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[PART 1 기초]Chapter 1 관찰 가능성의 역사와 개념1.1 클라우드 네이티브 애플리케이션1.2 데브옵스로의 전환1.3 관찰 가능성의 역사_중앙 집중식 로깅_메트릭과 대시보드_추적과 분석1.4 OpenTelemetry의 역사_OpenTracing_OpenCensus_클라우드 네이티브 소프트웨어를 위한 관찰 가능성1.5 OpenTelemetry의 개념_시그널__규격__데이터 모델__API__SDK__시맨틱 표기법__계측 라이브러리_파이프라인__프로바이더__원격 측정 생성기__처리기__익스포터_리소스_컨텍스트 전파정리하기Chapter 2 OpenTelemetry 시그널 - 분산 추적, 메트릭, 로그2.1 환경 설정2.2 분산 추적_추적 심층 분석_스팬의 상세 정보_추가 고려 사항2.3 메트릭_메트릭 심층 분석_데이터 포인트 타입_모범 사례_추가 고려 사항2.4 로그_로그 심층 분석_로그의 상관관계_추가 고려 사항__시맨틱 표기법__시맨틱 표기법의 적용__스키마 URL정리하기Chapter 3 자동 계측3.1 환경 설정3.2 자동 계측_수동 계측의 과제_자동 계측 컴포넌트_자동 계측의 한계3.3 바이트코드 조작_OpenTelemetry 자바 에이전트3.4 런타임 훅과 몽키 패칭_계측 라이브러리_계측기 인터페이스_래퍼 스크립트정리하기[PART 2 애플리케이션 계측]Chapter 4 분산 추적 - 코드 실행 추적4.1 환경 설정4.2 추적 파이프라인 설정_추적기 확보4.3 추적 데이터 생성4.4 컨텍스트 API_스팬 처리기4.5 데이터 보완_ResourceDetector_스팬 속성_SpanKind4.6 컨텍스트 전파_추가 전파기 형식_복합 전파기4.7 이벤트, 예외, 상태 기록_이벤트_예외_상태정리하기Chapter 5 메트릭 - 측정값 기록5.1 환경 설정5.2 메트릭 파이프라인 설정_미터 생성_푸시 기반 메트릭 추출과 풀 기반 메트릭 추출5.3 올바른 메트릭 계측기 선택_카운터_비동기 카운터_업/다운 카운터_비동기 업/다운 카운터_히스토그램_비동기 게이지_중복 메트릭 유형5.4 뷰를 이용한 메트릭 출력 커스터마이징_필터링_디멘션_집계5.5 grocery-store 서비스_요청 수_요청 지속 시간_동시 요청_리소스 사용정리하기Chapter 6 로그 - 이벤트 포착6.1 환경 설정6.2 OpenTelemetry 로깅 설정6.3 로그 생성_Logger_표준 로깅 라이브러리6.4 실전 시그널 로깅_분산 추적과 로그_Flask를 이용한 OpenTelemetry 로깅_WSGI 미들웨어를 이용한 로깅_리소스 상관관계정리하기Chapter 7 계측 라이브러리7.1 환경 설정7.2 자동 계측 설정_OpenTelemetry 배포판_OpenTelemetry 설정기_환경 변수_커맨드라인 옵션7.3 requests 라이브러리 계측기_추가 설정 옵션_계측기의 수동 호출_이중 계측7.4 자동 설정_리소스 속성 설정_추적 설정_메트릭 설정_로그 설정_전파 설정7.5 grocery-store 애플리케이션 다시 보기_legacy-inventory 애플리케이션_grocery-store 애플리케이션_shopper 애플리케이션7.6 Flask 라이브러리 계측기_추가 설정 옵션7.7 계측기 라이브러리 찾기_OpenTelemetry 레지스트리_opentelemetry-bootstrap정리하기[PART 3 원격 측정 데이터 활용]Chapter 8 OpenTelemetry 컬렉터8.1 환경 설정8.2 OpenTelemetry 컬렉터의 목적8.3 OpenTelemetry 컬렉터 컴포넌트의 이해_수신기__호스트 메트릭 수신기_처리기__속성 처리기__필터 처리기__확률 기반 샘플링 처리기__리소스 처리기__스팬 처리기__배치 처리기__메모리 제한 처리기_익스포터_확장_추가 컴포넌트8.4 OTLP를 이용한 원격 측정 데이터 전송_인코딩과 프로토콜_기타 설계 고려 사항8.5 OpenTelemetry 컬렉터의 활용_익스포터 설정_컬렉터 설정_스팬 수정_메트릭 필터링정리하기Chapter 9 컬렉터 배포9.1 환경 설정9.2 애플리케이션의 원격 측정 데이터 수집_사이드카 배포9.3 시스템 수준의 원격 측정 데이터 수집_에이전트의 배포_사이드카와 에이전트 연결_리소스 속성 추가9.4 게이트웨이로서의 컬렉터_오토스케일링_OpenTelemetry 오퍼레이터정리하기Chapter 10 백엔드 시스템 설정10.1 환경 설정10.2 원격 측정 데이터 분석을 위한 백엔드 시스템 옵션_추적_집킨_예거_메트릭__프로메테우스_로깅__로키__그라파나10.3 운영 환경에서의 실행_고가용성_확장성_데이터 보존_개인 정보 보호 규정정리하기Chapter 11 문제점 분석11.1 환경 설정11.2 카오스 엔지니어링_[실험 1] 지연 시간 증가__개요__가설__검증_[실험 2] 리소스 압박__개요__가설__검증_[실험 3] 예기치 못한 중단__개요__가설__검증11.3 원격 측정을 이용한 사전 감지정리하기Chapter 12 샘플링12.1 환경 설정12.2 시그널 샘플링_추적_메트릭_로그_샘플링 전략__헤드 샘플링__테일 샘플링__확률 샘플링_여러 가지 샘플러12.3 SDK를 이용한 애플리케이션 수준의 샘플링12.4 OpenTelemetry 컬렉터를 이용한 데이터 샘플링_테일 샘플링 처리기정리하기
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Alex Boten
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관찰 가능성의 개념, 구현, 분석까지 모두 담은 올인원 실무 안내서모니터링을 포함하는 상위 개념인 관찰 가능성에 관해 자세히 설명합니다. 그리고 관찰 가능성을 위해 개발된 대표적인 오픈 소스 OpenTelemetry를 활용해 애플리케이션에 관찰 가능성을 직접 적용해봅니다. 코드 예제뿐만 아니라 단계별로 애플리케이션 코드를 계측하고 분석하는 원리를 담고 있어 실무에서도 쉽게 활용할 수 있습니다. 책의 모든 내용을 이해하고 나면 자신의 애플리케이션을 계측해 오류의 원인은 물론, 잠재적인 오류까지도 찾아낼 수 있을 것입니다.특히 이 책은 관찰 가능성의 역사와 개념부터 애플리케이션 계측과 분석까지 모두 다루기 때문에 관찰 가능성을 처음 접하는 사람도 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 이전에 시도해보지 않은 방법으로 인프라, 서비스, 애플리케이션을 개발/운영하고자 하는 소프트웨어 엔지니어, 시스템 운영자에게 원격 측정 데이터를 활용하는 실용적인 팁을 제공합니다.예제 소스https://github.com/PacktPublishing/Cloud-Native-Observability
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