[docker] 프로메테우스와 그라파나로 스프링부트 모니터링 환경 구성하기

앞서 springboot 프로젝트에 액츄에이터를 활성화 시켜서 docker 에 올리는 작업을 진행했습니다. 이제 프로메테우스(prometheus)와 그라파나(grafana)를 설치해 스프링부트 서버 모니터링 환경을 구성해보려 합니다.

프로메테우스는 스프링부트에서 제공해주는 메트릭스 정보를 수집하는 서버이고 그라파나는 이 데이터를 시각화 해서 보여주는 시각화툴입니다.

프로메테우스(prometheus) 설치

먼저 프로메테우스를 설치하기 위해 config 파일을 작성해줍니다.

prometheus.yml 파일을 만들어 아래 내용을 작성해줍니다.

전역으로 15초 인터벌로 데이터를 수집하도록 설정이 되었으며 scrape_configs 내 접근 대상 정보를 기입해줍니다.

job_name 으로 프로메테우스와 스프링액츄에이터를 설정해주고 targets로 서버 정보를 넣어줍니다.

host.docker.internal 은 localhost 와 같은 정보를 제공합니다.

전 프로메테우스, 도커, 스프링액츄에이터 3개로 구성해두었습니다. 공식문서에서 제공해준 파일에 살짝 수정을 가했습니다.

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
      monitor: 'codelab-monitor'

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:9090'] # Only works on Docker Desktop for Windows
        
        
  - job_name: 'docker'
         # metrics_path defaults to '/metrics'
         # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:9323']
      
  # 추가 설정
  - job_name: "spring-actuator"
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 1s
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:9201']

아래 명령어로 프로메테우스를 설치하고 도커 컨테이너에서 실행시키도록 합니다.

포트는 외부내부 9090 으로 설정해서 올립니다.

 docker run -d -p 9090:9090 -v /d/share/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

브라우저로 붙어보면 정상적으로 프로메테우스가 실행되는 것을 확인하실 수 있습니다.

api 호출을 통해 프로메테우스가 추적 수집하는 시계열 데이터 메트릭도 확인이 가능합니다.

그라파나 설치

이번에는 모니터링 시각화툴 그라파나를 설치해봅니다. 프로메테우스가 수집하는 정보를 시각화해서 보여주기 위함입니다.

이미지 설치가 안되어 있으면 자동으로 최신버전을 당겨받아서 설치까지 진행해줍니다. docker 참 좋네요

$ docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana

Unable to find image 'grafana/grafana:latest' locally

latest: Pulling from grafana/grafana
f56be85fc22e: Pull complete
daab7161a82a: Pull complete
30e41aec0231: Pull complete
8875670ca84a: Pull complete
858307447358: Pull complete
c0c60e9591cf: Pull complete
553b6de9d0f4: Pull complete
0ba4f358049d: Pull complete
9f16abacf851: Pull complete
Digest: sha256:a1808702a37c8b389a97aa0ded6db863725e3840dfb7d2483b1d244ba45330fe
Status: Downloaded newer image for grafana/grafana:latest
ff4688f1e9571f0890a0242594a3b41baff03ad96b3fdbb1f846208f1bd269a4

설치가 끝난 뒤 localhost:3000 으로 접속해보면 아래와 같은 로그인 화면이 나타납니다.

최초 로그인 정보는 admin/admin 인데 테스트용이라 그대로 쭉 가져가봅니다.

다음으로 데이터 소스를 추가해주어야 합니다. 앞서 설치했었던 프로메테우스로 부터 정보를 끌어올 수 있게 셋팅하는 과정입니다.

좌측 메뉴의 톱니바퀴를 통해 Data Sources 를 찾아들어오셔서 Add data Source 를 눌러줍니다.

모니터링 객체명을 지정해주시고 type은 Prometheus를 선택, http 서버 url은 앞서 프로메테우스 설치 때 설정했었던 localhost:9090으로 지정해줍니다. Access 는 direct 까지 선택해주신뒤 Save & Test 를 눌러 정상동작하는지 확인해줍니다.