# OPS 8. 조직에서 워크로드 관찰성을 어떻게 활용하고 있나요?
관찰성을 활용하여 워크로드 상태를 최적화합니다. 관련 지표, 로그, 추적을 활용하여 워크로드 성능을 종합적으로 파악하고 문제를 효율적으로 해결합니다.
**Topics**
+ [OPS08-BP01 워크로드 지표 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 워크로드 로그 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 워크로드 추적 데이터 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
+ [OPS08-BP04 실행 가능한 알림 생성](ops_workload_observability_create_alerts.md)
+ [OPS08-BP05 대시보드 만들기](ops_workload_observability_create_dashboards.md)
# OPS08-BP01 워크로드 지표 분석
애플리케이션 원격 측정을 구현한 후 수집된 지표를 정기적으로 분석합니다. 지연 시간, 요청, 오류, 용량(또는 할당량)은 시스템 성능에 대한 인사이트를 제공하지만 비즈니스 성과 지표 검토의 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 비즈니스 목표에 부합하는 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
**원하는 성과:** 워크로드 성능에 대한 정확한 인사이트를 통해 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고 비즈니스 목표에 부합하도록 합니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 지표가 비즈니스 성과에 미치는 영향을 고려하지 않고 개별적으로 지표를 분석합니다.
+ 기술 지표에 지나치게 의존하고 비즈니스 지표는 배제합니다.
+ 지표를 자주 검토하지 않아 실시간 의사 결정 기회를 놓치고 있습니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:**
+ 기술 성과와 비즈니스 성과 간의 상관관계에 대해 더 잘 이해합니다.
+ 실시간 데이터를 기반으로 의사 결정 프로세스를 개선합니다.
+ 비즈니스 성과에 영향을 미치기 전에 문제를 사전에 식별하고 완화합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
Amazon CloudWatch와 같은 도구를 활용하여 지표 분석을 수행합니다. CloudWatch 이상 탐지 및 Amazon DevOps Guru와 같은 AWS 서비스는 특히 정적 임곗값을 알 수 없거나 행동 패턴이 이상 탐지에 더 적합한 경우 이상을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.
### 구현 단계
1. **분석 및 검토:** 워크로드 지표를 정기적으로 검토하고 해석하세요.
1. 순전히 기술적인 지표보다 비즈니스 성과 지표를 우선시하세요.
1. 데이터의 급증, 하락 또는 패턴의 중요성을 이해하세요.
1. **Amazon CloudWatch 활용:** 중앙 집중식 보기 및 심층 분석을 위해 Amazon CloudWatch를 사용합니다.
1. 지표를 시각화하고 시간 경과에 따라 비교하도록 CloudWatch 대시보드를 구성합니다.
1. [CloudWatch에서 백분위수](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)를 사용하여 지표 분포를 명확하게 파악하면 SLA를 정의하고 이상치를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
1. [CloudWatch 이상 탐지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)를 설정하여 정적 임곗값에 의존하지 않고 비정상적 패턴을 식별합니다.
1. [CloudWatch 크로스 계정 관찰성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)을 구현하여 리전 내 여러 계정에 걸쳐 있는 애플리케이션을 모니터링하고 문제를 해결합니다.
1. [CloudWatch Metric Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html)를 사용하여 계정 및 리전 전반의 지표 데이터를 쿼리하고 분석해 추세와 이상 현상을 식별합니다.
1. [CloudWatch 지표 수식](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html)을 적용하여 지표를 변환, 집계 또는 계산을 수행해 심층적인 인사이트를 확보할 수 있습니다.
1. **Amazon DevOps Guru 사용:** 서버리스 애플리케이션의 운영 문제에 관한 초기 징후를 식별하고 고객에게 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있도록 기계 학습에 기반한 향상된 이상 탐지를 위해 [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/)를 통합합니다.
1. **인사이트 기반 최적화:** 지표 분석을 기반으로 정보에 입각한 결정을 내려 워크로드를 조정하고 개선하세요.
