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서버 모니터링 데이터의 3가지 활용 방법
[브레인즈 소식] ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’ 특허 취득
오다인
2023.07.19
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[Zenius Case#2] 서버관리, 서버가 왜 이렇게 느리지?
브레인즈컴퍼니는 지난 6월 27일, APM(Application Performance Management) 관련 특허를 취득했습니다. 2022년 12월에 출원 신청한 것으로, 명칭은 ‘원격 서비스 응답 블로킹 대기 상태의 트랜잭션 제어 시스템 및 방법’입니다.
이번에 출원한 특허는 기존 Zenius APM에서 트랜잭션을 추적하고, 처리 중인 트랜잭션을 종료시키는 기능을 고도화한 기술인데요. 특히 MSA(Micro Service Architecture) 환경에서 애플리케이션 성능을 모니터링하고 안정적인 서비스 운영 환경을 만들기 위해 개발되었습니다.
IT 서비스 구조가 Monolithic에서 MSA 형태로 변화함에 따라, IT 서비스를 구성하는 환경은 점점 복잡해지고 있습니다. 이전에는 단순히 하나의 큰 애플리케이션으로 서비스를 구성하고 있었다면, 현재는 여러 개의 작은 애플리케이션으로 서비스가 나뉘어 있고, 또 각각의 서비스들은 네트워크를 통해 복잡하게 연결되어 있는 형태죠. 이런 구조에서는 서비스 간 연계 구간에서의 지연이 전체 서비스의 장애를 유발할 가능성이 높아집니다.
APM에서는 웹 애플리케이션에서 병목을 일으키는 트랜잭션을 모니터링하고 제어할 수 있는 기능을 제공합니다. 하지만 WAS 영역보다 확장된 네트워크 측면에서의 응답 지연이 발생하는 경우에는 해당 트랜잭션을 중지시킬 수 없어 병목을 유발하고 전체 서비스의 성능 저하로 이어질 수 있죠.
이번에 취득한 특허 기술은 이런 이슈에 대한 즉각적인 병목 해소를 통해, 실질적인 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, Micro Service Architecture 시대에 IT 서비스를 영위하는 기업에 더욱 효과적인 모니터링 환경을 제공하게 됩니다.
Zenius APM은 이번에 취득한 특허 기술을 통해 MSA 구조의 분산된 환경에서 최적화되어, 애플리케이션 품질을 향상시키고 IT 서비스 연속성을 확보해 고객 만족도가 높아질 것으로 기대됩니다. 브레인즈컴퍼니는 앞으로도 지속적인 기술 개발을 통해 레거시는 물론, 클라우드 네이티브 환경에서의 모니터링 툴 활용도를 극대화하고, IT 인프라 관리자의 고민을 덜 수 있는 서비스를 만들기 위해 끊임없이 노력하겠습니다.
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오다인
프리세일즈팀
사업 수주를 위한 업무를 수행하며 Zenius의 위닝 포인트를 만들어 갑니다.
