Application Signals에 대한 사용자 지정 지표 구성 Application Signals에서 사용자 지정 지표 보기 FAQ

Application Signals에서 사용자 지정 지표

애플리케이션 성능 및 가용성을 모니터링하기 위해 Application Signals는 사용자가 활성화한 후 검색된 애플리케이션에서 표준 지표(결함, 오류, 지연 시간) 및 런타임 지표를 수집합니다.

사용자 지정 지표는 애플리케이션 모니터링에 중요한 컨텍스트를 추가하고 문제 해결을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 이를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

원격 분석 데이터 분석 사용자 지정
문제의 근본 원인 식별
정확한 비즈니스 및 운영에 대한 신속한 의사 결정

Application Signals를 사용하면 서비스에서 생성된 사용자 지정 지표를 보고 표준 및 런타임 지표와 연관시킬 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션은 요청 크기 및 캐시 누락 수에 대한 지표를 생성할 수 있습니다. 이러한 사용자 지정 지표는 성능 문제에 대한 보다 세분화된 통찰력을 제공하여 가용성 저하 및 지연 시간 스파이크를 더 빠르게 진단하고 해결하는 데 도움이 됩니다.

Application Signals에 대한 사용자 지정 지표 구성

OpenTelemetry 지표 및 스팬 지표라는 두 가지 방법을 사용하여 애플리케이션에서 사용자 지정 지표를 생성할 수 있습니다.

주제

OpenTelemetry 지표
스팬 지표

OpenTelemetry 지표

Application Signals에서 사용자 지정 OpenTelemetry 지표를 사용하려면 CloudWatch 에이전트 또는 OpenTelemetry Collector를 사용해야 합니다. 사용자 지정 OpenTelemetry 지표를 사용하면 OpenTelemetry 지표 SDK를 사용하여 애플리케이션 코드에서 직접 지표를 생성하고 내보낼 수 있습니다.

Application Signals에 서비스를 온보딩하세요.

에이전트 또는 수집기를 구성하세요.

CloudWatch 에이전트를 사용하는 경우 otlp와 함께 metrics_collected를 구성해야 합니다. 예: cloudwatch-config.json


{
  "traces": {
    "traces_collected": {
      "application_signals": {}
    }
  },
  "logs": {
    "metrics_collected": {
      "application_signals": {},
      "otlp": {
        "grpc_endpoint": "0.0.0.0:4317",
        "http_endpoint": "0.0.0.0:4318"
      }
    }
  }
}

OpenTelemetry Collector를 사용하는 경우 지표 파이프라인을 구성합니다. OpenTelemetry Collector용 CloudWatch EMF Exporter를 사용하고 지표 레이블에 대한 리소스 속성을 활성화해야 합니다. 많은 지표 집계를 내보내지 않도록 dimension_rollup_option: NoDimensionRollup을 구성하는 것이 좋습니다. 예를 들어 config.yaml을 참조하세요.


receivers:
  otlp:
    protocols:
      grpc:
        endpoint: 0.0.0.0:4317
      http:
        endpoint: 0.0.0.0:4318

exporters:
  awsemf:
    region: $REGION
    namespace: $NAMESPACE
    log_group_name:$LOG_GROUP_NAME
    resource_to_telemetry_conversion:
      enabled: true
    dimension_rollup_option: "NoDimensionRollup"
    
  otlphttp/traces:
    compression: gzip
    traces_endpoint: https://xray.$REGION.amazonaws.com/v1/traces
    auth:
      authenticator: sigv4auth/traces

extensions:
  sigv4auth/logs:
    region: "$REGION"
    service: "logs"
  sigv4auth/traces:
    region: "$REGION"
    service: "xray"

processors:
  batch:

service:
  telemetry:
  extensions: [sigv4auth/logs, sigv4auth/traces]
  pipelines:
    metrics:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [awsemf]
    traces:
      receivers: [otlp]
      processors: [batch]
      exporters: [otlphttp/traces]

환경을 구성합니다. 동일한 서비스 이름의 서비스가 여러 개 있고 Application Signals 지표를 올바른 서비스 이름과 정확하게 연관시키려면 리소스 속성 deployment.environment.name을 구성하는 것이 좋습니다. 이 리소스 속성은 일반적으로 환경 변수를 통해 구성됩니다.
```
OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="service.name=$YOUR_SVC_NAME,deployment.environment.name=$YOUR_ENV_NAME"
```

