AI 에이전트의 경우: 문서 인덱스는 https://www.mongodb.com/ko-kr/docs/llms.txt에서 사용할 수 있으며, 모든 페이지의 마크다운 버전은 어떤 URL 경로에 .md를 추가하여 사용할 수 있습니다.
Docs Menu

Atlas 모니터링 및 경고에 대한 지침

MongoDB Atlas는 Atlas에서 활용하거나 타사 관찰 가능성 및 경고 스택에 통합할 수 있는 강력한 내장 지표, 원격 측정 및 로그 세트를 제공합니다. 이를 통해 Atlas 배포를 모니터링하고 관리하며 문제 발생 시 선제적으로 실시간 대응이 가능합니다.

배포서버 모니터링하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 클러스터 상태 및 현황 파악

  • 클러스터 에서 실행 작업이 데이터베이스 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.

  • hardware 리소스 제한된지 알아보기

  • 워크로드 및 쿼리 최적화 수행

  • 실시간으로 문제를 감지하고 대응하여 애플리케이션 스택 개선

Atlas 모니터링 및 경고를 위한 여러 지표 제공합니다. 시각적 대시보드 및 API 별로 배포의 상태, 가용성, 소비 및 성능을 추적 할 수 있습니다. 또한 다양한 클러스터 지표 보고, 데이터베이스 성능을 모니터 , 경고 및 경고 알림을 구성하고, 활동 로그를 다운로드 수 있습니다.

지표

배포 지표는 하드웨어 성능 및 데이터베이스 운영 효율성에 대한 인사이트를 제공합니다. Atlas는 서버, 데이터베이스 및 MongoDB 프로세스에 대한 지표를 수집하고 다양한 세분성 수준의 지표 데이터를 저장합니다. Atlas는 각 세분성 수준에 대해 바로 다음 세분성 수준에서 보고된 지표의 평균으로 해당 지표를 계산합니다. 대부분의 지표에는 이에 상응하는 버스트 보고 기능이 있습니다.

Atlas UI에서 지표 뷰, 실시간 성능 패널, 쿼리 프로파일러, Performance Advisor 및 네임스페이스 인사이트 페이지를 사용하여 지표를 모니터링할 수 있습니다. Atlas CLI 또는 Atlas 관리 API를 사용하여 지표를 원하는 도구로 전달할 수도 있습니다.

알림

Atlas는 200건 이상의 이벤트 유형에 대한 경고를 제공하여 정밀한 모니터링을 위한 경고를 맞춤 설정할 수 있습니다. Atlas는 경고 설정에서 구성한 데이터베이스 및 서버 조건에 대한 경고를 발송합니다. 조건이 경고를 트리거하면 Atlas는 클러스터에 경고 기호를 표시하고 경고 알림을 보냅니다.

Atlas UI, Atlas 관리 API, Atlas CLI 및 통합 Terraform 리소스 사용하여 경고 및 경고 알림을 구성할 수 있습니다.

모니터링

Atlas 모니터링 시각화는 hardware 성능 및 데이터베이스 운영 효율성 포함한 다양한 주요 지표 에 대한 인사이트를 제공합니다. 네트워크 및 운영 가시성을 위한 실시간 성능 패널, 효율성 추세 추적을 위한 쿼리 프로파일러, 자동 인덱스 제안과 같은 도구를 사용하면 문제를 보다 효과적으로 모니터 하고 해결하여 운영 효율성 높일 수 있습니다. 예시 를 들어, 이 차트는 서버 다시 시작 및 투표가 데이터베이스 성능에 영향 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

로그

Atlas 클러스터 의 각 프로세스 에 대한 로그를 제공합니다. 각 프로세스 자체 로그 파일 에 활동 계정을 보관합니다.

Atlas UI, Atlas CLI 및 Atlas 관리 API 사용하여 로그를 다운로드 할 수 있습니다. 자세한 학습 은 Atlas 감사 및 로깅 지침을 참조하세요.

단일 리전 배포에는 Datadog 및 Prometheus와 같은 타사 경고 도구와의 통합과 관련하여 고유한 고려 사항이 없습니다.모든 배포 패러다임 권장 사항을 참조하세요.