**구현 계획의 작업 수준:** 중간
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [OPS04-BP01 핵심 성과 지표 파악](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 애플리케이션 원격 측정 구현](ops_observability_application_telemetry.md)
**관련 문서**:
+ [ The Wheel 블로그 - Emphasizing the importance of continually reviewing metrics ](https://aws.amazon.com/blogs/opensource/the-wheel/)
+ [ Percentile are important ](https://aws-observability.github.io/observability-best-practices/guides/operational/business/sla-percentile/)
+ [AWS Cost Anomaly Detection 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)
+ [ CloudWatch 크로스 계정 관찰성 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html)
+ [ CloudWatch Metrics Insights를 사용하는 지표 쿼리 ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/query_with_cloudwatch-metrics-insights.html)
**관련 비디오:**
+ [ Enable Cross-Account Observability in Amazon CloudWatch ](https://www.youtube.com/watch?v=lUaDO9dqISc)
+ [ Introduction to Amazon DevOps Guru ](https://www.youtube.com/watch?v=2uA8q-8mTZY)
+ [ Continuously Analyze Metrics using AWS Cost Anomaly Detection](https://www.youtube.com/watch?v=IpQYBuay5OE)
**관련 예제:**
+ [ One Observability 워크숍 ](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [ Gaining operation insights with AIOps using Amazon DevOps Guru ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/f92df379-6add-4101-8b4b-38b788e1222b/en-US)
# OPS08-BP02 워크로드 로그 분석
워크로드 로그를 정기적으로 분석하는 것은 애플리케이션의 운영 측면을 더 깊이 이해하는 데 필수적입니다. 로그 데이터를 효율적으로 선별, 시각화 및 해석함으로써 애플리케이션 성능과 보안을 지속적으로 최적화할 수 있습니다.
**원하는 성과:** 철저한 로그 분석을 통해 애플리케이션 동작 및 운영에 대한 풍부한 인사이트를 얻어 사전 예방적 문제 감지 및 완화를 보장합니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 심각한 문제가 발생할 때까지 로그 분석을 무시합니다.
+ 로그 분석에 사용할 수 있는 모든 도구를 사용하지 않아 중요한 인사이트를 놓칩니다.
+ 자동화 및 쿼리 기능을 활용하지 않고 수동 로그 검토에만 의존합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:**
+ 운영 병목 현상, 보안 위협 및 기타 잠재적 문제를 사전에 식별합니다.
+ 지속적인 애플리케이션 최적화를 위해 로그 데이터를 효율적으로 활용합니다.
+ 애플리케이션 동작에 대한 이해도를 높여 디버깅 및 문제 해결을 지원합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
[Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/WhatIsCloudWatchLogs.html)는 로그 분석을 위한 강력한 도구입니다. CloudWatch 로그 인사이트 및 Contributor Insights와 같은 통합 기능을 사용하면 로그에서 의미 있는 정보를 직관적이고 효율적으로 도출할 수 있습니다.
### 구현 단계
1. **CloudWatch Logs 설정**: CloudWatch Logs에 로그를 전송하도록 애플리케이션 및 서비스를 구성합니다.
1. **로그 이상 탐지 사용:** [Amazon CloudWatch Logs 이상 탐지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/LogsAnomalyDetection.html) 기능을 활용하여 비정상적인 로그 패턴을 자동으로 식별하고 이에 대해 알립니다. 이 도구를 사용하면 로그의 이상 현상을 사전에 관리하고 잠재적 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.
1. **CloudWatch 로그 인사이트 설정**: [CloudWatch 로그 인사이트](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)를 사용하여 로그 데이터를 대화식으로 검색하고 분석합니다.
1. 쿼리를 만들어 패턴을 추출하고, 로그 데이터를 시각화하며, 실행 가능한 인사이트를 도출합니다.
1. [CloudWatch 로그 인사이트 패턴 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_AnalyzeLogData_Patterns.html)을 사용하여 빈번한 로그 패턴을 분석하고 시각화합니다. 이 기능은 로그 데이터의 일반적인 운영 추세와 잠재적 이상값을 이해하는 데 도움이 됩니다.
