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# 관찰성
마이크로서비스 아키텍처는 본질적으로 많은 분산 구성 요소로 구성되므로 이러한 모든 구성 요소에서 관찰성이 중요합니다. Amazon CloudWatch를 사용하면 지표를 수집 및 추적하고, 로그 파일을 모니터링하고, AWS 환경의 변경 사항에 대응할 수 있습니다. 애플리케이션 및 서비스에서 생성된 AWS 리소스 및 사용자 지정 지표를 모니터링할 수 있습니다.
**Topics**
+ [모니터링](monitoring.md)
+ [로그 중앙 집중화](centralizing-logs.md)
+ [분산 추적](distributed-tracing.md)
+ [에 대한 로그 분석 AWS](log-analysis-on-aws.md)
+ [기타 분석 옵션](other-options-for-analysis.md)
# 모니터링
CloudWatch는 리소스 사용률, 애플리케이션 성능 및 운영 상태에 대한 시스템 전반의 가시성을 제공합니다. 마이크로서비스 아키텍처에서는 개발자가 수집할 지표를 선택할 수 있으므로 CloudWatch를 통한 사용자 지정 지표 모니터링이 유용합니다. 동적 조정은 이러한 사용자 지정 지표를 기반으로 할 수도 있습니다.
CloudWatch Container Insights는이 기능을 확장하여 CPU, 메모리, 디스크 및 네트워크와 같은 많은 리소스에 대한 지표를 자동으로 수집합니다. 컨테이너 관련 문제를 진단하고 해결을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
Amazon EKS의 경우 포괄적인 모니터링 및 알림 기능을 제공하는 오픈 소스 플랫폼인 Prometheus가 자주 선호됩니다. 일반적으로 직관적인 지표 시각화를 위해 Grafana와 결합됩니다. [Amazon Managed Service for Prometheus(AMP)](https://aws.amazon.com/prometheus/)는 Prometheus와 완벽하게 호환되는 모니터링 서비스를 제공하므로 컨테이너화된 애플리케이션을 손쉽게 감독할 수 있습니다. 또한 [Amazon Managed Grafana(AMG)](https://aws.amazon.com/grafana/)는 지표의 분석 및 시각화를 간소화하므로 기본 인프라를 관리할 필요가 없습니다.
![\[모니터링 구성 요소가 있는 서버리스 아키텍처를 보여주는 다이어그램\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/serverless-arch-with-monitoring.png)
![\[모니터링 구성 요소가 있는 컨테이너 기반 아키텍처\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/container-arch-with-monitoring.png)
# 로그 중앙 집중화
로깅은 문제를 정확히 찾아 해결하는 데 중요합니다. 마이크로서비스를 사용하면 더 자주 릴리스하고 새로운 기능을 실험할 수 있습니다.는 Amazon S3, CloudWatch Logs 및 Amazon OpenSearch Service와 같은 서비스를 AWS 제공하여 로그 파일을 중앙 집중화합니다. Amazon EC2는 로그를 CloudWatch로 전송하는 데몬을 사용하는 반면, Lambda와 Amazon ECS는 기본적으로 로그 출력을 CloudWatch로 전송합니다. Amazon EKS의 경우 [Fluent Bit 또는 Fluentd를 사용하여 OpenSearch 및 Kibana를 사용하여 보고하기 위해 CloudWatch에 로그를 전달할 수 있습니다](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-EKS-logs.html). CloudWatch OpenSearch 그러나 설치 공간 및 [성능 이점](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-EKS-logs.html)이 작기 때문에 Fluentd보다 Fluent Bit를 사용하는 것이 좋습니다.
그림 12는 다양한 AWS 서비스의 로그가 Amazon S3 및 CloudWatch로 전송되는 방법을 보여줍니다. 이러한 중앙 집중식 로그는 데이터 시각화를 위한 Kibana를 포함한 Amazon OpenSearch Service를 사용하여 추가로 분석할 수 있습니다. 또한 Amazon Athena는 Amazon S3에 저장된 로그에 대한 임시 쿼리에 사용할 수 있습니다.
![\[AWS 서비스의 로깅 기능을 보여주는 다이어그램\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/logging-capabilities.png)
# 분산 추적
마이크로서비스는 요청을 처리하는 데 함께 작동하는 경우가 많습니다.는 상관관계 IDs AWS X-Ray 사용하여 이러한 서비스 전반의 요청을 추적합니다. X-Ray는 Amazon EC2, Amazon ECS, Lambda 및 Elastic Beanstalk에서 작동합니다.
![\[AWS X-Ray 서비스 맵을 보여주는 다이어그램\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/xray-service-map.png)
[AWS Distro for OpenTelemetry](https://aws.amazon.com/otel/?otel-blogs.sort-by=item.additionalFields.createdDate&otel-blogs.sort-order=desc)는 OpenTelemetry 프로젝트의 일부이며 분산 추적 및 지표를 수집하여 애플리케이션 모니터링을 개선하기 위한 오픈 소스 APIs 및 에이전트를 제공합니다. 또한 지표 및 추적을 여러 AWS 및 파트너 모니터링 솔루션으로 전송합니다. AWS 리소스에서 메타데이터를 수집하여 애플리케이션 성능을 기본 인프라 데이터에 맞게 조정하여 문제 해결을 가속화합니다. 또한 다양한 AWS 서비스와 호환되며 온프레미스에서 사용할 수 있습니다.
# 에 대한 로그 분석 AWS
Amazon CloudWatch Logs Insights를 사용하면 실시간 로그 탐색, 분석 및 시각화가 가능합니다. 추가 로그 파일 분석을 위해 Kibana를 포함하는 Amazon OpenSearch Service는 강력한 도구입니다. CloudWatch Logs는 로그 항목을 OpenSearch Service로 실시간으로 스트리밍할 수 있습니다. OpenSearch와 원활하게 통합된 Kibana는이 데이터를 시각화하고 직관적인 검색 인터페이스를 제공합니다.
![\[Amazon OpenSearch Service를 사용한 로그 분석을 보여주는 다이어그램\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/log-analysis-with-opensearch-service.png)
# 기타 분석 옵션
추가 로그 분석을 위해 완전 관리형 데이터 웨어하우스 서비스인 Amazon Redshift와 확장 가능한 비즈니스 인텔리전스 서비스인 [Quick](https://aws.amazon.com/quicksight/)은 효과적인 솔루션을 제공합니다. QuickSight는 Redshift, RDS, Aurora, EMR, DynamoDB, Amazon S3, Kinesis와 같은 다양한 AWS 데이터 서비스에 쉽게 연결하여 데이터 액세스를 간소화합니다.
CloudWatch Logs는 실시간 스트리밍 데이터를 제공하는 서비스인 Amazon Data Firehose로 로그 항목을 스트리밍할 수 있습니다. 그런 다음 QuickSight는 Redshift에 저장된 데이터를 사용하여 포괄적인 분석, 보고 및 시각화를 수행합니다.
![\[Amazon Redshift 및 Quick을 사용한 로그 분석을 보여주는 다이어그램\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/log-analysis-redshift-quicksight.png)
또한 로그가 객체 스토리지 서비스인 S3 버킷에 저장되면 데이터를 클라우드 기반 빅 데이터 플랫폼인 Redshift 또는 EMR과 같은 서비스에 로드하여 저장된 로그 데이터를 철저히 분석할 수 있습니다.
![\[로그 분석 간소화를 보여주는 다이어그램: AWS 서비스에서 QuickSight로\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/whitepapers/latest/microservices-on-aws/images/streamlining-log-analysis.png)