디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터 수집

Apigee Hybrid는 이용 가능한 디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터를 제공합니다. 이 데이터는 데이터 수집 포드에 의해 수집되어, 데이터를 열람하고 분석하여 모니터링 및 경고를 설정할 수 있도록 관리 영역에 전송됩니다.

데이터 정보

TCP를 통해 클러스터 내에서 데이터 수집 포드로 가는 하이브리드 스트림 디버그(시작 시), 애널리틱스, 배포 상태 데이터의 모든 메시지 프로세서(MP) 서비스입니다. 데이터 수집 포드는 능숙한 서비스를 통해 포드의 파일 시스템에 스트리밍된 데이터를 저장합니다.

UDCA(범용 데이터 수집 에이전트)는 저장된 데이터를 주기적으로 추출하여 관리 영역의 UAP(통합 애널리틱스 플랫폼) 서비스로 전송합니다. UAP는 수신되는 애널리틱스 및 배포 상태 데이터를 처리하고 하이브리드 UI 또는 Apigee API를 통해 사용할 수 있도록 합니다.

Apigee Hybrid는 최소 2개의 복제본을 사용하여 데이터 수집 포드를 ReplicaSet로 구현합니다.

다음 이미지는 디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터 수집 프로세스를 보여줍니다.

메시지 프로세서에서 시작하여 UDCP가 저장하고 궁극적으로 Apigee API 또는 Apigee Hybrid UI가 처리하는 데이터 흐름을 보여주는 아키텍처 다이어그램입니다.

디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터는 로깅 및 측정항목 데이터와 동일한 위치에 저장되지 않거나 액세스되지 않습니다.

  • 로깅 및 측정항목 데이터는 GCP 프로젝트에 저장되며 Cloud 운영과 같은 도구나 사용하려는 도구를 통해 이 데이터에 액세스할 수 있습니다.
  • 반면 디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터는 하이브리드 관리 영역에 저장되며 하이브리드 UI 또는 Apigee API 같은 Apigee 서비스를 통해 액세스합니다.

다음 표에는 데이터 수집 포드에서 수집한 데이터가 요약되어 있습니다.

데이터 유형 데이터 세트 이름 설명 업데이트 빈도 API
분석 api 초당 트랜잭션, 캐시 사용량, 오류, 지연 시간, 요청/응답 크기, 트래픽 수를 포함한 API 사용 데이터.

자세한 내용은 Apigee Analytics 개요를 참조하세요.

 최대 30초 지연 Analytics admin API
배포 상태 event API 프록시의 현재 배포 상태입니다.

이 정보를 보는 방법에 대한 자세한 내용은 배포 상태 보기를 참조하세요.

 즉시 Deployments API
디버그 debug

API 프록시의 세션 데이터를 디버그합니다. 이 데이터에는 요청/응답 매개변수와 정책 실행 시간에 적용된 변환이 포함됩니다.

애널리틱스 및 배포 상태 데이터와 달리 디버그 데이터는 항상 수집되지는 않습니다. 대신 디버그 세션을 시작할 때 디버그 데이터가 수집됩니다.

자세한 내용은 디버그 개요를 참조하세요.

 즉시 Debug session API
Debug session data API

하이브리드 UI에서 데이터 보기

이 섹션에서는 Apigee Hybrid UI에서 디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터를 보는 방법을 설명합니다.

디버그

필터 지원이 증가한 점이 다를 뿐 Edge 디버그 데이터와 동일한 방식으로 하이브리드 서비스의 데이터를 디버그합니다. 자세한 내용은 디버그 개요를 참조하세요.

분석

하이브리드 서비스의 애널리틱스 데이터는 Edge 애널리틱스 데이터와 동일한 방식으로 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 Edge 문서의 분석 대시보드 사용을 참조하세요.

프록시 배포 상태

배포 상태를 보는 방법은 배포 상태 보기를 참조하세요.

데이터 수집 구성

디버그, 애널리틱스, 배포 상태 데이터가 데이터 수집 포드에서 수집되는 방법과 위치를 설정하려면 해당 구성 속성을 통해 UDCA 서비스를 구성합니다. UDCA 속성에는 UDCA의 일반적인 속성과 각 데이터 세트에 고유한 속성이 포함됩니다.

UDCA를 구성하는 방법:

  1. 런타임 영역 구성요소 관리에 설명된 대로 Kubernetes 관리 머신에서 편집할 overrides.yaml 파일을 엽니다.
  2. UDCA 구성 설정의 값을 설정합니다. UDCA의 경우 속성에 대해 다음과 같은 커스텀 값을 설정할 수 있습니다.
    • 폴링 간격
    • 복제본 수(최소 및 최대)
    • (추가 복제본을 트리거하는) 대상 CPU 비율

    맞춤설정할 수 있는 UDCA 속성의 전체 목록은 udca를 참조하세요.

  3. override.yaml 파일에 변경사항을 저장합니다.
  4. 다음 예시와 같이 apigeectl apply 명령어를 실행하여 클러스터에 변경사항을 적용합니다.
    apigeectl apply -f my-overrides.yaml --org --env env-name

    apply 명령어에 대한 자세한 내용은 클러스터 구성 적용을 참조하세요.