1. [CloudWatch Logs 비교(diff)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_AnalyzeLogData_Compare.html)를 사용하여 서로 다른 기간 간 또는 여러 로그 그룹 간의 차이 분석을 수행합니다. 이 기능을 사용하여 변경 사항을 정확히 찾아내고 시스템 성능 또는 동작에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.
1. **Live Tail을 통한 실시간 로그 모니터링:** [Amazon CloudWatch Logs Live Tail](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CloudWatchLogs_LiveTail.html)을 사용하여 로그 데이터를 실시간으로 확인합니다. 애플리케이션의 운영 활동이 발생할 때 이를 적극적으로 모니터링할 수 있으므로 시스템 성능 및 잠재적 문제를 즉시 파악할 수 있습니다.
1. **Contributor Insights 활용:** [CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html)를 사용하여 IP 주소 또는 사용자 에이전트와 같은 높은 카디널리티 차원에서 볼륨이 높은 항목을 식별합니다.
1. **CloudWatch Logs 지표 필터 구현:** [CloudWatch Logs 지표 필터](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)를 구성하여 로그 데이터를 실행 가능한 지표로 변환합니다. 이를 통해 경보를 설정하거나 패턴을 추가로 분석할 수 있습니다.
1. **[CloudWatch 크로스 계정 관찰성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) 구현:** 한 리전 내 여러 계정에 걸쳐 있는 애플리케이션을 모니터링하고 문제를 해결합니다.
1. **정기적 검토 및 개선**: 정기적으로 로그 분석 전략을 검토하여 모든 관련 정보를 캡처하고 애플리케이션 성능을 지속적으로 최적화합니다.
**구현 계획의 작업 수준:** 중간
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [OPS04-BP01 핵심 성과 지표 파악](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 애플리케이션 원격 측정 구현](ops_observability_application_telemetry.md)
+ [OPS08-BP01 워크로드 지표 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
**관련 문서**:
+ [Analyzing Log Data with CloudWatch Logs Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AnalyzingLogData.html)
+ [Using CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights.html)
+ [Creating and Managing CloudWatch Log Metric Filters](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)
**관련 비디오:**
+ [Analyze Log Data with CloudWatch Logs Insights](https://www.youtube.com/watch?v=2s2xcwm8QrM)
+ [Use CloudWatch Contributor Insights to Analyze High-Cardinality Data](https://www.youtube.com/watch?v=ErWRBLFkjGI)
**관련 예제:**
+ [CloudWatch Logs Sample Queries](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_QuerySyntax-examples.html)
+ [One Observability 워크숍](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
# OPS08-BP03 워크로드 추적 데이터 분석
추적 데이터를 분석하는 것은 애플리케이션의 운영 여정을 포괄적으로 파악하는 데 매우 중요합니다. 다양한 구성 요소 간의 상호 작용을 시각화하고 이해함으로써 성능을 미세 조정하고 병목 현상을 식별하며 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
**원하는 성과:** 애플리케이션의 분산 운영에 대한 명확한 가시성을 확보하여 더 빠른 문제 해결과 향상된 사용자 경험을 제공합니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 로그와 지표에만 의존하고 추적 데이터는 간과합니다.
+ 추적 데이터를 관련 로그와 연관시키지 않습니다.
+ 지연 시간 및 장애율과 같은 추적에서 도출된 지표를 무시합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:**
+ 문제 해결을 개선하고 평균 문제 해결 시간(MTTR)을 줄입니다.
+ 종속성과 그 영향에 대한 인사이트를 얻습니다.
+ 성능 문제를 신속하게 식별하고 수정합니다.
+ 정보에 입각한 의사 결정을 위해 추적에서 도출된 지표를 활용합니다.
