Python/Python for Windows
윈도우 성능 데이터 분석 3부 - 사례를 이용한 grafana 시각화
Pydole
2019. 6. 26. 19:43
3부에서는 Grafana를 이용하여 그래프를 표현해보겠다.
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.
grafana graph
2. process time
- 대체적으로 CPU 사용율은 25%를 넘기지 않는다.
- 20일 오전 CPU가 살짝 올라왔으나 정상범주이다. 프로세스별 CPU 점유 모니터링이나
작업이 있었는지 체크해본다
grafana graph
3. Available MBytes
- CPU와 동일한 시간에 잔여 메모리가 많이 감소했음을 알 수 있다.
- CPU와 더불어 메모리도 사용량도 증가하였다.
grafana graph
4. Processor Queue Length
- 총 Core가 16코어 이므로, Thread 대기 수 임계치는 32이며, 20이하이므로 양호하다.
grafana graph
추가적으로 웹로그 분석을 통해 용량이 큰 컨텐츠를 발견하여 제거하여 네트워크 부하를 줄였고, 웹 사이트 동접자가 많아서 서버를 증설하여 부하를 분산하였다.