1부 프로메테우스를 시작하며

1부에서는 일반적인 모니터링 방법에 대해 알아보고 프로메테우스를 구체적으로 다룬다.

1장에서는 모니터링의 다양한 의미와 접근 방법, 프로메테우스에서의 메트릭 접근 방법, 프로메테우스의 아키텍처 등을 알아본다. 2장에서는 머신 메트릭의 수집과 쿼리 계산, 알림 통보를 위해 직접 프로메테우스를 설정하고 수행해본다.

2부 애플리케이션

모니터링 자신의 애플리케이션에 직접 추가한 메트릭(metric)에 쉽게 접근할 수 있는 경우, 프로메테우스의 모든 혜택을 누릴 수 있을 것이다. 2부에서는 계측(instrumentation) 기능을 추가하고 사용하는 방법을 알아본다.

3장에서는 기본적인 계측 기능의 추가 방법과 계측이 갖는 혜택에 대해 배워본다. 4장에서는 프로메테우스에서 애플리케이션의 메트릭을 사용하는 방법을 설명한다. 5장에서는 프로메테우스의 가장 강력한 기능 중 하나를 살펴보고, 계측 시에 해당 기능을 사용하는 방법을 살펴본다. 6장에서는 사용자의 애플리케이션 메트릭이 프로메테우스에 추가되고 난 후, 관련 그래프들을 모두 함께 그룹화하는 대시보드를 생성하는 방법에 대해 살펴볼 것이다.

3부 인프라스트럭처 모니터링

세상은 프로메테우스를 중심으로 돌아가지 않으며, 특별히 프로메테우스 메트릭을 별도로 제공하지도 않는다. 익스포터는 다른 시스템의 메트릭을 프로메테우스가 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 도구다.

7장에서는 가장 먼저 사용할 가능성이 높은 익스포터 중 하나인 노드 익스포터(Node Exporter)에 대해 자세히 다룬다. 8장에서는 프로메테우스로 가져와야 하는 메트릭이 무엇인지 알아내는 방법과 메트릭을 가져오는 방법을 알아본다. 9장에서는 도커(Docker)와 쿠버네티스(Kubernetes) 같은 컨테이너 기술의 모니터링에 대해 자세히 다룬다. 프로메테우스 생태계에는 말 그대로 수백 개의 익스포터가 있다. 10장에서는 다양하고 전형적인 익스포터의 사용 방법에 대해 살펴본다. 이미 다른 메트릭 기반 모니터링 시스템을 사용할 수도 있으니, 11장에서는 이러한 시스템에 프로메테우스를 통합하는 방법에 대해 살펴본다. 익스포터는 갑자기 나타나지 않는다. 원하는 익스포터가 없는 경우, 12장의 내용을 활용해 익스포터를 생성할 수 있다.

4부 PromQL

PromQL, 즉 프로메테우스 쿼리 언어(Prometheus Query Language)는 모든 종류의 집계, 분석, 연산을 할 수 있는 기능을 제공하며, 메트릭을 활용해 우리 시스템의 성능에 대해 더 잘 이해할 수 있게 해준다. 4부에서는 2장에서 생성한 프로메테우스 및 노드 익스포터 설정을 다시 사용하고 쿼리를 실행하기 위해 수식 브라우저를 사용한다.

13장은 PromQL의 기본 사항과 표현식을 실행하기 위해 HTTP API를 사용하는 방법을 다룬다. 14장에서는 집계가 동작하는 방법을 심도 있게 살펴본다. 15장은 추가 및 비교 연산자 같은 다양한 연산자를 다루고, 다양한 메트릭을 함께 조인(Join)하는 방법을 다룬다. 16장에서는 시간을 알아내는 함수부터 언제 하드 디스크가 다 채워질지 예상하는 함수까지 PromQL이 제공하는 광범위하고 다양한 함수에 대해 살펴본다. 17장은 프로메테우스 기록 규칙의 특징을 다룬다. 프로메테우스의 기록 규칙을 지키면 PromQL을 사용한 더 빠르고 정교한 쿼리를 사용해 메트릭을 미리 계산할 수 있다.

5부 알림

새벽 3시에도 모니터링 시스템에서 알림을 받고 이를 확인하기 위해 잠에서 깨길 원한다면, 이번 장은 바로 그런 내용을 다룬다.

