메트릭 개요

마지막 업데이트: 2026년 2월 20일

메트릭 기본 개념

메트릭(Metrics)은 시스템의 상태와 성능을 정량적으로 측정하고 모니터링하기 위한 수치 데이터입니다. Kubernetes 환경에서 메트릭은 클러스터의 건강 상태를 파악하고, 문제를 조기에 감지하며, 용량 계획과 성능 최적화를 수행하는 데 필수적인 요소입니다.

메트릭의 구성 요소

메트릭은 다음과 같은 구성 요소로 이루어집니다:

http_requests_total{method="GET", endpoint="/api/users", status="200"} 1234 1677649200000
      |                              |                                   |        |
   메트릭명                        레이블                               값    타임스탬프

메트릭명 (Metric Name): 측정 대상을 식별하는 이름
레이블 (Labels): 메트릭을 세분화하는 키-값 쌍
값 (Value): 측정된 수치 데이터
타임스탬프 (Timestamp): 측정 시점 (밀리초 단위 Unix 시간)

메트릭 네이밍 규칙

좋은 메트릭 이름은 다음 규칙을 따릅니다:

yaml

# 좋은 예시
http_requests_total              # 요청 총 수 (Counter)
http_request_duration_seconds    # 요청 지속 시간 (Histogram)
node_memory_usage_bytes          # 메모리 사용량 (Gauge)

# 나쁜 예시
requests                         # 너무 모호함
httpRequestDurationMs            # 단위가 이름에 없음, camelCase 사용

네이밍 규칙:

snake_case 사용 (소문자와 언더스코어)
단위를 접미사로 포함 (_seconds, _bytes, _total)
애플리케이션/도메인 접두사 사용 (http_, node_, kube_)

메트릭 유형

Prometheus와 호환되는 메트릭 시스템에서는 네 가지 기본 메트릭 유형을 사용합니다:

1. Counter (카운터)

누적되는 값을 추적하는 메트릭 유형입니다. 값은 증가만 가능하며, 재시작 시 0으로 리셋됩니다.

yaml

# 사용 사례: 요청 수, 에러 수, 완료된 작업 수
http_requests_total{method="GET", status="200"} 12345
http_requests_total{method="POST", status="500"} 23

# PromQL 쿼리 예시
rate(http_requests_total[5m])                    # 초당 요청 수
increase(http_requests_total[1h])                # 1시간 동안 증가량

특징:

단조 증가 (monotonically increasing)
재시작 시 리셋되지만, rate() 함수가 자동 보정
총량보다는 변화율(rate)로 분석

2. Gauge (게이지)

현재 상태를 나타내는 값으로, 증가하거나 감소할 수 있습니다.

yaml

# 사용 사례: 온도, 메모리 사용량, 현재 연결 수
node_memory_usage_bytes 8589934592
kube_pod_status_ready{pod="nginx-abc123"} 1
temperature_celsius{location="datacenter-1"} 23.5

# PromQL 쿼리 예시
node_memory_usage_bytes / node_memory_total_bytes * 100  # 메모리 사용률
max_over_time(temperature_celsius[1h])                    # 1시간 내 최고 온도

특징:

현재 상태의 스냅샷
증가 또는 감소 가능
특정 시점의 절대값으로 의미가 있음

3. Histogram (히스토그램)

값의 분포를 버킷(bucket)으로 관측합니다. 지연 시간, 응답 크기 등의 분포 분석에 적합합니다.

yaml

# 히스토그램은 세 가지 메트릭을 생성
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.005"} 24054    # 5ms 이하 요청 수
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.01"} 33444     # 10ms 이하 요청 수
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.025"} 100392   # 25ms 이하 요청 수
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.05"} 129389    # 50ms 이하 요청 수
http_request_duration_seconds_bucket{le="0.1"} 133988     # 100ms 이하 요청 수
http_request_duration_seconds_bucket{le="+Inf"} 144320    # 전체 요청 수
http_request_duration_seconds_sum 53.42                    # 총 지속 시간
http_request_duration_seconds_count 144320                 # 총 요청 수