+ 최적화된 구성 요소 상호 작용을 통해 사용자 경험을 개선합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 중간
## 구현 가이드
[AWS X-Ray](https://www.docs.aws.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)에서는 추적 데이터 분석을 위한 포괄적인 제품군을 제공하여 서비스 상호 작용에 대한 전체적인 보기를 제공하고, 사용자 활동을 모니터링하며, 성능 문제를 감지합니다. ServiceLens, X-Ray Insights, X-Ray Analytics, Amazon DevOps Guru와 같은 기능은 추적 데이터에서 더 심도 깊은 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
### 구현 단계
아래 단계는 AWS 서비스를 사용하여 추적 데이터 분석을 효과적으로 구현하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공합니다.
1. **AWS X-Ray 통합**: 애플리케이션과 X-Ray가 통합되어 추적 데이터를 캡처할 수 있도록 보장합니다.
1. **X-Ray 지표 분석**: [서비스 맵](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-servicemap.html#xray-console-servicemap-view)으로 애플리케이션 상태를 모니터링하여 지연 시간, 요청률, 장애율, 응답 시간 분포와 같은 X-Ray 추적에서 파생된 지표를 자세히 살펴봅니다.
1. **ServiceLens 사용**: [ServiceLens 맵](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_service_map.html)을 활용하여 서비스 및 애플리케이션의 관찰성을 개선합니다. 이를 통해 추적, 지표, 로그, 경보 및 기타 건강 정보를 통합적으로 볼 수 있습니다.
1. **X-Ray Insights 활성화**:
1. 추적에서 자동 이상 탐지를 위해 [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html)를 켭니다.
1. 인사이트를 검토하여 패턴을 정확히 찾아내고 장애율 또는 지연 시간 증가와 같은 근본 원인을 파악합니다.
1. 인사이트 타임라인을 참조하여 감지된 문제를 시간순으로 분석합니다.
1. **X-Ray Analytics 사용**: [X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)를 사용하면 추적 데이터를 철저히 탐색하고, 패턴을 정확히 찾아내며, 인사이트를 추출할 수 있습니다.
1. **X-Ray에서 그룹 사용:** X-Ray에서 그룹을 생성하여 높은 지연 시간과 같은 기준에 따라 추적을 필터링하여 보다 표적화된 분석을 수행할 수 있습니다.
1. **Amazon DevOps Guru 통합**: [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/)를 통해 추적에서 운영 이상을 찾아내는 기계 학습 모델의 이점을 활용합니다.
1. **CloudWatch Synthetics 사용**: [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries_tracing.html)를 사용하여 엔드포인트 및 워크플로를 지속적으로 모니터링하기 위한 canary를 생성합니다. 이러한 canary를 X-Ray와 통합하여 테스트 대상 애플리케이션의 심층 분석을 위한 추적 데이터를 제공할 수 있습니다.
1. **실제 사용자 모니터링(RUM) 사용**: [AWS X-Ray 및 CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html)을 사용하면 애플리케이션의 최종 사용자부터 시작하여 다운스트림 AWS 관리형 서비스까지 요청 경로를 분석하고 디버그할 수 있습니다. 이를 통해 최종 사용자에게 영향을 미치는 지연 시간 추세와 오류를 파악할 수 있습니다.
1. **로그와의 상관관계 파악**: 애플리케이션 동작을 세부적으로 파악할 수 있도록 X-Ray 추적 보기 내에서 [추적 데이터와 관련 로그](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/servicelens_troubleshooting.html#servicelens_troubleshooting_Nologs)의 상관관계를 분석합니다. 이렇게 하면 추적된 트랜잭션과 직접 관련된 로그 이벤트를 볼 수 있습니다.
1. **[CloudWatch 크로스 계정 관찰성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Unified-Cross-Account.html) 구현:** 한 리전 내 여러 계정에 걸쳐 있는 애플리케이션을 모니터링하고 문제를 해결합니다.
