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개요

Google Cloud Managed Service for Prometheus는 Cloud Monitoring에 수집된 샘플 수와 Monitoring API에 대한 읽기 요청에 대해 요금을 청구합니다. 비용의 대부분은 수집된 샘플 수로 인해 발생합니다.

이 실습에서는 Google Cloud에서 Managed Service for Prometheus를 사용할 때 발생하는 비용을 관리하는 방법을 알아봅니다.

목표

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 배웁니다.

• Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터와 Python 애플리케이션에서 Google Managed Prometheus(GMP) 배포하기
• 생성된 측정항목 데이터를 필터링하여 관리형 서비스로 전송되는 시계열 측정항목 수 줄이기
• 스크래핑 간격을 변경하여 수집되는 샘플 수 줄이기

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉터리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

2. 다음 창을 클릭합니다.

   • Cloud Shell 정보 창을 통해 계속 진행합니다.
   • 사용자 인증 정보를 사용하여 Google Cloud API를 호출할 수 있도록 Cloud Shell을 승인합니다.

연결되면 사용자 인증이 이미 처리된 것이며 프로젝트가 학습자의 PROJECT_ID, (으)로 설정됩니다. 출력에 이 세션의 PROJECT_ID를 선언하는 줄이 포함됩니다.

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud는 Google Cloud의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 명령줄 자동 완성을 지원합니다.

3. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 활성 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud auth list

4. 승인을 클릭합니다.

출력:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud config list project

출력:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 참고: gcloud 전체 문서는 Google Cloud에서 gcloud CLI 개요 가이드를 참고하세요.

작업 1. GKE 클러스터 배포하기

• 기본적인 GKE 클러스터를 배포하여 실습을 설정합니다.

gcloud beta container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{project_0.default_zone|ZONE}}} --enable-managed-prometheus gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster --zone={{{project_0.default_zone|ZONE}}}

작업 2. 관리형 컬렉션 배포하기

PodMonitoring 리소스 구성하기

다음 매니페스트는 gmp-test 네임스페이스에서 PodMonitoring 리소스 prom-example을 정의합니다. 이 리소스는 Kubernetes 라벨 선택기를 사용하여 해당 네임스페이스에서 라벨이 app이고 값이 prom-example인 모든 포드를 찾습니다. 일치하는 포드는 metrics 포트에서 /metrics HTTP 경로를 통해 30초 간격으로 스크래핑됩니다.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1 kind: PodMonitoring metadata: namespace: gmp-system name: collector labels: app.kubernetes.io/name: collector app.kubernetes.io/part-of: google-cloud-managed-prometheus spec: selector: matchLabels: app.kubernetes.io/name: collector endpoints: - port: prom-metrics interval: 10s - port: cfg-rel-metrics interval: 10s

• 이 리소스를 적용하려면 다음 명령어를 실행합니다.

kubectl -n gmp-system apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/main/examples/self-pod-monitoring.yaml

이제 관리형 수집기가 일치하는 포드를 스크래핑합니다.

예시 애플리케이션 배포하기

관리형 서비스는 metrics 포트에서 Prometheus 측정항목을 내보내는 예시 애플리케이션의 매니페스트를 제공합니다. 이 애플리케이션은 3개의 복제본을 사용합니다.

• 예시 애플리케이션을 배포하려면 다음 명령어를 실행합니다.

kubectl -n gmp-system apply -f https://raw.githubusercontent.com/GoogleCloudPlatform/prometheus-engine/main/examples/example-app.yaml prometheus가 배포되었는지 확인하기

작업 3. Cloud Monitoring

Managed Service for Prometheus 데이터를 Cloud Monitoring 시계열로 보려면 측정항목 탐색기를 사용합니다. 측정항목 탐색기가 측정항목을 표시하도록 구성하려면 다음 단계를 따릅니다.

1. Cloud Console에서 Monitoring으로 이동합니다.
2. Monitoring 탐색창에서 측정항목 탐색기를 클릭합니다.
3. 차트에 표시할 데이터를 지정합니다. 이 작업에 MQL 편집기를 사용해도 됩니다.

   • MQL 탭을 사용하려면 다음 단계를 따릅니다.

     a. 오른쪽 상단에서 PromQL을 클릭하고 새 쿼리에서 MQL 라디오 옵션을 선택합니다.

     b. 다음 쿼리를 입력합니다.

     fetch prometheus_target::prometheus.googleapis.com/up/gauge

     c. 쿼리 실행을 클릭합니다.

작업 4. 그래프 채우기

• Monitoring > 측정항목 탐색기로 이동하여 또 하나의 쿼리를 만듭니다.

• PromQL 라디오 옵션을 선택한 다음 쿼리 실행을 클릭하여 아래 쿼리를 실행하고 측정항목을 봅니다.

go_memstats_heap_alloc_bytes

선택하면 다음과 같은 그래프가 표시됩니다.

작업 5. 내보내기되는 측정항목 필터링하기

수집하는 데이터의 양이 많은 경우, 비용 절감을 위해 일부 시계열이 Managed Service for Prometheus로 전송되지 않도록 필터링해야 할 수 있습니다.

