Kafka 클러스터를 모니터링하시나요? Filebeat와 Metricbeat의 Kafka 모듈은 로그와 메트릭 수집의 구성을 간소화하고 사용이 간편한 Kibana 대시보드를 생성합니다.

<p>우리는 2016년에 처음으로 <a href="/kr/blog/monitoring-kafka-with-elastic-stack-1-filebeat">Filebeat를 이용한 Kafka</a> 모니터링에 대해 포스팅을 했습니다. 6.5 릴리즈 이래, Beats팀은 <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.1/filebeat-module-kafka.html">Kafka 모듈</a>을 지원해 왔습니다. 이 모듈은 Kafka 클러스터를 모니터링하는 데 관련된 작업의 많은 부분을 자동화합니다.
</p><p>이 블로그 포스팅에서는, Filebeat와 Metricbeat에서 Kafka 모듈로 로그와 메트릭 데이터를 수집하는 데 중점을 두도록 하겠습니다. 우리는 <a href="/kr/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch Service</a>에서 호스팅되는 클러스터로 데이터를 수집하며, Beats 모듈이 제공하는 Kibana 대시보드를 탐색해 볼 것입니다.
</p><p>이 블로그 포스팅은 Elastic Stack 7.1을 사용합니다. 예제 환경은 <a href="https://github.com/elastic/examples/tree/master/Miscellaneous/kafka_monitoring_with_beats_modules">GitHub</a>에서 제공됩니다.
</p><h2>왜 모듈인가?</h2><p>복잡한 Logstash Grok 필터를 가지고 작업해 본 사람이면 누구나 Filebeat 모듈을 통해 로그 수집을 설정하는 데 있어 그 단순함을 높이 평가할 것입니다. 모니터링 구성에서 모듈을 활용하면 그 밖에도 다음과 같은 다른 장점들이 있습니다.
</p><ul>
	<li>로그와 메트릭 수집의 간소화된 구성</li>
	<li><a href="/guide/en/ecs/1.0/index.html">Elastic Common Schema</a>를 통한 표준화된 문서</li>
	<li>최적의 필드 데이터 유형을 제공하는 합리적인 인덱스 템플릿</li>
	<li>적절한 인덱스 크기 조정 Beats는 <a href="/guide/en/elasticsearch/reference/7.1/indices-rollover-index.html">롤오버 API</a>를 활용하여 Beats 인덱스를 위한 적절한 샤드 크기를 유지하도록 도와줍니다.</li>
</ul><p><a href="/guide/en/beats/filebeat/7.1/filebeat-modules.html">Filebeat</a>와 <a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.1/metricbeat-modules.html">Metricbeat</a>가 지원하는 전체 모듈 목록은 설명서를 참조하세요.
</p><h2>환경 소개</h2><p>우리 예제 설정은 세 개의 Kafka 클러스터 노드(kafka0, kafka1, kafka2)로 구성됩니다. 각 노드는 Kafka 2.1.1을 실행하며, Filebeat와 Metricbeat는 노드를 모니터링합니다. Beats는 <a href="/guide/en/cloud/current/ec-cloud-id.html">Cloud ID</a>를 통해 구성되어 우리의 Elasticsearch Service 클러스터로 데이터를 전송합니다. Filebeat와 Metricbeat로 전송된 Kafka 모듈은 시각화를 위해 Kibana 내에서 대시보드를 설정하게 됩니다. 한 가지 알려드리자면, 자체 클러스터에서 이것을 해보려고 하시는 경우, <a href="/kr/cloud/elasticsearch-service">Elasticsearch Service</a>의 <a href="/kr/cloud/elasticsearch-service/signup">14일 무료 체험판을 활용</a>하실 수 있습니다. 여기에는 모든 필요한 기능들이 탑재되어 있습니다.
</p><h2>Beats 설정</h2><p>다음으로, Beats를 구성하고 나서 시작하게 됩니다.
</p><h3>Beats 서비스 설치 및 활성화</h3><p>시작하기 안내서를 따라 <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.1/filebeat-getting-started.html">Filebeat</a>와 <a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.1/metricbeat-getting-started.html">Metricbeat</a>를 설치하겠습니다. Ubuntu에서 실행하고 있기 때문에, <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.1/setup-repositories.html">APT 리포지토리</a>를 통해 Beats를 설치하겠습니다.
</p><pre>wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install filebeat metricbeat
systemctl enable filebeat.service
systemctl enable metricbeat.service
</pre><h3>Elasticsearch Service 배포의 Cloud ID 구성</h3><p>Elastic Cloud 콘솔에서 Cloud ID를 복사하여, 이를 사용해 <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.1/filebeat-configuration.html">Filebeat</a>와 <a href="/guide/en/beats/metricbeat/7.1/metricbeat-configuration.html">Metricbeat</a>를 위한 출력을 구성합니다.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt6eeeaaa287b9cdd2/5d00255ad5e132ea141ffcb6/monitoring-kafka-1.jpg" data-sys-asset-uid="blt6eeeaaa287b9cdd2" width="650" alt="Cloud ID 복사 및 구성" style="display: block; margin: auto;"><br>
</p><pre>CLOUD_ID=Kafka_Monitoring:ZXVyb3BlLXdlc...
CLOUD_AUTH=elastic:password
filebeat export config -E cloud.id=${CLOUD_ID} -E cloud.auth=${CLOUD_AUTH} &gt; /etc/filebeat/filebeat.yml
metricbeat export config -E cloud.id=${CLOUD_ID} -E cloud.auth=${CLOUD_AUTH} &gt; /etc/metricbeat/metricbeat.yml
</pre><h3>Filebeat와 Metricbeat에서 Kafka와 시스템 모듈 활성화</h3><p>다음으로, 양쪽 Beats에 대해 Kafka와 시스템 모듈을 활성화해야 합니다.