앞 장의 내용을 기반으로, 18장에서는 단순히 임계치에 대한 알림 이외의 더 많은 이상 상태에 대한 알림을 가능하게 하는 프로메테우스의 알림 규칙에 대해 다룬다. 프로메테우스에서 알림이 발생하면, 19장에서 설명하는 것처럼 알림매니저는 각 통보를 더 가치있게 하기 위해 그룹화 및 압축하며 알림을 통보로 변환한다.

6부 배치

로컬 머신에서 프로메테우스를 다루는 것은 간단한 작업이지만, 실제 운영 시스템에 프로메테우스를 배치하는 것은 또 다른 문제다. 마지막 20장에서는 운영 환경에서 프로메테우스를 실행하는 실질적인 측면과 프로메테우스의 롤아웃(rolling out) 방법에 대해 살펴본다.

- 예제 코드와 구성파일 다운로드
https://github.com/prometheus-up-and-running/examples

[이 책의 주요 특징]

- 애플리케이션 코드 계측의 대상과 방법
- 레이블을 통한 메트릭의 식별: 고유한 키-값 쌍
- 대시보드 구축용 인기 도구인 그라파나(Grafana)
- 인프라스트럭처 모니터링을 위한 노드 익스포터(Node exporter)의 사용 방법
- 머신 및 서비스에 대한 다양한 뷰 제공을 위한 서비스 검색 활용
- 프로메테우스와 쿠버네티스의 연동 방법
- 컨테이너와 함께 사용 가능한 익스포터
- 다른 모니터링 시스템 데이터를 프로메테우스 형식으로 변환하기

[이 책의 독자 대상]

이 책에서는 애플리케이션과 인프라스트럭처 성능에 대한 모니터링, 그래프 작성, 알림 설정 등 프로메테우스 모니터링 시스템의 사용 방법을 자세하게 설명한다. 애플리케이션 개발자, 시스템 관리자, 데브옵스 실무자에게 인프라스트럭처와 애플리케이션의 모니터링, 대시보드 작성과 알림, 직접 코드 계측, 익스포터를 통한 서드파티 시스템에서의 메트릭 수집을 포함해 프로메테우스의 중요한 기능에 대해 실용적인 내용을 소개한다.

[지은이의 말]

모니터링에서는 시스템의 동작 여부를 파악하는 것이 중요하지만 그것이 전부는 아니다. 모니터링의 가장 큰 성과는 시스템의 성능을 이해하는 것이다.

성능(performance)이란 각 요청의 응답 시간과 이에 사용된 CPU 사용량뿐만 아니라 더 넓은 의미를 지닌다. 고객의 주문을 처리하기 위해 얼마나 많은 데이터베이스 요청이 필요한가? 처리량이 더 큰 네트워크 장비를 구매해야 할 시점일까? 캐시 미스(cache miss) 를 처리하기 위해 얼마나 많은 머신이 필요한가? 복잡한 기능(feature)을 유지하는 것이 당연할 만큼 사용자가 해당 기능을 충분하게 사용하고 있는가?

메트릭 기반 모니터링 시스템은 이런 종류의 질문에 대한 답을 구할 때 도움이 되며, 단지 답을 구하는 것을 넘어서 그런 답이 왜 나왔는지 이유를 살펴보는 데도 도움이 된다. 모니터링이란 고수준의 개요부터 디버깅에 유용한 핵심 세부사항에 이르기까지, 시스템 전반에 걸쳐 통찰을 얻는 것이라 할 수 있다. 디버깅과 분석을 위한 전체 모니터링 도구에는 메트릭뿐 아니라 로그(logs), 추적(traces), 프로파일링(profiling)도 포함된다. 그러나 시스템 수준의 질문에 대한 답을 구하려는 경우에는 메트릭이 첫 번째 항목이 되어야 한다.

프로메테우스(Prometheus)를 활용하면 애플리케이션에서 베어 메탈(bare metal)까지 시스템 전반에 걸쳐 자유롭게 계측(instrumentation)을 수행할 수 있다. 계측을 통해 모든 서브시스템과 컴포넌트가 상호작용하는 방법을 관찰하고, 관찰한 내용을 통해 미처 몰랐던 내용을 파악할 수 있다.