IT STUDY LOG

# 학습 목표 쿠버네티스 모니터링 시스템이 Prometheus와 Grafana를 통해 구현됨을 이해할 수 있다. # 학습 내용 1. 쿠버네티스 클러스터 모니터링 - 쿠버네티스의 경우 클러스터 안에 다수의 노드, 그리고 그 안에 파드를 비롯한 다양한 워크로드가 많게는 수백 개가 실행되는 형태로 구성되어 있음 단일 노드의 경우 쿠버네티스(여러 노드)의 경우 - 리눅스 명령어를 이용하여 하드웨어의 상황을 파악하고, 각 프로세스 모니터링 - 각 노드는 전적으로 컨트롤 플레인에 의해 관리되므로 우리는 모니터링에 대해 다른 접근 방법을 가져야 함 -> 즉, 쿠버네티스 API를 적극 이용해야 함 클러스터 환경에서의 문제 해결의 어려움 kubectl top 명령어 - 단일 노드와 비슷하게, 클러스터 모니터링에서도 노드..

# 학습 목표 갑작스러운 트래픽 증가에 대응하기 위해서는, 서버의 주요 메트릭을 모니터링하고, 특정 메트릭이 임계치를 넘을 때, 수평 확장이 자동으로 진행되게 하는 것이 바람직 스프린트를 통해 ASG의 원리를 익히고, 메트릭에 따른 스케일링 정책을 세우고 모니터링을 통해 정책이 적용되는지 확인 추가적으로 모니터링을 통해 모든 지표를 항상 관찰할 수 없으므로, 주요 메트릭의 임계치, 또는 장애 발생 예상 시점(예를 들어, CPU 사용량이 80%에 도달할 경우)을 경보의 형태로 제공해야 하는데 이를 기존에 익혔던 SNS 및 람다를 통해 구현 CloudWatch를 통해 로그 및 그래프를 볼 수 있음 CloudWatch를 통해 경보를 설정할 수 있음 오토 스케일링 원리를 복습하고, CloudWatch 및 SNS..

# 학습 목표 서비스 및 계층별 메트릭을 이해할 수 있다. 주요 메트릭이 어떤 범주(컴퓨팅 유닛 관련, 요청/응답 관련, 스케일링 관련)에 속하는지 이해할 수 있다. 서비스 별 "키 메트릭"(Key metric, 핵심 지표)이 무엇인지 이해할 수 있다. 사이트 신뢰성 엔지니어링(SRE)에서 필요로 하는 주요 메트릭과, 모니터링 패턴을 이해할 수 있다. # 학습 내용 1. 모니터링의 목표 - CI/CD 파이프라인의 마지막 Stage는 운영으로 서비스에 생길 수 있는 현황을 파악하고 문제를 모니터링하는 과정으로 대표 메트릭이란? - 메트릭은 시간에 따라 측정한 결과값으로 보다 넓은 의미로는 비즈니스 개념을 나타내는 수치 측정을 의미 (ex) 시간당 CPU 사용률 / 연간 순매출과 같이 시간이라는 차원이 함께..

# PROJECT LOG IaC 코드 작성 serverless framework를 이용해 lambda 함수 생성 시 생성되는 리소스 논리적ID 유형 모듈 ApiLambdaFunction AWS::Lambda::Function - ApiLambdaPermissionHttpApi AWS::Lambda::Permission - ApiLambdaVersionjaGBTVbYFlJvyPt56NOX3kJyY4jQMKWXEFq4057TLFU AWS::Lambda::Version - ApiLogGroup AWS::Logs::LogGroup - HttpApi AWS::ApiGatewayV2::Api - HttpApiIntegrationApi AWS::ApiGatewayV2::Integration - HttpApiRoute..

# PROJECT LOG 회고 제출 : 야크쉐이빙 retrospective yak shaving ❶ 프로듀서 호출 시 서버 에러 발생 2023-05-24T04:05:05.859ZundefinedERRORUncaught Exception { "errorType": "Runtime.ImportModuleError", "errorMessage": "Error: Cannot find module '@aws-sdk/client-sqs'\\nRequire stack:\\n- /var/task/handler.js\\n- /var/runtime/UserFunction.js\\n- /var/runtime/Runtime.js\\n- /var/runtime/index.js", "stack": [ "Runtime.Import..