Monitoring

mopl 서비스의 모니터링 및 관측 인프라를 구성하는 프로젝트입니다. Prometheus, Grafana, 각종 Exporter를 Docker Compose로 운영하여 시스템 전반의 메트릭을 수집하고 시각화합니다.

아키텍처

Spring API ──┐
WebSocket ───┤
             ├──▶ Prometheus (9090) ──▶ Grafana (3000)
PostgreSQL ──┤        ▲
Elasticsearch┘        │
                  Pushgateway (9091) ◀── Batch Jobs

서비스 구성

서비스	이미지	포트	역할
Prometheus	prom/prometheus:v2.54.1	9090	메트릭 수집 및 저장
Grafana	grafana/grafana:11.1.4	3000	대시보드 시각화
Pushgateway	prom/pushgateway:latest	9091	배치 작업 메트릭 수신
PostgreSQL Exporter	prometheuscommunity/postgres-exporter	9187	PostgreSQL 메트릭 수출
Elasticsearch Exporter	prometheuscommunity/elasticsearch-exporter	9114	Elasticsearch 메트릭 수출

수집 대상 (Scrape Jobs)

Job	대상	메트릭 경로
prometheus	prometheus:9090	/metrics
pushgateway	pushgateway:9091	/metrics
spring-api	host.docker.internal:80	/actuator/core/prometheus
websocket-server	host.docker.internal:80	/actuator/ws/prometheus
postgres	postgres-exporter:9187	/metrics
elasticsearch	elasticsearch-exporter:9114	/metrics

Grafana 대시보드

사전 구성된 대시보드가 grafana/dashboard/에 포함되어 있습니다:

• System Overview - 인프라 및 시스템 수준 메트릭
• Domain Overview - 도메인별 애플리케이션 메트릭
• Batch Job Monitoring - 배치 작업 실행 모니터링
• Content API 성능 모니터링 - Content API 성능 지표
• Playlist API 성능 모니터링 - Playlist API 성능 지표
• WatchingSession 성능 모니터링 - 시청 세션 추적 성능

실행 방법

사전 준비

프로젝트 루트에 .env 파일을 생성합니다:

RUN_UID=<prometheus 실행 UID>
RUN_GID=<prometheus 실행 GID>
GRAFANA_ADMIN_USER=<grafana 관리자 계정>
GRAFANA_ADMIN_PASSWORD=<grafana 관리자 비밀번호>

데이터 디렉터리 생성

mkdir -p data/prometheus data/grafana
chown $RUN_UID:$RUN_GID data/prometheus
chown 472:472 data/grafana

컨테이너 실행

docker compose up -d

접속

• Prometheus: http://localhost:9090
• Grafana: http://localhost:3000
• Pushgateway: http://localhost:9091

디렉터리 구조

monitoring/
├── docker-compose.yml          # 컨테이너 오케스트레이션
├── prometheus/
│   └── prometheus.yml          # Prometheus 스크레이프 설정
├── grafana/
│   ├── provisioning/
│   │   └── dashboards/
│   │       └── dashboards.yml  # 대시보드 프로비저닝 설정
│   └── dashboard/              # 사전 구성된 Grafana 대시보드 (JSON)
├── deploy/
│   └── monitoring/
│       ├── appspec.yml         # AWS CodeDeploy 설정
│       └── scripts/
│           └── starts.sh       # 컨테이너 시작 스크립트
└── data/                       # 런타임 데이터 (git 제외)
    ├── prometheus/
    └── grafana/

배포

GitHub Actions를 통해 main 및 deploy 브랜치에 push 시 자동 배포됩니다.

1. GitHub Actions에서 .env 생성 및 아티팩트 압축
2. S3에 업로드
3. AWS CodeDeploy로 EC2 인스턴스에 배포