Redis 모니터링 도구

Redis는 기존 디스크 기반 데이터베이스의 대안으로 사용됩니다. 이는 주로 속도, 간편한 탑재, 유연한 데이터 구조 및 일반적인 성능 품질로 잘 알려져 있습니다.

Redis와 일반 데이터베이스의 차이는 Redis가 데이터를 문자열, 목록, 해시 집합 및 정렬된 집합을 포함하는 키 값 쌍으로 저장하는 방법에 있습니다. 그렇기 때문에 Redis는 온전한 데이터베이스라기보다는 키 값을 저장한다는 의미로 정의됩니다. 데이터베이스로서의 역할을 하는 것 외에도 Redis는 캐시나 메시지 브로커의 역할을 할 수도 있습니다.

Redis는 뛰어난 성능은 물론 특히 인 메모리 데이터 집합을 사용한 빠른 속도를 자랑합니다. 목록에서 구성원을 검색하여 찾아내고, 문자열을 추가하며 집합 교차점, 결합 및 차이점을 산출하거나 해시값을 증가시키는 등의 원자 조작을 가동할 수 있습니다.

또한, Redis는 원본-복제 아키텍처도 지원하여 신속한 비차단 최초 동기화, 비동기 복제, 넷 스플릿에서의 부분 재동기화를 이용한 자동 재연결 등을 제공하기도 합니다. 이는 대부분의 프로그래밍 언어를 지원하긴 하지만 ANSI C언어로 작성되었습니다.

Redis 데이터베이스를 뛰어나게 만드는 핵심 기능 중 하나는 바로 Redis 클러스터입니다. Redis 클러스터는 여러 Redis 노드에 걸쳐 데이터가 자동으로 공유되는 Redis 설치를 실행할 수 있도록 해줍니다. 또한, 일부 노드가 순간 통신이 불가능하거나 완전히 고장난 경우에도 계속 운영할 수 있게 도와줍니다. 문제가 발생하는 일부 노드로 인하여 작업이 중단될 일은 없다는 뜻입니다.

Redis는 일반 데이터베이스와는 다른 몇 가지 이점과 차이점을 가지고 있습니다. 이러한 차이점 때문에 지속적인 Redis 성능 모니터링은 필수적이며 특히 최종 사용자에게 상당한 영향을 미치기 전에 성능을 유지하고 문제를 포착하기 위해서는 Redis 클러스터 모니터링이 꼭 필요합니다.

Redis 클러스터 모니터링, Redis 큐 모니터링 등이 포함된 Redis 성능 모니터링은 주요 메트릭과 쿼리를 추적하여 병목 현상이나 기타 성능의 중단을 방지하는 과정이 포함된 프로세스입니다. 이는 두 가지의 핵심 영역에서 문제를 포착할 수 있도록 도와주는데, 바로 Redis 자체 내의 리소스 관련 문제와 Redis 성능에 영향을 미치는 인프라 내의 기타 문제입니다.

모든 데이터베이스 모니터링 계획의 첫 번째 단계는 정확한 모니터링 대상을 결정하는 것입니다. Redis 성능 모니터링으로 인사이트를 확보할 수 있는 대상:

• 기반 인프라의 상태
• 데이터 소스 의 상태 및 해당 데이터의 모든 프로세스
• 실행 중인 쿼리의 성공 및 성능

Redis를 대상으로 진행되는 데이터베이스 성능 모니터링에는 메모리 및 지속성부터 오류 및 기본 활동에 이르기까지 모든 요소에 연결된 주요 메트릭을 수집하고 분석하는 과정이 포함됩니다. Redis 데이터베이스 관리 시스템은 해당 데이터 스토리지를 위해 주 메모리에 의존하기 때문에 메모리 메트릭이 특이 중요합니다. 메모리 메트릭에는 사용한 메모리, 캐시 적중률, 메모리 조각화 비율, 차단된 클라이언트 및 제거된 키 통계와 같은 통계치가 포함됩니다.

