애플리케이션 성능 모니터링(APM)과 로깅은 모두 에코시스템에 대한 중요한 인사이트를 제공합니다. 이를 컨텍스트와 함께 사용하면 애플리케이션의 문제를 해결하는 방법에 대한 중요한 단서를 확보할 수 있습니다.

분석 대상인 로그 데이터가 점점 더 복잡해짐에 따라 기존 도구로는 관련 데이터를 찾는 것이 어려울 수 있습니다. Elastic Stack에서 지원하는 Elastic Observability를 사용하면 Kibana에서 클릭 몇 번으로 로그를 APM과 상호 연관시킬 수 있습니다. 웹 앱의 특정 트랜잭션에 대해 사용자가 요청한 내용과 연관된 로그를 손쉽게 확인할 수 있습니다.

Elastic APM에서 추적 로그 확인

다음은 Elastic APM의 스크린샷으로, 특정 트랜잭션과 관련된 모든 작업의 세부 항목을 보여줍니다. Actions를 클릭하고,

Elastic APM에서 추적 샘플의 오른쪽 위에 있는 [Actions]를 클릭합니다.

Show trace logs를 선택하면,

[Show trace logs]를 클릭합니다.

다음과 같은 화면이 표시됩니다.

이제 Elastic APM에서 추적과 연결된 로그를 볼 수 있습니다.

이러한 메시지는 해당하는 특정 트랜잭션과 관련된 추가 세부 정보입니다. 이러한 종류의 추가 정보는 APM 또는 다른 모니터링 유형에는 적합하지 않으므로 로그로만 제공할 수 있습니다. 다양한 모니터링 기능을 통합하는 Elastic Stack 덕분에 이제 트랜잭션에 세부 정보를 추가할 수 있는 뛰어난 유연성을 갖추게 되었습니다. 서로 다른 유형의 데이터를 하나의 데이터 저장소에 저장하면 조사를 신속하게 진행할 수 있습니다.

Elastic APM Python 에이전트 설치 및 구성

‘정말 훌륭한 기능이지만 내 시스템에서 비슷한 결과를 얻으려면 어떻게 해야 하지?’라고 생각하실 수도 있습니다.

예제를 통해 로그와 APM 추적을 통합하는 방법을 살펴보겠습니다. 다음은 위의 스크린샷에 나온 Python 앱의 관련 코드입니다. 사용자가 앱에 요청을 할 때마다 정보를 추가할 수 있는 방법이 필요합니다.

먼저 기본적으로 Elastic APM Python 에이전트를 설치해야 합니다. 이를 종속성으로 추가하겠습니다. Flask 앱으로, 종속성 이름 뒤의 대괄호 안에 [flask]라고 표시되어 있는 것을 볼 수 있습니다. 지원되는 각 프레임워크에 대한 자세한 내용은 Python 에이전트 설명서에서 확인하세요.

# requirements.txt 참조 
elastic-apm[flask]==5.3.3

먼저 가져오기가 적절하게 적용되었는지 확인하겠습니다.

# app.py 참조 
import logging 
from elasticapm.contrib.flask import ElasticAPM 
from elasticapm.handlers.logging import Formatter

그런 다음 정보를 APM 서버로 보내도록 Python 에이전트를 구성하겠습니다.

# app.py 참조 
app = Flask(__name__)  # 평소대로 앱 초기화 
app.config['ELASTIC_APM'] = { 
  'SERVICE_NAME': 'foodbankhero', 

  # 사용자 정의 APM 서버 URL 설정(기본값: http://localhost:8200) 
  'SERVER_URL': 'http://localhost:8200' 

  #APM 서버에 토큰이 필요한 경우 사용 
  # APM 서버는 보안을 위해 토큰을 요구하도록 구성할 수 있으므로 서드파티에서 임의의 데이터로 장애를 일으킬 수 없음 
  # 'SECRET_TOKEN': '' 
} 
apm = ElasticAPM(app)  # APM으로 Flask 앱을 계측하는 코드

로그 구성

이제 위의 스크린샷과 같이 APM 추적과 상호 연관될 수 있도록 로그를 구성해 보겠습니다.

# app.py 참조 
fh = logging.FileHandler('foodbankhero.log') 

# 앞서 Python 에이전트에서 사용자 정의 포맷터를 가져왔습니다 
formatter = Formatter("%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s") 
fh.setFormatter(formatter) 
logging.getLogger().addHandler(fh) 

# … 앱의 어딘가에 존재 ... 
logging.getLogger().info(‘Foodbank {} needs {} items’.format(id, len(items))) 
logging.getLogger().info(‘Returning {} foodbank records’.format(len(results)))

다음은 현재 로그가 어떻게 바뀌었는지 보여주는 샘플입니다.

2020-05-12 01:57:14,029 - flask.app - INFO - 172.22.0.1 - - [12/May/2020 01:57:15] "GET / HTTP/1.1" 200 - | elasticapm transaction.id=f31f884b961a6089 trace.id=02bd57be0eff9979c94951d0d53e80c0 span.id=None

이렇게 설정하면 모든 요청에 대한 모든 로그 줄이 추적 정보로 보강되며, 심지어 정적 자산에 대한 요청에도 적용됩니다(앱이 이를 지원하도록 구성된 경우). 예를 들어 다음과 같습니다.

2020-05-12 01:57:14,029 - werkzeug - INFO - 172.22.0.1 - - [12/May/2020 01:57:14] "GET /favicon.ico HTTP/1.1" 404 - | elasticapm transaction.id=f31f884b961a6089  
trace.id=02bd57be0eff9979c94951d0d53e80c0 span.id=None

Elastic APM을 직접 사용해 보세요

기존 사일로를 허물고 컨텍스트를 활용하여 문제를 더 빠르게 해결할 준비가 되셨나요? Elastic Observability를 사용하면 간단하게 데이터를 상호 연관시키고 즉시 필요한 정보를 찾을 수 있습니다.

Elastic APM을 시작하는 것이 얼마나 쉬운지 확인해 보세요. 프로젝트에 코드 몇 줄을 추가하고 Elasticsearch로 데이터 전송을 시작하기만 하면 됩니다. Elastic Cloud의 무료 체험판을 사용하여 로그와 APM을 상호 연관시켜 보세요.

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