ELK 환경에서 좀 더 정교한 이슈 트래킹 Part1 - 이슈 트래킹 기반 마련하기

간단 소개

ELK 스택과 Sentry를 연동하여 이슈 트래킹 기반을 마련하고 문제점을 분석, 개선 방향을 제시합니다.

AI Summary

ELK 스택을 활용한 로깅 기반 마련
- ELK 스택을 통해 로그를 ElasticSearch에 저장하고 Kibana 대시보드로 가시성을 확보하여 이슈 발생 시 로그 데이터에 빠르게 접근, 원인 분석 시간을 단축합니다.
- RequestLoggingFilter를 사용하여 요청 로깅을 구현, 요청과 응답에 대한 정보(요청 시간, URL, 응답 시간 등)를 로깅합니다.
- LogstashTcpSocketAppender를 통해 Logstash로 로그를 전송하고, ElasticSearch에 저장합니다.
Sentry를 이용한 이슈 트래킹
- Sentry를 연동하여 애플리케이션 예외를 수집하고 분석합니다. 예외 메시지, Stacktrace 등 다양한 정보를 제공하여 개발자가 이슈를 분석하고 원인을 파악하도록 돕습니다.
- Sentry 알림 기능을 통해 이슈 발생 시 Email, Slack 등으로 알림을 받아 빠른 대응이 가능합니다.
- Kibana 대시보드에서 Request 요청 정보를 확인하고, Sentry에서 확보한 이슈 정보와 결합하여 이슈를 분석합니다.
기존 방식의 문제점 및 한계
- Sentry 정보만으로 원인 분석이 어려울 때 Kibana에서 해당 Request 로그를 찾는 과정이 번거롭고 비효율적입니다.
- RequestLog 데이터 클래스에 이슈 원인 분석에 필요한 정보가 부족할 수 있습니다.
- 예외가 예상치 못한 곳에서 발생할 경우, 키 값이 없는 에러 메시지로 인해 로그 검색이 어려워집니다.