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프로메테우스 #3. 그라파나를 이용한 시각화

조대협 (http://bcho.tistory.com)


그라파나(Grafana)는 메트릭을 시각화 해주는 오픈소스 도구이다. Graphite, Prometheus, InfluxDB등 다양한 데이타베이스와 메트릭수집 시스템을 지원하고, 하나의 대쉬보드에 동시에 여러 메트릭 시스템들의 지표를 표시할 수 있고 무엇보다 설치 및 사용 방법이 쉽기 때문에 널리 사용되고 있다

특히 프로메테우스를 잘 지원하고 있기 때문에, 프로메테우스의 메트릭을 그래프로 시각화 하는데도 많이 사용된다. 

그라파나의 설치는 비교적 간단한 편이기 때문에 여기서는 별도로 설명하지 않는다. 설치 방법은 공식 문서 https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/debian/ 를 참고하기 바란다. 

이 문서에서 사용한 테스트 환경은 katakoda.com에서 그라파나 튜토리얼 환경을 이용하였다. https://www.katacoda.com/courses/prometheus/creating-dashboards-with-grafana


앞의 문서 (https://bcho.tistory.com/1373) 에 따라서 프로메테우스를 설치하였으면, 그라파나를 설치한다. 

다음 그라파나 웹 관리 화면으로 접속을 하고 로그인을 하면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다. 



이 화면에서 Add Data source를 선택해서 프로메테우스 서버를 새로운 데이타 소스로 등록할것이다.

아래 메뉴에서 데이타 소스의 이름을 “Prometheus”로 설정하고, 타입을 Prometheus로 선택한다.

다음 Http Setting 부분의 Url 부분에, Prometheus 서버의 주소를 적어넣는다. 이 예제에서는 로컬에 프로메테우스를 기동 시켰기 때문에, http://localhost:9090 을 입력하면 된다. 



이제 프로메테우스 서버와 그라파나가 연결되었다. 

이제 그래프를 그려볼 예정인데, 초기 화면으로 돌아가서 “Create your first dash board” 메뉴를 선택한다. 다음 New Dash 보드 메뉴를 선택하여 비어 있는 대쉬 보드를 하나 만든다. 



다음에 그래프를 하나 선택하면 아래와 같이 빈 그래프가 나오는데, 이 그래프를 프로메테우스의 메트릭과 연결할것이다. 




그래프에서 상단의 “Panel Title” 를 누르면 아래 그림과 같이 메뉴가 나오는데, 여기서 “Edit” 메뉴를 선택한다.  그러면 아래와 같이 설정을 할 수 있는 화면이 나오는데, 여기서 “Metric” 메뉴를 선택한다.




Metric 메뉴에서는 시각화 하고 싶은 프로메테우스의 필드를 선택하면 되는데, PrometheusQL을 사용해서 정의할 수 도 있다. 여기서는 간단하게 node의 CPU정보를 시각화 하기 위해서 node_cpu 를 선택하였다. 그러면 아래와 같이 node_cpu 메트릭에 대한 정보를 그래프로 그려주는 것을 확인할 수 있다. 



그라파나에서는 널리 사용되는 시스템에 대한 대쉬보드를 템플릿 형태로 만들어서 사용자들이 서로 공유할 수 있도록 하는데, 템플릿은  https://grafana.com/dashboards 에 가면 찾아볼 수 있다.

여기서는 프로메테우스 node_exporter에 의해서 제공되는 메트릭을 모니터링할 수 있는 대쉬보드를 import 해서 사용해보자. 


초기화면에서 대쉬보드 생성 메뉴로 들어 간 후에, 아래 그림에서 import dashboard 메뉴를 선택하자


그러면 아래와 같이 import 화면이 나오는데, 대쉬 보드 설정을 json 파일로 업로드 할 수 도 있지만, 그라파나 대쉬보드 웹사이트에 있는 경우에는 아래 처럼 URL이나 dashboard id를 넣으면 된다.

아래 그림처럼 https://grafana.com/dashboards/22 를 필드에 입력한다.



로딩된 대쉬 보드를 보면 다음과 같다.





지금까지 프로메테우스에 대한 소개와 내부 구조, 그리고 간단한 사용법 및 시각화 방법에 대해서 알아보았다. 이 정도면 기본적인 모니터링 시스템 구성에는 문제가 없지만, 프로메테우스는 앞선 글에서도 언급 하였듯이 싱글 서버가 기동되는 구조이기 때문에, 확장성과 장애에 취약한 단점을 가지고 있는데, 다음글에서는 이 문제를 어떻게 해결할 수 있는지에 대해서 알아보도록 하겠다.

본인은 구글 클라우드의 직원이며, 이 블로그에 있는 모든 글은 회사와 관계 없는 개인의 의견임을 알립니다.

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