# PromQL 쿼리 예시
histogram_quantile(0.95, rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))  # p95 지연시간
rate(http_request_duration_seconds_sum[5m]) / rate(http_request_duration_seconds_count[5m])  # 평균 지연시간

특징:

서버 측에서 버킷으로 집계
여러 인스턴스의 분위수 계산 가능
버킷 경계는 메트릭 정의 시 결정됨

4. Summary (서머리)

클라이언트 측에서 분위수(quantile)를 계산합니다. 히스토그램과 유사하지만 계산 방식이 다릅니다.

yaml

# Summary는 분위수와 합계/개수를 생성
http_request_duration_seconds{quantile="0.5"} 0.052      # 중앙값 (p50)
http_request_duration_seconds{quantile="0.9"} 0.089      # p90
http_request_duration_seconds{quantile="0.99"} 0.245     # p99
http_request_duration_seconds_sum 29969.50               # 총 지속 시간
http_request_duration_seconds_count 562887               # 총 요청 수

# PromQL 쿼리 예시
http_request_duration_seconds{quantile="0.99"}           # p99 지연시간 (직접 조회)

특징:

클라이언트 측에서 분위수 계산
여러 인스턴스 간 집계 불가능
정확한 분위수 제공 (근사값 아님)

Histogram vs Summary 비교

특성	Histogram	Summary
분위수 계산 위치	서버 (쿼리 시)	클라이언트 (수집 시)
집계 가능성	여러 인스턴스 집계 가능	집계 불가능
정확도	버킷 경계에 따른 근사값	정확한 분위수
설정 변경	버킷 경계 변경 시 재배포 필요	분위수 변경 시 재배포 필요
권장 사용	SLO/SLI 측정, 분산 시스템	단일 인스턴스, 정확도 중요 시

Pull vs Push 모델

메트릭 수집에는 두 가지 주요 모델이 있습니다:

Pull 모델

Prometheus가 대표적인 Pull 기반 시스템입니다.

장점:

중앙에서 수집 대상 및 주기 제어
대상의 가용성 자동 감지
방화벽 설정 단순화 (인바운드만 허용)
디버깅 용이 (엔드포인트 직접 조회 가능)

단점:

짧은 수명의 작업(batch job) 메트릭 수집 어려움
NAT/방화벽 뒤의 대상 접근 제한
서비스 디스커버리 필요

yaml

# Prometheus scrape 설정 예시
scrape_configs:
  - job_name: 'kubernetes-pods'
    kubernetes_sd_configs:
      - role: pod
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_scrape]
        action: keep
        regex: true
      - source_labels: [__meta_kubernetes_pod_annotation_prometheus_io_path]
        action: replace
        target_label: __metrics_path__
        regex: (.+)

Push 모델

Datadog, CloudWatch, Graphite 등이 Push 기반입니다.

장점:

짧은 수명 작업의 메트릭 수집 가능
방화벽/NAT 환경에서 유리
이벤트 기반 메트릭 전송

단점:

수집 서버 과부하 가능성
대상 가용성 자동 감지 어려움
클라이언트에서 전송 로직 필요

yaml

# Pushgateway를 통한 Push 예시
# 짧은 수명 배치 작업에서 사용
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: batch-job
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: worker
        image: my-batch-job:latest
        env:
        - name: PUSHGATEWAY_URL
          value: "http://pushgateway:9091"
        command:
        - /bin/sh
        - -c
        - |
          # 작업 수행
          do_work()

          # 메트릭 푸시
          cat <<EOF | curl --data-binary @- ${PUSHGATEWAY_URL}/metrics/job/batch_job/instance/${HOSTNAME}
          batch_job_duration_seconds ${DURATION}
          batch_job_records_processed ${RECORDS}
          EOF
      restartPolicy: Never

카디널리티와 메트릭 설계

카디널리티란?

