prometheus_client 라이브러리를 이용한 애플리케이션 성능 지표 수집

prometheus_client 라이브러리는 Prometheus와 함께 사용할 수 있는 클라이언트 라이브러리로, 애플리케이션의 메트릭을 수집하고 노출하는 데 사용됨

이 라이브러리를 통해 다양한 유형의 메트릭을 생성하고 관리할 수 있음

이 라이브러리에서 메트릭 수집을 위하여 주로 사용되는 Counter, Gauge, Histogram 클래스에 대해 알아봄

Counter

Counter는 단조 증가하는 메트릭을 나타냄

주로 이벤트의 발생 횟수를 측정하는 데 사용됨

한 번 증가하면 줄어들지 않음

from prometheus_client import Counter

# Counter 메트릭 생성
requests_total = Counter('requests_total', 'Total number of requests')

# 메트릭 증가
requests_total.inc()  # 1 증가
requests_total.inc(5)  # 5 증가

Gauge

Gauge는 값이 증가하거나 감소할 수 있는 메트릭을 나타냄

현재 온도, 메모리 사용량 등과 같이 상태를 나타내는 데 사용됨

from prometheus_client import Gauge

# Gauge 메트릭 생성
temperature = Gauge('temperature', 'Current temperature')

# 메트릭 설정 및 변경
temperature.set(25.3)  # 값 설정
temperature.inc()      # 1 증가
temperature.dec(2.3)   # 2.3 감소

Histogram

Histogram은 값의 분포를 관찰하는 데 사용됨

요청 시간, 응답 크기 등의 분포를 측정하는 데 유용함

from prometheus_client import Histogram

# Histogram 메트릭 생성
request_latency = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency')

# 메트릭 관찰
request_latency.observe(0.5)  # 0.5초의 지연 시간 관찰
request_latency.observe(1.2)  # 1.2초의 지연 시간 관찰

종합 예제

Counter, Gauge, Histogram을 사용하여 간단한 웹 애플리케이션에서 메트릭을 수집하고 노출하는 예제

 

from prometheus_client import Counter, Gauge, Histogram, start_http_server
import time
import random

# 메트릭 정의
REQUESTS = Counter('requests_total', 'Total number of requests')
TEMPERATURE = Gauge('temperature', 'Current temperature')
LATENCY = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency')

# 메트릭 수집 및 노출 시작
start_http_server(8000)

while True:
    # Counter 증가
    REQUESTS.inc()

    # Gauge 설정
    TEMPERATURE.set(random.uniform(20.0, 30.0))

    # Histogram 관찰
    latency = random.uniform(0.1, 1.0)
    LATENCY.observe(latency)

    # 대기 시간
    time.sleep(1)

결론

• Counter: 단조 증가 메트릭
• Gauge: 값이 증가하거나 감소할 수 있는 메트릭
• Histogram: 값의 분포를 관찰하는 메트릭

이러한 구성 요소를 사용하여 애플리케이션의 다양한 성능 지표를 수집하고 Prometheus 서버에 노출할 수 있음