</p><pre>filebeat modules enable kafka system
metricbeat modules enable kafka system
</pre><p>일단 활성화되면, <a href="/guide/en/beats/filebeat/7.1/command-line-options.html#setup-command">Beats 설정</a>을 실행할 수 있습니다. 이것은 모듈이 사용하는 인덱스 템플릿과 Kibana 대시보드를 구성합니다.
</p><pre>filebeat setup -e --modules kafka,system
metricbeat setup -e --modules kafka,system
</pre><h3>Beats 시작!</h3><p>됐습니다. 이제 모든 것이 구성되었으므로, Filebeat와 Metricbeat를 시작해 봅시다.
</p><pre>systemctl start metricbeat.service
systemctl start filebeat.service
</pre><h2>모니터링 데이터 탐색</h2><p>기본 로깅 대시보드는 다음을 보여줍니다.
</p><ul>
	<li>Kafka 클러스터가 직면한 최근의 예외. 예외는 예외 클래스별로 그룹화됩니다. 그리고 전체 예외 세부사항.</li>
	<li>레벨별 로그 처리량 개요와 전체 로그 세부사항.</li>
</ul><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltfc9ecd6c9ee840ea/5d0036d96a96af7017dfe775/monitoring-kafka-2.jpg" data-sys-asset-uid="bltfc9ecd6c9ee840ea" alt="모니터링 데이터를 보여주는 기본 로깅 대시보드">
</p><ul>
</ul><p>Filebeat는 <a href="/guide/en/ecs/1.0/index.html">Elastic Common Schema</a>에 따라 데이터를 수집하며, 우리가 호스트 레벨까지 필터링해 들어갈 수 있게 해줍니다.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blteef5c585919eac00/5d00262a900e486c1a96f443/monitoring-kafka-3.jpg" data-sys-asset-uid="blteef5c585919eac00" alt="클래스별 스택 추적 수를 표시하는 라인 차트">
</p><p>Metricbeat가 제공하는 대시보드는 Kafka 클러스터 내에서 모든 주제의 현재 상태를 보여줍니다. 또한 드롭다운을 통해 단일 주제로 대시보드를 필터링할 수도 있습니다.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/bltd3fac5e327048c50/5d002651f445a4731a4528f4/monitoring-kafka-4.jpg" data-sys-asset-uid="bltd3fac5e327048c50" alt="Kafka 클러스터의 개요를 보여주는 Metricbeat가 생성한 대시보드">
</p><p>소비자 지연 및 오프셋 시각화는 소비자가 특정 주제에서 뒤처지고 있는지를 보여줍니다. 파티션당 오프셋은 또한 단일 파티션이 뒤떨어지고 있는지를 보여줍니다.
</p><p>기본 Metricbeat 구성은 kafka.partition과 kafka.consumergroup, 이렇게 두 개의 데이터 세트를 수집합니다. 이 데이터 세트는 Kafka 클러스터와 그 소비자의 상태에 대한 인사이트를 제공합니다.
</p><p>kafka.partition 데이터 세트에는 클러스터 내의 파티션 상태에 대한 모든 세부사항이 포함됩니다. 이 데이터는 다음을 위해 사용될 수 있습니다.
</p><ul>
	<li>파티션이 클러스터 노드에 대해 어떻게 매핑되어 있는지를 보여주는 대시보드 구축</li>
	<li>동기화되어 있는 복제가 없는 파티션에 대한 알림</li>
	<li>시간별 파티션 할당 추적</li>
	<li>시간별 파티션 오프셋 제한 시각화 </li>
</ul><p>전체적인 kafka.partition 문서는 아래에 나와 있습니다.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt81b18d06ff710813/5d00266fc06daee314d1f5cc/monitoring-kafka-5.jpg" data-sys-asset-uid="blt81b18d06ff710813" width="650" alt="클러스터의 파티션 전체 세부사항을 보여주는 전체적인 kafka.partition 문서">
</p><p>kafka.consumergroup 데이터 세트는 단일 소비자의 상태를 기록합니다. 이 데이터는 단일 소비자가 어느 파티션에서 읽고 있는지와 그 소비자의 현재 오프셋를 보여주는 데 사용될 수 있습니다.
</p><p><img src="https://images.contentstack.io/v3/assets/bltefdd0b53724fa2ce/blt7b747cbf68a3d2cb/5d0026837e77466b173d938c/monitoring-kafka-6.jpg" data-sys-asset-uid="blt7b747cbf68a3d2cb" width="650" alt="단일 소비자의 상태를 보여주는 kafka.consumergroup 문서">
</p><h2>결론</h2>Filebeat와 Metricbeat 모듈은 Kafka 클러스터의 모니터링을 설정하는 간단한 방법을 제공합니다. 일반적으로, Beats 모듈은 로그와 메트릭 수집의 구성을 간소화합니다. 많은 모듈이 그 데이터를 활용하기 위한 예제 대시보드를 제공합니다. Filebeat와 Metricbeat는 또한 최고의 성능을 위해 Elasticsearch 인덱스를 설정하게 됩니다. 오늘 <a href="/kr/downloads/beats/filebeat">Filebeat</a>와 <a href="/kr/downloads/beats/metricbeat">Metricbeat</a>를 다운로드하셔서 <a href="https://cloud.elastic.co/">Elasticsearch Service</a>나 자체의 현지 Elasticsearch 클러스터로 로그와 메트릭 전송을 시작하실 수 있습니다.

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