모니터링의 새로운 미래 관측 가능성

 

마이크로서비스와 인공지능 사례 중심의 관측 가능성 실무 가이드

 

클라우드 네이티브 기술이 고도화되고 시스템이 복잡해질수록 근본 원인 분석을 위한 관측 가능성이 필수다. 이 책은 분산 서비스에서 빼놓을 수 없는 쿠버네티스를 기반으로 관측 가능성을 다룬다. 프로메테우스부터 그라파나, 오픈텔레메트리까지 다양하게 다루고 있어 관측 가능성에 대한 폭넓은 지식을 얻을 수 있다. 직접 실습할 수 있도록 Go 언어와 파이썬으로 개발한 마이크로서비스를 제공하며, 다양한 예제를 통해 시스템을 구축해보면서 근본 원인에 대한 분석 방법을 이해하도록 구성했다. 예제는 실무에 가깝게 구성되어 현장에서 바로 적용이 가능한 기술을 익힐 수 있다.

 

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출판사 제이펍
저작권사 제이펍
원서명 (없음)
도서명 모니터링의 새로운 미래 관측 가능성
부제 프로메테우스, 그라파나, 오픈텔레메트리까지 마이크로서비스와 인공지능 중심의 옵저버빌리티 구현
지은이 정현석, 진미란
옮긴이 (없음)
감수자 (없음)
시리즈 (없음)
출판일 2023. 12. 08
페이지 468쪽
판 형 46배판변형(188*245*22.7)
제 본 무선(soft cover)
정 가 38,000원
ISBN 979-11-92987-57-6 (93000)
키워드 observability, 옵저버빌리티, 관찰 가능성, AIOps, 쿠버네티스, 분산 서비스, 근본 원인 분석, 오픈서치, LGTM 스택, OpenTelemetry
분 야 네트워크 / 빅데이터

 

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■ 저자 기술 블로그

 

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■ 2023.11.23 - [출간 전 책 소식] - 외부 신호로 내부 상태를 예측하는 관측 가능성

 

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도서 소개

실습 애플리케이션을 이용해 직접 하면서 배우는 관측 가능성

 

날로 복잡해지는 기술에 따라 모니터링만으로 모든 현상을 분석하고 대비하기는 어려워졌다. 특히 클라우드 서비스를 많이 이용하여 내부 시스템을 들여다보는 것도 쉽지 않기 때문에 여러 가지 신호를 측정하여 발생 가능한 이벤트를 예측하는 것이 중요하다. 따라서 관측 가능성을 통해 발생하는 오류의 원인과 잠재적인 오류 가능성까지 살펴볼 필요가 있다.

 

이 책은 관측 가능성의 개념과 용어 정리부터 시작해서 프로메테우스, 그라파나, 오픈텔레메트리까지 다양한 관측 가능성 도구를 설명한다. Go 언어와 파이썬으로 개발한 마이크로서비스를 제공하며, 카오스 엔지니어링이 가능하도록 구성한 애플리케이션을 통해 실제와 유사한 환경으로 실습하도록 구성한 것이 특징이다. 분산 서비스에서 빼놓을 수 없는 쿠버네티스를 기반으로 실습하며, 그라파나 LGTM 스택 등 다양한 도구를 활용해 시스템을 구축하며 근본 원인 분석을 실시한다. 관측 가능성을 처음 접하는 사람도 쉽게 시작할 수 있도록 프로그램 설치 방법부터 대규모 서비스를 위한 클라우드 환경에서의 구축 방법까지 설명하여 실무에서 바로 적용할 수 있도록 하였다.

 

관측 가능성을 처음 접하는 개발자는 물론, AIOps와 운영 자동화 등 그라파나와 일래스틱서치를 운영 중인 운영자, 개발에 관심이 많은 데브옵스 개발자, 사이트 신뢰성 엔지니어(SRE)까지 도움이 될 내용이 가득 담겼다. 현장에서 바로 적용할 수 있는 다양한 실무 노하우가 가득 담긴 이 책이 한 단계 성장하는 발판이 되길 바란다.

