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Grafana

Grafana는 Lumie 인프라의 중앙 시각화 플랫폼으로, 메트릭, 로그, 트레이스를 통합하여 포괄적인 관찰 가능성 대시보드를 제공합니다.

아키텍처​

배포 구성​

  • 네임스페이스: grafana
  • 차트: grafana v10.4.3
  • 이미지: zot.lumie-infra.com/grafana/grafana:12.3.2
  • 복제본: 1개
  • 데이터베이스: PostgreSQL (공유 infra-db 클러스터)

데이터 소스 통합​

데이터 소스 설정​

기본 데이터 소스​

Grafana는 다음 데이터 소스들과 자동으로 연결됩니다:

datasources:
  # 기본 메트릭 소스 (Thanos)
  - name: Thanos
    type: prometheus
    url: http://thanos-query.thanos.svc.cluster.local:9090
    isDefault: true
    
  # 직접 Prometheus 접근
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    url: http://prometheus-kube-prometheus-prometheus.prometheus.svc.cluster.local:9090
    
  # 로그 데이터
  - name: Loki
    type: loki
    url: http://loki.loki.svc.cluster.local:3100
    
  # 트레이싱 데이터
  - name: Tempo
    type: tempo
    url: http://tempo.tempo.svc.cluster.local:3100
    
  # 알림 관리
  - name: Alertmanager
    type: alertmanager
    url: http://alertmanager.alertmanager.svc.cluster.local:9093

데이터베이스 설정​

PostgreSQL 연결​

Grafana는 공유 PostgreSQL 클러스터를 사용하여 대시보드와 사용자 데이터를 저장합니다:

env:
  GF_DATABASE_TYPE: postgres
  GF_DATABASE_NAME: grafana
  GF_DATABASE_SSL_MODE: disable

envValueFrom:
  GF_DATABASE_HOST:
    secretKeyRef:
      name: grafana-db-app
      key: host
  GF_DATABASE_USER:
    secretKeyRef:
      name: grafana-db-app
      key: username
  GF_DATABASE_PASSWORD:
    secretKeyRef:
      name: grafana-db-app
      key: password

인증 설정​

관리자 계정은 데이터베이스 인증 정보를 사용합니다:

admin:
  existingSecret: grafana-db-app
  userKey: username
  passwordKey: password

보안 설정​

익명 접근​

읽기 전용 익명 접근이 활성화되어 있습니다. 로그인 폼과 로그아웃 메뉴는 비활성화됩니다:

grafana.ini:
  auth.anonymous:
    enabled: true
    org_role: Viewer
  auth.basic:
    enabled: false
  auth:
    disable_login_form: true
    disable_signout_menu: true

임베딩 지원​

대시보드 임베딩이 허용됩니다:

security:
  allow_embedding: true

접근 방법​

외부 인그레스는 비활성화되어 있으며, Teleport를 통해서만 접근 가능합니다:

ingress:
  enabled: false

접근 방법​

Teleport 접근​

# Teleport 앱 로그인
tsh app login grafana
tsh app config grafana

# 브라우저에서 접근
open $(tsh app config grafana --format=uri)

포트 포워딩 (개발용)​

# 포트 포워딩
kubectl port-forward -n grafana svc/grafana 3000:80

# 브라우저에서 http://localhost:3000 접근

대시보드 관리​

대시보드 가져오기​

대시보드는 Grafana HTTP API를 통해 가져옵니다. 익명 접근이 Viewer로만 허용되므로, 관리 작업은 basic-auth 토글을 활성화하거나 grafana-db-app 시크릿의 admin 자격증명을 사용합니다. JSON 파일의 소스는 인프라 레포의 observability/grafana/dashboards/ 디렉터리입니다:

# Grafana API를 통한 대시보드 임포트
# (포트 포워딩 또는 Teleport 접근 후 실행)
curl -s -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -u "$GRAFANA_USER:$GRAFANA_PASS" \
  "http://localhost:3000/api/dashboards/import" \
  -d "{\"dashboard\": $(cat dashboard.json), \"overwrite\": true, \"inputs\": [{\"name\": \"DS_THANOS\", \"type\": \"datasource\", \"pluginId\": \"prometheus\", \"value\": \"Thanos\"}]}"

대시보드 내 데이터소스는 ${datasource} 변수를 사용하여 기본(Thanos)에 바인딩됩니다.