**구현 계획의 작업 수준:** 중간
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [OPS08-BP01 워크로드 지표 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 워크로드 로그 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
**관련 문서**:
+ [Using ServiceLens to Monitor Application Health](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ServiceLens.html)
+ [Exploring Trace Data with X-Ray Analytics](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-analytics.html)
+ [Detecting Anomalies in Traces with X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-insights.html)
+ [Continuous Monitoring with CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
**관련 비디오:**
+ [Analyze and Debug Applications Using Amazon CloudWatch Synthetics & AWS X-Ray](https://www.youtube.com/watch?v=s2WvaV2eDO4)
+ [Use AWS X-Ray Insights](https://www.youtube.com/watch?v=tl8OWHl6jxw)
**관련 예제:**
+ [One Observability 워크숍](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [Implementing X-Ray with AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/services-xray.html)
+ [CloudWatch Synthetics Canary Templates](https://github.com/aws-samples/cloudwatch-synthetics-canary-terraform)
# OPS08-BP04 실행 가능한 알림 생성
애플리케이션 동작의 편차를 즉시 감지하고 이에 대응하는 것이 중요합니다. 특히 중요한 것은 핵심 성과 지표(KPI)를 기반으로 한 결과가 위험에 처하거나 예상치 못한 이상 현상이 발생할 때를 인식하는 것입니다. KPI에 기반한 알림을 통해 수신되는 신호가 비즈니스 또는 운영상의 영향과 직접 연계되도록 할 수 있습니다. 실행 가능한 알림에 대한 이러한 접근 방식은 사전 대응을 촉진하고 시스템 성능 및 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
**원하는 성과:** 특히 KPI 결과가 위험할 때 잠재적 문제를 신속하게 식별하고 완화할 수 있도록 시기적절하고 실행 가능한 알림을 받을 수 있습니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 중요하지 않은 알림을 너무 많이 설정하여 알림으로 인한 피로가 발생합니다.
+ KPI에 따라 알림의 우선순위를 정하지 않아 문제가 비즈니스에 미치는 영향을 파악하기 어렵습니다.
+ 근본 원인 해결을 소홀히 하여 동일한 문제에 대해 반복적인 알림이 발생합니다.
**이 모범 사례 확립의 이점:**
+ 실행 가능하고 관련성이 높은 알림에 집중하여 알림 피로가 줄어듭니다.
+ 사전 예방적 문제 감지 및 완화를 통해 시스템 가동 시간 및 신뢰성을 개선했습니다.
+ 널리 사용되는 알림 및 커뮤니케이션 도구와 통합하여 팀 협업을 강화하고 문제를 더 빠르게 해결합니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 노출되는 위험 수준:** 높음
## 구현 지침
효과적인 알림 메커니즘을 만들려면 KPI를 기반으로 한 결과가 위험에 처하거나 이상 징후가 감지될 때 플래그를 표시하는 지표, 로그 및 추적 데이터를 사용하는 것이 중요합니다.
### 구현 단계
1. **핵심 성과 지표(KPI) 결정**: 애플리케이션의 KPI를 식별합니다. 알림을 이러한 KPI와 연계하여 비즈니스에 미치는 영향을 정확하게 반영해야 합니다.
1. **이상 감지 구현**:
+ **Amazon CloudWatch 이상 탐지 사용**: 비정상적인 패턴을 자동으로 탐지하도록 [Amazon CloudWatch 이상 탐지](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Anomaly_Detection.html)를 설정하면 실제 이상 징후가 있을 때만 알림을 생성할 수 있습니다.
+ **AWS X-Ray 인사이트 사용**:
1. [X-Ray Insights](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html)를 설정하여 추적 데이터에서 이상을 감지합니다.
1. 탐지된 문제에 대해 알림을 받을 수 있도록 [X-Ray Insights에 대한 알림](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications)을 구성합니다.
+ **Amazon DevOps Guru 통합**:
1. [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/)의 기계 학습 기능을 활용하여 기존 데이터로 운영 이상 징후를 탐지합니다.
1. DevOps Guru의 [알림 설정](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html#navigate-to-notification-settings)으로 이동하여 이상 알림을 설정합니다.
