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개요

로그 기반 측정항목은 로그 항목 콘텐츠에 기반한 Cloud Monitoring 측정항목입니다. 이러한 측정항목은 트렌드를 파악하고, 로그에서 숫자 값을 추출하며, 특정 로그 항목이 발생할 때 해당 이벤트에 대한 측정항목을 만들어 알림을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. Cloud Monitoring에서 시스템 정의 로그 기반 측정항목과 사용자 정의 로그 기반 측정항목을 모두 사용하여 차트와 알림 정책을 만들 수 있습니다.

로그 기반 측정항목 인터페이스는 시스템 정의 측정항목과 사용자 정의 측정항목의 두 가지 측정항목 유형 창으로 나뉩니다.

시스템 정의 로그 기반 측정항목은 Cloud Logging에서 제공하며 모든 Google Cloud 프로젝트에서 사용할 수 있습니다. 시스템 정의 로그 기반 측정항목은 Logging에서 수집한 로그에서만 계산됩니다. 명시적으로 수집에서 제외된 로그는 이러한 측정항목에 포함되지 않습니다.

사용자 정의 로그 기반 측정항목은 Google Cloud 프로젝트에서 항목을 추적하기 위해 사용자가 만듭니다. 예를 들어 로그 기반 측정항목을 만들어 특정 필터와 일치하는 로그 항목의 수를 계산할 수 있습니다.

측정항목에서 알림을 만들면 로그 기반 측정항목에 기초하여 알림 정책을 만들 수 있습니다.

학습할 내용

이 실습에서는 다음을 수행하는 방법에 대해 알아봅니다.

• 로그 기반 알림 만들기
• 로그 기반 측정항목 만들기
• 측정항목 기반 알림 만들기
• 알림 테스트

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

이 작업에서는 로그 기반 측정항목 작업에 사용할 Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터를 배포합니다.

1. Cloud Shell에서 이 실습 환경을 위한 영역을 설정합니다.

gcloud config set compute/zone {{{ project_0.default_zone | "ZONE" }}}

메시지가 표시되면 Cloud Shell 승인을 클릭합니다.

2. 이 실습 환경을 위한 프로젝트 ID를 설정합니다.

export PROJECT_ID=$(gcloud info --format='value(config.project)')

3. 표준 GKE 클러스터를 배포합니다.

gcloud container clusters create gmp-cluster --num-nodes=1 --zone {{{ project_0.default_zone | "ZONE" }}}

클러스터가 배포되면 gmp-cluster라는 클러스터에 대한 출력으로 STATUS: RUNNING이 표시됩니다.

참고: 클러스터가 배포되는 데 몇 분 정도 걸립니다. 계속 진행하여 작업 2를 완료한 다음 돌아와 아래에서 진행 상황을 확인합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. GKE 클러스터 배포하기

작업 2. 로그 기반 알림 만들기

로그 기반 알림은 로그에 특정 메시지가 표시될 때마다 알림을 보냅니다. VM 실행이 중지될 때 알려주는 로그 기반 알림을 설정하여 직접 사용해 보세요.

1. Google Cloud 콘솔 제목 표시줄의 검색창에 로그 탐색기를 입력한 다음 검색 결과에서 로그 탐색기를 클릭합니다.

2. 필요한 경우 쿼리 표시 슬라이드 막대를 사용 설정합니다.

3. 다음 파라미터를 복사한 뒤 쿼리 창에 붙여 넣어 로그 기반 알림을 만듭니다.

resource.type="gce_instance" protoPayload.methodName="v1.compute.instances.stop"

4. '결과' 섹션 상단에 있는 작업에서 로그 알림 만들기를 클릭합니다.

5. 다음 파라미터를 추가하고 각 값을 추가한 후, 다음을 클릭하면 다음 섹션이 나타납니다.

• 알림 정책 이름: 중지된 VM
• 알림에 포함할 로그 선택: 이 섹션은 앞서 입력한 쿼리로 자동 입력됩니다.
• 알림 빈도 및 자동 닫기 기간 설정: 알림 시간 간격으로 5 min(5분), 사고 자동 종료 기간으로 1 hr(1시간)을 선택합니다.

6. 다음을 클릭합니다.

7. 알림을 보낼 대상의 경우 다음 안내를 따릅니다.

• 알림 채널 옆에 있는 드롭다운 화살표를 클릭한 다음 알림 채널 관리를 클릭합니다. (새 탭에 알림 채널 페이지가 열립니다.)
• 페이지를 아래로 스크롤하고 이메일에 대해 새로 추가를 클릭합니다.
• 이메일 주소 필드에 이메일을 입력하고 표시 이름을 입력합니다. 알림 이메일을 확인하려면 개인 이메일을 사용하세요. 실습 사용자 이름()을 입력해도 되며 이 경우에는 이메일을 확인할 수 없습니다.
• 저장을 클릭합니다.