 

주요 내용

• 관측 가능성의 개념과 기반 기술
• 프로메테우스 생태계 이해와 타노스 소개
• 로키, 템포, 미미르를 이용한 그라파나 관측 가능성
• 그라파나와 오픈서치 기반으로 개발된 예제 실습
• 오픈텔레메트리를 활용한 관측 가능성
• AIOps와 운영 자동화 개념과 전망

 

지은이 소개

정현석

액센츄어(Accenture), IBM에서 소프트웨어 엔지니어로 근무했고, 현재 호주 시드니에 있는 맥쿼리그룹에서 SRE로 근무하고 있다. 비용 절감을 위해 다양한 관측 가능성 설루션을 하나로 통합하고 있으며, USED/RED 대시보드와 알람을 표준화해서 배포를 자동화했다. 실사용자 모니터링을 사용하여 프런트엔드부터 백엔드까지 관측 가능성을 적용하고, 비즈니스적인 가치를 찾고 기술적으로 구현하기 위해 지원하고 있다. 또한, 관측 가능성을 고도화해서 근본 원인 분석과 IT 운영 자동화를 이루고, 나아가 AIOps가 구현될 수 있도록 협업 중이다.

 

진미란

클라우드 엔지니어로 근무하며 데이터, ML 분야의 여러 베스트 프랙티스를 경험했다. 머신러닝의 프로세스 자동화, 재현 가능성 및 지속성이 중요하다고 생각하고, 머신러닝 모델을 서비스화하여 UX에 도움을 주거나 수익을 창출하는 등의 실용성에 대해 고민하고 있다. 현재는 MLOps 엔지니어로 근무하며 관련 설루션을 개발하고 있다. 새로운 것에 도전하고 값진 경험으로 성장하기를 희망하는 미래의 나와, 실제로 그것을 해내야 하는 현실 속의 나 사이의 괴리로 인해 갈등하지만, ‘이것도 그냥 나인가 보다’ 하고 받아들이는 수행 과정에 있다.

 

차례

 

추천사 x

베타리더 후기 xiii

머리말 xv

이 책에 대하여 xvii

 

CHAPTER 1 관측 가능성의 개념과 방향성 1

1.1 관측 가능성의 세 가지 요소 2

__1.1.1 모니터링과 차이점 2

__1.1.2 관측 가능성 구성 요소 5

1.2 메트릭 6

__1.2.1 가용성 6

__1.2.2 구글의 골든 시그널 7

__1.2.3 메트릭 유형 12

__1.2.4 시계열 데이터 13

__1.2.5 프로메테우스의 히스토그램 16

__1.2.6 메트릭 관리 방안 21

1.3 추적 25

__1.3.1 추적 구성 요소 25

__1.3.2 추적 데모 29

1.4 로그 37

__1.4.1 로그 관리 37

__1.4.2 로그 표준화 40

1.5 상관관계 44

__1.5.1 상관관계의 필요성 44

__1.5.2 상관관계 구현 방안 46

1.6 관측 가능성 데모 52

__1.6.1 데모의 방향성 52

__1.6.2 관측 가능성 데모 목록 54

1.7 관측 가능성 목표 59

__1.7.1 레퍼런스 아키텍처 59

__1.7.2 핵심 목표 60

1.8 관측 가능성 오픈소스 64

1.9 관측 가능성 방향성 65

 

CHAPTER 2 관측 가능성 기반 기술 69

2.1 트래픽 관리 69

__2.1.1 단일 장애점 69

__2.1.2 로드 밸런서 70

__2.1.3 복원성 패턴 73

__2.1.4 가시성 78

__2.1.5 서비스 메시 79

2.2 쿠버네티스 오토스케일링 81

__2.2.1 오토스케일링 오픈소스 85

__2.2.2 메트릭 측정 90

__2.2.3 메트릭 선정 91

2.3 관측 가능성 프로세스 96

__2.3.1 관측 가능성 운영 프로세스 96

__2.3.2 관측 가능성 장애 프로세스 97

2.4 수평 샤딩 99

2.5 마이크로서비스 102

__2.5.1 마이크로서비스 개발 흐름 103

__2.5.2 관측 가능성의 마이크로서비스 105

__2.5.3 읽기와 쓰기를 분리하기 106

2.6 일관된 해시 108

2.7 관측 가능성 시각화 113

2.8 키-값 저장소 119

2.9 객체 스토리지 120

2.10 안정적 데이터 관리 121

2.11 시계열 데이터 집계 128

 

