[TSK-62] infra: 모니터링 서버 분리

[Hoya324]

✅ 작업 내용

• 모니터링 CI/CD 파이프라인 추가

  • Prometheus 및 Grafana를 자동 배포할 수 있도록 CI/CD 파이프라인을 구축했습니다.
  • Prometheus의 설정 파일인 prometheus.yml이 GitHub Actions를 통해 배포 시 동기화되도록 구성했습니다.

• 모니터링 Docker Compose 분리

  • 기존 애플리케이션 서버(t2.micro)에서 Spring 애플리케이션, Grafana, Prometheus가 모두 한 서버에서 구동되어 부하가 발생하는 문제가 있었습니다.
  • 모니터링 시스템을 별도의 서버로 분리하고, 각 서비스에 맞는 Docker Compose 파일을 따로 작성했습니다.

• Prometheus prometheus.yml Pull 방식으로 설정

  • prometheus.yml 파일을 Pull 방식으로 설정하여 모니터링 대상이 /metrics 엔드포인트를 통해 메트릭 데이터를 제공하도록 구성했습니다.
  • 서비스 디스커버리를 활용하여 새로운 서비스가 추가되거나 변경될 때 자동으로 모니터링 대상에 포함되도록 설정했습니다.

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🧐 고민한 점

1. 기존 서버(t2.micro)의 문제점

   • 기존 서버는 Spring 애플리케이션, Grafana, Prometheus가 함께 실행되며, 서버 리소스(t2.micro)가 부족한 상황이었습니다.
   • 특히, Prometheus와 Grafana는 메트릭 데이터를 처리하고 시각화하는 과정에서 높은 CPU와 메모리를 요구합니다.
   • 따라서, 애플리케이션 성능 저하 및 모니터링 중단 가능성이 존재했습니다.

2. 서버 분리

   • 모니터링 서버를 별도로 구성하여 애플리케이션 서버와 분리함으로써 성능 문제를 해결했습니다.
   • 분리된 서버는 Prometheus와 Grafana만 구동되며, 메트릭 데이터 수집 및 시각화에 집중합니다.

3. Push vs Pull 방식의 선택

   • Prometheus에서 메트릭 데이터를 수집하는 방식으로 Push와 Pull 두 가지 옵션이 있었습니다.

     Push 방식

     • 대상 시스템이 Prometheus 서버로 데이터를 주기적으로 전송합니다.
     • 실시간 데이터 처리에 적합하나, 보안 및 서버 부하 관리가 어렵습니다.

     Pull 방식

     • Prometheus가 대상 시스템의 /metrics 엔드포인트에 직접 접근하여 데이터를 가져옵니다.
     • 네트워크 구성이 간단하고, 서비스 디스커버리를 활용해 동적으로 새로운 서비스 모니터링이 가능합니다.

   • 위의 장단점을 검토한 결과, Pull 방식을 선택했습니다.

     • 네트워크 보안 및 자동화된 서비스 디스커버리가 주요 요인이었습니다.
     • Prometheus가 대상 시스템의 /metrics 데이터를 주기적으로 수집하도록 설정했습니다.

4. 결론

   • 모니터링 서버를 별도로 분리함으로써 성능 문제를 해결하고, Prometheus의 Pull 방식을 활용해 네트워크 보안성과 확장성을 확보했습니다.
   • CI/CD 파이프라인을 추가해 모니터링 관련 서비스 배포를 자동화하며, 지속적인 모니터링 시스템 운영이 가능해졌습니다.

🚀 기대 효과

• 애플리케이션 서버의 부하를 줄이고, 안정적인 운영 환경을 마련.
• 별도의 모니터링 서버를 통해 시스템 장애 시에도 대응 가능.
• 서비스 디스커버리 및 Pull 방식을 활용한 유연한 확장성 확보.
• CI/CD를 통한 배포 자동화로 운영 효율성 극대화.

[github-actions]

Unit Test Results

130 tests   130 ✔️  19s ⏱️
  38 suites      0 💤
  38 files        0 ❌

Results for commit 35f533a.

[github-actions]

Code Coverage

There is no coverage information present for the Files changed

Total Project Coverage	71.98%	🍏