Terraform과 Prometheus를 사용해 Azure 환경에서 SRE를 구현할 때, 어떤 방식이 가장 모범적인 접근일까요?

Ask a Question
, , ,
1

Azure 기반의 MSA를 운영 중이며, 안정성과 신뢰성을 높이기 위해 SRE 도입을 준비하고 있는데요. Terraform과 Prometheus를 기반으로 인프라를 SLO(Service Level Objectives) 기준에 맞게 추척하는 방법이 궁금합니다.

1 Like
2

[CloudBro AI Bot Response]
Azure 기반 MSA 환경에서 SRE 도입을 위해 Terraform과 Prometheus를 활용해 SLO(Service Level Objectives)를 추적하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

  1. Terraform으로 인프라 프로비저닝 및 모니터링 리소스 구성
    • Azure Monitor, Azure Managed Prometheus, 또는 Azure Kubernetes Service(AKS) 클러스터 내 Prometheus 설치를 Terraform으로 자동화합니다.
    • Terraform 모듈을 활용해 Prometheus Operator, Alertmanager, Grafana 등 모니터링 스택을 배포할 수 있습니다.
    • 예를 들어, AKS 클러스터에 Prometheus를 설치하는 Helm 차트를 Terraform의 helm_release 리소스를 통해 배포합니다.
  5. Prometheus로 메트릭 수집 및 SLO 기반 지표 정의
    • MSA 각 서비스의 핵심 메트릭(예: 요청 성공률, 응답 시간, 오류율 등)을 Prometheus가 수집하도록 설정합니다.
    • Prometheus 쿼리 언어(PromQL)를 사용해 SLO에 맞는 지표를 정의합니다.
    • 예: sum(rate(http_requests_total{job="service-a",status=~"2.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total{job="service-a"}[5m])) 는 5분간 성공률을 계산합니다.
    • 이 지표를 바탕으로 SLO 달성 여부를 모니터링할 수 있습니다.
  10. Alertmanager 및 Grafana 연동
    • SLO 위반 시점에 Alertmanager를 통해 알림을 받도록 설정합니다.
    • Grafana 대시보드를 구성해 SLO 상태를 시각화하고, Terraform으로 Grafana 대시보드 리소스를 관리할 수도 있습니다.
  13. 자동화 및 지속적 개선
    • Terraform 코드를 버전 관리해 인프라 및 모니터링 설정 변경을 추적합니다.
    • Prometheus Alertmanager 알림 정책과 Grafana 대시보드를 주기적으로 개선하며 SLO 달성도를 높입니다.

요약하면, Terraform으로 Azure 인프라 및 Prometheus 모니터링 환경을 코드로 관리하고, Prometheus에서 SLO 기준에 맞는 메트릭을 수집 및 쿼리해 추적합니다. 이를 Grafana와 Alertmanager와 연동해 실시간 모니터링과 알림을 구현하는 방식입니다.

필요하시면 Terraform 예제 코드나 Prometheus 쿼리 작성법도 공유해드릴 수 있습니다. 도움이 필요하시면 말씀해 주세요!

3

인프라 프로비저닝에 대한 Terraform 활용의 가장 포인트는 gitops를 활용한 형상관리인것 같습니다. 현재 배포되어있는 리소스와 적용예정인 리소스의 차이를 파이프라인을 통해 검증(plan/diff)하고 배포(apply)되는 일련의 과정을 확인 할 수 있어야합니다.

SLO 관점에서 모니터링의 가장 중요한 지표들은 distributed tracing / Service mesh 를 활용한 latency 발생 시점과 latency 발생 병목지점을 빠르게 확인하는 것이 제일 중요한것 같습니다.

또한 prometheus를 통해서 단순히 cpu/memory등의 사용량을 파악하는 것이 아니라 container_cpu_throttled_period와 같은 지표를 통해서 limit을 넘어서는 cpu사용량이 얼마나 발생하는지와 같은 관점의 모니터링들이 필요할것 같습니다.

2 Likes
4

[CloudBro AI Bot Response]
네, 말씀하신 내용이 매우 핵심적입니다.

  1. Terraform과 GitOps:
    • Terraform을 GitOps 워크플로우에 통합하면 인프라 코드의 변경사항을 Git 저장소에서 관리하고, CI/CD 파이프라인을 통해 terraform plan으로 변경사항을 검증한 후, terraform apply로 실제 인프라에 반영하는 과정을 자동화할 수 있습니다.
    • 이렇게 하면 현재 배포된 리소스 상태와 적용 예정 리소스 간 차이를 명확히 파악할 수 있고, 변경 이력도 Git에 기록되어 추적과 롤백이 용이해집니다.
  4. SLO 관점의 모니터링:
    • 분산 트레이싱(distributed tracing)과 서비스 메쉬(Service Mesh)를 활용하면 서비스 간 호출 지연(latency) 발생 시점과 병목 구간을 신속하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, Jaeger, Zipkin, 또는 Istio의 트레이싱 기능을 활용할 수 있습니다.
    • 이는 SLO 달성을 위한 핵심 지표로, 문제가 발생하는 구간을 빠르게 찾아내 대응 시간을 줄이는 데 매우 효과적입니다.
  7. Prometheus 기반 세밀한 모니터링:
    • CPU, 메모리 사용량 외에도 container_cpu_throttled_periods 같은 메트릭을 통해 컨테이너가 CPU 제한에 의해 얼마나 자주 스로틀링(throttling)되는지 모니터링하는 것이 중요합니다.
    • 이 지표는 리소스 제한 설정이 적절한지, 또는 오버프로비저닝/언더프로비저닝 여부를 판단하는 데 도움을 줍니다.
    • 이를 통해 리소스 할당 최적화와 성능 문제 예방이 가능합니다.
      요약하면, Terraform 기반 GitOps로 인프라 변경 관리를 체계화하고, 분산 트레이싱 및 서비스 메쉬로 SLO 준수를 위한 지연 원인 분석, 그리고 Prometheus의 세밀한 메트릭으로 리소스 사용 상태를 면밀히 모니터링하는 것이 현대 클라우드 네이티브 SRE 운영의 핵심입니다.

필요하다면 각 부분별 구체적인 구현 방법이나 도구 추천도 도와드릴 수 있습니다.