1. **실행 가능한 알림 구현**: 즉각적인 조치를 위한 적절한 정보를 제공하는 알림을 설계합니다.
1. [Amazon EventBridge 규칙을 사용하여 AWS Health 이벤트](https://docs.aws.amazon.com/health/latest/ug/cloudwatch-events-health.html)를 모니터링하거나 AWS Health API와 프로그래밍 방식으로 통합하여 AWS Health 이벤트를 수신할 때 작업을 자동화합니다. 이러한 작업은 계획된 모든 수명 주기 이벤트 메시지를 채팅 인터페이스로 보내는 것과 같은 일반적인 작업이거나 IT 서비스 관리 도구에서 워크플로를 시작하는 것과 같은 구체적인 작업일 수 있습니다.
1. **알림 피로 감소**: 중요하지 않은 알림을 최소화합니다. 대수롭지 않은 알림으로 팀이 부담을 느끼면 중요한 문제를 감독하지 못할 수 있고 결과적으로 알림 메커니즘의 전반적인 효율성이 떨어질 수 있습니다.
1. **복합 경보 설정**: [Amazon CloudWatch 복합 경보](https://aws.amazon.com/bloprove-monitoring-efficiency-using-amazon-cloudwatch-composite-alarms-2/)를 사용하여 여러 경보를 통합합니다.
1. **알림 도구와 통합**: [Ops Genie](https://www.atlassian.com/software/opsgenie) 및 [PagerDuty](https://www.pagerduty.com/)와 같은 도구를 통합합니다.
1. **채팅 애플리케이션 내 Amazon Q Developer 참여**: [채팅 애플리케이션 내 Amazon Q Developer](https://aws.amazon.com/chatbot/)를 통합하여 Amazon Chime, Microsoft Teams 및 Slack에 알림을 전달합니다.
1. **로그 기반 알림**: CloudWatch의 [로그 지표 필터](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/MonitoringLogData.html)를 사용하여 특정 로그 이벤트를 기반으로 경보를 생성합니다.
1. **검토 및 반복**: 알림 구성을 정기적으로 재검토하고 개선합니다.
**구현 계획의 작업 수준:** 중간
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [OPS04-BP01 핵심 성과 지표 파악](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS04-BP02 애플리케이션 원격 측정 구현](ops_observability_application_telemetry.md)
+ [OPS04-BP03 사용자 경험 원격 측정 구현](ops_observability_customer_telemetry.md)
+ [OPS04-BP04 종속성 원격 측정 구현](ops_observability_dependency_telemetry.md)
+ [OPS04-BP05 분산 추적 구현](ops_observability_dist_trace.md)
+ [OPS08-BP01 워크로드 지표 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 워크로드 로그 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 워크로드 추적 데이터 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
**관련 문서**:
+ [Amazon CloudWatch 경보 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)
+ [복합 경보 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Composite_Alarm.html)
+ [이상 탐지를 기반으로 CloudWatch 경보 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Create_Anomaly_Detection_Alarm.html)
+ [DevOps Guru Notifications](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/update-notifications.html)
+ [X-ray insights notifications](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-console-insights.html#xray-console-insight-notifications)
+ [상호작용형 ChatOps로 AWS 리소스 모니터링, 운영 및 문제 해결](https://aws.amazon.com/chatbot/)
+ [Amazon CloudWatch Integration Guide \$1 PagerDuty](https://support.pagerduty.com/docs/amazon-cloudwatch-integration-guide)
+ [Integrate Opsgenie with Amazon CloudWatch](https://support.atlassian.com/opsgenie/docs/integrate-opsgenie-with-amazon-cloudwatch/)
**관련 비디오:**
+ [Create Composite Alarms in Amazon CloudWatch](https://www.youtube.com/watch?v=0LMQ-Mu-ZCY)
+ [Amazon Q Developer in chat applications Overview](https://www.youtube.com/watch?v=0jUSEfHbTYk)
+ [AWS On Air ft. Mutative Commands in Amazon Q Developer in chat applications](https://www.youtube.com/watch?v=u2pkw2vxrtk)
**관련 예제:**
+ [Alarms, incident management, and remediation in the cloud with Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/bloarms-incident-management-and-remediation-in-the-cloud-with-amazon-cloudwatch/)
+ [Tutorial: Creating an Amazon EventBridge rule that sends notifications to Amazon Q Developer in chat applications](https://docs.aws.amazon.com/chatbot/latest/adminguide/create-eventbridge-rule.html)
+ [One Observability 워크숍](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
# OPS08-BP05 대시보드 만들기
대시보드는 워크로드의 원격 측정 데이터를 사람 중심으로 볼 수 있는 보기입니다. 중요한 시각적 인터페이스를 제공하지만 경고 메커니즘을 대체하는 것이 아니라 보완해야 합니다. 주의를 기울여 제작하면 시스템 상태 및 성능에 대한 빠른 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 이해관계자에게 비즈니스 성과 및 문제의 영향에 대한 실시간 정보를 제공할 수 있습니다.
