모니터링, ELK 로깅, 성능 테스트 예제

실행 방법

$ docker compose up --build 

K6 성능 테스트

사전에 K6 설치가 필요합니다. 설치 방법

부하 테스트 실행

$ k6 run --vus 100 --duration 30s script.js

• 동시에 100명의 가상 유저가 30초 동안 script.js에 정의된 요청을 반복합니다.
• 요청 스크립트 작성 방법은 해당 링크를 참고바랍니다.

결과 예시

          /\      |‾‾| /‾‾/   /‾‾/   
     /\  /  \     |  |/  /   /  /    
    /  \/    \    |     (   /   ‾‾\  
   /          \   |  |\  \ |  (‾)  | 
  / __________ \  |__| \__\ \_____/ .io

  execution: local
     script: script.js
     output: -

  scenarios: (100.00%) 1 scenario, 100 max VUs, 1m30s max duration (incl. graceful stop):
           * default: 100 looping VUs for 1m0s (gracefulStop: 30s)


running (1m14.7s), 000/100 VUs, 433 complete and 0 interrupted iterations
default ✓ [======================================] 100 VUs  1m0s

     data_received..................: 188 kB 2.5 kB/s
     data_sent......................: 42 kB  568 B/s
     http_req_blocked...............: avg=821.28µs min=2µs    med=7µs   max=4.44ms  p(90)=3.74ms p(95)=4ms    
     http_req_connecting............: avg=619.22µs min=0s     med=0s    max=3.18ms  p(90)=2.78ms p(95)=2.9ms  
     http_req_duration..............: avg=5.55s    min=1.66s  med=4.4s  max=19.52s  p(90)=10.56s p(95)=13.56s 
       { expected_response:true }...: avg=5.55s    min=1.66s  med=4.4s  max=19.52s  p(90)=10.56s p(95)=13.56s 
     http_req_failed................: 0.00%  ✓ 0        ✗ 433  
     http_req_receiving.............: avg=956.09µs min=20µs   med=113µs max=55.31ms p(90)=2.51ms p(95)=4.06ms 
     http_req_sending...............: avg=29.2µs   min=8µs    med=26µs  max=641µs   p(90)=44µs   p(95)=54.79µs
     http_req_tls_handshaking.......: avg=0s       min=0s     med=0s    max=0s      p(90)=0s     p(95)=0s     
     http_req_waiting...............: avg=5.55s    min=1.66s  med=4.4s  max=19.51s  p(90)=10.56s p(95)=13.56s 
     http_reqs......................: 433    5.800112/s
     iteration_duration.............: avg=15.55s   min=11.66s med=14.4s max=29.52s  p(90)=20.56s p(95)=23.56s 
     iterations.....................: 433    5.800112/s
     vus............................: 3      min=3      max=100
     vus_max........................: 100    min=100    max=100

• http_req_duration 항목에서 요청이 처리되는지 얼마나 걸렸는지 표시됩니다.
• p(x)에 해당하는 값은 전체 중 x% 요청이 해당 값 이내로 동작함을 나타냅니다.
• 자세한 결과 해석은 해당 링크를 참고 바랍니다.

• K6 공식 문서

Prometheus, Grafana 모니터링

접속 방법

• http://localhost:9090 : Prometheus - 모니터링 시스템
• http://localhost:3001 : Grafana - 시계열 메트릭 데이터 시각화
• http://localhost:8080 : cAdvisor - 컨테이너 메트릭 수집
• http://localhost:9100 : Node Exporter - 호스트 메트릭 수집

Grafana 데이터 소스 등록 방법

1. 좌측 메뉴에서 톱니바퀴 모양의 Configuration 에서 Data Source클릭
2. 파란색 Add Data source 버튼 클릭
3. Prometheus 선택
4. URL 입력 칸에 http://prometheus:9090 입력
5. 화면을 아래로 내린 후 파란색 Save & Test 클릭
6. Datasource updated 라는 초록색 알림이 뜨면 완료
   • 만약 데이터 소스가 등록이 되지 않는다면 Prometheus 컨테이너가 동작 중인지 확인

대시 보드 불러오는 방법

1. 좌츨 메뉴에서 십자가 모양의 Create 에서 import 클릭
2. Import via grafana.com 아래의 입력 칸에 Grafana.com 에서 검색한 대시 보드 ID를 입력 후 파란색 Load 버튼 클릭
   • 예시 https://grafana.com/grafana/dashboards/6756 에서 6756
3. 맨 아래 입력창에서 datasource 선택 후 파란색 import 버튼 클릭

대시 보드 생성하는 방법

1. 좌츨 메뉴에서 십자가 모양의 Create 클릭
2. add a new panel 클릭
3. Data source 에서 등록한 데이터 소스 선택
4. metric browser 를 클릭하여 확장
5. 1. Select a metric 에서 표시할 메트릭 선택
6. 추가 옵션을 넣지 않는다면 아래의 파란색 Use Query 클릭
   • 옵션을 넣는 방법
     1. 2. Select labels to search in 에서 표시할 라벨 선택
     2. 3. Select (multiple) values for your labels 에서 라벨 세부 선택
7. 좌측 상단의 파란색 Apply 버튼 클릭
8. 대시보드에서 우측 상단 아이콘 중 맨 왼쪽 Add panel 을 클릭하여 대시보드에 패널 추가 가능
9. 대시보드에서 우측 상단 아이콘 중 디스크 모양의 Save dashboard 클릭하여 대시보드 변경 사항 저장

등록한 대시 보드 찾는 방법

• 좌측 메뉴에서 4개의 사각형으로 구성된 Dashboards 에서 Browse 클릭

참고 자료

Grafana Demo

Django Prometheus 설정 방법

ELK 로깅

동작 방식

1. NGINX의 로그파일을 Filebeat로 수집
2. 수집한 로그를 Logstash에 전달
3. 전달 받은 로그를 Elasticsearch에 저장
4. 저장된 로그를 Kibana를 통해 분석

Kibana를 사용 방법

1. http://localhost:5601 접속
2. 상단 메뉴에서 index management 검색
3. 수집된 로그 인덱스 확인 stress-logs-yyyy.MM.dd 형식
4. 좌측 메뉴의 Analytics의 Dashboard 클릭
5. Create data view를 통해 인덱스 선택
   • 전체 조회 : Index Pattern에 stress-logs-* 입력 및 저장
   • 선택 조회 : Index Pattern에 보고싶은 날짜입력 (eg. weblogs-2023.01.01)
6. Create Visualization 클릭
7. 보고 싶은 필드를 화면에 드롭다운 하여 시각화

참고 자료

Kibana Demo

서버 구성

엔드포인트 http://localhost/api/v1/multi

파라미터 x y 정수 값 => x * y 횟수 만큼 반복문이 동작

예시 http://localhost/api/v1/multi?x=100&y=100