JHipster 모니터링

🔄 모니터링 3요소 연동 구조

1. Spring Boot Actuator (메트릭 생산자)

# application.yml
management:
  endpoints:
    web:
      base-path: /management
      exposure:
        include: ['health', 'info', 'prometheus', 'metrics']
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
        step: 60

역할:

• 애플리케이션에서 메트릭 데이터를 생성하고 노출
• /management/prometheus 엔드포인트로 Prometheus 형식의 메트릭 제공
• JVM, HTTP, 시스템 메트릭 자동 수집

---

2. Prometheus (메트릭 수집 및 저장)

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    metrics_path: /management/prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

역할:

• Actuator에서 생성된 메트릭을 주기적으로 스크래핑 (기본 15초 간격)
• 메트릭 데이터를 시계열 데이터베이스에 저장
• PromQL로 데이터 분석 가능

---

3. Grafana (시각화 및 대시보드)

# datasource.yml
datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    url: http://localhost:9090

역할:

• Prometheus에서 수집된 메트릭을 시각화
• JVM, HTTP, 시스템 메트릭 대시보드 제공
• 실시간 모니터링 및 알림 설정

---

🔗 데이터 흐름

Spring Boot App (Actuator)
        ↓ /management/prometheus
Prometheus (스크래핑)
        ↓ 메트릭 저장
Grafana (시각화)

---

📊 실제 모니터링되는 메트릭

JVM 메트릭

• jvm_memory_used_bytes : 메모리 사용량
• jvm_gc_pause_seconds : 가비지 컬렉션 시간
• jvm_threads_live : 활성 스레드 수

HTTP 메트릭

• http_server_requests_seconds_count : HTTP 요청 수
• http_server_requests_seconds_sum : 응답 시간 합계
• http_server_requests_seconds_max : 최대 응답 시간

시스템 메트릭

• system_cpu_usage : CPU 사용률
• process_memory_rss_bytes : 프로세스 메모리 사용량
• process_open_fds : 열린 파일 디스크립터 수

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🚀 실행 방법

# 1. 애플리케이션 실행
./gradlew bootRun

# 2. 모니터링 스택 실행
docker-compose -f src/main/docker/monitoring.yml up -d

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🌐 접근 URL

서비스	URL	설명
Actuator	http://localhost:8080/management/prometheus	메트릭 엔드포인트
Prometheus	http://localhost:9090	메트릭 수집기
Grafana	http://localhost:3000	시각화 대시보드

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✅ 이렇게 Actuator → Prometheus → Grafana 순서로 데이터가 흐르면서 완전한 모니터링 스택을 구성합니다.

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🐳 Prometheus & Grafana Docker 설정 상세 분석

1. Docker Compose 설정 (monitoring.yml)

🔍 Prometheus 서비스

snuheras-prometheus:
  image: prom/prometheus:v2.38.0
  volumes:
    - ./prometheus/:/etc/prometheus/
  command:
    - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
  ports:
    - 127.0.0.1:9090:9090
  network_mode: 'host'

주요 설정:

• 이미지: Prometheus v2.38.0 (안정 버전)
• 볼륨 마운트: 로컬 ./prometheus/ → 컨테이너 /etc/prometheus/
• 포트: 9090 (로컬호스트만 접근 가능)
• 네트워크: host 모드 (로컬 서비스와 통신용)

📊 Grafana 서비스

snuheras-grafana:
  image: grafana/grafana:9.1.0
  volumes:
    - ./grafana/provisioning/:/etc/grafana/provisioning/
  environment:
    - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
    - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    - GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-panel
  ports:
    - 127.0.0.1:3000:3000
  network_mode: 'host'

주요 설정:

• 이미지: Grafana 9.1.0
• 볼륨 마운트: 로컬 ./grafana/provisioning/ → 컨테이너 /etc/grafana/provisioning/
• 환경변수:
  • GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin: 관리자 비밀번호
  • GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false: 사용자 가입 비활성화
  • GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-panel: 파이차트 플러그인 설치

