Prometheus & Grafana 실습

Prometheus & Grafana 실습

Prometheus와 Grafana를 활용한 모니터링

MSA 환경에서는 서비스가 여러 개로 분리되어 운영된다.

예를 들어:

Gateway Service
Order Service
Menu Service
User Service

이러한 서비스들은 각각 독립적으로 동작하기 때문에 운영 중 다음과 같은 정보를 지속적으로 확인해야 한다.

CPU 사용량
메모리 사용량
요청 수(Request Count)
응답 시간(Response Time)
에러 발생률(Error Rate)
JVM 상태

이러한 정보를 메트릭(Metrics) 이라고 하며, 메트릭을 수집하고 시각화하기 위한 대표적인 도구가 Prometheus 와 Grafana 이다.

메트릭(Metrics)이란?

메트릭은 애플리케이션이나 시스템 상태를 숫자로 표현한 데이터이다.

예를 들어:

CPU 사용률 : 30%
메모리 사용량 : 1.2GB
요청 수 : 1,200건
응답 시간 : 250ms

로그(Log)가 “무슨 일이 발생했는지” 기록하는 데이터라면,

메트릭(Metrics)은

현재 시스템 상태를 수치로 보여주는 데이터

라고 볼 수 있다.

Prometheus란?

Prometheus는 오픈소스 기반 모니터링 시스템이다.

주요 역할은 다음과 같다.

메트릭 수집
시계열 데이터 저장
쿼리 제공
알림 시스템 연계

Prometheus는 애플리케이션이 제공하는 메트릭 정보를 주기적으로 수집(Scrape)하여 저장한다.

Grafana란?

Grafana는 메트릭 데이터를 시각화하는 도구이다.

Prometheus가 데이터를 저장한다면,

Grafana는

차트 생성
대시보드 구성
실시간 모니터링
알림 연동

등을 담당한다.

Prometheus + Grafana 구조

flowchart LR
    Service[Spring Boot Service]

    Prometheus[Prometheus]

    TSDB[(Time Series Database)]

    Grafana[Grafana Dashboard]

    Service -->|Metrics| Prometheus

    Prometheus --> TSDB

    Prometheus --> Grafana

이 구조에서:

Spring Boot가 메트릭 제공
Prometheus가 수집
Grafana가 시각화

를 수행한다.

전체 모니터링 아키텍처

flowchart LR
    Gateway[Gateway Service]
    Menu[Menu Service]
    Order[Order Service]

    Prometheus[Prometheus]

    Grafana[Grafana]

    Gateway --> Prometheus
    Menu --> Prometheus
    Order --> Prometheus

    Prometheus --> Grafana

Prometheus는 각 서비스의 메트릭 정보를 수집하고, Grafana는 이를 대시보드로 표현한다.

Spring Boot에서 Prometheus 연동

Prometheus는 Spring Boot의 Actuator와 Micrometer를 통해 메트릭을 수집한다.

Actuator 의존성

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

Actuator는 애플리케이션 상태 정보를 제공한다.

Prometheus Registry 의존성

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

Micrometer가 Prometheus 형식으로 메트릭을 노출한다.

application.yml 설정

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

  prometheus:
    enabled: true

  health:
    show-details: ALWAYS

  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}

이 설정을 통해 Prometheus가 Actuator 메트릭을 수집할 수 있게 된다.

/actuator/prometheus

설정을 완료하면 다음 URL에서 메트릭을 확인할 수 있다.

http://localhost:8080/actuator/prometheus

실제 화면에서는 다음과 같은 메트릭이 출력된다.

jvm_memory_used_bytes
jvm_threads_live_threads
process_cpu_usage
tomcat_sessions_active_current_sessions

주요 메트릭 종류

JVM 메모리

jvm_memory_used_bytes

현재 JVM 메모리 사용량

CPU 사용량

process_cpu_usage

애플리케이션 CPU 사용률

스레드 수

jvm_threads_live_threads

현재 활성 스레드 수

세션 수

tomcat_sessions_active_current_sessions

현재 활성 세션 수

Prometheus의 동작 방식

Prometheus는 Push 방식이 아니라 Pull 방식을 사용한다.

