인터넷 기술과 빅데이터 기술의 지속적인 발전으로 인해 애플리케이션 시스템의 복잡도도 높아지고 있으며, 동시에 로그 관리도 중요한 화두가 되었습니다. 기존의 로그 파일 수동 보기로는 더 이상 시스템 관리자의 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 시스템 로그를 더 잘 관리하기 위한 효율적인 솔루션은 ELK 기술 스택을 사용하는 것입니다.
ELK 기술 스택은 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana를 포함한 오픈 소스 소프트웨어 세트입니다. Elasticsearch는 대규모 데이터 세트를 거의 실시간으로 저장, 검색 및 분석할 수 있는 분산형 RESTful 오픈 소스 검색 엔진입니다. Logstash는 여러 소스에서 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 오픈 소스 서버 측 데이터 처리 파이프라인입니다. 변환 및 전송, Kibana는 Elasticsearch 인덱스에 데이터를 대화형으로 표시하고 검색, 분석 및 대화형 작업을 수행할 수 있는 오픈 소스 데이터 시각화 플랫폼입니다.
본 글에서는 응용 시스템의 로그 관리 문제를 대상으로 Spring Boot와 ELK의 통합을 통해 로그 분석 및 모니터링을 구현하는 방법을 소개하겠습니다.
1. Spring Boot 로그 수집
Spring Boot는 점점 더 많은 개발자가 사용하는 신속한 개발 프레임워크입니다. Spring Boot 구현에서 로그 인쇄는 일반적으로 사용되는 디버깅 및 오류 문제 해결 도구입니다. Spring Boot는 기본적으로 로그백을 로깅 프레임워크로 통합하며, 이는 구성 파일을 통해 균일하게 관리될 수 있습니다.
샘플 코드:
@Slf4j @RestController public class HelloController { @RequestMapping("/hello") public String hello() { log.info("hello world"); return "Hello world"; } }
위 샘플 코드에서는 @Slf4j 주석을 달아 로그 객체를 정의하고 메소드에 로그를 인쇄합니다. 실제 개발 프로세스에서는 Spring Boot 구성 파일에서 로그 수준, 출력 위치, 파일 이름 및 기타 정보를 정의할 수 있습니다.
2. ELK 통합
Spring Boot의 로그 수집을 이해한 후 다음으로 ELK 통합 구현 방법을 고려합니다.
Elasticsearch는 ELK 기술 스택의 핵심 구성 요소로, 다음 단계를 진행하기 전에 설치 및 구성이 필요합니다.
공식 다운로드 주소 : https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch
설치가 완료된 후 http://localhost:9200을 통해 Elasticsearch의 설치 및 동작을 확인하실 수 있습니다.
Logstash는 로그 수집, 집계, 전송에 사용되는 구성 요소로 Elasticsearch와 함께 사용해야 합니다. Logstash도 먼저 설치하고 구성해야 합니다.
공식 웹사이트 다운로드 주소: https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash
Logstash에서 입력, 필터 및 출력을 구성합니다. 여기서 입력은 Spring Boot 로그에서 정보를 가져오고 필터는 수행하는 것입니다. 데이터 처리를 수행하면 출력이 Elasticsearch로 출력됩니다.
샘플 구성 파일:
input { tcp { port => 9500 codec => "json_lines" } } filter { if [type] == "springboot" { mutate { add_field => { "ip" => "%{host}" } } } } output { elasticsearch { hosts => ["http://localhost:9200"] index => "springboot-%{+YYYY.MM.dd}" document_id => "%{fingerprint}" } }
구성 파일에서는 Logstash를 지정하여 포트 9500에서 로그 정보를 수신하고 springboot에서 입력된 로그를 처리한 후 springboot-yyyy.mm이라는 형식으로 인덱스에 출력합니다. dd .
Kibana는 Elasticsearch에서 데이터를 표시하는 데 사용되는 오픈 소스 데이터 시각화 플랫폼입니다. 또한 먼저 Kibana를 설치하고 구성해야 합니다.
공식 다운로드 주소: https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana
Kibana에서는 수집된 Spring Boot 데이터를 데이터 시각화 차트 생성, 검색, 필터링, 대시보드 적용 로그를 통해 분석할 수 있습니다. 분석 및 모니터링.
3. 로그 분석 및 모니터링
ELK 기술 스택의 지원으로 Spring Boot 애플리케이션의 로그 분석 및 모니터링을 빠르고 효율적으로 구현할 수 있습니다. Kibana의 대시보드를 통해 애플리케이션 시스템의 상태와 이상 여부를 실시간으로 확인할 수 있으며, 데이터 시각화 차트를 활용하여 시스템의 실행 상태를 보다 직관적으로 이해할 수 있습니다.
동시에 Kibana의 데이터를 기반으로 보다 심층적인 분석과 연구를 수행할 수도 있습니다. 대규모 클러스터 및 다차원 로그 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 이는 로그 파일을 수동으로 보는 기존 방식과 비교할 수 없습니다.
결론
이 기사에서는 Spring Boot와 ELK의 통합을 통해 로그 분석 및 모니터링을 구현하는 방법을 자세히 설명합니다. Spring Boot는 로그 정보를 수집하고, Logstash는 데이터 처리 및 전송을 수행하며, Elasticsearch는 데이터 저장 및 검색을 수행하고, Kibana는 데이터 시각화 및 대화형 작업.
엔터프라이즈 애플리케이션 개발자와 시스템 관리자에게 애플리케이션 로그는 매우 중요한 모니터링 및 분석 개체입니다. ELK 기술 스택은 효율적이고 유연하며 확장 가능한 솔루션을 제공하여 애플리케이션 시스템의 로그 관리를 더 간단하고 효율적이며 시각적으로 만듭니다.
위 내용은 Spring Boot는 ELK와 통합되어 로그 분석 및 모니터링을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!