Redis 큐 모니터링과 관련해서는 네트워크 트래픽이 또 다른 중요한 메트릭으로 작용합니다. 설명할 수 없는 트래픽의 변화는 애플리케이션과 데이터 소스 간의 연결이 끊어졌다는 사실을 나타내는 지표일 수 있습니다. 이는 해당 문제가 신속하게 해결되지 않으면 성능 저하로 이어질 수 있다는 뜻입니다.

문제가 틈새로 새어 나갈 경우 추적해야 할 사항이 너무 많고 불안 요소가 커지기 때문에 Redis를 데이터베이스로 사용하는 사용자라면 Redis 모니터링 도구의 사용은 필수적입니다. 이 도구는 실행 중인 모든 단일 쿼리의 처리량을 측정하여 Redis의 주요 메트릭을 초 단위로 모니터링하고 해당 쿼리를 추적할 수 있습니다. 

클라우드에서 Redis를 모니터링하려면 다양한 메트릭을 면밀히 살펴야 합니다. 그렇게 하면 클라우드에서 Redis와 지원 인프라의 잠재적인 병목 현상을 보다 쉽게 ​​식별하고 문제를 정확히 파악할 수 있습니다.

그러나 빠른 대응 시간과 같은 주요 메트릭을 유지하는 것은 종종 클라우드 성능에 대한 Redis의 지속적인 모니터링과 이해도가 전체 인프라에 어떤 영향을 미치는지에 따라 달라집니다. 클라우드 성능에서 Redis를 추적하고 이러한 인사이트를 회귀 분석 및 대기행렬이론과 같은 고급 기술과 결합하여 통합된 보기에서 데이터베이스 유형 및 서버에 대한 탁월한 가시성을 제공하도록 설계된 도구를 사용하면 시스템 상태를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

모니터링할 주요 메트릭과 관련하여 Redis 클라우드 서비스뿐만 아니라 모든 데이터베이스에 대한 일반적인 모범 사례는 다음과 같은 주요 영역에 대한 인사이트를 제공할 수 있는 데이터베이스 모니터링 계획을 수립하는 것입니다.

• 데이터 소스 및 해당 데이터의 프로세스 상태
• 데이터 소스에 대해 실행되는 쿼리의 성능 및 성공
• 상황이 악화될 때 일반적으로 문제가 되는 상황

클라우드 기반의 Redis는 데이터 스토리지를 위해 주 메모리를 사용하도록 제작되었기 때문에 모니터링해야 할 가장 중요한 메트릭 중 대부분은 메모리와 관련된 것입니다. 여기에는 메모리 조각화 비율, 사용한 메모리, 캐시 적중률, 차단된 클라이언트 및 제거된 키 통계가 포함됩니다.

하지만 Redis와 관련하여 모니터링할 가치가 있는 것은 메모리 메트릭뿐만이 아닙니다. 다음과 같이 클라우드 데이터베이스 상태의 Redis에 대한 가장 포괄적인 보기를 위해 모니터링을 고려해야 하는 5가지 다른 주요 메트릭과 카테고리가 있습니다.

1. 대기 시간과 같은 성능 메트릭. 대기 시간이란 클라이언트 요청과 서버 응답 사이에 걸리는 시간을 측정한 것입니다. Redis의 구조로 인해 대기 시간 분배에 특이치가 있으면 심각한 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 단일 요청에 대한 응답 시간이 길어지면 이후의 모든 요청에 ​​대한 대기 시간이 늘어납니다.
2. used_memory와 같은 메모리 메트릭 used_memory가 사용 가능한 총 시스템 메모리를 초과하게 되면 운영 체제는 오래되었거나 사용되지 않는 메모리 부분을 교체하기 시작합니다. 이렇게 교체된 부분은 각각 디스크에 기록되는데, 이는 메모리에서 읽거나 쓰는 것보다 100,000배 느립니다.
3. connected_clients와 같은 기본 활동 메트릭. Redis는 일반적으로 애플리케이션을 통해 중재되므로 연결되는 클라이언트 수에 상한과 하한이 있습니다. 이 숫자가 정상 범위를 벗어나면 업스트림 연결이 해제되거나 요청을 처리하는 서버의 능력에 과부하가 걸리는 것과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
4. rdb_last_save_time and rdb_changes_since_last_save와 같은 지속성 메트릭 이러한 메트릭은 데이터 집합의 변동성을 추적하는 데 도움이 되고, 지속성은 원본이 다시 시작될 때 복제본이 빈 데이터 집합을 복사하는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다. 뿐만 아니라 이러한 메트릭을 통해 오류가 발생할 경우 손실될 수 있는 데이터의 양을 정확하게 파악할 수도 있습니다.
5. ejected_connections과 같은 오류 메트릭. 클라이언트 연결은 사전 설정된 최대값을 초과하면 연결이 끊어지게 됩니다. 이 메트릭은 연결을 추적하고 한도를 초과하지 않았는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

