연습 - 자동 스케일링 모니터링
이 연습에서는 로그 분석을 사용하여 샘플 애플리케이션에 대한 자동 스케일링 이벤트를 쿼리합니다.
Log Analytics를 사용하여 애플리케이션의 자동 스케일링 모니터링
Log Analytics를 사용하여 평가 및 스케일링 작업의 유효성을 더 나은 방식으로 검사할 수 있습니다. 샘플 애플리케이션에서는 샘플 애플리케이션 설치 프로그램을 사용하여 만든 Log Analytics 작업 영역을 통해 자동 스케일링 로그를 Azure Monitor 로그(Log Analytics)로 라우팅했습니다.
중요
Azure Monitor의 로그 데이터 수집 시간은 최대 15분이 걸릴 수 있습니다. Log Analytics에서 데이터를 찾을 수 없는 경우 Azure Spring Apps 로그 데이터를 수집하는 데 시간이 더 걸릴 수 있습니다.
자동 스케일링 이벤트 이해
자동 크기 조정 설정 화면에서 실행 기록 탭으로 이동하여 가장 최근의 스케일링 작업을 확인합니다.
이 탭에서는 시간 경과에 따른 관찰된 용량 변화도 보여줍니다. 자동 크기 조정 설정 업데이트/삭제 등과 같은 작업을 포함하여 자동 크기 조정 작업에 대한 세부 정보는 자동 크기 조정 작업별 활동 로그와 필터를 확인하세요.
다음으로, 로그 분석을 사용하여 자동 스케일링 이벤트를 자세히 살펴봅니다.
Log Analytics를 사용하여 스케일링 이벤트 문제 해결
- Azure Portal에서 리소스 그룹 내 Log Analytics 작업 영역을 엽니다. 이 단계에서는 쿼리가 Log Analytics 작업 영역의 모든 데이터에서 선택하도록 초기 범위를 이 작업 영역으로 설정합니다. Azure 리소스의 메뉴에서 로그를 선택하면 범위가 해당 리소스의 레코드로만 설정됩니다.
- 왼쪽 메뉴에서 로그를 선택합니다.
화면 왼쪽에는 현재 범위에서 사용할 수 있는 테이블을 검사할 수 있는 테이블 탭이 있습니다.
로그 관리 솔루션을 확장하고 AutoscaleEvaluationsLog 테이블을 찾습니다. 테이블을 펼쳐서 해당 스키마를 보거나, 이름을 마우스로 가리켜서 추가 정보를 표시할 수 있습니다.
Kusto 쿼리 작성
AutoscaleEvaluationsLog 테이블을 사용하여 쿼리를 작성해 보겠습니다. 이름을 두 번 클릭하여 쿼리 창에 추가합니다. 창에 직접 값을 입력할 수도 있습니다. 현재 범위 및 KQL(Kusto 워리 언어)명령에서 테이블 이름을 완성하는 데 유용한 IntelliSense를 받을 수도 있습니다.
이 쿼리는 작성할 수 있는 가장 간단한 쿼리입니다. 테이블의 모든 레코드를 반환합니다. 실행 단추를 선택하거나 쿼리 텍스트의 아무 곳에나 커서를 두고 키보드에서 Shift+Enter 키를 눌러 실행합니다.
AutoscaleEvaluationsLog
쿼리에서 반환된 레코드 수는 오른쪽 아래 모서리에 표시됩니다. KQL 자동 스케일링 쿼리의 추가 연습은 이 모듈의 끝에 있는 요약 단원을 참조 하세요.