[Prometheus] PromQL, Loki

PromQL

PromQL은 Prometheus Query Language의 약자임.

Prometheus 모니터링 시스템에서 사용되는 강력한 쿼리 언어임.

이 언어는 Prometheus가 수집한 시계열 데이터를 효과적으로 조회하고 분석하기 위해 설계됨.

PromQL을 사용하면 시계열 데이터의 변화를 파악하고 특정 조건에 따라 데이터를 분석하며 경고를 생성하는 복잡한 로직을 구현할 수 있음.

 

PromQL 주요 특징

1. 시계열 데이터 선택

PromQL은 메트릭 이름과 레이블 셀렉터를 사용하여 시계열 데이터를 선택함.

레이블 셀렉터를 통해 특정 조건을 만족하는 데이터만을 필터링할 수 있음.

 

2. 연산자와 함수

PromQL에는 다양한 연산자와 함수가 내장되어 있음.

시계열 데이터에 대한 수학적, 논리적 연산을 수행할 수 있음.

기본적인 산술 연산, 논리 연산, 집계 함수가 포함됨.

집계 함수 : sum(), avg(), max(), min(), count() 등

 

3. 집계 및 그룹화

집계 함수를 사용하여 여러 시계열 데이터 포인트를 하나의 값으로 요약할 수 있음.

그룹화는 레이블에 따라 이루어짐

예를 들어, 모든 인스턴스에서 특정 메트릭의 합을 계산하거나, 특정 레이블 값에 따라 데이터를 그룹화할 수 있음.

 

4. 벡터 매칭

PromQL은 시계열 간의 연산을 지원하기 위해 벡터 매칭 기능을 제공함.

이는 one to one 매칭과 many to one 매칭을 포함함.

레이블에 따라 다른 시계열과의 연산이 가능하게 함.

5. 경고식

PromQL 쿼리를 기반으로 경고 규칙을 정의할 수 있음.

특정 조건이 충족되었을 때 경고가 트리거되도록 설정할 수 있음.

이를 통해 시스템의 이상 상황을 신속하게 감지하고 대응할 수 있음.

PromQL 예시 - CPU 사용률 쿼리

100 - (avg by (instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)

이 쿼리는 각 인스턴스에서 최근 5분간 CPU idle 상태의 변화율을 계산한 후, 전체 CPU 사용률을 백분율로 표시함.

avg by (instance) 는 각 인스턴스별로 평균을 계산하며, irate() 함수는 범위 벡터에서 시간당 변화율을 계산함.

PromQL 사용법

PromQL은 Prometheus 서버의 웹 UI나 API, 또는 Grafana와 같은 외부 도구를 통해 실행될 수 있음.

이러한 방식으로 사용자는 시계열 데이터에 대한 직관적인 시각화와 함께 복잡한 데이터 분석을 수행할 수 있음.

 

PromQL 정리

PromQL은 그 자체로 강력한 도구임.

Prometheus를 사용하는 모든 환경에서 시스템의 성능을 모니터링하고 이해하는 데 중요한 역할을 함.

Loki

Loki는 Grafana Labs에서 개발한 오픈 소스 로깅 시스템임.

주로 클라우드 네이티브 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 관리하고 쿼리하기 위해 설계됨.

Prometheus에서 영감을 받아 설계된 Loki는 특히 시계열 데이터 모니터링 시스템과의 통합을 목표로 함.

로그 데이터를 시계열 형식으로 인덱싱하여 빠른 검색 성능과 운영 효율성을 제공함.

 

Loki 주요 특징

1. 인덱싱 방식

Loki는 로그 내용 자체를 인덱싱하지 않음.

로그 스트림을 식별하기 위한 메타데이터(레이블)만을 인덱싱함.

이 접근 방식은 저장소 요구 사항을 줄이고, 인덱스 크기와 비용을 대폭 절감함.

 

2. 레이블 기반의 로그 쿼리

Loki의 쿼리 언어는 Prometheus의 PromQL에서 영감을 받음.

사용자는 레이블을 사용하여 로그 스트림을 선택하고, 필요한 로그 데이터를 효율적으로 검색할 수 있음.

이는 로그를 관리하는 새로운 방식을 제공하며, 특히 분산 시스템에서 유용함.

 

3. 통합 및 확장성

Loki는 Grafana와의 긴밀한 통합을 특징으로 함.

사용자는 Grafana 대시보드를 사용하여 로그 데이터를 시각화하고, 메트릭과 로그를 동시에 분석할 수 있음.

이를 통해 보다 효과적인 모니터링과 트러블슈팅이 가능함.

Loki는 Kubernetes와도 잘 통합되며, Prometheus와 같은 다른 모니터링 도구와 함께 사용될 때 시너지 효과를 발휘함.

4. 경량성과 비용 효율성

Loki의 설계는 경량성을 중심으로 이루어짐.

비용 효율적인 로깅 솔루션을 제공함.

복잡한 인덱싱 과정이 필요 없기 때문에, 운영 비용을 절감하면서도 빠르고 효율적인 로그 검색 기능을 유지할 수 있음.

 

Loki 사용 사례

1. 개발 및 운영 모니터링

애플리케이션의 성능 문제를 진단하고, 시스템의 이상 현상을 신속하게 감지하기 위한 로그 데이터 분석에 적합함.

 

2. 보안 감사 및 컴플라이언스

로그 데이터를 중앙 집중식으로 관리하고 분석함으로써, 보안 위협을 모니터링하고 컴플라이언스 요구 사항을 충족시키는 데 도움을 줌.

 

3. 클라우드 네이티브 애플리케이션

Kubernetes와 같은 컨테이너화된 환경에서 발생하는 로그를 효율적으로 수집하고 분석할 수 있음.

 

Loki 정리

로그 데이터를 효율적으로 처리하고 관리하는 데 있어서 강력한 도구로 자리매김함.

Grafana Labs의 지속적인 개발과 커뮤니티의 지원을 통해 더욱 발전하고 있음.