2. Prometheus 설정 (prometheus.yml)

⚙️ 글로벌 설정

global:
  scrape_interval: 15s      # 메트릭 수집 간격
  evaluation_interval: 15s  # 규칙 평가 간격
  external_labels:
    monitor: 'jhipster'     # 외부 라벨

🎯 스크래핑 설정

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    scrape_interval: 5s                    # 5초마다 수집
    metrics_path: /management/prometheus    # Actuator 엔드포인트
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']        # 타겟 애플리케이션

수집되는 메트릭:

• JVM 메트릭 (메모리, GC, 스레드)
• HTTP 메트릭 (요청 수, 응답 시간)
• 시스템 메트릭 (CPU, 메모리, 파일 디스크립터)

3. Grafana 데이터소스 설정 (datasource.yml)

🔗 Prometheus 연결 설정

datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    access: proxy
    url: http://localhost:9090
    isDefault: true
    editable: true

주요 설정:

• 타입: Prometheus
• 접근 방식: Proxy (Grafana가 중계)
• URL: Prometheus 서버 주소
• 기본 데이터소스: true
• 편집 가능: true

4. Grafana 대시보드 설정 (dashboard.yml)

📈 대시보드 프로비저닝

providers:
  - name: 'Prometheus'
    orgId: 1
    type: file
    disableDeletion: false
    editable: true
    options:
      path: /etc/grafana/provisioning/dashboards

설정 내용:

• 조직 ID: 1 (기본 조직)
• 타입: 파일 기반
• 삭제 비활성화: false
• 편집 가능: true
• 경로: /etc/grafana/provisioning/dashboards

5. 디렉토리 구조

src/main/docker/
├── monitoring.yml                    # Docker Compose 설정
├── prometheus/
│   └── prometheus.yml               # Prometheus 설정
└── grafana/
    └── provisioning/
        ├── datasources/
        │   └── datasource.yml       # 데이터소스 설정
        └── dashboards/
            ├── dashboard.yml        # 대시보드 프로비저닝
            └── JVM.json            # JVM 메트릭 대시보드

6. 실행 방법

🚀 모니터링 스택 시작

# 모니터링 도구들 실행
docker-compose -f src/main/docker/monitoring.yml up -d

# 로그 확인
docker-compose -f src/main/docker/monitoring.yml logs -f

# 서비스 상태 확인
docker-compose -f src/main/docker/monitoring.yml ps

🛑 모니터링 스택 중지

# 서비스 중지
docker-compose -f src/main/docker/monitoring.yml down

# 볼륨까지 삭제 (데이터 삭제)
docker-compose -f src/main/docker/monitoring.yml down -v

7. 네트워크 설정

🌐 Host 네트워크 모드

network_mode: 'host'

장점:

• 로컬에서 실행 중인 애플리케이션과 직접 통신
• 포트 매핑 불필요
• 네트워크 성능 향상

주의사항:

• MacOS에서는 host.docker.internal 사용 필요
• 보안상 프로덕션에서는 사용 지양

8. 접근 URL 및 포트

서비스	URL	포트	설명
Prometheus	http://localhost:9090	9090	메트릭 수집기
Grafana	http://localhost:3000	3000	시각화 대시보드
애플리케이션	http://localhost:8080	8080	메트릭 제공자

9. 보안 고려사항

🔒 개발 환경 설정

• 127.0.0.1: 접두사로 로컬 접근만 허용
• 기본 인증 없음 (개발용)
• Host 네트워크 모드 사용

🚀 프로덕션 환경 권장사항

# 프로덕션용 설정 예시
services:
  prometheus:
    ports:
      - "9090:9090"  # 127.0.0.1 제거
    networks:
      - monitoring
    environment:
      - PROMETHEUS_CONFIG_FILE=/etc/prometheus/prometheus.yml

이렇게 Docker를 통해 Prometheus와 Grafana가 완전히 자동화된 모니터링 스택을 구성하고 있습니다!