# REL 6 워크로드 리소스는 어떻게 모니터링합니까?
로그와 지표는 워크로드의 상태를 파악할 수 있는 유용한 도구입니다. 로그 및 지표를 모니터링하여 임계값을 초과하거나 중요한 이벤트가 발생하면 알림을 보내도록 워크로드를 구성할 수 있습니다. 모니터링을 수행하면 워크로드가 저성능 임계값을 초과하거나 장애가 발생할 때를 인식하고 이에 대응하여 자동으로 복구할 수 있습니다.
**Topics**
+ [REL06-BP01 워크로드의 모든 구성 요소 모니터링(생성)](rel_monitor_aws_resources_monitor_resources.md)
+ [REL06-BP02 지표 정의 및 계산(집계)](rel_monitor_aws_resources_notification_aggregation.md)
+ [REL06-BP03 알림 전송(실시간 처리 및 경보)](rel_monitor_aws_resources_notification_monitor.md)
+ [REL06-BP04 응답 자동화(실시간 처리 및 경보)](rel_monitor_aws_resources_automate_response_monitor.md)
+ [REL06-BP05 분석](rel_monitor_aws_resources_storage_analytics.md)
+ [REL06-BP06 정기적인 검토 시행](rel_monitor_aws_resources_review_monitoring.md)
+ [REL06-BP07 시스템을 통한 요청의 종단 간 추적 모니터링](rel_monitor_aws_resources_end_to_end.md)
# REL06-BP01 워크로드의 모든 구성 요소 모니터링(생성)
Amazon CloudWatch 또는 서드파티 도구를 사용하여 워크로드의 구성 요소를 모니터링합니다. AWS Health 대시보드를 사용하여 AWS 서비스를 모니터링합니다.
프런트엔드, 비즈니스 로직 및 스토리지 계층을 포함하여 워크로드의 모든 구성 요소를 모니터링해야 합니다. 필요한 경우 주요 지표를 정의하고 로그에서 지표를 추출하는 방법을 설명하고 해당 경보 이벤트를 트리거하는 임계값을 설정합니다. 지표가 워크로드의 핵심 성과 지표(KPI)와 연관이 있도록 해야 하며 지표와 로그를 사용하여 서비스 성능 저하의 조기 지표를 파악합니다. 예를 들어, 분당 성공적으로 처리된 주문 수와 같은 비즈니스 성과와 관련된 지표는 CPU 사용량과 같은 기술적 지표보다 워크로드 문제를 더 빠르게 알려줍니다. AWS Health 대시보드를 사용하여 AWS 리소스의 기반이 되는 AWS 서비스의 성능 및 가용성에 대한 맞춤형 보기를 제공합니다.
클라우드에서 모니터링은 새로운 기회를 제공합니다. 대부분의 클라우드 공급업체는 사용자 지정 가능한 후크를 개발했으며 여러 계층의 워크로드를 모니터링하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공할 수 있습니다. Amazon CloudWatch 등의 AWS 서비스는 통계 및 기계 학습 알고리즘을 적용하여 시스템 및 애플리케이션의 지표를 지속적으로 분석하고, 일반적인 기준을 결정하며, 사용자의 개입을 최소화하면서 이상 현상을 알립니다. 이상 탐지 알고리즘은 지표의 계절성과 추세 변화를 설명합니다.
AWS는 사용할 수 있는 모니터링 및 로그 정보를 풍부하게 제공하며 사용자는 워크로드별 지표를 정의하고, 수요가 있는 프로세스를 변경하고, ML 전문성과 상관없이 기계 학습 기법을 도입하는 데 이 정보를 사용할 수 있습니다.
또한 모든 외부 엔드포인트를 모니터링하여 기본 구현과 독립되어 있는지 확인합니다. 이 능동 모니터링은 *사용자 Canary라고도 하는*가상 트랜잭션에도 수행할 수 있지만 카나리 배포와 혼동해서는 안 됩니다. 가상 트랜잭션은 워크로드의 클라이언트가 수행하는 일반적인 다수의 태스크 매칭 작업을 주기적으로 실행합니다. 이 태스크의 기간은 짧아야 하며 테스트 중에 워크로드에 과부하가 발생하지 않아야 합니다. Amazon CloudWatch Synthetics를 사용하면 엔드포인트 및 API 모니터링을 위한 [가상 Canary를 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) 할 수 있습니다. 가상 Canary 클라이언트 노드를 AWS X-Ray 콘솔과 함께 사용하여 선택한 기간에 오류, 장애 또는 조절 속도 문제를 경험하는 가상 Canary를 식별할 수도 있습니다.
