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학습 목표K8s 메트릭 3층(클러스터 상태 · 컨테이너 자원 · 앱 RED)을 구분해 설명할 수 있다.kube-state-metrics와 cAdvisor(kubelet 경유)가 무엇을 노출하는지 설명할 수 있다.metrics-server(HPA)와 관측 스택(Prometheus)의 역할 차이를 설명할 수 있다.Prometheus kubernetes_sd·ServiceMonitor로 K8s target을 scrape하도록 구성할 수 있다.장애 triage에서 어느 층의 메트릭·로그·트레이스를 먼저 볼지 판단할 수 있다.문제 상황kubectl get pods — 모두 Running — 그런데 checkout 5xx 100%Pod phase와 앱 SLI는 다른 신호Grafana CPU 패널 90% — on-c..

학습 목표cardinality(시계열 수)가 Prometheus·Grafana 성능·비용에 미치는 영향을 설명할 수 있다.user_id·trace_id·무제한 path 같은 라벨 안티패턴을 구분할 수 있다.RED에 맞는 저카디널리티 라벨 설계 원칙을 적용할 수 있다.metric_relabel·recording rule·aggregation으로 폭발을 완화하는 방법을 설명할 수 있다.문제 상황/metrics endpoint가 수 MB — scrape 타임아웃라벨 unique 값이 수십만Grafana 대시보드 로딩이 30초 — PromQL sum by가 TSDB 전체 스캔http_requests_total{path="/users/12345"} per-user 라벨배포 후 Prometheus 메모리가 8GB ..

학습 목표Grafana가 Prometheus 등 데이터 소스를 시각화·알람하는 역할임을 설명할 수 있다.대시보드 패널·변수·시간 범위로 RED 지표를 구성할 수 있다.Grafana unified alerting의 contact point·alert rule 개념을 설명할 수 있다.SLO 패널(에러율·burn rate)을 PromQL과 연결해 설명할 수 있다.문제 상황PromQL은 되는데 그래프를 매번 Explore에서만 본다팀 대시보드가 없어 온콜마다 쿼리를 다시 짠다알람이 Prometheus rule·스크립트·채팅봇에 흩어져 있다한 UI에서 rule·라우팅·silence가 필요하다staging과 prod를 패널 복사로 나눴더니 수정이 2배다변수 $env 하나로 필터링하고 싶다SLA 99.9%인데 지금 ..

학습 목표Prometheus가 pull 방식으로 메트릭을 수집함을 설명할 수 있다.앱이 노출하는 exposition format(/metrics)을 읽을 수 있다.prometheus.yml의 scrape·targets·relabel 개념을 설명할 수 있다.PromQL로 rate, sum, histogram_quantile 등 기본 쿼리를 작성할 수 있다.문제 상황앱마다 메트릭을 push하라고 하면 방화벽·인증·버스트가 복잡하다중앙 수집기가 주기적으로 가져가는 모델이 단순하다http_requests_total 그래프가 계단만 오른다counter는 rate() 로 RPS를 봐야 한다Pod 3개가 같은 이름으로 메트릭을 내면 어느 인스턴스인지 모른다scrape 시 붙는 instance, job 라벨이 필요하다..

학습 목표메트릭이 시계열 숫자 신호임을 설명할 수 있다.counter, gauge, histogram(및 summary) 타입을 구분할 수 있다.서비스 RED, 자원 USE 프레임워크로 무엇을 측정할지 잡을 수 있다.로그·메트릭을 언제 무엇에 쓰는지 구분할 수 있다.문제 상황로그는 TB인데 대시보드에는 숫자 몇 개만 있으면 된다전부 로그로 집계하면 비용·지연이 크다requests_total이 1억인데 지금 RPS가 얼마인지 모른다counter를 그대로 그래프에 그리면 의미가 없다CPU 80%인데 대기가 심한지, 에러가 많은지 한 눈에 안 보인다지표 종류와 라벨 설계가 엉망p99 latency를 평균으로 대체했다가 SLA를 놓침histogram·백분위가 필요로그 파이프라인·장애 좁히기를 봤다. 이번 편은 ..

학습 목표Monitoring과 Observability의 차이를 설명할 수 있다.로그·메트릭·트레이스가 각각 어떤 질문에 답하는지 구분할 수 있다.분산 시스템에서 관측이 어려운 이유를 설명할 수 있다.세 신호를 상관(correlation)하는 기본 방법을 설명할 수 있다.14편 로드맵을 보고 학습 순서를 잡을 수 있다.1. 관측성이란?관측(Observation)시스템 내부 상태를 외부 신호로 파악하는 것코드를 디버거 없이, 프로덕션에서 이해해야 할 때 필요Observability(관측성)임의의 질문에 데이터만으로 답할 수 있는 정도"왜 이 사용자만 5초 걸렸나?" — 미리 만든 대시보드에 없는 질문Monitoring(모니터링)미리 정의한 지표·알람으로 알려진 실패를 감지Observability의 부분집합..