멀티 리전 클러스터의 경우, 리전 간 로그 및 지표 전송에 따른 잠재적인 데이터 전송 비용을 반드시 고려하세요. 로그와 감사 시스템을 설정할 때 로그를 생성된 리전에 로컬로 저장하는 등 리전 간 데이터 전송을 최소화하는 방안을 권장합니다.

다음 권장사항은 모든 배포서버 패러다임에 적용됩니다.

클러스터 또는 데이터베이스 성능을 모니터링하려면 과거 처리량, 성능 및 활용도 지표와 같은 클러스터 지표를 확인할 수 있습니다. 다음 표는 모니터링해야 할 중요한 지표 범주 중 일부(전체는 아님)를 나열합니다.

Atlas 클러스터 작업 및 연결 지표

  • opcounters

  • 작업 실행 시간

  • 쿼리 실행기 및 쿼리 타겟팅

  • 연결

  • Queues

  • 스캔 및 주문

하드웨어 지표

  • 정규화된 시스템 CPU

  • 정규화된 프로세스 CPU

  • 디스크 지연 시간

  • 디스크 IOPS

  • 디스크 여유 공간

  • 시스템 메모리

  • 사용량 스왑

복제 메트릭

  • 복제 지연

  • 복제 oplog window

  • 복제 여유 공간

  • Oplog GB/시간

  • OpCounters - Repl

Atlas UI, Atlas 관리 API 및 Atlas CLI 사용하여 Atlas cluster 지표 볼 수 있습니다. 또한 Atlas Datadog 및 Prometheus 와 같은 타사 도구와의 내장 통합 기능을 제공하며, Atlas 관리 API 활용하여 다른 사용자 지정 지표 도구와 통합할 수도 있습니다.

자세한 내용은 클러스터 지표 검토를 참조하세요.

Atlas 기존 가관측성 스택 으로 확장되므로 현재 도구를 교체하거나 워크플로를 변경하지 않고도 경고를 받고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. Atlas Microsoft Teams, PagerDuty, DataDog, Opsgenie, Splunk On-Call과 같은 타사 도구 및 기타 도구를 사용하여 경고 알림 보내 데이터베이스 와 전체 스택 성능을 한 곳에서 모두 파악할 수 있습니다.

로그인 시도 실패, 비정상적인 액세스 패턴, 데이터 유출 등의 보안 이벤트에 대한 경고 및 알림을 설정할 수 있습니다. 개발 및 테스트 환경에서는 7일 이상 비활성화된 클러스터에 대해 경고를 설정할 것을 권장하며 이를 통해 비용 절감을 위해 종료 가능한 클러스터를 쉽게 식별할 수 있습니다.

Atlas UI 에서 경고를 볼 때는 사용 가능한 필터를 사용하여 가장 중요한 경고에 집중할 수 있도록 호스팅하다, 복제본 세트, 클러스터, 샤드 등으로 결과를 제한하는 것이 좋습니다.

최소한 다음 경고를 구성하는 것이 좋습니다. 이러한 경고 권장 사항은 기준을 제공하지만 워크로드 특성에 따라 조정해야 합니다. 다음 표에 ' 우선 순위 높은' 조건이 지정된 경우 동일한 조건에 대해 우선 순위 순위가 낮은 심각도에 대해 경고, 우선 순위 순위가 높은 심각도에 대해 경고를 각각 하나씩 여러 개 구성하는 것이 좋습니다. 이를 통해 각각에 대해 개별적으로 경고 알림 설정을 구성할 수 있습니다.

Atlas 기본값 으로 일부 경고를 구성합니다. 기본값 경고 설정에 대해 학습 기본 경고 설정을 참조하세요.

조건
권장 경고 임계값: 낮은 우선순위
권장 경고 임계값: 높은 우선 순위
주요 인사이트

Oplog 윈도우 (oplog window)

5분 동안 5시간 미만

10분 동안 10시간 미만

복제 oplog window를 복제 헤드룸과 함께 모니터링하여 세컨더리 서버에 전체 재동기화가 필요한지 여부를 확인합니다. 복제 oplog window는 계획된 장애와 계획되지 않은 장애에 대한 세컨더리 시스템의 복원력을 미리 파악하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다.