**원하는 결과:**
워크로드의 모든 구성 요소로부터 핵심적인 지표를 수집하고 사용하여 워크로드 안정성과 최적의 사용자 경험을 보장합니다. 워크로드가 비즈니스 성과를 달성하지 못하고 있음을 탐지하면 재해 상황임을 빠르게 선언하고 인시던트에서 복구할 수 있습니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 워크로드에 대한 외부 인터페이스만 모니터링
+ 워크로드별 지표를 생성하지 않으며 워크로드에서 사용하는 AWS 서비스에서 제공되는 지표에만 의존함
+ 워크로드에서 기술적인 지표만 사용하며 워크로드가 기여하는 비기술적 KPI와 관련한 지표는 모니터링하지 않음
+ 프로덕션 트래픽 및 단순한 상태 확인에 의존하여 워크로드 상태를 모니터링하고 평가함
**이 모범 사례 정립의 이점:** 워크로드의 모든 티어에서 모니터링할 경우 워크로드를 구성하는 구성 요소의 문제를 보다 신속하게 예측하고 해결할 수 있습니다.
**이 모범 사례를 정립하지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 높음
## 구현 가이드
1. **가능한 경우 로깅을 활성화합니다.** 모니터링 데이터는 워크로드의 모든 구성 요소로부터 수집해야 합니다. S3 Access Logs 등의 추가 로깅을 활성화하고 워크로드가 워크로드별 데이터를 로깅하도록 합니다. Amazon ECS, Amazon EKS, Amazon EC2, Elastic Load Balancing, AWS Auto Scaling, Amazon EMR 등의 서비스로부터 CPU, 네트워크 I/O, 디스크 I/O 평균 지표를 수집합니다. 참조 [CloudWatch 지표를 게시하는 AWS 서비스](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html) 에서 CloudWatch에 지표를 게시하는 AWS 서비스의 목록을 참조합니다.
1. **모든 기본 지표를 검토하고 데이터 수집에 간극이 있는지 확인합니다.** 모든 서비스에서는 기본 지표를 생성합니다. 기본 지표를 수집하면 워크로드 구성 요소 간의 종속성을 이해하고 구성 요소 안정성과 성능이 워크로드에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다. 직접 지표를 생성하고 [지표를](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html) CloudWatch에 게시할 수 있습니다. AWS CLI 또는 API를 사용하면 됩니다. 이
1. **모든 지표를 평가하여 워크로드의 각 AWS 서비스에 어떤 지표를 알릴지 결정합니다.** 워크로드 안정성에 큰 영향을 미치는 지표의 하위 집합을 선택할 수도 있습니다. 핵심 지표와 임계값에 집중하면 [알림](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html) 의 수를 정리하고 허위 양성을 최소화할 수 있습니다.
1. **알림과 알림이 트리거된 후 워크로드의 복구 프로세스를 정의합니다.** 알림을 정의하면 인시던트로부터 복구하는 데 필요한 단계를 빠르게 알리고, 에스컬레이션하고, 단계를 따라 사전에 정해진 Recovery Time Objective(RTO)를 달성할 수 있습니다. 전용 인프라에서 [https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-actions](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html#alarms-and-actions) 를 사용하여 자동화된 워크플로를 호출하고 정의된 임계값에 따라 복구 절차를 시작할 수 있습니다.
1. **워크로드 상태에 대한 관련 데이터를 수집하기 위해 가상 트랜잭션을 사용하는 방법을 알아보세요.** 가상 모니터링은 고객과 같은 경로를 따르고 같은 작업을 수행하므로 워크로드에 고객 트래픽이 없더라도 고객 경험을 지속적으로 확인할 수 있습니다. 이렇게 [가상 트랜잭션을](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)사용함으로써 고객보다 먼저 문제를 발견할 수 있습니다.
