Kubernetes 모니터링

모든 Kubernetes 클러스터, 워크로드, 릴리스를 하나의 컨텍스트에서 모니터링

클러스터 상태, 노드, Pod, 워크로드, 서비스, 이벤트, 로그, 트레이스를 하나의 운영 컨텍스트에서 연결합니다. 재시작, 스케줄링 실패, 지연 급증, 롤아웃 실패에서 출발해 원인이 용량, 설정, 코드, 종속 서비스 중 어디에 있는지 구분합니다.

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Kubernetes 트러블슈팅에 공통 운영 컨텍스트가 필요한 이유

Kubernetes 트러블슈팅

프로덕션 증상에서 원인이 된 오브젝트와 요인까지 추적합니다

실제 서비스 신호에서 시작해 영향을 받은 클러스터, 워크로드, Pod, 서비스, 버전을 좁힙니다. 메트릭, Kubernetes 이벤트, 로그, 트레이스, 릴리스 변경으로 원인을 검증합니다.

01
비즈니스 영향을 확인합니다
지연, 오류, 알림, 실제 사용자 신호로 영향 범위와 우선순위를 판단합니다.
02
실행 중인 오브젝트를 좁힙니다
클러스터, 네임스페이스, 워크로드, Pod, 노드, 환경, 버전으로 대상을 필터링합니다.
03
증거를 연결합니다
리소스 압박, Kubernetes 이벤트, 컨테이너 로그, 트레이스, 릴리스를 하나의 타임라인에서 비교합니다.
04
복구를 검증합니다
변경 전후의 오류, 지연, 리소스, 알림 상태를 비교해 복구 여부를 확인합니다.

장애 계층을 추측하기 전에 오브젝트 관계를 따라갑니다

클러스터, 노드, 네임스페이스, 워크로드, Pod, 컨테이너, 서비스, Ingress, 이벤트의 관계를 지속적으로 파악합니다. 비정상 Pod에서 워크로드, 노드, 서비스로 이동하거나 서비스 오류에서 영향을 받은 인스턴스를 찾을 때 여러 제어 영역을 수동으로 조합할 필요가 없습니다.

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장애 계층을 추측하기 전에 오브젝트 관계를 따라갑니다

리소스 압박이 서비스에 영향을 주는지 판단합니다

리소스 압박이 서비스에 영향을 주는지 판단합니다

CPU, 메모리, 디스크, 네트워크, requests와 limits, Pod 재시작, 스케줄링 실패는 결론이 아니라 판단 근거입니다. 요청 지연, 오류, 처리량, 큐, 비즈니스 메트릭과 비교해 실제 용량 부족, 설정 문제, 일시적 노이즈를 구분합니다.

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릴리스, 트레이스, 로그를 같은 타임라인에 맞춥니다

배포, 버전, 서비스, Pod 속성을 릴리스 이벤트, 서비스 토폴로지, 분산 트레이스, 컨테이너 로그 전반에서 유지합니다. 새 버전, 상위 종속 서비스, 데이터베이스 호출, 리소스 경합 중 무엇이 성능 저하를 일으켰는지 더 빠르게 판단합니다.

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릴리스, 트레이스, 로그를 같은 타임라인에 맞춥니다

일관된 컨텍스트와 소유권으로 여러 클러스터를 운영합니다

일관된 컨텍스트와 소유권으로 여러 클러스터를 운영합니다

텔레메트리를 클러스터, 환경, 네임스페이스, 팀, 서비스별로 구성하고 접근 권한과 알림 소유권을 명확히 합니다. 플랫폼, 개발, SRE 팀은 운영 경계를 유지하면서 동일한 증거로 협업할 수 있습니다.

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Connected Observability

쿠버네티스를 온사이트 상태로 완전한 실행 컨텍스트로 되돌리기

제품 카탈로그에서 진입 지점을 다시 검색하지 않고도 현재 문제에 기반한 해당 기능에 계속 접근할 수 있습니다.

컨테이너 모니터링Pod, 컨테이너, 워크로드, requests와 limits, Kubernetes 이벤트를 확인합니다. 애플리케이션 성능 모니터링서비스 오류와 느린 엔드포인트를 종속 서비스와 코드 경로까지 추적합니다. 로그 모니터링 및 분석서비스, Pod, 버전, Trace ID로 컨테이너 및 애플리케이션 로그를 검색합니다. 인프라스트럭처 모니터링노드를 호스트, 네트워크, 데이터베이스, 클라우드 리소스와 연결합니다.

Prometheus와 Grafana를 사용 중인가요? 기존 수집 자산을 유지하면서 단계적으로 전환할 수 있습니다

클라우드 네이티브 모니터링 스택 확장

OpenTelemetry 옵저버빌리티

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AWS 모니터링

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Alibaba Cloud 모니터링

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Azure 모니터링

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Huawei Cloud 모니터링

Huawei Cloud 모니터링

자주 묻는 질문

Kubernetes 모니터링은 어떤 범위를 포함해야 하나요?

프로덕션 환경에서는 일반적으로 클러스터, 노드, 네임스페이스, Deployment, DaemonSet, 서비스, Pod, 컨테이너, 네트워크, 스토리지, Kubernetes 이벤트, 로그, 애플리케이션 트레이스를 모니터링합니다.

Pod 재시작이나 느린 서비스는 어떻게 조사하나요?

영향을 받은 Pod 또는 서비스에서 시작해 노드와 Pod 리소스, Kubernetes 이벤트, 컨테이너 로그, 분산 트레이스를 비교합니다. 이를 통해 용량 압박과 스케줄링 실패를 종속 서비스 또는 코드 문제와 구분할 수 있습니다.

여러 Kubernetes 클러스터를 모니터링할 수 있나요?

네. 공통 태그, 워크스페이스, 권한, 대시보드, 알림 정책을 사용해 환경과 책임 범위를 유지하면서 여러 클러스터를 분석할 수 있습니다.

Kubernetes 모니터링과 컨테이너 모니터링은 어떻게 다른가요?

컨테이너 모니터링은 컨테이너와 워크로드 상태에 집중합니다. Kubernetes 모니터링은 클러스터, 노드, 서비스, 스케줄링, 이벤트, 네트워크, 애플리케이션 관계까지 다룹니다. 프로덕션 트러블슈팅에는 두 관점을 하나의 컨텍스트에서 확인하는 것이 중요합니다.

Prometheus와 Grafana를 유지하면서 Guance를 도입할 수 있나요?

네. 기존 Collector와 대시보드를 유지하면서 Kubernetes 메트릭을 로그, 트레이스, RUM, 알림 이벤트, 비즈니스 텔레메트리와 연결할 수 있습니다. 먼저 공통 컨텍스트가 필요한 운영 흐름부터 단계적으로 전환할 수 있습니다.