무엇인지, 사용자가 애플리케이션과 상호 작용하고 사용하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.
- 스마트 검색은 사전 원격 분석을 통해 장애 및 변칙 현상을 자동으로 검색합니다.
- 애플리케이션 맵은 구성 요소 상태 및 응답성을 시각적 참조를 통해 한눈에 볼 수 있는 애플리케이션 아키텍처에 대한 상위 수준 하향식 보기입니다.
컨테이너 인사이트
컨테이너 인사이트는 AKS(Azure Kubernetes Service) 또는 Azure Container Instances에 배포된 컨테이너화된 워크로드에 대한 성능 표시 유형을 제공합니다. 컨테이너 인사이트는 메트릭 API를 통해 사용할 수 있는 컨트롤러, 노드 및 컨테이너에서 컨테이너 로그와 메트릭을 수집합니다. AKS 클러스터에서 모니터링을 사용하도록 설정하면 Log Analytics 에이전트의 컨테이너화된 버전을 통해 이러한 메트릭과 로그가 자동으로 수집됩니다.
VM 인사이트
VM 인사이트는 온-프레미스 또는 다른 클라우드에서 호스트되는 VM을 포함하여 Azure Windows 및 Linux VM의 성능과 상태를 모니터링하고 분석합니다. VM 인사이트는 VM 프로세스, 애플리케이션 종속성 및 외부 프로세스에 대한 상호 연결된 종속성을 식별합니다.
네트워크 인사이트
Network Insights는 구성이 필요 없이 토폴로지를 통해 배포된 모든 네트워크 리소스의 상태와 메트릭을 포괄적이고 시각적으로 표현합니다. 또한 Network Insights는 연결 모니터, NSG(네트워크 보안 그룹)에 대한 흐름 로깅, 트래픽 분석 및 기타 진단 기능과 같은 네트워크 모니터링 기능에 대한 액세스를 제공합니다.
시각화
차트, 표 등의 시각화는 모니터링 데이터를 요약하고 이를 대상 그룹에게 제시하는 데 효과적인 도구입니다. Azure Monitor는 모니터링 데이터를 시각화하는 고유 기능이 있으며 다른 Azure 서비스를 사용하여 모니터링 데이터를 여러 대상 그룹에 데이터를 게시합니다. Power BI 및 Grafana는 공식적으로 Azure Monitor의 일부는 아니지만 모니터링 스토리를 전달하는 코어 통합입니다.
다음 섹션에서는 모니터링 데이터를 시각화하고 표시하기 위한 일부 Azure Monitor 및 외부 도구에 대해 설명합니다.
통합 문서
통합 문서는 Azure Portal에서 데이터를 분석하고 풍부한 시각적 보고서를 만들기 위한 유연한 캔버스를 제공합니다. 통합 문서는 여러 데이터 원본의 데이터를 쿼리하고 여러 데이터 세트의 데이터를 하나의 시각화로 결합하고 상호 관련시켜 시스템을 쉽게 시각적으로 표현할 수 있습니다. 통합 문서는 실시간으로 데이터가 업데이트되는 대화형이며 팀 간에 공유할 수 있습니다.
Azure Monitor Insights가 제공하는 통합 문서를 사용하거나 통합 문서 템플릿 라이브러리를 사용하거나 고유한 통합 문서를 만들 수 있습니다. Azure Portal의 Azure Monitor 왼쪽 탐색 메뉴에서 통합 문서를 선택하면 사용 가능한 통합 문서와 템플릿을 보고 액세스할 수 있습니다.
대시보드
대시보드를 사용하면 다양한 종류의 데이터를 Azure Portal의 단일 창에 결합할 수 있습니다. 로그 쿼리 또는 메트릭 차트의 출력을 Azure 대시보드에 추가하고 선택적으로 대시보드를 다른 Azure 사용자와 공유할 수 있습니다. 예를 들어, Application Insights의 메트릭 그래프, 활동 로그 테이블 및 사용량 차트를 표시하는 대시보드를 만들 수 있습니다.