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [REL11-BP03 모든 계층에서 복구 자동화](rel_withstand_component_failures_auto_healing_system.md)
**관련 문서:**
+ [AWS Health 대시보드 시작하기 - 계정 상태](https://docs.aws.amazon.com/health/latest/ug/getting-started-health-dashboard.html)
+ [CloudWatch 지표를 게시하는 AWS 서비스](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CW_Support_For_AWS.html)
+ [Network Load Balancer에 대한 액세스 로그](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/load-balancer-access-logs.html)
+ [Application Load Balancer에 대한 액세스 로그](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/load-balancer-access-logs.html)
+ [AWS Lambda의 Amazon CloudWatch Logs 액세스](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/monitoring-functions-logs.html)
+ [Amazon S3 서버 액세스 로깅](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/ServerLogs.html)
+ [Classic Load Balancer에 대한 액세스 로그 활성화(Classic Load Balancer에 대한 액세스 로그 활성화)](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/classic/enable-access-logs.html)
+ [Amazon S3로 로그 데이터 내보내기](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/S3Export.html)
+ [Amazon EC2 인스턴스에 CloudWatch 에이전트 설치](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/install-CloudWatch-Agent-on-EC2-Instance.html)
+ [사용자 지정 지표 게시](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/publishingMetrics.html)
+ [Amazon CloudWatch 대시보드 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ [Amazon CloudWatch 지표 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)
+ [Canary 사용(Amazon CloudWatch Synthetics)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [Amazon CloudWatch Logs란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)
**사용 설명서:**
+ [추적 생성](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-a-trail-using-the-console-first-time.html)
+ [Amazon EC2 Linux 인스턴스의 메모리 및 디스크 지표 모니터링](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/mon-scripts.html)
+ [컨테이너 인스턴스와 CloudWatch Logs 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html)
+ [VPC 흐름 로그](https://docs.aws.amazon.com/AmazonVPC/latest/UserGuide/flow-logs.html)
+ [Amazon DevOps Guru란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)
+ [AWS X-Ray란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
**관련 블로그:**
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 및 AWS X-Ray를 사용한 디버깅](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
**관련 예시 및 워크숍:**
+ [AWS Well-Architected 실습: 운영 우수성 - 종속성 모니터링](https://wellarchitectedlabs.com/operational-excellence/100_labs/100_dependency_monitoring/)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [관찰 가능성 워크숍](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US)
# REL06-BP02 지표 정의 및 계산(집계)
로그 데이터를 저장하고 필요한 경우 필터를 적용하여 특정 로그 이벤트 수 또는 로그 이벤트 타임스탬프에서 계산된 지연 시간과 같은 지표를 계산합니다.
Amazon CloudWatch 및 Amazon S3는 기본 집계 및 스토리지 계층으로 사용됩니다. AWS Auto Scaling 및 Elastic Load Balancing와 같은 일부 서비스에서는 클러스터나 인스턴스 전반에 걸쳐 CPU 로드 또는 평균 요청 지연 시간 관련 기본 지표가 기본적으로 제공됩니다. VPC Flow Logs 및 AWS CloudTrail과 같은 스트리밍 서비스의 경우에는 이벤트 데이터가 CloudWatch Logs로 전달되며, 이벤트 데이터에서 지표를 추출하려면 지표 필터를 정의하고 적용해야 합니다. 이렇게 하면 시계열 데이터가 나오며 알림을 트리거하도록 정의한 CloudWatch 경보에 대한 입력으로 이 데이터를 사용할 수 있습니다.
**이 모범 사례를 정립하지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 높음
## 구현 가이드
+ 지표를 정의 및 계산(집계)합니다. 로그 데이터를 저장하고 필요한 경우 필터를 적용하여 특정 로그 이벤트 수 또는 로그 이벤트 타임스탬프에서 계산된 지연 시간과 같은 지표를 계산합니다.
+ 지표 필터는 로그 데이터가 CloudWatch Logs에 전송될 때 찾아야 하는 용어와 패턴을 정의합니다. CloudWatch Logs는 이 지표 필터를 사용하여 로그 데이터를 숫자 형식의 CloudWatch 지표로 변환하여 사용자가 그래프를 작성하거나 경보를 설정할 수 있도록 합니다.