투표 이벤트

> 한 시간 동안 3, 5분 후에 알림

> 한 시간 동안 30, 5분 후에 알림

프라이머리 노드가 중단되고 새 프라이머리로 세컨더리 노드가 선출될 때 발생하는 투표 이벤트를 모니터링합니다. 잦은 투표 이벤트는 운영을 방해하고 가용성에 영향을 미쳐 일시적인 쓰기 불가 상태와 데이터 롤백 가능성을 초래할 수 있습니다. 투표 이벤트를 최소화하면 일관된 쓰기 작업과 안정적인 클러스터 성능을 보장할 수 있습니다.

읽기 IOPS

> 2 분 동안 4000

> 5 분 동안 9000

디스크 IOPS가 프로비저닝된 최대 IOPS에 근접하는지 모니터링합니다. 클러스터가 향후 워크로드를 처리할 수 있는지 여부를 결정합니다.

> 2 분 동안 4000

> 5 분 동안 9000

디스크 IOPS가 프로비저닝된 최대 IOPS에 근접하는지 모니터링합니다. 클러스터가 향후 워크로드를 처리할 수 있는지 여부를 결정합니다.

읽기 지연 시간

5분 동안 20ms 초과

> 5 분 동안 50 초

디스크 대기 시간을 모니터링하여 디스크 읽기 및 쓰기 효율성을 추적합니다.

쓰기 지연 시간

5분 동안 20ms 초과

5분 이상 동안 50ms 초과

디스크 대기 시간을 모니터링하여 디스크 읽기 및 쓰기 효율성을 추적합니다.

스왑 사용

> 15 분 동안 2GB

> 15 분 동안 2GB

메모리를 모니터링하여 상위 클러스터 계층으로 업그레이드할지 여부를 결정합니다. 이 메트릭은 메트릭 간격에 지정된 기간 동안의 평균값을 나타냅니다.

호스트 다운

15 분

24시간

호스트를 모니터링하여 다운타임을 즉시 감지합니다. 호스팅하다 15 분 이상 다운되면 가용성 영향 수 있으며, 24 시간을 초과하는 다운타임은 매우 중요하여 데이터 접근성과 애플리케이션 성능을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다.

프라이머리 없음

5분

5분

복제본 세트의 상태를 모니터링하여 프라이머리 노드 없는 인스턴스를 식별합니다. 5 분 이상 프라이머리 부족하면 쓰기 (write) 작업이 중지되고 애플리케이션 기능에 영향 수 있습니다.

누락된 활성 mongos

15 분

15 분

활성 mongos 프로세스의 상태를 모니터링하여 샤딩된 클러스터에서 효과적인 쿼리 라우팅을 보장합니다. mongos 이 누락되면 쿼리 라우팅이 중단될 수 있습니다.

페이지 오류

5분 동안 초당 50 초과

5분 동안 초당 100 초과

페이지 오류를 모니터링하여 메모리를 늘릴지 여부를 결정합니다. 이 지표는 선택한 샘플 기간 동안 이 프로세스 의 초당 평균 페이지 오류 비율을 표시합니다. Windows가 아닌 환경에서는 이는 하드 페이지 오류에만 적용됩니다.

복제 지연

> 5 분 동안 240 초

5분 동안 1시간 초과

복제 지연을 모니터링하여 세컨더리가 oplog에서 벗어날 가능성이 있는지 확인합니다.

백업 실패

모든 발생

none

백업 작업을 추적하여 데이터 무결성을 보장합니다. 백업 실패하면 데이터 가용성이 손상될 수 있습니다.

복원된 백업

모든 발생

none

복원된 백업을 확인하여 데이터 무결성과 시스템 기능을 보장합니다.

대체 스냅샷 실패

모든 발생

none

데이터 중복성과 복구 기능을 보장하기 위해 폴백 스냅샷 작업을 모니터링합니다.

백업 일정 지연

> 12 시간

> 12 시간

백업 일정을 확인하여 추적 진행되고 있는지 확인합니다. 뒤처지면 데이터 손실 위험이 있고 복구 계획이 손상될 수 있습니다.

대기 중인 읽기

> 0-10

> 10+

대기 중인 읽기를 모니터링하여 효율적인 데이터 검색을 보장합니다. 대기 중인 읽기 수준이 높으면 리소스 제약 또는 성능 병목 현상을 나타낼 수 있으므로 시스템 응답성을 유지하려면 최적화가 필요합니다.

대기 중인 쓰기

> 0-10

> 10+

효율적인 데이터 처리를 유지하기 위해 대기 중인 쓰기를 모니터링합니다. 대기 중인 쓰기가 많으면 리소스 제약이나 성능 병목 현상을 나타낼 수 있으며 시스템 응답성을 유지하기 위해 최적화가 필요할 수 있습니다.

