마이크로서비스 아키텍처 구축(전면 개정판)

398

2

부

구현

10.6.210.6.2

메트릭 집계메트릭 집계

다른 호스트의 로그를 볼 때 발생하는 문제와 마찬가지로 시스템에 대한 데이터를 수집하고 보

는 더 나은 방법을 찾아야 한다. 더 복잡한 시스템에 대한 메트릭을 볼 때는 ‘정상’ 상태가 무엇

인지 알기 어려울 것이다. 한 웹 사이트에서 초당

50

개에 가까운

4XX

HTTP

오류 코드가 발

생한다면 나쁜 상황인가? 카탈로그 서비스의

CPU

부하가 점심 이후로

20

% 증가했는데 문제

가 생긴 것인가? 당황할 때와 안심할 때를 아는 비결은 명확한 패턴이 드러날 정도로 충분히

오랜 시간 동안 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 메트릭 (지표)을 수집하는 것이다.

더 복잡해진 환경에서는 새로운 마이크로서비스 인스턴스를 매우 빈번히 프로비저닝할 것이므

로, 새 호스트에서 메트릭을 매우 쉽게 수집하는 시스템을 선택해야 한다. 전체 시스템에서 집

계된 메트릭(예: 평균

CPU

부하)을 볼 수 있길 원하지만, 해당 서비스의 모든 인스턴스에 대

한 메트릭도 집계하고 싶어 한다. 즉, 이러한 구조를 추론할 수 있도록 메타데이터를 메트릭과

연관 지을 수 있어야 한다.

추세를 이해하면 얻게 되는 또 다른 주요 이점은 용량 계획

capacity

planning

에 관한 것이다. 한계에

근접하고 있을까? 호스트가 더 필요할 때까지 얼마나 걸릴까? 과거에는 물리 호스트를 구매하

는 일이 연간 작업인 경우가 많았다. 그러나 지금은

IaaS

Infrastructure

as

a

Service

공급업체가 제공하

는 주문형 ...