+ [로그 데이터 검색 및 필터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
+ 신뢰할 수 있는 서드 파티 도구를 사용하여 로그를 집계합니다.
+ 해당 서드 파티의 지침을 따릅니다. 대부분의 서드 파티 제품은 CloudWatch 및 Amazon S3와 통합됩니다.
+ 일부 AWS 서비스는 로그를 Amazon S3에 직접 게시할 수 있습니다. Amazon S3에 저장하는 것이 로그의 주요 요구 사항인 경우, 추가 인프라를 설정하지 않고도 로그를 생성하는 서비스가 로그를 Amazon S3로 직접 전송하도록 할 수 있습니다.
+ [Amazon S3로 로그를 직접 전송](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Sending-Logs-Directly-To-S3.html)
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights 샘플 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 및 AWS X-Ray를 사용한 디버깅](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [One Observability Workshop](https://observability.workshop.aws/)
+ [로그 데이터 검색 및 필터링](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
+ [Amazon S3로 로그를 직접 전송](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Sending-Logs-Directly-To-S3.html)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
# REL06-BP03 알림 전송(실시간 처리 및 경보)
중요한 이벤트가 발생할 때 알아야 하는 조직에 알림이 전송됩니다.
Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 주제로 알림을 전송한 다음 원하는 수의 구독자에게 푸시할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon SNS는 기술 직원이 응답할 수 있도록 특정 이메일 별칭으로 알림을 전달할 수 있습니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 임계값을 너무 낮게 구성하여 알림이 너무 많이 전송되도록 함
+ 향후 조사할 수 있도록 경보를 보관하지 않음
**이 모범 사례 정립의 이점:** 이벤트에 대한 알림(응답할 수 있고 자동으로 해결할 수 있는 알림 포함)을 통해 이벤트 기록을 확보할 수 있으며 향후에 다른 방식으로 이벤트를 처리할 수 있습니다.
**이 모범 사례를 정립하지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 높음
## 구현 가이드
+ 실시간 처리 및 경보 설정을 수행합니다. 중요한 이벤트가 발생할 때 알아야 하는 조직에 알림이 전송됩니다.
+ Amazon CloudWatch 대시보드는 CloudWatch 콘솔의 맞춤형 홈페이지로, 다른 리전에 분산되어 있는 리소스까지 포함하여 모든 리소스를 단일 보기에서 모니터링하는 데 이용할 수 있습니다.
+ [Amazon CloudWatch 대시보드 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ 지표가 한도를 초과하는 경우 경보를 생성합니다.
+ [Amazon CloudWatch 경보 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
## 리소스
**관련 문서:**
+ [One Observability Workshop](https://observability.workshop.aws/)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Amazon CloudWatch 경보 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
+ [Amazon CloudWatch 대시보드 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ [Amazon CloudWatch 지표 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)
# REL06-BP04 응답 자동화(실시간 처리 및 경보)
: 이벤트가 감지되면 자동화를 사용하여 실패한 구성 요소를 대체하는 등의 조치를 취합니다.
알림을 통해 AWS Auto Scaling 이벤트를 트리거할 수 있으며, 그러면 클러스터가 수요 변경에 대응할 수 있습니다. 서드 파티 티켓 시스템용 통합 지점으로 사용 가능한 Amazon Simple Queue Service(Amazon SQS)로 알림을 전송할 수도 있습니다. AWS Lambda에서도 알림을 구독하여 변경에 동적으로 대응하는 비동기 서버리스 모델을 사용자에게 제공할 수 있습니다. AWS Config는 AWS 리소스 구성을 지속적으로 모니터링하고 기록하며 [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html) 을 트리거하여 문제를 해결할 수 있습니다.
Amazon DevOps Guru는 애플리케이션 리소스가 비정상적으로 작동하는지를 자동으로 모니터링하고 표적화된 권장 사항을 제공하여 문제 파악 및 해결 시간을 단축합니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 보통
## 구현 가이드
+ Amazon DevOps Guru를 사용하여 자동화된 작업을 수행합니다. Amazon DevOps Guru는 애플리케이션 리소스가 비정상적으로 작동하는지를 자동으로 모니터링하고 표적화된 권장 사항을 제공하여 문제 파악 및 해결 시간을 단축합니다.
