계측 이해: 시스템 성능을 측정하는 이유 및 방법
계측이란 시스템이나 애플리케이션에 측정 및 보고 기능을 추가하는 프로세스를 의미합니다. 여기에는 개발자와 운영자가 시스템 성능을 이해하고, 문제를 식별하고, 개선하는 데 도움이 되는 로깅, 메트릭 및 기타 형태의 데이터 수집이 포함될 수 있습니다. 장치. 계측의 목표는 시스템의 동작과 성능에 대한 가시성을 제공하여 개발자와 운영자가 이를 개선하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 계측이 중요한 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 디버깅: 계측은 애플리케이션 실행에 대한 자세한 정보를 제공하여 개발자가 코드의 문제와 버그를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. 성능 최적화: 응답 시간, 처리량 및 리소스 사용량과 같은 성능 측정 항목을 측정하여 개발자는 병목 현상을 식별하고 더 나은 성능을 위해 시스템을 최적화할 수 있습니다.
3. 모니터링: 계측은 실시간 모니터링 기능을 제공하여 운영자가 사고가 발생하기 전에 문제를 감지할 수 있도록 합니다.
4. 분석: 계측 데이터는 사용자 행동 이해, 전환율 추적 또는 추세 식별과 같은 분석 목적으로 사용될 수 있습니다.
5. 규정 준수: 경우에 따라 감사 목적으로 특정 이벤트나 메트릭을 기록하는 등 규제 또는 규정 준수 요구 사항에 따라 계측이 필요할 수 있습니다.
계측 시스템에 사용할 수 있는 여러 기술과 도구는 다음과 같습니다. 로깅: 로깅은 나중에 분석하기 위해 이벤트나 데이터를 파일이나 데이터베이스에 기록하는 프로세스입니다. 일반적인 로그 형식에는 JSON, XML 및 CSV.
2가 포함됩니다. 지표: 지표는 응답 시간, 처리량, 오류율 등 시스템 성능을 정량적으로 측정한 것입니다. Prometheus, New Relic 또는 AppDynamics.
3과 같은 도구를 사용하여 측정항목을 수집할 수 있습니다. 분산 추적: 분산 추적은 분산 시스템을 통해 전파되는 요청을 추적하는 프로세스로, 이를 통해 개발자는 요청 흐름을 이해하고 병목 현상을 식별할 수 있습니다. OpenTelemetry, Jaeger 및 Zipkin과 같은 도구는 분산 추적에 널리 사용됩니다.
4. 모니터링 API: 많은 시스템에서는 개발자가 시스템 성능 및 상태에 대한 정보를 검색할 수 있는 모니터링 API를 제공합니다. 예를 들어, AWS는 EC2 인스턴스와 S3 버킷을 모니터링하기 위한 CloudWatch API를 제공합니다. 메모리 내 데이터 수집: Redis 및 Memcached와 같은 일부 도구는 계측 목적으로 사용할 수 있는 메모리 내 데이터 수집 기능을 제공합니다. 요약하자면 계측은 시스템 또는 애플리케이션에 측정 및 보고 기능을 추가하는 프로세스입니다. 개발자와 운영자가 시스템의 성능을 이해하고 문제를 식별하며 개선하는 데 필수적인 도구입니다. 로깅, 메트릭, 분산 추적, 모니터링 API 및 메모리 내 데이터 수집을 포함하여 시스템 계측에 사용할 수 있는 여러 기술과 도구가 있습니다.
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