내보내기되는 측정항목을 필터링하려면 OperatorConfig 리소스에서 PromQL 계열 선택기 집합을 구성합니다. 시계열은 선택기 중 하나 이상이 충족된 경우 Managed Service for Prometheus로 내보내기됩니다.

1. 수정을 위해 OperatorConfig 리소스를 엽니다.

kubectl -n gmp-public edit operatorconfig config

2. apiVersion 줄 뒤에서 'i'를 눌러 삽입 모드로 전환합니다. 마지막 줄로 이동한 다음 Enter 키를 눌러 새 줄로 이동합니다. 줄의 시작 부분에 들여쓰기가 없어야 합니다. 다음을 붙여넣습니다.

collection: filter: matchOneOf: - '{job="prom-example"}' - '{__name__=~"job:.+"}'

파일이 다음과 같이 표시됩니다.

3. 파일을 저장하고 종료하려면 'Esc'를 누른 다음 ':wq'를 입력하고 Enter 키를 누릅니다.

위와 같이 추가하면 'prometheus' 작업의 측정항목과 작업 수준에서 집계되는 규칙을 기록하여 생성된 측정항목(권장사항 이름 지정을 따르는 경우)만 내보내기됩니다. 다른 모든 시계열의 샘플은 필터링됩니다. 기본적으로는 아무런 선택기도 지정되어 있지 않고 모든 시계열이 내보내기됩니다.

filter.matchOneOf 구성 섹션은 Prometheus 페더레이션의 match[] 파라미터와 동일한 시맨틱스를 갖습니다.

4. op-config.yaml 파일을 만듭니다.

vi op-config.yaml

5. op-config.yaml 파일에 다음을 복사합니다.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1alpha1 collection: filter: matchOneOf: - '{job="prom-example"}' - '{__name__=~"job:.+"}' kind: OperatorConfig metadata: annotations: components.gke.io/layer: addon kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: | {"apiVersion":"monitoring.googleapis.com/v1alpha1","kind":"OperatorConfig","metadata":{"annotations":{"components.gke.io/layer":"addon"},"labels":{"addonmanager.kubernetes.io/mode":"Reconcile"},"name":"config","namespace":"gmp-public"}} creationTimestamp: "2022-03-14T22:34:23Z" generation: 1 labels: addonmanager.kubernetes.io/mode: Reconcile name: config namespace: gmp-public resourceVersion: "2882" uid: 4ad23359-efeb-42bb-b689-045bd704f295

6. 생성한 config.yaml 파일을 업로드하여 다음을 확인합니다.

export PROJECT=$(gcloud config get-value project) gsutil mb -p $PROJECT gs://$PROJECT gsutil cp op-config.yaml gs://$PROJECT gsutil -m acl set -R -a public-read gs://$PROJECT 측정항목 필터가 적용되었는지 확인하기

작업 6. 쿼리 실행하기

1. + 쿼리 추가를 클릭하여 새 쿼리를 만들고 측정항목 선택 입력 필터에 up/gauge를 입력합니다.

2. 표시되는 Prometheus 측정항목을 선택하고 적용을 선택합니다.

작업 7. 앱 모니터링하기

1. 생성한 prom-example-config.yaml 파일을 확인합니다.

vi prom-example-config.yaml

2. 파일에 다음을 복사합니다.

apiVersion: monitoring.googleapis.com/v1alpha1 kind: PodMonitoring metadata: annotations: kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: | {"apiVersion":"monitoring.googleapis.com/v1alpha1","kind":"PodMonitoring","metadata":{"annotations":{},"labels":{"app.kubernetes.io/name":"prom-example"},"name":"prom-example","namespace":"gmp-test"},"spec":{"endpoints":[{"interval":"30s","port":"metrics"}],"selector":{"matchLabels":{"app":"prom-example"}}}} creationTimestamp: "2022-03-14T22:33:55Z" generation: 1 labels: app.kubernetes.io/name: prom-example name: prom-example namespace: gmp-test resourceVersion: "2648" uid: c10a8507-429e-4f69-8993-0c562f9c730f spec: endpoints: - interval: 60s port: metrics selector: matchLabels: app: prom-example status: conditions: - lastTransitionTime: "2022-03-14T22:33:55Z" lastUpdateTime: "2022-03-14T22:33:55Z" status: "True" type: ConfigurationCreateSuccess observedGeneration: 1

3. Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행합니다.

export PROJECT=$(gcloud config get-value project) gsutil cp prom-example-config.yaml gs://$PROJECT gsutil -m acl set -R -a public-read gs://$PROJECT 스크래핑 간격이 변경되었는지 확인하기

실습을 마쳤습니다.

축하합니다

지금까지 Managed Service for Prometheus 사용과 관련된 비용을 줄이는 방법을 알아보았습니다. Prometheus와 예시 애플리케이션을 배포했습니다. 그런 다음 측정항목 필터를 적용하고 스크래핑 간격을 변경하여 Google Managed Prometheus 서비스를 사용하여 측정항목을 수집할 때 발생하는 비용을 절감했습니다.

다음 단계/더 학습하기

• Google Cloud Managed Service for Prometheus에 대해 자세히 알아보세요.

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설명서 최종 업데이트: 2025년 2월 17일

실습 최종 테스트: 2025년 2월 17일

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