쿠버네티스 클러스터에서는 리소스 사용량을 모니터링하고, 이상 징후를 감지하는 것이 중요합니다.
이를 위해 Metrics Server와 Prometheus를 활용하여 실시간 리소스 모니터링을 구축하는 방법을 다룹니다.
📌 글에서 다루는 상황들
1. Metrics Server를 설치하여 kubectl top 명령어로 리소스 사용량 확인
2. Prometheus를 설치하여 상세한 메트릭 수집 및 시각화
3. kubectl을 활용한 모니터링 데이터 조회 및 PromQL 활용법
각 문제를 실무에서 바로 활용할 수 있도록 Manifest 템플릿과 예상 결과 값을 제공합니다.
1️⃣ Metrics Server를 설치하여 kubectl top 명령어로 리소스 사용량 확인
❓ 문제 상황
운영팀에서 Pod 및 노드의 CPU, 메모리 사용량을 실시간으로 확인할 수 있도록 설정해야 합니다.
이를 위해 Metrics Server를 설치하고, kubectl top 명령어를 활용하여 모니터링을 수행해야 합니다.
• 모니터링 대상: Pod 및 Node의 CPU, 메모리 사용량
• kubectl top 명령어를 사용하여 실시간 모니터링
✅ 어떻게 해결할 수 있을까요?
🛠️ 해결 방법
1. Metrics Server를 설치하여 리소스 사용량을 수집합니다.
2. kubectl top 명령어를 활용하여 Pod 및 Node의 사용량을 조회합니다.
✅ Metrics Server 설치 방법
🔹 Metrics Server 배포 (Helm 사용)
helm repo add metrics-server https://kubernetes-sigs.github.io/metrics-server/
helm repo update
helm install metrics-server metrics-server/metrics-server
🔹 설치 확인
kubectl get deployment -n kube-system metrics-server
💡 예상 출력 값
NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE
metrics-server 1/1 1 1 5m✅ Metrics Server가 정상적으로 배포됨
📌 적용 후 예상 결과 값
1. Pod 리소스 사용량 확인
kubectl top pod
💡 예상 출력 값
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
web-app-1 50m 200Mi
web-app-2 30m 150Mi
2. Node 리소스 사용량 확인
kubectl top node
💡 예상 출력 값
NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
node-1 250m 1Gi
node-2 180m 900Mi✅ kubectl top 명령어를 사용하여 리소스 사용량을 실시간으로 확인 가능
2️⃣ Prometheus를 설치하여 상세한 메트릭 수집 및 시각화
❓ 문제 상황
운영팀에서 쿠버네티스 리소스에 대한 장기적인 모니터링 데이터를 저장하고, 시각화할 수 있도록 Prometheus를 구축해야 합니다.
이를 위해 Prometheus를 Helm Chart를 이용해 설치하고, Grafana를 연동해야 합니다.
• Prometheus를 이용한 Pod 및 Node의 메트릭 수집
• Grafana를 활용하여 시각적으로 모니터링
✅ 어떻게 해결할 수 있을까요?
🛠️ 해결 방법
1. Prometheus 및 Grafana를 Helm Chart를 통해 설치합니다.
2. Prometheus에서 메트릭을 수집하고, Grafana에서 시각화합니다.
✅ Prometheus 및 Grafana 설치 방법
🔹 Helm을 사용한 Prometheus 설치
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack
🔹 설치된 Prometheus 리소스 확인
kubectl get pods -n default | grep prometheus
💡 예상 출력 값
prometheus-0 2/2 Running 0 2m
alertmanager-0 2/2 Running 0 2m
grafana-0 2/2 Running 0 2m✅ Prometheus 및 Grafana가 정상적으로 설치됨
📌 적용 후 예상 결과 값
1. Prometheus 웹 UI에 접근 (포트 포워딩 사용)
kubectl port-forward svc/prometheus-kube-prometheus-prometheus 9090웹 브라우저에서 http://localhost:9090에 접속하면 Prometheus UI를 확인할 수 있음.
2. Grafana 웹 UI에 접근
kubectl port-forward svc/prometheus-grafana 3000웹 브라우저에서 http://localhost:3000에 접속 후, 기본 사용자(admin)와 비밀번호(prom-operator)로 로그인 가능.
✅ Prometheus에서 메트릭을 수집하고, Grafana에서 시각적으로 모니터링 가능
3️⃣ kubectl을 활용한 모니터링 데이터 조회 및 PromQL 활용법
❓ 문제 상황
운영팀에서 현재 클러스터에서 CPU 및 메모리 사용량이 높은 Pod을 빠르게 찾고, 메트릭 데이터를 분석해야 합니다.
kubectl 및 PromQL을 활용하여 현재 리소스 사용량과 이상 징후를 모니터링해야 합니다.
✅ 어떻게 해결할 수 있을까요?
🛠️ 해결 방법
1. kubectl top 명령어를 사용하여 현재 가장 높은 리소스를 사용 중인 Pod을 찾습니다.
2. PromQL을 활용하여 특정 시간 동안의 리소스 사용량을 조회합니다.
✅ PromQL을 활용한 리소스 모니터링
🔹 CPU 사용량이 가장 높은 Pod 조회
rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])
💡 예상 출력 값 (Prometheus UI)
container_cpu_usage_seconds_total{container="web-app"} 0.002
container_cpu_usage_seconds_total{container="db"} 0.003
🔹 특정 Pod의 메모리 사용량 조회
container_memory_usage_bytes{pod="web-app-1"}
💡 예상 출력 값
container_memory_usage_bytes{pod="web-app-1"} 524288000✅ kubectl 및 PromQL을 활용하여 현재 클러스터 상태를 실시간으로 모니터링 가능