사용자 정의 지표를 설정하면 (로그 라인을 살펴보거나 복잡한 보고 도구를 사용하지 않고도) 필요한 정보에 대한 즉각적인 통찰력을 얻을 수 있는 쉬운 방법입니다. 잠재적인 문제를 신속하게 식별하고 해결하려면 의미 있는 지표를 추적하여 애플리케이션의 중요한 모니터링 데이터를 보완하세요.
이 블로그 게시물에서는 사용자 정의 지표를 설정하고 사용하여 모니터링 사각지대를 제거하는 방법을 보여 드리겠습니다. 애플리케이션의 성능을 더 잘 이해하기 위해 모니터링 도구 제품군과 함께 사용자 정의 지표를 사용할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다.
맞춤 측정항목이란 무엇인가요?
지표와 관련하여 AppSignal은 기본적으로 오류율, 응답 시간 및 처리량과 같은 중요한 데이터를 추적합니다. 우리는 이러한 지표를 사용하여 귀하의 애플리케이션을 모니터링하고 애플리케이션에 성능 문제가 발생할 때 이를 알려드립니다.
사용자 정의 지표를 사용하면 원하는 애플리케이션 데이터를 시각화하고 추적할 수 있으며, 활성 사용자 수 또는 작업별 처리 시간과 같은 추가 컨텍스트를 연결하여 애플리케이션 성능에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다. AppSignal에서 대시보드를 생성하여 처리량이나 데이터베이스 크기와 같은 중요한 지표와 함께 사용자 정의 지표를 추적할 수 있습니다.
측정항목 측정
측정항목을 AppSignal로 보낼 때 측정 방법을 고려하는 것이 중요합니다. AppSignal은 세 가지 측정 방법을 제공합니다:
AppSignal은 적절한 측정 형식을 사용하여 사용자 정의 지표를 쉽게 추적하는 데 도움이 되는 방법과 기능을 제공합니다.
우리가 웹샵을 모니터링하고 있다고 상상해 봅시다. 게이지, 카운터, 분포 측정을 사용하여 특정 데이터 포인트를 추적하는 방법을 보여드리겠습니다.
게이지
이유에 대한 맥락 우리 애플리케이션의 성능이 평소보다 다소 높을 수 있습니다. 현재 우리 애플리케이션을 사용하고 있는 활성 쇼핑객 수를 살펴보겠습니다. 우리는 애플리케이션에서 새로운 사용자 세션이 생성될 때마다 게이지 측정값을 사용하여 활성 사용자 수를 보고할 것입니다.
이를 위해 정기적으로 AppSignal에 사용자 정의 지표를 보내는 메커니즘인 정밀 프로브를 생성할 수 있습니다. 이 프로브를 사용하여 마지막 순간에 업데이트된 장바구니 수를 기록하고 이 정보를 active_shoppers 라벨 아래 AppSignal에 보낼 수 있습니다. set_gauge 사용 방법. 예:
루비
미세 프로브에 대한 자세한 내용은 Ruby 문서를 참조하세요.
엘릭서
미세 프로브에 대한 자세한 내용은 Elixir 문서를 참조하세요.
Node.js
미세 프로브에 대한 자세한 내용은 Node.js 문서를 참조하세요.
구성이 완료되면 AppSignal에서 차트를 생성하여 애플리케이션을 사용하는 활성 쇼핑객 수를 추적할 수 있습니다.
이 정보를 사용하면 사이트를 적극적으로 사용하는 대략적인 사용자 수를 기반으로 웹숍의 실적을 신속하게 추론할 수 있습니다. 특히 높은 개수를 발견하고 성능 문제가 예상되는 경우 애플리케이션을 계속 사용할 수 있도록 조치를 취할 수 있습니다.
카운터
카운터를 사용하면 애플리케이션에서 어떤 일이 얼마나 자주 발생하는지 추적할 수 있습니다. 이 기능은 시간 경과에 따른 특정 이벤트나 작업의 빈도(예:장바구니에 항목을 추가하는 등 사용자가 작업을 완료한 횟수)를 모니터링해야 하는 시나리오에서 유용합니다.
우리 애플리케이션이 사용자에게 얼마나 자주 인보이스를 발행하는지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 하려면 송장이 생성될 때마다 카운터를 늘려야 합니다.
increment_counter을 사용하세요 Ruby와 Elixir의 메소드:
그리고 incrementCounter Node.js의 함수:
설정이 완료되면 AppSignal에서 애플리케이션이 생성하는 송장 수를 추적할 수 있습니다.
주문 등 추가 관련 데이터 포인트를 추적했는데 측정항목이 예상대로 서로 추적하지 않는 것을 발견하면 어떻게 되나요? 그런 다음 송장 발행 및 주문 논리를 조사하여 잠재적으로 많은 고객에게 영향을 미치기 전에 중요한 문제를 찾아서 해결할 수 있습니다.