8. 페이지 상단에 있는 'X'를 클릭하여 알림 채널을 닫습니다. 그러면 로그 탐색기 탭으로 돌아갑니다.

• 알림 채널을 새로고침한 다음 방금 만든 채널을 선택합니다. 확인을 클릭합니다.

9. 저장을 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 로그 기반 알림 만들기

로그 기반 알림 테스트

이 로그 기반 알림을 테스트하려면 VM을 중지하고 Logging에서 알림이 등록되었는지 확인합니다.

1. 두 번째 Google Cloud 콘솔 브라우저 탭을 열고 탐색 메뉴 > Compute Engine > VM 인스턴스로 이동합니다.

2. instance1 옆의 체크박스를 선택한 다음 페이지 상단에서 중지를 클릭하고 팝업 창에서 중지를 다시 클릭합니다.

   시간이 걸릴 수 있습니다. 인스턴스가 중지되면 녹색 체크표시가 회색 동그라미로 바뀝니다.

3. 콘솔 제목 표시줄의 검색창에 Monitoring을 입력한 다음 검색 결과에서 Monitoring(인프라 및 애플리케이션 품질 확인)을 선택합니다.

4. 왼쪽 창의 감지에서 Logging을 클릭하고, 감지에서 알림을 클릭합니다.

   알림이 등록된 것을 확인할 수 있습니다.

5. 정책 아래에서 모든 정책 보기를 클릭하면 중지된 VM이라는 이름으로 만든 로그 기반 알림을 확인할 수 있습니다.

작업 3. Docker 저장소 만들기

이 섹션에서는 Artifact Registry 내에 비공개 Docker 저장소를 만들고 비공개 저장소에 이미지를 추가합니다. 이 과정에서 저장소 이름으로 이미지에 태그를 지정하여 대상을 지정한 후 Artifact Registry로 푸시합니다.

1. Cloud Shell에서 다음 명령어를 실행하여 위치에 docker-repo라는 새 Docker 저장소를 만들고 'Docker 저장소'라는 설명을 지정합니다.

gcloud artifacts repositories create docker-repo --repository-format=docker \ --location={{{project_0.default_region | Region}}} --description="Docker repository" \ --project={{{project_0.project_id| Project ID}}}

2. 콘솔 제목 표시줄의 검색창에 Artifact Registry를 입력한 다음 검색 결과에서 'Artifact Registry'를 클릭합니다.

3. Artifact Registry 저장소 페이지에 저장소인 docker-repo가 표시되는지 확인합니다.

4. Cloud Shell에서 저장소 버킷의 사전 빌드된 이미지를 로드합니다.

wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/flask_telemetry.zip unzip flask_telemetry.zip docker load -i flask_telemetry.tar

5. 다음 명령어를 실행하여 이미지를 flask-telemetry:v1으로 태그합니다.

docker tag gcr.io/ops-demo-330920/flask_telemetry:61a2a7aabc7077ef474eb24f4b69faeab47deed9 \ {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1

6. 다음 명령어를 실행하여 Docker 이미지를 Artifact Registry에 푸시합니다.

docker push {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. Docker 저장소 만들기

작업 4. 측정항목을 내보내는 간단한 애플리케이션 배포하기

로그 기반 측정항목을 사용하면 유사한 문제 및 증상을 최종 사용자가 발견하기 전에 사전 대응할 수 있도록 로그에서 오류를 추적하는 측정항목을 정의할 수 있습니다.

1. 다음 명령어를 실행하여 작업 1에서 배포한 클러스터가 완전히 프로비저닝되었는지 확인합니다.

gcloud container clusters list 참고: 클러스터 상태가 프로비저닝 중이라고 표시되면 잠시 기다렸다가 위의 명령어를 다시 실행합니다. 클러스터 상태가 실행 중이 될 때까지 반복합니다. 실행 중 상태가 되면 다음 단계를 진행할 수 있습니다.

2. 클러스터를 인증합니다.

gcloud container clusters get-credentials gmp-cluster

그러면 다음과 같은 메시지가 표시됩니다.

Fetching cluster endpoint and auth data. kubeconfig entry generated for gmp-cluster.

3. 작업할 네임스페이스를 만듭니다.

kubectl create ns gmp-test

4. /metrics 엔드포인트에서 측정항목을 내보내는 애플리케이션을 가져옵니다.

wget https://storage.googleapis.com/spls/gsp1024/gmp_prom_setup.zip unzip gmp_prom_setup.zip cd gmp_prom_setup

5. 이 단계에서는 이전 단계에서 푸시한 이미지의 이름을 사용하도록 flask_deployment.yaml을 업데이트합니다.

   • nano를 사용하여 flask_deployment.yaml을 엽니다.
   nano flask_deployment.yaml
   • <ARTIFACT REGISTRY IMAGE NAME>을(를) 다음으로 바꿉니다.
   {{{project_0.default_region | Region}}}-docker.pkg.dev/{{{project_0.project_id| Project ID}}}/docker-repo/flask-telemetry:v1
   • Ctrl+X, Y, Enter 키를 차례대로 눌러 업데이트된 파일을 저장하고 nano를 종료합니다.

