마이크로서비스에서 로그의 특징은?

마이크로서비스의 로그는 기존 시스템에 비해 크게 다름
마이크로서비스 인스턴스는 생성되었다가 종료 및 삭제 될수 있음. 즉, 인스턴스에 로그 데이터를 저장하는 것으로 충분하지 않음.
마이크로서비스 기반의 아키텍처에는 많은 시스템이 존재하므로, 모든 시스템에 로그인 할 수 없으며, 모든 로그파일을 분석하기는 힘듬.
모든 마이크로서비스의 로그를 수집하기 위해서는 중앙 집중식으로 로그가 저장되어야 함.
로그데이터를 분석하기위해서는 커멘드 라인 툴(grep/tail 등등)로는 분석이 힘들 수 있으며, 해결책으로 대용량 데이터 분석을 위한 툴이 필요함.
로그가 툴을 통해 중앙로그 서버에 저장되고 분석되는 경우, 로그는 중앙서버의 로그 포멧에 최적화되어야 함.

마이크로서비스의 로그 최적화

로그레벨 정의
- error : 운영이 완전히 실패될 때 발생하는 로그
- warning : 사용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있는 이벤트 로그
- info : 새로운 등록 및 비즈니스 정보 로그
- debug : 개발자에게 필요한 세부정보를 포함한 로그
로그메시지의 표준화 및 추적을위한 추가 정보 정의
- ex) ID 정보
  - ID 정보를 사용하면 로그 항목간의 관계 및 발생한 로그 메시지를 통해서 이벤트를 추적가능

일래스틱 서치(elasticsearch)
- 검색엔진이며, 로그 데이터를 저장 및 텍스트 검색이외에도 많은 작업을 수행할 수 있음. 또한 숫자 또는 지형데이터와 같은 다른 데이터 처리도 가능
- JSON 문서와 같은 구조화된 데이터를 처리함.
- 참고페이지 : https://www.elastic.co/kr/products/elasticsearch
로그스태시(logstash)
- 로그데이터를 파싱해 검색 서버에 JSON을 전달함.
- 참고페이지 : https://www.elastic.co/kr/products/logstash
파일비트(filebeat)
- 경량로그 수집기, 로그와 파일을 경량화된 방식으로 전달하고 중앙 집중화하여 작업을 보다 간편하게 만들어 주는 역할
- 참고페이지 : https://www.elastic.co/kr/products/beats/filebeat
키바나(kibana)
- 로그 데이터를 시각화, 검색, 분석을 위한 사용자 인터페이스를 제공함.
- 참고페이지 : https://www.elastic.co/kr/products/kibana

Graylog
- 고가용성 로그 수집/분석 툴
- 참고페이지 : https://www.graylog.org
아파치 플룸
- 여러 서버에서 생산된 대용량 로그 데이터를 효과적으로 수집하여, HDFS과 같은 원격 목적지에 데이터를 전송하는 기능을 제공
- 참고페이지 : https://flume.apache.org
Fluentd
- 분산 로그 & 데이타 수집 툴
- 참고페이지 : http://www.fluentd.org
Loggly
- 대량의 로그 데이터를 처리가능함.
- 참고페이지 : https://www.loggly.com
Splunk
- 클라우드뿐만 아니라 자체 데이터 센터에 설치용 상용 솔루션을 제공
- 참고페이지 : https://www.splunk.com

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