Using Discover for observability
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관찰 가능성을 위한 Discover 사용
3.5에서 도입됨 {: .label .label-purple }
OpenSearch는 데이터셋 및 상관관계와 함께 작동하는 인터페이스를 제공하여 포괄적인 관찰 가능성 경험을 제공하며, 분산 애플리케이션 전반에서 문제를 신속히 식별하고 시스템 동작을 이해하며 문제를 해결할 수 있도록 해요.
관찰 가능성 데이터의 세 가지 기둥을 탐색하기 위한 특화된 인터페이스를 사용할 수 있어요:
- Logs: Piped Processing Language(PPL)을 사용하여 로그 데이터를 쿼리하고 분석해요.
- Metrics: PromQL 쿼리를 사용하여 시계열 메트릭 데이터를 탐색해요.
- Traces: 분산 트레이스와 스팬 관계를 조사해요.
전제 조건
이러한 데이터 탐색 기능을 사용하려면 다음이 필요해요:
- Create an observability workspace: 이 기능은 Observability 워크스페이스에서만 사용할 수 있어요. 워크스페이스를 활성화하고 생성하는 방법을 알아보려면 Workspace for OpenSearch Dashboards를 참조하세요.
- Enable feature flags:
opensearch_dashboards.yml파일에서 필요한 설정을 구성해요. 각 기능 페이지에서 필요한 구체적인 구성을 제공해요. - Configure data sources: 로그, 메트릭, 트레이스에 적합한 데이터 소스를 설정해요. 구성 지침은 Data sources를 참조하세요.
Observability 워크스페이스 생성
Observability 워크스페이스를 생성하려면 다음 단계를 따르세요:
- 워크스페이스를 활성화해요. 자세한 내용은 Enabling workspaces를 참조하세요.
- OpenSearch Dashboards 홈 페이지에서 Create Workspace를 선택하고 Observability를 선택해요. 또는 Observability 카드의 더하기 기호를 선택하여 새 observability 워크스페이스를 생성할 수 있어요.
- Workspace details에서 워크스페이스의 Name과 선택적 Description을 입력해요.
- 사용 사례로 Observability를 선택한 다음 Create workspace를 선택해요.
자세한 지침은 Create workspace를 참조하세요.
시작하기
Observability 워크스페이스를 생성한 후 다음 단계를 따라 시작해요:
- Datasets -- 관찰 가능성 데이터를 관리 가능한 데이터셋으로 구성하는 방법을 알아봐요.
- Discover logs -- PPL 쿼리와 시각화를 사용하여 로그 데이터를 탐색해요.
- Discover traces -- 분산 트레이스와 스팬 관계를 분석해요.
- Discover metrics -- PromQL을 사용하여 시계열 메트릭을 쿼리하고 시각화해요.
- Correlations -- 통합 분석을 위해 트레이스와 로그 데이터셋을 연결하는 방법을 이해해요.