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우선 마이크로서비스 아키텍처를 적용함에 있어서 Istio Control Plane으로 통제받는 범위를 최대한 확장할 필요가 있다.
Istio를 단지 Envoy 구성으로 사용하게 되면 Pod의 In/Outbound에 가시성이 생기는데, 여기에다 External-Kubernetes Cluster 구간의 가시성을 확보하기 위하여 Istio GW까지 적용을 해야 전구간 Istio Control 구간에 들어가게 된다.
모니터링1: 서비스의 흐름과 mesh에 집중
이렇게 수집한 Istio 데이터는 용도에 따라 다음의 Kiali와 구성요소를 사용하여 컨트롤 하면 유용하다.
Kiali 사용 목적
- 서비스간 연결을 투명성있게 시각화하는 기능이 뛰어남
- 서비스간 Routing Rule을 통제하기 위한 기능이 뛰어남
Kiali의 데이터 소스로는 Prometheus, Jaeger, Cluster API를 사용한다.
모니터링2: 매트릭에 집중
수집한 Istio, exporter 의 데이터는 Grafana로 시각화 하면 통합할 수 있다.
Grafana 사용 목적
- 시계열 데이터의 시각화에 뛰어남
- 여러 수집 경로 및 형태의 지표를 통합하여 하나의 콘솔에서 보여주고 시너지를 발생시키기 위함(Metric, Tracing Data, Performance Data)
데이터소스로 사용되는 것은 타입별로 다음과 같다.
- Time Series Database
- Logging & Document Database
- Tracing
- 기타(SQL, Cloud...)
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