- 도입을 희망하는 기술
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- Grafana (그라파나) - 오픈소스 시각화 및 분석 대시보드
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- 기술 설명
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그라파나는 프로메테우스와 같은 다양한 데이터 소스에 저장된 데이터를 쿼리하고 시각화하는 데 특화된 분석 플랫폼이다. 복잡한 시계열 데이터를 사람이 한눈에 이해할 수 있는 그래프, 차트, 게이지, 알림 등 다양한 형태의 대시보드로 만들어주는 역할을 한다.
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- 기술 장점
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3. 기술 장점 (경쟁 기술 비교)
- 압도적인 데이터 소스 호환성: 그라파나의 가장 큰 장점은 데이터 소스를 가리지 않는다는 것. 프로메테우스뿐만 아니라 Elasticsearch, Loki, MySQL, PostgreSQL 등 수십 개의 데이터베이스와 서비스를 지원한다.
- Kibana는 Elasticsearch에 강력하게 종속되어 있고, 프로메테우스의 자체 UI는 오직 프로메테우스 데이터만 볼 수 있다. 반면 그라파나는 하나의 대시보드에 애플리케이션 메트릭(Prometheus), 로그(Loki), 비즈니스 통계(MySQL)를 함께 표시하여 통합적인 관찰(Observability) 환경을 구축할 수 있다.
- 강력하고 유연한 시각화 기능: 그래프, 게이지, 히트맵, 테이블 등 매우 다양한 패널을 지원하며, 색상, 축, 범례 등 거의 모든 시각적 요소를 세밀하게 커스터마이징할 수 있다.
- 프로메테우스의 기본 UI는 단순한 그래프만 제공하여 복합적인 분석에는 한계가 명확하다.
- 방대한 대시보드 및 플러그인 생태계: 전 세계 사용자들이 만들어 공유한 수천 개의 사전 제작 대시보드를 공식 홈페이지에서 ID 입력만으로 즉시 가져와 사용할 수 있다.
- 이를 통해 모니터링 환경 구축에 드는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다.
- 통합 알림 기능: 여러 데이터 소스로부터의 데이터를 종합하여 시각적 임계치 기반의 알림을 생성하고 Slack, 이메일 등으로 보낼 수 있는 강력한 알림 기능을 내장하고 있다.
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- 단점 / 한계점 / 주의사항
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- 데이터 저장 기능 부재: 그라파나는 데이터를 보여주기만 할 뿐, 직접 저장하지는 않는다. 반드시 프로메테우스와 같은 백엔드 데이터베이스가 필요하며, 그라파나의 성능은 전적으로 데이터 소스의 응답 속도에 의존한다.
- 초기 학습 곡선: 기능이 매우 강력하고 다양한 만큼, 모든 옵션을 이해하고 멋진 대시보드를 처음부터 직접 설계하는 데는 어느 정도의 학습이 필요하다.
- 경고 기능의 중복 가능성: 프로메테우스와 그라파나 모두 강력한 알림 기능을 제공한다. 어떤 기준으로 어디에 알림 규칙을 설정할지에 대한 명확한 전략이 없으면 관리가 복잡해질 수 있다. (일반적으로 데이터 기반의 핵심 알림은 프로메테우스에서, 여러 데이터를 종합한 복합 알림은 그라파나에서 설정하는 방식을 많이 사용한다.)
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- 도입 배경과 필요성
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프로메테우스를 통해 시스템의 모든 메트릭을 성공적으로 수집했지만, 현재 이 데이터는 텍스트 기반의 원시 데이터 또는 단순한 그래프 형태로만 존재한다. 이는 전문가가 쿼리를 테스트하기에는 좋지만, 시스템의 전반적인 상태를 한눈에 파악하고 신속하게 이상 징후를 감지하기에는 매우 비효율적.
따라서 그라파나를 도입하여 수집된 데이터를 의미 있는 정보로 시각화할 필요가 있었다.
- 직관적인 통합 대시보드 구축: CPU, 메모리, DB 커넥션, API 응답 시간 등 핵심 지표들을 하나의 화면에 모아 시스템의 건강 상태를 실시간으로 파악한다.
- 장애 원인 상관관계 분석: 예를 들어, "GC 발생 시간이 급증하는 그래프"와 "API 최대 응답 시간이 길어지는 그래프"를 나란히 배치하여 "GC 때문에 응답 속도가 느려졌다"는 문제의 인과관계를 시각적으로 즉시 분석할 수 있다.
- 팀 전체의 정보 공유: 개발자, 운영자, 기획자 등 모든 팀원이 동일한 대시보드를 보고 시스템 상태에 대한 공통된 이해를 바탕으로 소통하여 협업 효율을 증대시킨다.
- 모니터링 스택의 완성: Actuator(노출), Prometheus(수집/저장)에 이어 Grafana(시각화)를 도입함으로써, 현대적인 오픈소스 모니터링 스택의 마지막 퍼즐을 완성한다.
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