CloudWatch 에이전트 또는 OpenTelemetry Collector로 지표 내보내기를 구성하세요. 다음 접근 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

(권장) 사용자 지정 내보내기 파이프라인 - 애플리케이션 코드에서 구성된 에이전트 또는 수집기 엔드포인트로 내보내는 전용 MeterProvider를 생성합니다. 예:


Resource resource = Resource.getDefault().toBuilder()
        .put(AttributeKey.stringKey("service.name"), serviceName)
        .put(AttributeKey.stringKey("deployment.environment.name"), environment)
        .build();

MetricExporter metricExporter = OtlpHttpMetricExporter.builder()
        .setEndpoint("http://localhost:4318/v1/metrics")
        .build();

MetricReader metricReader = PeriodicMetricReader.builder(metricExporter)
        .setInterval(Duration.ofSeconds(10))
        .build()

SdkMeterProvider meterProvider = SdkMeterProvider.builder()
    .setResource(resource)
    .registerMetricReader()
    .build();
    
Meter meter = meterProvider.get("myMeter");

에이전트 기반 내보내기 - 에이전트 환경 변수 OTEL_METRICS_EXPORTER 및 OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT를 구성합니다. 예:
```
OTEL_METRICS_EXPORTER=otlp
OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT=http://localhost:4318/v1/metrics
```
애플리케이션 코드에서 에이전트가 생성한 글로벌 MeterProvider를 사용합니다. 예:
```
Meter meter = GlobalOpenTelemetry.getMeter("myMeter");
```

애플리케이션 코드에서 OTEL 지표 SDK를 사용하여 OTEL 지표를 추가합니다. 예를 들어 Python에서 OTEL 지표를 추가하는 방법:
```
counter = meter.counterBuilder("myCounter").build();
counter.add(value);
counter.add(value, Attributes.of(AttributeKey.stringKey("Operation"), "myOperation"));
```
작업 속성을 추가할 필요는 없지만 Application Signals 서비스 작업을 사용자 지정 OpenTelemetry 지표와 연관시키는 데 유용할 수 있습니다.

스팬 지표

사용자 지정 스팬 지표는 현재 트랜잭션 검색에서만 작동합니다. 사용자 지정 스팬 지표를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

지표 필터를 사용하여 지표 생성
애플리케이션 코드에 추가된 스팬 속성 처리
구현을 위해 OpenTelemetry 트레이스 SDK 사용

트랜잭션 검색을 사용하여 Application Signals 모니터링을 활성화하세요. 자세한 내용은 트랜잭션 검색 섹션을 참조하세요.

100% 지표 샘플링을 보장하려면 스팬의 100%를 엔드포인트로 보내는 것이 좋습니다.
OTEL 트레이스 SDK를 사용하여 스팬 속성을 추가하세요. 두 가지 방법이 있습니다.
- [권장] 자동으로 생성된 스팬에 속성을 추가합니다. 예:
```
Span.current().setAttribute("myattribute", value);
```
- 수동으로 생성된 스팬에 속성을 추가합니다. 예:
```
Span span = tracer.spanBuilder("myspan").startSpan();
try (Scope scope = span.makeCurrent()) {
   span.setAttribute("myattribute",  value);
}
```
다음 값을 사용하여 지표 필터를 생성하세요. 지표 필터를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 로그 그룹에 대한 지표 필터 생성을 참조하세요.
- 로그 그룹 – aws/spans
- 필터 패턴 - { $.attributes.['myattribute'] = * }
- 지표 이름 - myattribute(값이 정확히 일치해야 하며, 그렇지 않으면 스팬 상관관계가 작동하지 않음)
- 지표 값 - $.attributes.['myattribute']
- 차원 – 필드 이름: 서비스, 필드 값: $.attributes.['aws.local.service'], 필드 이름: Environment, 필드 값: $.attributes.['aws.local.environment'], 필드 이름: Operation, 필드 값: $.attributes.['aws.local.operation']
  
  참고
  수동으로 생성된 스팬에 속성을 추가하는 경우 aws.local.operation에 스팬 데이터에 존재하지 않으므로 Operation을 설정할 수 없습니다.