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[ELK] Log 분석을 위한 ELK 스택 만들기
학학이
2017. 5. 24. 01:41
Introduction
새로운 API 서버를 만들면서 가장 많은 고민을 한 것이 에러 처리와 로깅이다.
개발 과정에서 잡히는 에러는 바로 확인이 가능하지만, 운영 중 사용자 Level 에러는 제대로 확인할 수 없다.
에러 발생 시 Log를 잘 기록하면, 빠르게 에러를 고칠 수 있고 분석을 통해 에러를 사전에 방지할 수 있다.
또한, API 서버가 실행되면서 발생하는 API 프로세스 / DB 처리 등의 대한 작업 Log를 분석하면 가장 많이 발생하는 API, DB 작업 빈도 등을 알 수 있어 프로그램의 성능을 향상할 수 있다.
Log 분석에 가장 많이 이용되는 Elasticsearch, Logstash, Kibana를 사용한 ELK 스택
을 구성했다.
ELK Stack
위의 링크로 이동하면 ELK 스택 구성하기
튜토리얼이 나옵니다.
Conclusion
API 서버가 아직 개발 중이기 때문에 실제 Log 데이터를 분석하는 일은 없었지만, Log 데이터를 분석하기 위한 기본 인프라는 구성할 수 있었다.
NginX 서버의 access Log 분석은 웹에 예제가 많기 때문에 쉽게 적용할 수 있지만, 개발자가 별도로 분석을 위해 남기는 Log는 일정하게 정해진 형식이 없다.
효율적인 Log 분석을 위해서 Log 데이터를 어떤 규칙으로 저장할 것이 가장 중요할 것이라 판단된다.