카디널리티(Cardinality)는 메트릭의 고유한 시계열 조합 수를 의미합니다. 높은 카디널리티는 스토리지와 쿼리 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

yaml

# 낮은 카디널리티 (좋음)
http_requests_total{method="GET", status="200"}     # method: ~5, status: ~10 = 최대 50 조합

# 높은 카디널리티 (주의 필요)
http_requests_total{method="GET", user_id="12345"}  # user_id가 수백만 개일 수 있음

# 매우 높은 카디널리티 (위험)
http_requests_total{request_id="abc-123-def"}       # 요청마다 고유 ID = 무한 증가

카디널리티 계산

총 시계열 수 = 레이블1 고유값 × 레이블2 고유값 × ... × 레이블N 고유값

예시:

method: 5개 (GET, POST, PUT, DELETE, PATCH)
endpoint: 20개
status: 10개 (200, 201, 400, 401, 403, 404, 500, 502, 503, 504)
총 시계열: 5 × 20 × 10 = 1,000개

카디널리티 모범 사례

yaml

# 나쁜 예시: 무한 카디널리티
http_request_duration_seconds{
  user_id="12345",           # 사용자마다 고유
  request_id="abc-123",      # 요청마다 고유
  timestamp="1677649200"     # 매 초 새로운 값
}

# 좋은 예시: 제한된 카디널리티
http_request_duration_seconds{
  method="GET",              # 5개 이하
  endpoint="/api/users",     # 수십 개
  status_class="2xx"         # 5개 (1xx, 2xx, 3xx, 4xx, 5xx)
}

권장 사항:

레이블 값이 무한히 증가할 수 있는 필드 사용 금지
사용자 ID, 요청 ID, 세션 ID 등은 레이블로 사용하지 않음
상태 코드는 그룹화 (200 → 2xx)
URL 경로는 정규화 (/users/123 → /users/{id})

카디널리티 모니터링

yaml

# 높은 카디널리티 메트릭 탐지 쿼리
topk(10, count by (__name__)({__name__=~".+"}))

# 특정 메트릭의 카디널리티 확인
count(http_requests_total)

# 레이블별 고유 값 수 확인
count(count by (endpoint)(http_requests_total))

장기 저장소 필요성

Prometheus의 한계

Prometheus는 뛰어난 실시간 모니터링 도구이지만, 장기 데이터 저장에는 몇 가지 한계가 있습니다:

Prometheus 장기 저장의 문제점:

스토리지 효율성: 압축률이 낮아 디스크 사용량 증가
수평 확장성: 단일 노드 아키텍처로 확장 제한
고가용성: 네이티브 HA 클러스터링 미지원
쿼리 성능: 장기간 데이터에 대한 쿼리 속도 저하

장기 저장이 필요한 이유

사용 사례	필요 보존 기간	설명
실시간 알림	1-7일	즉각적인 문제 감지
트러블슈팅	7-30일	최근 이슈 분석
용량 계획	3-12개월	성장 추세 예측
연간 비교	12개월+	YoY 비교 분석
규정 준수	1-7년	감사 및 법적 요구사항
비용 최적화	6-12개월	리소스 사용 패턴 분석

Remote Write 아키텍처

yaml

# Prometheus remote_write 설정
global:
  scrape_interval: 15s

remote_write:
  - url: "http://victoriametrics:8428/api/v1/write"
    queue_config:
      max_samples_per_send: 10000
      batch_send_deadline: 5s
      min_backoff: 30ms
      max_backoff: 5s
      max_shards: 10
      capacity: 2500
    write_relabel_configs:
      # 높은 카디널리티 메트릭 제외
      - source_labels: [__name__]
        regex: "go_.*"
        action: drop

솔루션 비교

주요 메트릭 솔루션 비교표

기능	Prometheus	VictoriaMetrics	Mimir	CloudWatch	Datadog
배포 모델	자체 호스팅	자체 호스팅	자체 호스팅	관리형	SaaS
확장성	단일 노드	수평 확장	수평 확장	자동 확장	자동 확장
고가용성	Thanos/Cortex 필요	네이티브	네이티브	네이티브	네이티브
데이터 압축	중간	매우 높음 (7x)	높음	해당 없음	해당 없음
쿼리 언어	PromQL	MetricsQL	PromQL	자체 문법	자체 문법
장기 저장	제한적	효율적	효율적	15개월	15개월
멀티 테넌시	제한적	지원	지원	계정 분리	조직 분리
비용	무료 (인프라만)	무료 (인프라만)	무료 (인프라만)	사용량 기반	호스트 기반
설정 복잡성	낮음	중간	높음	낮음	낮음
AWS 통합	수동 설정	수동 설정	수동 설정	네이티브	네이티브