지난 1시간 동안 재시작

> 2

> 2

지난 1시간 동안 재시작 횟수를 추적하여 불안정성 또는 구성 문제를 감지합니다. 자주 다시 시작하는 것은 시스템 안정성과 가동 시간을 유지하기 위해 즉각적인 조사가 필요한 기본 문제를 나타낼 수 있습니다.

모든 발생

none

안정적인 클러스터 운영을 보장하기 위해 프라이머리 투표를 모니터링합니다. 투표가 빈번하다는 것은 네트워크 문제 또는 리소스 제약 조건을 나타내어 데이터베이스 의 가용성 및 성능에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있습니다.

더 이상 유지 관리가 필요하지 않습니다.

모든 발생

none

불필요한 유지 관리 작업을 검토하여 리소스를 최적화하고 중단을 최소화하세요.

유지 관리 시작됨

모든 발생

none

계획된 활동이 원활하게 진행되도록 유지 관리 작업의 시작을 추적합니다. 적절한 감독은 유지 관리 중 시스템 성능을 유지하고 다운타임을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

유지 관리 예정

모든 발생

none

예정된 유지 관리를 모니터링하여 잠재적인 시스템 영향에 대비합니다.

> 5 분 동안 5%

> 5 분 동안 20%

버스트 가능 성능을 갖춘 AWS EC2 클러스터에서 CPU 도용(CPU Steal)을 모니터링하여 공유 코어로 인해 CPU 사용량이 보장된 기준선을 초과하는 시점을 식별합니다. 높은 도용 비율(Steal Percentages)은 CPU 크레딧 잔액이 소진되어 성능에 영향을 미치고 있음을 나타냅니다.

중앙처리장치

> 5 분 동안 75%

> 5 분 동안 75%

CPU 사용량을 모니터링하여 데이터가 메모리 대신 디스크에서 검색되는지 여부를 확인합니다.

디스크 파티션 사용량

90% 이상

> 5 분 동안 95%

디스크 파티션 사용량을 모니터링하여 충분한 저장 가용성을 보장합니다. 사용량 수준이 높으면 성능 저하 및 잠재적인 시스템 중단이 발생할 수 있습니다.

자세한 학습 은 경고 구성 및 해결을 참조하세요.

참고

자동 확장 경고 이벤트

프로덕션 환경의 경우, 확장 작업에 대한 가시성을 유지하기 위해 Atlas 자동 확장 카테고리에 대한 경고를 구성하는 것이 좋습니다. Atlas 다음을 포함한 반응형 및 예측 자동 확장 이벤트에 대한 경고를 생성합니다.

  • 클러스터 계층 자동 확장 시작(반응형)

  • 예측 컴퓨팅 자동 확장 시작

  • 최대 계층 으로 인해 예측 자동 확장 시작되지 않았습니다.

  • 디스크 자동 확장 시작

이러한 경고는 Atlas 워크로드 변경에 따라 클러스터 리소스를 자동으로 조정하는 시기 추적 데 도움이 됩니다. 자동 확장 경고 및 구성 방법에 대해 자세히 학습 자동 확장 문제 해결을 참조하세요.

Atlas는 데이터베이스의 성능을 사전에 모니터링하고 개선할 수 있는 여러 도구를 제공합니다.

Atlas UI 의 실시간 성능 패널 (RTPP)은 Atlas UI 에서 1초 단위로 호스트에 대한 현재 네트워크 트래픽, 데이터베이스 작업 및 hardware 통계에 대한 인사이트를 제공합니다. 다음과 같은 경우에는 RTPP를 사용하는 것이 좋습니다.

  • 관련 데이터베이스 작업을 시각적으로 식별

  • 쿼리 실행 시간을 평가하다

  • 스캔한 문서와 반환된 문서의 비율을 평가합니다.

  • 네트워크 부하 및 처리량 모니터링

  • 복제본 세트의 세컨더리 멤버에서 잠재적인 복제 지연 발견

  • 작업이 완료되기 전에 작업을 종료하여 귀중한 리소스 확보

Atlas 관리 API 에서는 RTPP를 모니터 할 수 없지만, Update One Project Settings(업데이트 프로젝트 설정)를 통해 Atlas 관리 API 에서 RTPP를 활성화 및 비활성화할 수 있습니다.