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[통합로그관리] Filebeat에서 안정적으로 하드웨어 자원 사용하기
[통합로그관리] Filebeat에서 안정적으로 하드웨어 자원 사용하기
Filebeat는 Elastic Stack에서 사용하는 경량(light-weight) 데이터 수집기로 logstash 대비 상대적으로 리소스(CPU와 RAM)를 상당히 적게 소모한다는 장점이 있습니다. 또, Filebeat는 간단한 필터 기능도 제공합니다. 하지만 말 그대로 간단한 필터 기능이라 한번에 대용량의 파일을 관리해야 하는 경우 호스트 서버에 부담이 갈 정도로 많은 리소스를 사용할 수 있습니다. 따라서 브레인즈컴퍼니가 운영하는 통합로그관리 에이전트는 호스트의 서버 환경에 따라 filebeat 에이전트의 설정 파일을 수정해서 안정성을 제공하고 있습니다. 본 내용은 Filebeat 리소스 점유율이 높을 때 트러블슈팅 관련 설정 수정사항입니다. 수정에 필요한 기본 파일 위치 linux : /etc/filebeat/filebeat.yml docker: /usr/share/filebeat/filebeat.yml filebeat 프로세스 메모리 확인하는 방법 top -d 1 | egrep "PID|filebeat" 수정에 앞서 filebeat의 메인 컴포넌트인 harvester의 개념을 간략하게 설명하겠습니다. 하나의 harvester는 하나의 파일을 읽어드립니다. harvester가 실행 중인 경우 파일을 한 줄씩 읽습니다. 각 파일 당 하나의 harvester가 실행됩니다. 상단의 이미지를 보면 filebeat의 컴포넌트인 input과 harvester가 보입니다. 또한 filebeat이 harvester를 관리하며 어느 파일을 읽을지 관리하는걸 알 수 있습니다. harvester가 실행 중인 경우 파일 설명자(File Descriptor) 열린 상태로 유지됩니다. 이는 파일이 삭제되거나 파일명이 변경된다 하더라도 파일을 계속 읽게 해줍니다. 하지만 파일 설명자는 harvester가 닫힐 때까지 디스크 공간을 예약합니다. 1. filebeat.inputs: 2. - type: filestream 3. id: my-filestream-id 4. paths: 5. - /var/log/system.log 6. - /var/log/wifi.log 7. - type: filestream 8. id: apache-filestream-id 9. paths: 10. - "/var/log/apache2/*" 11. fields: 12. apache: true 13. fields_under_root: true <filebeat에서 제공하는 input example> 1. scan_frequency 파일비트가 설정된 filebeat_inputs의 path에 있는 파일들의 갱신 여부를 체크하는 주기입니다. 너무 길게 설정하면 한번에 많은 파일들을 수집하게 됩니다. 반대로 너무 짧게 설정하면 스캔을 너무 잦게 해서 CPU점유율이 올라갑니다. 적당한 조절이 필요합니다. 기본값은 10초입니다. Scan_frequeny가 동작하는 방식은 아래와 같습니다. harvester 읽기 종료 또는 파일 삭제 → scan_frequency 만큼 대기 → 파일 갱신 확인 → 파일 갱신 시 새 harvester 시작 2. backoff Backoff 옵션은 파일비트가 얼마나 더 적극적으로 크롤링 하는지 지정합니다. 기본값은 1인데 1일 경우 새 줄이 추가될 경우 1초마다 확인한다는 의미입니다. Backoff가 동작하는 방식은 아래와 같습니다. harvester 읽기 종료 또는 파일 삭제 → scan_frequency만큼 대기 → 파일 갱신 확인 → 파일 갱신 시 새 harvester 시작 → 파일 갱신 시 Backoff 시간 마다 다시 확인 3. max_procs 파일비트에서 동시에 사용 가능한 최대의 cpu코어의 숫자를 설정합니다. 예를 들어32 CPU코어 시스템에서 max_procs를 1로 설정한다면 cpu사용률은 3.2%(1/32)를 넘지 않습니다. max_procs 설정돼 있으면 harvester가 아무리 많이 생성돼도 cpu의 코어 수만큼 CPU를 점유합니다. 4. harvester_limit harvester의 수가 OS가 감당할 수 있는 파일 핸들러 개수를 초과할 때 사용합니다. 한 input마다 설정되므로 inputs이 5개 선언돼 있으면 해당 input 컴퍼넌트의 harvester 개수 최대치는 5개입니다. 기본값은 0인데, 0일 경우 harvester가 무제한으로 생성 가능합니다. 리소스 관리 최적화에도 유용한데 예를 들어, input1이 input2보다 파일 개수가 3배 많고 중요성이 높을 때 3배 높은 값을 설정하는 것이 좋습니다. 5. close_eof harvester에 의해 파일이 수집되고 있을 때, EOF(End of File)에 도달하는 즉시 파일을 닫습니다. 파일이 계속 갱신된다면 데이터가 유실될 수 있는 여지가 있습니다. [참조] https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-input-log.html
2022.11.17
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