9개의 안내형 랩을 통해 메트릭 모니터링, 시각화, 로그 집계, 경고 규칙 평가의 기초를 배웁니다. Prometheus, Node Exporter, Grafana, Loki, Promtail을 Docker에서 실행하고 로컬 네트워크로 연결한 뒤 웹 인터페이스에서 메트릭과 로그를 확인합니다.
이 과정은 하나의 운영 배포를 계속 유지하는 방식이 아니라 초보자를 위한 독립된 집중 실습으로 구성됩니다. 각 랩은 해당 주제에 필요한 시작 서비스를 제공하므로 전체 플랫폼을 먼저 조립하지 않고 구성, 쿼리, 대시보드, 검증을 연습할 수 있습니다.
학습 내용
과정을 마치면 다음을 할 수 있습니다.
- Docker에서 Prometheus를 실행하고 웹 UI, 상태 endpoint, Targets 페이지로 서비스 상태를 확인합니다.
- Prometheus scrape 구성을 작성해 컨테이너에 마운트하고 Lifecycle API로 변경 사항을 다시 불러옵니다.
- Docker 네트워크에 Node Exporter를 배포하고 CPU 및 운영체제 메트릭을 Prometheus로 수집합니다.
- PromQL로 시계열을 선택·필터링하고 범위 선택자와
rate()로 counter 데이터를 해석합니다. - Grafana를 Prometheus에 연결하고 CPU 사용률을 계산하고 표시하는 저장된 패널을 만듭니다.
- 로컬 단일 노드 Loki를 구성·실행하고 준비 상태와 시작 동작을 확인합니다.
- Promtail로 시스템 로그를 Loki에 전송하고 Grafana에서 LogQL로 탐색합니다.
- CPU 경고 규칙을 만들고 부하를 생성해 inactive, pending, firing 상태를 관찰합니다.
추천 대상
메트릭, 대시보드, 로그, 경고 규칙의 관계를 실습으로 이해하려는 DevOps, 시스템 관리, SRE 초보자를 위한 과정입니다. 작은 로컬 관측성 스택이 운영 데이터를 수집하고 보여 주는 방식을 알고 싶은 개발자에게도 유용합니다.
선수 지식: 기본 Linux 터미널 탐색, YAML 편집, 명령 읽기가 가능해야 합니다. 모든 도구가 컨테이너에서 실행되므로 Docker 이미지, 컨테이너, 포트, 볼륨, 네트워크의 기초가 있으면 좋습니다.
학습 환경: 9개 랩 모두 제공된 Docker 지원 Ubuntu 22.04 환경을 사용합니다. 터미널과 Prometheus·Grafana의 로컬 브라우저 화면에서 작업하며 필요한 서비스와 구성 요소는 각 랩에 준비되어 있습니다.
자주 묻는 질문
9개 랩이 하나의 지속적인 모니터링 스택을 구축하나요?
아닙니다. 랩 환경은 독립적이며 일부는 필요한 구성 요소가 이미 실행된 상태로 시작합니다. 주요 도구를 각각 설치하거나 구성하지만 스택은 랩 사이에 유지되지 않습니다.
경고 랩에서 이메일이나 채팅 메시지를 보내나요?
아닙니다. 규칙을 만들고 CPU 부하를 생성해 Prometheus에서 상태 변화를 관찰합니다. Alertmanager와 외부 알림 수신자는 구성하지 않습니다.
Loki 설정이 운영 아키텍처에 적합한가요?
아닙니다. 인증을 끄고 파일 시스템 저장소를 쓰는 로컬 단일 노드 구성입니다. 영구 분산 저장소, 멀티테넌시, 인증, 보존 설계, 확장은 다루지 않습니다.
호스팅 Grafana, 클라우드 자격 증명, 외부 계정이 필요한가요?
필요하지 않습니다. 모든 구성 요소는 랩에서 로컬로 실행되고 로컬 URL로 접근합니다. 관측성 서비스 구독이나 클라우드 계정은 필요 없습니다.