비용 비교 (월간 추정)

가정: 1,000개 노드, 100만 활성 시계열, 30일 보존

솔루션	인프라 비용	서비스 비용	총 비용
Prometheus + VictoriaMetrics	~$500	$0	~$500
Amazon Managed Prometheus	~$200	~$1,500	~$1,700
CloudWatch	$0	~$3,000+	~$3,000+
Datadog	$0	~$15,000+	~$15,000+

실제 비용은 사용 패턴에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

선택 가이드

메트릭 수집 아키텍처

Kubernetes 환경의 메트릭 수집 구조

주요 메트릭 소스

컴포넌트	역할	주요 메트릭
node-exporter	노드 수준 메트릭	CPU, 메모리, 디스크, 네트워크
kube-state-metrics	K8s 객체 상태	Pod, Deployment, Node 상태
cAdvisor	컨테이너 메트릭	컨테이너별 CPU, 메모리, I/O
metrics-server	리소스 메트릭	HPA/VPA용 CPU, 메모리

다음 단계

각 메트릭 솔루션에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요:

Prometheus - 오픈소스 모니터링의 표준
VictoriaMetrics - 고성능 장기 저장소
Grafana Mimir - 엔터프라이즈급 메트릭 저장소
CloudWatch Metrics - AWS 네이티브 모니터링
Datadog - 통합 관측성 플랫폼

퀴즈

이 장에서 배운 내용을 테스트하려면 메트릭 개요 퀴즈를 풀어보세요.

Traffic Management

Security

Observability

Resilience

Advanced

비교 가이드

ArgoCD

Metrics

Logging

Tracing

Alerting

Observability End-to-End 실습

Cilium 딥다이브

Calico 딥다이브

Istio 상세 퀴즈

Linkerd 상세 퀴즈

Cilium Service Mesh 상세 퀴즈

ArgoCD 상세 퀴즈

Metrics

Logging

Tracing

Alerting

Observability Labs

메트릭 개요 ​

목차 ​

메트릭 기본 개념 ​

메트릭의 구성 요소 ​

메트릭 네이밍 규칙 ​

메트릭 유형 ​

1. Counter (카운터) ​

2. Gauge (게이지) ​

3. Histogram (히스토그램) ​

4. Summary (서머리) ​

Histogram vs Summary 비교 ​

Pull vs Push 모델 ​

Pull 모델 ​

Push 모델 ​

카디널리티와 메트릭 설계 ​

카디널리티란? ​

카디널리티 계산 ​

카디널리티 모범 사례 ​

카디널리티 모니터링 ​

장기 저장소 필요성 ​

Prometheus의 한계 ​

장기 저장이 필요한 이유 ​

Remote Write 아키텍처 ​

솔루션 비교 ​

주요 메트릭 솔루션 비교표 ​

비용 비교 (월간 추정) ​

선택 가이드 ​

메트릭 수집 아키텍처 ​

Kubernetes 환경의 메트릭 수집 구조 ​

주요 메트릭 소스 ​

다음 단계 ​

퀴즈 ​

메트릭 개요

목차

메트릭 기본 개념

메트릭의 구성 요소

메트릭 네이밍 규칙

메트릭 유형

1. Counter (카운터)

2. Gauge (게이지)

3. Histogram (히스토그램)

4. Summary (서머리)

Histogram vs Summary 비교

Pull vs Push 모델

Pull 모델

Push 모델

카디널리티와 메트릭 설계

카디널리티란?

카디널리티 계산

카디널리티 모범 사례

카디널리티 모니터링

장기 저장소 필요성

Prometheus의 한계

장기 저장이 필요한 이유

Remote Write 아키텍처

솔루션 비교

주요 메트릭 솔루션 비교표

비용 비교 (월간 추정)

선택 가이드

메트릭 수집 아키텍처

Kubernetes 환경의 메트릭 수집 구조

주요 메트릭 소스

다음 단계

퀴즈