CHAPTER 3 관측 가능성의 시작, 프로메테우스 131

3.1 프로메테우스 바이너리 구성 131

3.2 프로메테우스 시계열 데이터베이스 138

__3.2.1 데이터 형식 138

__3.2.2 데이터 관리 139

__3.2.3 블록 관리 141

3.3 프로메테우스 쿠버네티스 구성 144

3.4 프로메테우스 오퍼레이터 146

3.5 프로메테우스 오토스케일링 154

__3.5.1 프로메테우스 어댑터 154

__3.5.2 KEDA 오토스케일 159

3.6 프로메테우스 알람 162

3.7 프로메테우스 운영 아키텍처 170

__3.7.1 샤딩 아키텍처 170

__3.7.2 페더레이션 아키텍처 173

3.8 타노스 운영 175

__3.8.1 타노스 아키텍처 175

__3.8.2 타노스 사이드카 방식 178

__3.8.3 타노스 리시버 방식 181

__3.8.4 타노스 구성 183

__3.8.5 타노스 테스트 186

 

CHAPTER 4 오픈소스 관측 가능성, 그라파나 189

4.1 그라파나 관측 가능성 190

__4.1.1 목적과 범위 190

__4.1.2 인프라 구성 191

__4.1.3 애플리케이션 구성 193

4.2 로키 로그 관리 202

__4.2.1 로키 기능 202

__4.2.2 로키 바이너리 구성 213

__4.2.3 프롬테일 쿠버네티스 구성 214

__4.2.4 로키 쿠버네티스 구성 215

__4.2.5 로키 테스트 221

4.3 미미르 메트릭 관리 224

__4.3.1 미미르 기능 224

__4.3.2 미미르 구성 232

__4.3.3 미미르 쿠버네티스 구성 236

__4.3.4 미미르 업무 규칙 238

4.4 템포 추적 관리 245

__4.4.1 템포 기능 245

__4.4.2 템포 바이너리 구성 249

__4.4.3 템포 쿠버네티스 구성 250

__4.4.4 템포 쿠버네티스 테스트 252

4.5 예거 추적 관리 254

__4.5.1 예거 쿠버네티스 구성 254

__4.5.2 예거 데이터 모델 257

 

CHAPTER 5 그라파나 관측 가능성 데모 259

5.1 상관관계 261

__5.1.1 메트릭에서 추적으로 262

__5.1.2 추적에서 메트릭으로 263

__5.1.3 로그에서 추적으로 270

__5.1.4 추적에서 로그로 271

__5.1.5 메트릭에서 로그로 272

5.2 뉴 스택 278

__5.2.1 뉴 스택 소개 279

__5.2.2 뉴 스택 구성 284

__5.2.3 뉴 스택 상관관계 287

5.3 라이드 온디맨드 294

__5.3.1 시스템 설정 296

__5.3.2 소스 설명 309

__5.3.3 HotROD 개선 방향 328

5.4 그라파나 관측 가능성 330

__5.4.1 시스템 개요 330

__5.4.2 소스 설명 333

__5.4.3 시스템 구성 336

__5.4.4 그라파나 데이터 소스 설정 341

 

CHAPTER 6 관측 가능성의 표준, 오픈텔레메트리 343

6.1 오픈텔레메트리 소개 344

6.2 오픈텔레메트리 컴포넌트 345

__6.2.1 신호의 구성 요소 347

__6.2.2 콘텍스트 전파 358

__6.2.3 파이프라인 359

6.3 추적 361

__6.3.1 오픈텔레메트리 추적 소개 361

__6.3.2 추적 파이프라인 구성 367

6.4 메트릭 374

__6.4.1 오픈텔레메트리 메트릭 소개 374

__6.4.2 메트릭 파이프라인 구성 378

6.5 로그 384

__6.5.1 오픈텔레메트리 로그 소개 384

__6.5.2 로그 파이프라인 구성 391

6.6 컬렉터 397

__6.6.1 오픈텔레메트리 컬렉터 소개 397

__6.6.2 컬렉터 파이프라인 구성 400

6.7 오픈텔레메트리 데모 404

 

CHAPTER 7 관측 가능성을 넘어 자동화로 425

7.1 IT 운영 자동화 425

7.2 AIOps의 발전 단계 427

__7.2.1 지능형 경고 429

__7.2.2 상관관계 429

__7.2.3 이상 탐지 430

7.3 AIOps의 기술들 431

7.4 앞으로 더 배울 내용 433

__7.4.1 다섯 가지 텔레메트리 433

__7.4.2 이상 탐지 434

__7.4.3 근본 원인 분석 435

__7.4.4 데이터 파이프라인 436

__7.4.5 오픈서치 관측 가능성 436

__7.4.6 멀티 클러스터와 멀티 테넌트 437

__7.4.7 자동 계측 439

__7.4.8 SLO 규칙과 시각화 439

 

용어 설명 440

찾아보기 445

 

 

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