6. 이제 다음을 실행하여 /metrics 엔드포인트에서 측정항목을 내보내는 간단한 애플리케이션을 배포합니다.

kubectl -n gmp-test apply -f flask_deployment.yaml kubectl -n gmp-test apply -f flask_service.yaml

7. 네임스페이스가 준비되었고 측정항목을 내보내는지 확인합니다.

kubectl get services -n gmp-test

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE hello LoadBalancer 10.0.12.114 34.83.91.157 80:32058/TCP 71s

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 측정항목을 내보내는 간단한 애플리케이션 배포하기

8. 외부 IP 주소가 채워질 때까지 명령어를 다시 실행합니다.

9. 다음 명령어를 사용하여 Python Flask 앱이 측정항목을 제공하는지 확인합니다.

curl $(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')/metrics

다음과 같은 출력이 표시됩니다.

# HELP flask_exporter_info Multiprocess metric # TYPE flask_exporter_info gauge flask_exporter_info{version="0.18.5"} 1.0

작업 5. 로그 기반 측정항목 만들기

1. 로그 탐색기로 돌아갑니다.

2. 작업 아래에서 측정항목 만들기 링크를 클릭합니다.

3. '측정항목 만들기' 페이지에서 다음을 입력합니다.

• 측정항목 유형: 기본 설정(카운터)을 그대로 둡니다.
• 로그 기반 측정항목 이름: hello-app-error
• 필터 선택: 다음 정보로 필터 빌드 창을 업데이트합니다.

severity=ERROR resource.labels.container_name="hello-app" textPayload: "ERROR: 404 Error page not found"

4. 측정항목 만들기를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 로그 기반 측정항목 만들기

작업 6. 측정항목 기반 알림 만들기

1. Logging의 왼쪽 사이드 메뉴에서 구성 아래의 로그 기반 측정항목을 클릭합니다.

2. 사용자 정의 측정항목에서 hello-app-error의 작업 더보기()를 클릭하고 측정항목에서 알림 만들기를 선택합니다.

3. 측정항목 선택 아래에서 측정항목 파라미터가 자동으로 채워집니다.

• 순환 기간을 2분으로 업데이트합니다.
• 다른 기본 설정을 수락합니다.
• 다음을 더블클릭합니다.

4. 실습에서 앞서 만든 채널을 사용하여 알림을 설정합니다.

5. 알림 정책의 이름을 로그 기반 측정항목 알림으로 지정합니다.

6. 정책 만들기를 클릭합니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 측정항목 기반 알림 만들기

작업 7. 오류 생성하기

다음으로 직접 만든 로그 기반 측정항목과 일치하는 오류를 생성하고 측정항목 기반 알림을 트리거합니다.

1. Cloud Shell에서 다음을 실행하여 오류를 생성합니다.

timeout 120 bash -c -- 'while true; do curl $(kubectl get services -n gmp-test -o jsonpath='{.items[*].status.loadBalancer.ingress[0].ip}')/error; sleep $((RANDOM % 4)) ; done'

2. 로그 탐색기 페이지로 돌아가서 왼쪽 하단에 있는 심각도 섹션으로 이동합니다.

3. 오류 심각도를 클릭합니다.

   이제 404 오류 페이지를 찾을 수 없음 오류를 검색할 수 있습니다. 404 오류 메시지 중 하나를 확장하여 자세한 정보를 확인합니다.

4. Monitoring 페이지로 돌아가서 알림을 클릭합니다.

   직접 만든 정책 2개가 표시됩니다.

5. 알림 정책 아래에서 모두 보기를 클릭합니다.

   사고 섹션에 두 알림이 모두 표시됩니다.

6. 사고를 클릭하여 세부정보를 확인합니다.

참고: 로그 기반 측정항목 알림은 결국 자동으로 해결됩니다. 조사하는 데 시간이 더 필요한 경우 코드를 실행하여 오류를 다시 생성하고 알림이 다시 트리거될 때까지 기다립니다.

내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다. 오류 생성하기

수고하셨습니다

이 실습에서는 로그 기반 알림, 시스템 정의 로그 기반 측정항목, 사용자 정의 로그 기반 측정항목, 측정항목 기반 알림을 만들었습니다. 또한 오류를 생성하여 알림을 트리거해봤습니다. 마지막으로 사고와 알림의 세부정보를 확인하는 방법을 알아봤습니다.

다음 단계/더 학습하기

• 알림 정책을 관리하는 방법을 알아보세요.
• 로그 기반 측정항목의 알림 정책 만들기에 대한 자세한 내용은 알림 정책 만들기를 참조하세요.

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설명서 최종 업데이트: 2025년 4월 21일

실습 최종 테스트: 2025년 4월 18일

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