**원하는 성과:**
시각적 표현을 사용하여 시스템 및 비즈니스 상태에 대한 명확하고 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.
**일반적인 안티 패턴**:
+ 너무 많은 지표로 인해 대시보드가 지나치게 복잡해집니다.
+ 이상 항목 탐지에 대한 경고 없이 대시보드를 사용합니다.
+ 워크로드가 진화해도 대시보드를 업데이트하지 않습니다.
**이 모범 사례의 이점:**
+ 중요한 시스템 지표와 KPI에 대한 가시성을 즉각적으로 확보합니다.
+ 이해관계자 커뮤니케이션 및 이해 강화.
+ 운영 문제의 영향에 대해 신속한 인사이트를 얻습니다.
**이 모범 사례가 확립되지 않을 경우 위험 수준:** 중간
## 구현 지침
**비즈니스 중심 대시보드**
비즈니스 KPI에 맞게 조정된 대시보드는 다양한 이해관계자를 참여시킵니다. 이러한 개인은 시스템 지표에 관심이 없을 수도 있지만 이러한 수치가 비즈니스에 미치는 영향을 이해하는 데 관심이 있습니다. 비즈니스 중심 대시보드를 사용하면 모니터링 및 분석되는 모든 기술 및 운영 지표가 중요한 비즈니스 목표와 동기화됩니다. 이러한 정렬은 모든 사람이 무엇이 필수적이고 무엇이 아닌지에 대해 동일한 이해를 가질 수 있도록 명확성을 제공합니다. 또한 비즈니스 KPI를 강조하는 대시보드는 실행 가능성이 더 높은 경향이 있습니다. 이해관계자는 운영 상태, 주의가 필요한 영역, 비즈니스 성과에 미치는 잠재적 영향을 빠르게 이해할 수 있습니다.
이를 염두에 두고 대시보드를 만들 때는 기술 지표와 비즈니스 KPI 간에 균형을 유지해야 합니다. 둘 다 중요하지만 다양한 청중을 수용하도록 해야 합니다. 시스템의 상태와 성능을 전체적으로 볼 수 있는 동시에 주요 비즈니스 성과와 그 영향을 강조하는 대시보드를 사용하는 것이 가장 좋습니다.
Amazon CloudWatch 대시보드는 CloudWatch 콘솔에서 사용자 지정이 가능한 홈 페이지로, 다른 AWS 리전 및 계정에 분산되어 있는 리소스를 비롯하여 단일 보기에서 리소스를 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.
### 구현 단계
1. **기본 대시보드 생성:** [CloudWatch에서 새 대시보드를 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create_dashboard.html)하고 설명이 포함된 이름을 지정합니다.
1. **마크다운 위젯 사용:** 지표를 자세히 살펴보기 전에 [마크다운 위젯을 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_text_dashboard.html)하여 대시보드 상단에 텍스트 컨텍스트를 추가합니다. 여기에는 대시보드에서 다루는 내용, 표시된 지표의 중요성이 설명되어야 하며 다른 대시보드 및 문제 해결 도구에 대한 링크도 포함될 수 있습니다.