+ [Amazon DevOps Guru란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)
+ AWS Systems Manager를 사용하여 자동화된 작업을 수행합니다. AWS Config는 AWS 리소스 구성을 지속적으로 모니터링하고 기록하며 AWS Systems Manager Automation을 트리거하여 문제를 해결할 수 있습니다.
+ [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html)
+ Systems Manager Automation 문서를 생성하고 사용합니다. 이는 자동화 프로세스를 실행할 때 Systems Manager가 관리형 인스턴스 및 기타 AWS 리소스에서 수행하는 작업을 정의합니다.
+ [자동화 문서 작업(플레이북)](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/automation-documents.html)
+ Amazon CloudWatch가 경보 상태 변화 이벤트를 Amazon EventBridge에 전송합니다. 응답을 자동화하는 EventBridge 규칙을 생성합니다.
+ [AWS 리소스의 이벤트에서 트리거되는 EventBridge 규칙 생성](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/create-eventbridge-rule.html)
+ 응답 자동화를 위한 계획을 수립하고 실행합니다.
+ 모든 알림 응답 절차의 인벤토리를 작성합니다. 작업 순위를 정하기 전에 알림 응답을 계획해야 합니다.
+ 수행해야 할 특정 작업이 있는 모든 작업의 인벤토리를 작성합니다. 이러한 작업은 대부분 런북에 문서화됩니다. 예기치 않은 이벤트의 알림에 대한 플레이북도 있어야 합니다.
+ 런북 및 플레이북을 조사하여 자동화 가능한 작업을 모두 파악합니다. 일반적으로, 정의할 수 있는 작업은 대부분 자동화할 수 있습니다.
+ 오류가 발생하기 쉽거나 시간이 많이 걸리는 활동을 최우선으로 합니다. 오류의 원인을 제거하고 해결 시간을 단축하는 데 따른 효과가 가장 크기 때문입니다.
+ 자동화를 수행하기 위한 계획을 수립합니다. 자동화 및 업데이트를 위한 계획을 활성 상태로 유지합니다.
+ 수작업 요구 사항을 검토하여 자동화할 여지가 없는지 확인합니다. 수작업 프로세스를 검토하여 자동화 기회를 확인합니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [AWS Systems Manager Automation](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/systems-manager-automation.html)
+ [AWS 리소스의 이벤트에서 트리거되는 EventBridge 규칙 생성](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/create-eventbridge-rule.html)
+ [One Observability Workshop](https://observability.workshop.aws/)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Amazon DevOps Guru란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)
+ [자동화 문서 작업(플레이북)](https://docs.aws.amazon.com/systems-manager/latest/userguide/automation-documents.html)
# REL06-BP05 분석
로그 파일 및 지표 기록을 수집하고 이를 분석하여 더 광범위한 추세 및 워크로드 인사이트를 확보합니다.
Amazon CloudWatch Logs Insights는 로그 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 [단순하지만 강력한 쿼리 언어](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax.html) 를 지원합니다. Amazon CloudWatch Logs 또한 구독을 지원하므로 데이터를 Amazon S3로 원활하게 보내 여기서 데이터를 사용하거나 Amazon Athena로 보내 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 다양한 형식의 쿼리도 지원됩니다. 참조 [지원되는 SerDes 및 데이터 형식](https://docs.aws.amazon.com/athena/latest/ug/supported-format.html) (Amazon Athena 사용 설명서에 있음)에서 자세한 내용을 참조하세요. 방대한 로그 파일 세트를 분석하려면 Amazon EMR 클러스터를 실행하여 페타바이트 규모의 분석을 실행할 수 있습니다.
AWS 파트너와 서드파티에서 제공하는 다양한 도구를 집계, 처리, 저장 및 분석에 사용할 수 있습니다. 이러한 도구에는 New Relic, Splunk, Loggly, Logstash, CloudHealth 및 Nagios가 포함됩니다. 그러나 시스템과 애플리케이션 외부에서 생성되는 로그는 각 클라우드 공급자별로 다르며 각 서비스별로 다른 경우도 많습니다.