많은 수의 다양한 메트릭이 Redis 성능 모니터링의 일환으로 추적될 필요가 있습니다. 사실상 이곳에 모두 열거하기에는 너무 많은 메트릭이 존재하지만 Redis 성능의 핵심이 되는 5개의 주요 카테고리를 소개하겠습니다. 해당 주요 카테고리는 다음과 같습니다.

• 대기 시간과 같은 성능 메트릭. 대기 시간은 클라이언트 요청과 서버가 요청에 응답하는 시간 사이의 시간을 반영합니다. Redis는 대기 시간 분포에서 단 한번의 특이치라도 심각한 병목 현상을 일으킬 수 있는 방식으로 구성되어 있습니다. 실제로 단일 요청에 대한 긴 응답 시간은 이어지는 모든 요청에 대한 대기 시간을 증가시키기 때문에 Redis에서 대기 시간이 발생하는 즉시 이를 포착하는 것이 대단히 중요합니다. 성능과 관련된 데이터베이스 메트릭을 모니터링하여 대기 시간을 조기에 파악하십시오.
• used_memory와 같은 메모리 메트릭 Redis를 특징짓는 빠른 속도를 유지하기 위해서는 사용한 메모리가 총 시스템 메모리보다 작도록 유지하는 것이 중요합니다. 사용한 메모리가 시스템 메모리를 초과하게 되면 운영 체제에서 이후에 디스크에 기록되는 메모리 부분을 교체하기 시작합니다. 이 과정은 메모리에서 읽어들이는 동작이나 쓰기 동작보다 10만 배는 더 느립니다. Redis 데이터베이스에서는 데이터가 Redis 내 주 메모리를 통해 저장되므로 이러한 메트릭이 여느 때보다 훨씬 중요합니다. Redis 모니터링 도구는 캐시 적중률, 차단된 클라이언트, 메모리 조각화 비율 및 제거된 키 통계 등과 같은 필요한 모든 메모리 메트릭을 계속 추적할 수 있게 도와줍니다.
• connected_clients와 같은 기본 활동 메트릭 Redis는 연결된 클라이언트 수에 대한 상한 및 하한을 동시에 갖고 있습니다. 이 메트릭을 점검하면 클라이언트 수가 정상 범위를 벗어나 있는지 확인하여 Redis 시스템 내의 문제를 조기 진단할 수 있습니다. 클라이언트가 수가 너무 많거나 너무 적으면 요청을 처리할 수 있는 서버의 능력이 과부화되거나 업스트림 연결이 손실될 수 있습니다.
• rdb_last_save_time 및 rdb_changes_since_last_save와 같은 지속성 메트릭 지속성은 원본 노드가 재생성될 때마다 복제본이 빈 데이터 집합을 복사하지 않도록 해주기 때문에 Redis에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 메트릭을 모니터링하면 데이터 집합의 변동성을 추적할 수 있습니다. 뿐만 아니라 오류가 발생할 경우 손실될 수 있는 데이터의 양을 정확하게 파악할 수도 있습니다.
• ejected_connections과 같은 오류 메트릭 클라이언트 연결은 사전 설정된 최대값을 초과하면 연결이 끊어지게 됩니다. 끊어진 연결과 같은 오류 메트릭은 제한치를 초과하지 않도록 해주고 필요한 만큼 제한치를 조절할 수 있도록 도와줍니다. Redis 모니터링 도구는 이러한 메트릭에 사용자의 주의가 필요할 때마다 경고해줍니다.