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- Applying flame graphs outside of performance analysis
- flame graph는 성능 분석에는 자주 사용, 그 외에는 별로 사용되지 않는데, 트위터에서 매트릭 분석에 flame graph를 사용한 사례
- Twitter 내부의 매트릭 수집은 매년 30~40%씩 증가, 최근 이 증가속도가 더 커지게 되어 분석 시작
- 매트릭을 서비스의 어떤 기능이 가장 많이 보내고 있는지, 어떤 매트릭 키스페이스가 많은 매트릭을 생성했는지 알기 위해 flame graph 적용
- 쉽게 어떤 매트릭 키스페이스가 큰지 찾음. 이 분석으로 가장 큰 서비스 중 하나인 광고팀의 매트릭을 33% 감소
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- Hubblemon - Python과 Django 기반의 모니터링 시스템
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- Grafana 플러그인
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- Going open-source in monitoring, part I: Deploying Prometheus and Grafana to Kubernetes
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- Prometheus는 Pull 방식으로 메트릭을 수집하는데 설계는 달라지지 않았지만 클라우드 네이티브가 발전하면서 클러스터 자체를 Pet이 아니라 Cattle로 취급 가능하게 됨(구분하지 않는다는 의미)
- 엣지 네트워크의 발전으로 작은 클러스터가 사방에 퍼지게 되어 글로벌 수준으로 매트릭을 수집해서 보여주어야 하게 되었는데 이를 Global-View라고 부른다
- Global-View를 위해 원격 네트워크를 통해 스크래핑하거나 애플리케이션에서 바로 Push하는 것은 나쁜 접근. 둘 다 신뢰하기 어렵고 많은 문제 발생 가능
- Prometheus는 글로벌뷰를 위해 3가지 접근 지원: Federation, Remote Read, Remote Write
- Remote Write
- Prometheus가 수집한 매트릭을 원격으로 포워딩하는 프로토콜. 이를 통해 글로벌뷰의 매트릭을 중앙에 저장 가능, 관심사도 분리
- 앞에서 Push 방식은 나쁘다고 하지 않았는가? Remote Write의 놀라운 점은 애플리케이션에서 매트릭을 수집할 때는 여전히 Pull 방식 사용
- 다음 릴리스인 Prometheus v2.32.0에 실험적인 --enable-feature=agent 플래그가 추가되고 에이전트 모드는 remote write에 맞게 Prometheus를 최적화
- 에이전트 모드는 write가 성공하면 데이터를 즉시 지우기 때문에 효율적이고 ingestion의 수평적 확장 용이
- 에이전트 모드로 Prometheus 기반 스크래핑의 자동확장 기능을 쉽게 적용 가능
- CNCF Prometheus Agent Could Be a ‘Game Changer’ for Edge – The New Stack
- What Is Prometheus and Why Is It So Popular? – CloudSavvy IT
- How to set up API monitoring with Prometheus & Grafana | Golang API - YouTube
- Prometheus - YouTube
- Prometheus 를 이용한 모니터링 — Part 1. 프로메테우스란 무엇인가? | by SangHyo Han | Medium
- 바른모 블로그: Prometheus 와 Grafana 로 시스템과 애플리케이션 모니터링
- Cortex: Prometheus-as-a-Service
- Thanos - Highly available Prometheus setup with long term storage capabilities