배포
사용자 지정 측정항목을 사용하여 응답 시간, 백그라운드 작업 기간 등의 데이터 측정값을 기록할 수 있습니다. 이러한 지표를 추적하면 사용자 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 성능이 낮은 백그라운드 작업이나 API 엔드포인트를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
고객이 구매 후 몇 분 이내에 이 이메일을 받는 것이 중요하므로 애플리케이션이 주문 확인 작업을 실행하는 데 걸리는 평균 시간을 확인하려고 합니다.
이를 위해 add_distribution_value을 사용합니다. 방법:
루비
엘릭서
Node.js
완료되면 AppSignal에서 주문 확인 작업을 완료하는 데 걸리는 평균 시간을 추적할 수 있습니다. 사용자보다 먼저 성능이 예상보다 느린지 알아차리면 애플리케이션의 가용성과 확장성을 적극적으로 유지할 수 있습니다.
맞춤 측정항목을 위한 맞춤 대시보드
직관적인 UI 덕분에 몇 분 만에 맞춤 측정항목 추적을 시작할 수 있습니다.
대시보드 탐색에서 "대시보드 추가" 버튼을 사용하여 새 대시보드를 만들 수 있습니다. 그래프 빌더로 그래프 작성을 시작하려면 "그래프 추가" 버튼을 클릭하세요.
그래프를 생성할 때 차트로 표시할 지표와 태그를 선택하고 그래프의 범례와 레이블을 구성할 수 있습니다. 완료되면 지정된 기간 동안의 현재 측정항목 데이터가 그래프에 표시되는 것을 즉시 확인할 수 있습니다.
측정항목이 중요한 이유
로깅은 이후 애플리케이션 성능 문제를 디버그하고 해결하는 데 도움이 되는 환상적인 솔루션입니다. 이러한 일이 발생했다면 지표는 이전에 향후 문제를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객은 무엇이든 알아차립니다. 맞춤 측정항목을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 중요한 일에 집중: 대량의 로깅 메타데이터나 사건 목록을 필터링하지 않고도 애플리케이션의 특정 데이터 포인트를 정확하게 추적하고 집중적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 업무 시작: 비즈니스 관점에서 애플리케이션 성능을 이해하고 활성 사용자 수, KPI 또는 일일 매출과 같은 중요한 데이터를 신속하게 추적하세요.
- 로깅 간소화: '모든 것을 한꺼번에' 기록하는 것은 지속 불가능합니다. 맞춤 측정항목을 사용하면 필수 데이터를 효율적으로 추적하고 로그를 사용하여 사고 원인을 조사할 수 있으며 문제 해결 및 디버깅에 필요한 데이터만 로깅할 수 있습니다.
- 사후 대응이 아닌 사전 대응 작업: 예를 들어, 애플리케이션이 사용자에게 송장을 보내는 데 시간이 너무 오래 걸리거나 평소보다 활성 사용자 수가 많은 경우 경고하도록 사용자 정의 트리거를 설정하세요. 이러한 경고를 통해 문제가 고객에게 영향을 미치기 전에 사전에 조사하고 해결할 수 있습니다.
맞춤 측정항목에 대해 자세히 알아보기
애플리케이션의 측정항목을 최대한 활용할 준비가 되셨나요? 이 블로그 게시물에서는 AppSignal의 사용자 정의 측정항목으로 가능한 작업 중 일부만 다루었습니다. 사용자 정의 지표에 대한 문서에는 귀하가 알아야 할 모든 내용이 요약되어 있습니다.
도움이 필요하거나 지표나 기타 AppSignal 또는 모니터링과 관련된 질문이 있는 경우 언제든지 저희에게 연락하실 수 있습니다.
AppSignal의 사용자 정의 지표는 애플리케이션을 모니터링하는 데 도움이 되는 많은 개발자 중심 기능 중 하나일 뿐입니다. 개발자들은 다음과 같은 이유로 모니터링을 즐겨 사용합니다.
- 탐색하기 쉬운 직관적인 인터페이스
- 간단하고 예측 가능한 가격 책정
- 개발자 간 지원.
AppSignal을 처음 사용하신다면 무료 스트룹와플을 요청하는 것을 잊지 마세요! 애플리케이션의 모든 측정항목을 손끝에서 확인할 수 있는 느낌만큼 맛도 좋습니다 😉🍪
코너 제임스
AppSignal의 개발자 마케팅 관리자. 카놀리를 너무 좋아해서 이름을 코놀리로 바꾸는 것을 고려 중인 팟캐스트 중독자. 그는 색깔에 'u'가 있다고 생각합니다. 마이크 위에 있거나, 무대 위에 있거나, 근무 외 시간에 소파에 누워 있는 그를 볼 수 있습니다.
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