모니터링 프로세스에서 간과되는 경우가 많은 작업 중 하나로 데이터 관리를 들 수 있습니다. 데이터 모니터링을 위한 보존 요구 사항을 확인한 후 그에 따라 수명 주기 정책을 적용해야 합니다. Amazon S3는 S3 버킷 수준에서 수명 주기 관리를 지원합니다. 버킷의 각 경로에 이 수명 주기 관리 기능을 각기 다르게 적용할 수 있습니다. 수명 주기 종료가 가까워지면 장기 저장을 위해 데이터를 Amazon Glacier로 전환한 다음 보존 기간이 종료되면 데이터를 만료 처리할 수 있습니다. S3 Intelligent-Tiering 스토리지 클래스는 성능 영향이나 운영 오버헤드 없이 데이터를 가장 비용 효율적인 티어로 자동으로 이동하여 비용을 최적화하도록 설계되었습니다.
**이 모범 사례를 정립하지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 보통
## 구현 가이드
+ CloudWatch Logs Insights를 사용하면 Amazon CloudWatch Logs의 로그 데이터를 대화식으로 검색하고 분석할 수 있습니다.
+ [CloudWatch Logs Insights를 사용한 로그 데이터 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html)
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights 샘플 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ Amazon CloudWatch Logs를 사용하여 사용할 수 있는 Amazon S3에 로그를 전송하거나 Amazon Athena에 전송하여 데이터를 쿼리합니다.
+ [Athena를 사용하여 Amazon S3 서버 액세스 로그를 분석하려면 어떻게 해야 합니까?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
+ 서버 액세스 로그 버킷에 대한 S3 수명 주기 정책을 생성합니다. 로그 파일을 주기적으로 제거하도록 수명 주기 정책을 구성합니다. 이러한 정책을 구성하면 Athena에서 각 쿼리에 대해 분석되는 데이터의 양이 줄어듭니다.
+ [S3 버킷에 대한 수명 주기 정책을 생성하려면 어떻게 해야 하나요?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-lifecycle.html)
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights 샘플 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [CloudWatch Logs Insights를 사용한 로그 데이터 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/using_cloudwatch_logs.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 및 AWS X-Ray를 사용한 디버깅](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [S3 버킷에 대한 수명 주기 정책을 생성하려면 어떻게 해야 하나요?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/create-lifecycle.html)
+ [Athena를 사용하여 Amazon S3 서버 액세스 로그를 분석하려면 어떻게 해야 합니까?](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/analyze-logs-athena/)
+ [One Observability Workshop](https://observability.workshop.aws/)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
# REL06-BP06 정기적인 검토 시행
워크로드 모니터링이 구현되는 방식을 자주 검토하고 중요한 이벤트 및 변경 사항에 따라 업데이트합니다.
효과적인 모니터링의 기반은 주요 비즈니스 지표입니다. 비즈니스 우선 순위가 변경됨에 따라 이러한 지표가 워크로드에 반영되는지 확인하십시오.
모니터링을 감사하면 애플리케이션이 가용성 목표를 달성하는 시기를 확인하는 데 도움이 됩니다. 근본 원인 분석을 수행하려면 장애 발생 시에 수행된 작업을 검색하는 기능이 필요합니다. AWS는 인시던트 중에 서비스의 상태를 추적할 수 있는 서비스를 제공합니다.
+ **Amazon CloudWatch Logs:** 로그를 저장하고 해당 내용을 검사할 수 있는 서비스입니다.
+ **Amazon CloudWatch Logs Insights**: 대량 로그를 몇 초 만에 분석할 수 있는 완전관리형 서비스입니다. 이 서비스는 빠른 대화형 쿼리 및 시각화를 제공합니다.
+ **AWS Config:** 다양한 시점에서 사용된 AWS 인프라를 확인할 수 있습니다.
+ **AWS CloudTrail:** 특정 시간에 호출된 AWS API 및 기준으로 사용된 원칙을 확인할 수 있는 서비스입니다.