즉,

Prometheus → 서비스

방향으로 메트릭을 가져간다.

Scrape 과정

sequenceDiagram
    participant Service
    participant Prometheus

    Prometheus->>Service: /actuator/prometheus 호출

    Service-->>Prometheus: Metrics 반환

    Prometheus->>Prometheus: 저장

이 과정을 일정 주기로 반복한다.

Prometheus 실행

Docker를 사용하면 간단하게 실행할 수 있다.

docker run -d \
-p 9090:9090 \
-v prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
--name my-prometheus \
prom/prometheus

Prometheus 기본 포트는 다음과 같다.

http://localhost:9090

Prometheus Target 등록

Prometheus는 모니터링 대상 서비스를 등록해야 한다.

예시:

scrape_configs:
  - job_name: gateway-service
    metrics_path: /actuator/prometheus

  - job_name: menu-service
    metrics_path: /actuator/prometheus

  - job_name: orders-service
    metrics_path: /actuator/prometheus

실행 후 Target 화면에서는 각 서비스 상태를 확인할 수 있다.

PromQL

Prometheus는 PromQL이라는 전용 쿼리 언어를 제공한다.

예시:

jvm_memory_used_bytes

현재 JVM 메모리 사용량 조회

process_cpu_usage

CPU 사용률 조회

http_server_requests_seconds_count

HTTP 요청 수 조회

Grafana 실행

Grafana 역시 Docker로 쉽게 실행할 수 있다.

docker run -d \
-p 3000:3000 \
--name my-grafana \
grafana/grafana

기본 접속 주소는 다음과 같다.

http://localhost:3000

Grafana와 Prometheus 연동

Grafana에서는 Data Source를 등록해야 한다.

Prometheus 주소:

http://host.docker.internal:9090

Docker 환경에서는 위 주소를 통해 Prometheus와 연결할 수 있다.

Grafana Dashboard

Grafana에서는 다음과 같은 정보를 시각화할 수 있다.

JVM Memory

jvm_memory_used_bytes

CPU Usage

process_cpu_usage

Request Count

http_server_requests_seconds_count

Response Time

http_server_requests_seconds

ELK와 Prometheus의 차이

많은 사람들이 ELK와 Prometheus를 헷갈려한다.

ELK

수집 대상

로그(Log)

예시

ERROR
WARN
Exception

목적

무슨 일이 발생했는가?

Prometheus

수집 대상

메트릭(Metrics)

예시

CPU
Memory
Response Time
Request Count

목적

현재 상태가 어떤가?

ELK + Prometheus + Grafana 구조

실제 운영 환경에서는 함께 사용하는 경우가 많다.

flowchart TD
    Service[Microservices]

    Logs[Logs]
    Metrics[Metrics]

    ELK[ELK Stack]

    Prometheus[Prometheus]

    Grafana[Grafana]

    Service --> Logs
    Service --> Metrics

    Logs --> ELK

    Metrics --> Prometheus

    Prometheus --> Grafana

정리

Prometheus는 메트릭 수집 및 저장을 담당하고, Grafana는 이를 시각화하여 운영자가 시스템 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 도와준다.

MSA 환경에서는 여러 서비스의 CPU, 메모리, 응답 시간, 요청 수 등을 지속적으로 모니터링해야 하므로 Prometheus와 Grafana는 사실상 필수적인 모니터링 도구로 활용된다.

한 줄 요약

Prometheus는 애플리케이션의 메트릭 데이터를 수집하고 저장하는 모니터링 시스템이며, Grafana는 이를 시각화하여 CPU, 메모리, 응답 시간, 요청 수 등의 시스템 상태를 실시간으로 분석할 수 있게 해주는 대시보드 도구이다.

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