자동 스케일링 모니터링

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이 단원에서는 자동 스케일링 모니터링 개념을 살펴보겠습니다.

모니터링

다른 Azure 리소스와 마찬가지로 Azure Spring Apps 자동 크기 조정 작업은 로그를 만듭니다. 만들 수 있는 로그에는 두 가지 범주가 있습니다.

• 자동 스케일링 평가: 자동 스케일링 엔진은 검사를 수행할 때마다 모든 단일 조건 평가에 대한 로그 항목을 기록합니다. 항목에는 관찰된 메트릭 값에 대한 세부 정보, 평가된 규칙, 평가 결과가 스케일링 작업인지 여부가 포함됩니다.

• 자동 스케일링 스케일링 작업: 엔진은 자동 스케일링 서비스에서 시작된 스케일링 작업 이벤트와 해당 스케일링 작업의 결과(성공, 실패, 자동 스케일링 서비스가 확인할 때 발생한 스케일링 크기)를 기록합니다.

자동 스케일링 이벤트 이해

자동 스케일링 설정 화면에서 실행 기록 탭으로 이동하여 가장 최근 스케일링 작업을 확인할 수 있습니다. 이 탭에서는 시간 경과에 따른 관찰된 용량 변화도 보여줍니다. 또한 자동 스케일링 설정 업데이트 및 삭제와 같은 작업을 포함하여 모든 자동 스케일링 작업에 관한 자세한 정보를 표시합니다. 설정 화면에도 활동 로그가 표시되며 자동 스케일링 작업별로 필터링할 수 있습니다.

자동 스케일링은 다음 조건 중 하나가 발생할 경우 활동 로그에 게시됩니다.

• 자동 크기 조정에서 크기 조정 작업이 생성되는 경우.
• 자동 크기 조정 서비스에서 크기 조정 작업을 성공적으로 완료하는 경우.
• 자동 크기 조정 서비스에서 크기 조정 작업에 실패한 경우.
• 자동 크기 조정에서 플래핑을 검색하고 크기 조정 시도를 중단하는 경우. 이 경우 Flapping 로그 형식이 표시됩니다. Flapping이 표시되면 임계값이 너무 좁은지 여부를 고려합니다.
• 자동 스케일링에서 플래핑을 검색하지만, 성공적으로 스케일링할 수 있는 경우. 이 경우 FlappingOccurred 로그 형식이 표시됩니다. FlappingOccurred가 표시되면 자동 스케일링 엔진이 스케일링을 시도했지만(예: 인스턴스 4개에서 2개로) 이 작업으로 인해 플래핑이 발생하는 것을 확인했습니다. 대신 자동 스케일링 엔진은 다른 수의 인스턴스(예: 2개 대신 3개 인스턴스 사용)로 스케일링되어 더 이상 플래핑이 발생하지 않으므로 이 인스턴스 수로 스케일링되었습니다.

Log Analytics를 사용하여 애플리케이션의 자동 스케일링 모니터링

모든 Azure Monitor 지원 서비스에서처럼 진단 설정을 사용하여 이 로그를 다음 위치로 라우팅할 수 있습니다.

• 자세한 분석을 위해 Azure Log Analytics 작업 영역으로 이동합니다.
• Azure Event Hubs로 이동한 다음 비 Azure 도구로 이동합니다.
• 보관을 위해 Azure Storage 계정으로 이동합니다.

Log Analytics를 사용하여 평가 및 스케일링 작업의 유효성을 더 나은 방식으로 검사할 수 있습니다. 샘플 애플리케이션에서는 자동 스케일링 설정을 만들 때 작업 영역을 통해 자동 스케일링 로그를 Azure Monitor 로그(Log Analytics)로 라우팅했습니다.

데이터를 처리하고 결과를 반환하는 읽기 전용 요청인 로그 쿼리를 사용하여 Log Analytics 작업 영역에서 데이터를 검색합니다. 로그 쿼리는 Azure Data Explorer에서 사용하는 것과 동일한 쿼리 언어인 KQL(Kusto Query language)로 작성됩니다.

다음 연습에서는 로그 분석을 사용하여 자동 스케일링 이벤트에 관해 자세히 알아봅니다.