AWS에서는 주간 회의를 개최하여 [운영 성과를 검토하고](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/operational-readiness-reviews/wa-operational-readiness-reviews.html) 알게 된 내용을 팀 간에 공유합니다. AWS에는 많은 팀이 있기 때문에 검토할 워크로드를 무작위로 선택하는 [The Wheel](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/) 을 만들었습니다. 운영 성능 검토 및 지식 공유를 위한 정기 케이던스를 설정하면 운영 팀의 성과를 개선하는 역량을 발전시킬 수 있습니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 기본 지표만 수집
+ 모니터링 전략을 설정한 후 다시 검토하지 않음
+ 주요 변경 사항이 배포될 때 모니터링에 대해 논의하지 않음
**이 모범 사례 수립의 이점:** 모니터링을 정기적으로 검토하면 예상된 문제가 실제로 발생할 때 알림에 대응하는 것이 아니라 잠재적인 문제를 미리 예측할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 보통
## 구현 가이드
+ 워크로드에 대해 여러 대시보드를 생성합니다. 주요 비즈니스 지표는 물론, 다양한 사용량에서 예상되는 워크로드의 상태와 가장 관련성이 높은 것으로 확인된 기술 지표도 포함된 최상위 대시보드가 있어야 합니다. 또한 검사할 수 있는 다양한 애플리케이션 티어와 종속성에 대한 대시보드도 필요합니다.
+ [Amazon CloudWatch 대시보드 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
+ 워크로드 대시보드에 대한 정기적인 검토 일정을 예약하고 검토를 수행합니다. 대시보드를 정기적으로 검사합니다. 검사하는 세부 수준을 나타내는 다양한 케이던스를 구성할 수 있습니다.
+ 지표에서 추세를 검사합니다. 지표 값을 과거 값과 비교하여 조사해야 할 문제가 있음을 시사하는 추세가 나타나는지 확인합니다. 이러한 예로는 지연 시간 증가, 주요 비즈니스 기능 감소, 장애 응답 증가 등이 있습니다.
+ 지표에서 특이값/이상 항목을 검사합니다. 평균 또는 중간값은 특이값 및 이상 항목을 감출 수 있습니다. 해당 기간 동안의 가장 높은 값과 가장 낮은 값을 살펴보고 극단적인 값의 원인을 조사합니다. 이러한 원인을 계속 제거하면서 극단성을 낮추면 워크로드 성능의 일관성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
+ 동작의 급격한 변화를 찾습니다. 지표의 수량 또는 방향이 갑자기 바뀔 경우, 애플리케이션이 변경되었거나 외부 요인이 발생한 것일 수 있습니다. 이 같은 외부 요인으로 인해 추적할 지표를 추가해야 할 수 있습니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon CloudWatch Logs Insights 샘플 쿼리](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 및 AWS X-Ray를 사용한 디버깅](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [One Observability Workshop](https://observability.workshop.aws/)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Amazon CloudWatch 대시보드 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
# REL06-BP07 시스템을 통한 요청의 종단 간 추적 모니터링
개발자는 AWS X-Ray 또는 서드파티 도구를 사용하여 분산 시스템을 보다 쉽게 분석하고 디버깅하여 애플리케이션과 기반 서비스의 성능을 파악할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 보통
## 구현 가이드
+ 시스템을 통한 요청의 엔드 투 엔드 추적을 모니터링합니다. AWS X-Ray는 애플리케이션이 처리하는 요청에 대한 데이터를 수집하고, 최적화 문제와 기회를 식별하기 위해 데이터를 보고, 필터링하고, 인사이트를 얻는 데 사용할 수 있는 도구를 제공하는 웹 서비스입니다. 애플리케이션에 대한 요청이 추적되면, 해당 요청 및 응답뿐 아니라 애플리케이션이 다운스트림 AWS 리소스, 마이크로서비스, 데이터베이스 및 웹 API에 대해 수행한 호출과 관련하여 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.
+ [AWS X-Ray란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 및 AWS X-Ray를 사용한 디버깅](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 및 AWS X-Ray를 사용한 디버깅](https://aws.amazon.com/blogs/devops/debugging-with-amazon-cloudwatch-synthetics-and-aws-x-ray/)
+ [One Observability Workshop](https://observability.workshop.aws/)
+ [Amazon Builders' Library: 운영 가시성을 위한 분산 시스템 계측](https://aws.amazon.com/builders-library/instrumenting-distributed-systems-for-operational-visibility/)
+ [Canary 사용(Amazon CloudWatch Synthetics)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [AWS X-Ray란 무엇입니까?](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)