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2025 03 14

2025-03-14

Kamon

참고: https://kamon.io/
참고: https://kamon.io/docs/latest/core/
참고: https://kamon.io/docs/latest/reporters/
참고: https://kamon.io/docs/latest/reporters/influxdb/
참고: https://jennifersoft.com/ko/blog/tech/what-is-application-performance-monitoring/

  • APM
    • APM (Application Performance Monitoring)
      • 어플리케이션 성능 모니터링, 장애 감지 -> 대응의 시스템 관리 체계
    • 응답 시간에 영향을 주는 액션들을 추적하게 도와줌
      • HTTP 요청 ~ DB 까지 프로파일링을 통해 뭐가 병목인지
      • backend가 느려지면 노티 받기
      • 한곳에서 메트릭 영향 주는 것 관리하기
      • public endpoint/internal operation 한눈에 모니터링
  • 개요
    • JVM 위의 모니터링 툴킷
    • metrics 기록, trace request, 분산 시스템에서 propagate context 가능
      1. 메트릭 Core APIs - kamon-core - Metrics API: 몇가지의 instrument 타입 제공. 메트릭 기록 (counter, gauges, histogram, timers, range samplers)
      2. tracing/context propagation - Tracing API: create, correlate, represent operation 분산 시스템 - Context API: 임의의 특정 request 데이터를 thread-process에 전파
      3. automatic instrumentation modules - core 직접 쓰지 않고, 통합 - kamon-akka, kamon-akka-remote - actor/router/dispatcher - actor group metrics/distributed message tracing/context propagation (local/cluster) - kamon-akka-http, kamon-play - 자동 context propagation & distributed tracing (서버-클라이언트 모두) - Akka HTTP, Play Framework - kamon-jdbc - hook all JDBC Calls
      4. reporting modules
        • 리포터 모듈은 모니터링 시스템에 수집한 데이터 공개/전송
        • Kamon.addReporter(...)
    • 서비스 코드는 Kamon API와 소통
  • Reporters
    • periodic snapshot of telemetry data 1. Combined Reporters
      • Kamon APM: HTTP API로 Kamon APM에 데이터 전송
      • Datadog: 3개의 별도 리포터로 보냄
      • New Relic 2. Metrics Only
      • Prometheus: 프로메테우스 exposition format으로 endpoint 긁어서 보여줌
      • InfluxDB: InfluxDB에 line protocol로 보냄 3. Spans Only
      • Zipkin: span 전송 to Zipkin using V2 API
      • Jaeger: span 전송 to Jaeger's Collector
  • InfluxDB Reporter
    • kamon-influxdb
    • 고가용성 스토리지
    • operation monitoring, application metrics, real-time analytics
    • libraryDepedencies += "io.kamon" %% "kamon-influxdb" %% "2.5.9"
    • 모든 메트릭 데이터를 http를 통해 influxDB에게 보냄.
      • Kamon Metric 이름은 influxDB's "measurement-name"
      • Counter -> count
      • Gauges -> value
      • Histogram/Range -> count, sum, min, max, pXX (퍼센틸)

  • Kamon-Akka
    참고: https://kamon.io/docs/latest/instrumentation/akka/

    • kamon-akka-2.4
    • 메트릭 수집: 액터 시스템, 액터, 라우터, 디스패터, 액터그룹, 리모팅/클러스터 컴포넌트
    • 메시지 트레이싱: span을 만들어 선택된 시스템 내 액터에서 process
    • Context Propagation: actor message local-remote actor 전파
    • Ask Pattern Timeout Warning: 애스크 타임아웃에 대한 경고

  • Kamon-Scala-Future
    참고: https://kamon.io/docs/latest/instrumentation/futures/

    • kamon-scala-future
    • 같은 Context를 Future 생성/map/flatMap 등에 적용되도 사용하도록
    • body of future가 ExecutionContext 내에서 돌아갈때, Kamon이 Context 캡쳐해서 이를 내부에서 사용할 수 있음.

    • Kamon.span 

      import kamon.Kamon.span

span("myOperationName") {
  // 여기에 작업을 수행합니다.
}

      • 주요 기능
        • Span 생성: 코드 블록을 감싸고 그 안의 작업을 하나의 Span으로 만듭니다.
        • 자동 시작 및 종료: Span은 블록이 시작될 때 자동으로 시작되고, 블록이 끝나면 자동으로 종료됩니다.
        • 예외 처리: 블록 내에서 발생한 예외는 Span에 자동으로 기록됩니다.
        • Context 저장: 생성된 Span은 현재 Context에 저장되어, 다른 Span과 연결될 수 있습니다.

  • Kamon-executors
    참고: https://kamon.io/docs/latest/instrumentation/executors/

    • kamon-executors
    • ExecutorService (ThreadPoolExecutor/ForkJoinPool) 에서 발생한 메트릭 수집
    • Option: Tracking time in queue
    • Collected Metrics
      • executor.threads.min
      • executor.threads.max
      • executor.task.submitted
      • executor.parallelism

  • Kamon-logback
    참고: https://kamon.io/docs/latest/instrumentation/logback/

    • kamon-logback
    • AsyncAppender 사용함에도 Context 보존
    • 4개의 컨버터를 활용해 Context Information 도와줌
      1. TraceIDConverter: 현재 trace identifier를 내보냄, 없음 undefined
      2. SpanIDConverter: 현재 span identifier를 내보냄, 없음 undefined
      3. ContextTagConverter: 특정한 Context tag 내보냄.
      4. ContextEntryConverter: specified Context entry 내보냄