3부에서는 Grafana를 이용하여 그래프를 표현해보겠다.
grafana mariadb 연결 : https://pydole.tistory.com/217
한대의 웹서버나 7일간 데이터를 샘플로 CPU, Memory, Network 를 그래프로 표현해보자
1. Network Traffic (Rev + Send)
- 인아웃바운드 총 트래픽이 초당 Peak 일때는 100M
- 정기적으로 평일 오전에 트래픽이 많음을 알 수 있다.
- 초당 100M면 서버를 증설하여 분산하거나 트래픽이 큰 컨텐츠를 발견하여 줄이거나
제거하는 것이 좋다.
2. process time
- 대체적으로 CPU 사용율은 25%를 넘기지 않는다.
- 20일 오전 CPU가 살짝 올라왔으나 정상범주이다. 프로세스별 CPU 점유 모니터링이나
작업이 있었는지 체크해본다
3. Available MBytes
- CPU와 동일한 시간에 잔여 메모리가 많이 감소했음을 알 수 있다.
- CPU와 더불어 메모리도 사용량도 증가하였다.
4. Processor Queue Length
- 총 Core가 16코어 이므로, Thread 대기 수 임계치는 32이며, 20이하이므로 양호하다.
추가적으로 웹로그 분석을 통해 용량이 큰 컨텐츠를 발견하여 제거하여 네트워크 부하를 줄였고, 웹 사이트 동접자가 많아서 서버를 증설하여 부하를 분산하였다.
'Python > Python for Windows' 카테고리의 다른 글
| python을 이용한 IIS web log 분석 (6) - 통계 분석 (0) | 2019.07.23 |
|---|---|
| python을 이용한 IIS web log 분석 (5) - DB화 (0) | 2019.07.15 |
| python을 이용한 IIS web log 분석 (4) - 파일 확장자 (0) | 2019.07.15 |
| python을 이용한 IIS web log 분석 (3) - 클라이언트 IP 국가식별 (0) | 2019.07.15 |
| [Python] 디렉토리(하위포함) 파일명 점검 하기 (0) | 2018.07.09 |
| [Python] 변경된 날짜기준 파일검색 (0) | 2018.06.17 |
| [Python] 다수 파일에 원하는 문자열 찾기 (0) | 2018.05.26 |
| [Python] pickle 모듈 - 객체형태를 그대로 유지하면서 파일에 저장하고 읽기 (0) | 2018.05.20 |