Power BI
Power BI는 다양한 데이터 원본에서 대화형 시각화를 제공하는 비즈니스 분석 서비스입니다. Azure Monitor에서 자동으로 로그 데이터를 가져오도록 Power BI를 구성하여 이러한 시각화를 활용할 수 있습니다. Power BI는 조직 내부 및 외부의 다른 사람들이 데이터를 사용할 수 있도록 하는 효과적인 방법입니다.
Grafana
Grafana는 운영 대시보드를 위한 개방형 플랫폼입니다. Grafana에는 Azure Monitor 메트릭 및 로그를 시각화하기 위한 Azure Monitor 데이터 원본 플러그 인이 포함되어 있습니다. Azure Managed Grafana도 Azure Monitor 및 Azure Data Explorer와 같은 Azure 네이티브 데이터 저장소에 대해 이 환경을 최적화합니다.
Grafana에는 Dynatrace, New Relic 및 AppDynamics와 같은 타사 APM(애플리케이션 성능 모니터링) 도구를 위한 자주 사용되는 플러그 인 및 대시보드 템플릿도 있습니다. Grafana에는 단일 창에서 다중 클라우드 모니터링을 위한 AWS CloudWatch 및 GCP BigQuery 플러그 인이 포함되어 있습니다. 이러한 리소스를 사용하여 다른 도구가 수집하는 다른 메트릭과 함께 Azure Monitor 데이터를 시각화할 수 있습니다.
작업
효과적인 모니터링 솔루션은 개인 또는 팀이 문제를 파악할 필요 없이 중요한 이벤트에 사전 대응합니다. 응답은 관리자에게 보내는 텍스트 또는 전자 메일이거나 오류 조건을 수정하려는 자동화된 프로세스일 수 있습니다.
Azure Monitor는 다음 형식의 자동화된 경고 및 응답과 함께 작동합니다.
AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능)
AIOps는 IT 운영 및 인프라 관리 측면을 향상하고 자동화하기 위한 인공 지능 및 기계 학습 기술의 적용을 설명합니다. Azure Monitor는 기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 데이터 기반 작업을 자동화하고, 용량 사용량을 예측하고, 성능 문제를 식별하고, 변칙을 검색하는 기능을 제공합니다.
이러한 기능은 기계 학습 전문 지식 없이도 IT 모니터링 및 운영을 간소화합니다. 기계 학습 전문 지식이 있는 경우 Azure Machine Learning Services를 사용하여 Azure Monitor가 수집하는 데이터에 더 많은 기계 학습을 적용할 수 있습니다.
Azure Monitor 경고
경고는 위험 상황을 알리고 정정 작업을 수행할 수 있습니다. 경고 규칙은 메트릭 또는 로그 데이터를 기반으로 할 수 있습니다. 메트릭 경고 규칙은 수집된 메트릭을 기반으로 거의 실시간 경고를 제공합니다. 로그 데이터를 기반으로 하는 로그 경고 규칙은 여러 원본의 데이터에 걸쳐 복잡한 논리를 허용합니다.
경고 규칙은 이메일이나 SMS 경고 보내기 등의 작업을 수행할 수 있는 작업 그룹을 사용합니다. 작업 그룹은 웹후크를 사용하여 알림을 보내 외부 프로세스를 트리거하거나 IT 서비스 관리 도구와 통합할 수 있습니다. 여러 규칙에 걸쳐 작업 그룹, 작업 및 수신자 집합을 공유할 수 있습니다.
자동 크기 조정
자동 크기 조정을 사용하면 애플리케이션의 로드를 처리하기 위해 실행되는 리소스 수를 동적으로 조정할 수 있습니다. 비용을 절감하거나 성능을 향상시키기 위해 Azure Monitor 메트릭을 사용하여 리소스를 자동으로 추가하거나 제거할 시기를 결정하는 규칙을 만들 수 있습니다. 최소 및 최대 인스턴스 수와 리소스 확장 및 축소 시기에 대한 논리를 지정할 수 있습니다.