대시보드 내보내기​

# 대시보드 JSON 내보내기
curl -H "Authorization: Bearer <api-key>" \
  http://grafana.grafana.svc.cluster.local/api/dashboards/uid/<dashboard-uid> \
  | jq '.dashboard' > dashboard.json

권장 대시보드​

인프라 모니터링​

  • Kubernetes Cluster Overview: 클러스터 전체 상태
  • Node Exporter Full: 노드 상세 메트릭
  • Kubernetes Pod Overview: 파드 리소스 사용량

애플리케이션 모니터링​

  • Application Performance: 요청/응답 메트릭
  • Database Performance: 데이터베이스 성능
  • Message Queue: RabbitMQ 메트릭

로그 분석​

  • Loki Dashboard: 로그 검색 및 분석
  • Application Logs: 애플리케이션별 로그 뷰

쿼리 예제​

메트릭 쿼리 (PromQL)​

# CPU 사용률 (상위 10개 파드)
topk(10, rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]))

# 메모리 사용률
container_memory_working_set_bytes / container_spec_memory_limit_bytes * 100

# HTTP 요청 비율
sum(rate(http_requests_total[5m])) by (service)

# 에러율
sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_requests_total[5m])) * 100

로그 쿼리 (LogQL)​

# 특정 네임스페이스의 에러 로그
{k8s_namespace_name="my-app"} |= "error" | json

# 로그 레벨별 카운트
sum by (level) (count_over_time({k8s_namespace_name="my-app"} | json | __error__="" [5m]))

# 특정 시간대의 로그
{k8s_namespace_name="my-app"} | json | level="error" | line_format "{{.timestamp}} {{.message}}"

트레이스 쿼리​

Tempo 데이터 소스에서 트레이스 ID로 검색하거나 서비스/오퍼레이션별로 필터링할 수 있습니다.

알림 설정​

알림 규칙 생성​

  1. Alerting → Alert Rules → New Rule
  2. 쿼리 조건 설정
  3. 평가 조건 정의
  4. 알림 세부사항 입력
  5. 라벨 및 어노테이션 추가

알림 채널 설정​

Alertmanager와 통합되어 있어 별도의 알림 채널 설정이 필요하지 않습니다.

성능 최적화​

리소스 설정​

resources:
  requests:
    cpu: 22m      # VPA 권장값
    memory: 175Mi
  limits:
    memory: 283Mi  # CPU 제한 없음

캐싱 설정​

데이터베이스 백엔드를 사용하여 대시보드와 설정이 영구 저장됩니다.

문제 해결​

대시보드가 로드되지 않는 경우​

# Grafana 로그 확인
kubectl logs -n grafana deployment/grafana

# 데이터 소스 연결 확인
kubectl exec -n grafana deployment/grafana -- \
  curl -s http://localhost:3000/api/datasources

데이터가 표시되지 않는 경우​

# 데이터 소스 상태 확인
kubectl exec -n grafana deployment/grafana -- \
  curl -s http://localhost:3000/api/datasources/proxy/1/api/v1/query?query=up

# Prometheus 연결 테스트
kubectl exec -n grafana deployment/grafana -- \
  curl -s http://thanos-query.thanos.svc.cluster.local:9090/api/v1/query?query=up

데이터베이스 연결 문제​

# 데이터베이스 시크릿 확인
kubectl get secret -n grafana grafana-db-app -o yaml

# PostgreSQL 연결 테스트
kubectl exec -n grafana deployment/grafana -- \
  pg_isready -h infra-db-rw.infra-db.svc.cluster.local -p 5432

보안 고려사항​

네트워크 보안​

  • 외부 인그레스 비활성화
  • Teleport를 통한 안전한 접근
  • 클러스터 내부 통신만 허용

데이터 보호​

  • PostgreSQL을 통한 영구 저장
  • Vault를 통한 데이터베이스 인증 정보 관리
  • 익명 접근은 읽기 전용으로 제한

모니터링 모범 사례​

대시보드 설계​

  1. 목적별 대시보드: 하나의 대시보드는 하나의 목적
  2. 계층적 구조: 개요 → 상세 → 디버깅 순서
  3. 적절한 시간 범위: 기본 1시간, 필요시 조정 가능
  4. 변수 활용: 네임스페이스, 서비스별 필터링

쿼리 최적화​

  1. 적절한 시간 범위: 너무 긴 범위는 성능 저하
  2. 집계 활용: sum, avg 등으로 데이터 축약
  3. 레이블 필터링: 불필요한 시리즈 제외
  4. 캐싱 활용: 반복 쿼리는 변수로 저장

관련 문서​