1. **대시보드 변수 생성:** 유연한 동적 대시보드 보기를 위해 해당되는 경우 [대시보드 변수를 통합](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/cloudwatch_dashboard_variables.html)합니다.
1. **지표 위젯 생성:** 애플리케이션이 내보내는 다양한 지표를 시각화하도록 [지표 위젯을 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/create-and-work-with-widgets.html)합니다. 그리고 시스템 상태 및 비즈니스 결과를 효과적으로 나타내도록 이 위젯을 조정합니다.
1. **로그 인사이트 쿼리:** [CloudWatch 로그 인사이트](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/CWL_ExportQueryResults.html)를 활용하여 로그에서 실행 가능한 지표를 도출하고 대시보드에 이러한 인사이트를 표시합니다.
1. **경보 설정:** [CloudWatch 경보](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_remove_alarm_dashboard.html)를 대시보드에 통합하여 임곗값을 위반하는 모든 지표를 빠르게 확인할 수 있습니다.
1. **Contributor Insights 사용:** [CloudWatch Contributor Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/ContributorInsights-ViewReports.html)를 통합하여 카디널리티가 높은 필드를 분석하고 리소스를 가장 많이 사용하는 항목을 더 명확하게 파악할 수 있습니다.
1. **사용자 지정 위젯 설계:** 표준 위젯으로는 충족되지 않는 특정 요구 사항에 대해서는 [사용자 지정 위젯](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/add_custom_widget_dashboard.html)을 생성하는 방법을 고려합니다. 사용자 지정 위젯은 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오거나 고유한 방식으로 데이터를 표현할 수 있습니다.
1. **AWS Health 사용:** AWS Health는 AWS 클라우드 리소스 상태에 대한 신뢰할 수 있는 정보 소스입니다. [AWS Health Dashboard](https://health.aws.amazon.com/health/status)를 바로 사용하거나, 자체 대시보드 및 도구의 AWS Health 데이터를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 적합한 정보를 확보할 수 있습니다.
1. **반복 및 개선:** 애플리케이션이 발전함에 따라 정기적으로 대시보드를 재검토하여 관련성을 확인합니다.
## 리소스
**관련 모범 사례:**
+ [OPS04-BP01 핵심 성과 지표 파악](ops_observability_identify_kpis.md)
+ [OPS08-BP01 워크로드 지표 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_metrics.md)
+ [OPS08-BP02 워크로드 로그 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_logs.md)
+ [OPS08-BP03 워크로드 추적 데이터 분석](ops_workload_observability_analyze_workload_traces.md)
+ [OPS08-BP04 실행 가능한 알림 생성](ops_workload_observability_create_alerts.md)
**관련 문서**:
+ [운영 가시성을 위한 대시보드 구축](https://aws.amazon.com/builders-library/building-dashboards-for-operational-visibility/)
+ [Amazon CloudWatch 대시보드 사용](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Dashboards.html)
**관련 비디오:**
+ [Create Cross Account & Cross Region CloudWatch Dashboards](https://www.youtube.com/watch?v=eIUZdaqColg)
+ [AWS re:Invent 2021 - Gain enterprise visibility with AWS 클라우드 operation dashboards)](https://www.youtube.com/watch?v=NfMpYiGwPGo)
**관련 예제:**
+ [One Observability 워크숍](https://catalog.workshops.aws/observability/en-US/intro)
+ [Application Monitoring with Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/application-monitoring-with-cloudwatch/)
+ [AWS Health Events Intelligence Dashboards and Insights](https://aws.amazon.com/blogs/mt/aws-health-events-intelligence-dashboards-insights/)
+ [Visualize AWS Health events using Amazon Managed Grafana](https://aws.amazon.com/blogs/mt/visualize-aws-health-events-using-amazon-managed-grafana/)