자세한 학습 은 실시간 성능 모니터링을 참조하세요.

쿼리 프로파일러 느린 쿼리와 병목 현상을 식별하고 데이터베이스 성능을 개선하기 위해 인덱스 구체화 및 쿼리 재구성을 제안합니다. Atlas UI 에서 최대 7일 동안 가장 느린 작업에 대한 가시성을 제공하여 쿼리 효율성 의 추세와 이상값을 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 이 데이터를 사용하여 성능이 저조한 쿼리를 정확히 찾아내고 문제를 해결하여 성능 오버헤드 줄이는 것이 좋습니다.

쿼리 프로파일러 Return Slow Queries(느린 쿼리 반환)를 사용하여 Atlas 관리 API 에서 식별하는 느린 쿼리에 대한 로그 줄을 반환할 수 있습니다.

자세한 학습 은 쿼리 프로파일러 로 쿼리 성능 모니터링을 참조하세요.

Performance Advisor는 실행 속도가 느린 쿼리에 대한 로그를 자동으로 분석하고 생성 및 삭제할 인덱스를 추천합니다. 느린 쿼리를 분석하고 개별 컬렉션에 대한 인덱스 제안을 제공하며 이는 계산된 영향 점수로 순위가 매겨지고 워크로드에 맞춰 조정됩니다. 이를 통해 고효율 성능 개선을 쉽고 즉각적으로 할 수 있습니다. 정기적으로 모니터링하고 느린 쿼리에 집중하며 오버헤드를 최소화하기 위해 프로파일러를 선택적으로 활성화할 것을 권장합니다.

Atlas UI, Atlas CLI 및 Atlas 관리 API 사용하여 Performance Advisor 에서 느린 쿼리와 쿼리 성능 개선을 위한 제안 사항을 확인할 수 있습니다.

Performance Advisor Return Slow Queries를 사용하여 Atlas 관리 API 에서 식별하는 느린 쿼리에 대한 로그 줄을 반환할 수 있습니다. Atlas 관리 API 사용하여 추천 인덱스 등을 반환하려면 Performance Advisor 참조하세요.

자세한 학습 은 Performance Advisor 로 느린 쿼리 모니터링 및 개선하기를 참조하세요.

Atlas UI 의 네임스페이스 인사이트 페이지에서는 컬렉션 수준 성능 및 사용량 지표 모니터 할 수 있습니다. 특정 호스트에 대한 지표 (예: 컬렉션 에 대한 CRUD 작업 수) 및 통계(예: 평균 쿼리 실행 시간) 및 모니터링 위해 고정한 컬렉션의 작업 유형을 표시합니다. 이를 통해 컬렉션 수준 성능에 대한 보다 세분화된 가시성을 제공하여 데이터베이스 성능을 최적화하고, 문제를 해결하며, 확장, 인덱싱 및 쿼리 조정에 대한 결정을 내릴 수 있습니다.

자세한 학습 은 네임스페이스 인사이트로 컬렉션 수준 쿼리 지연 시간 모니터링을 참조하세요.

Atlas UI의 조직 활동 피드와 프로젝트 활동 피드에는 각각 특정 Atlas 조직 또는 프로젝트에서 발생하는 모든 이벤트가 나열됩니다. 각 활동 피드를 이벤트 유형 및 시간 범위로 필터링할 수 있으며 API 액세스 업데이트, 경고 설정 변경 등 다양한 이벤트를 모니터링할 수 있습니다. 이 기능을 통해 조직이나 프로젝트별로 원하는 세분화 수준으로 활동 기록을 검토할 수 있습니다.

반응 및 예측 자동 확장 조치를 포함한 자동 확장 이벤트는 활동 피드에 기록됩니다. 이러한 이벤트를 필터링하여 현재 리소스 사용량이 트리거하는 반응적 확장 과 예측된 주기적인 수요 패턴이 트리거하다 예측 확장 구분합니다. 이러한 가시성은 Atlas 클러스터 리소스를 자동으로 조정하는 시기와 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.

Atlas UI, Atlas CLI 및 Atlas 관리 API 사용하여 각 활동 피드 에서 이벤트를 조회 . 자세히 학습 활동 피드 보기를 참조하세요.

Atlas는 최근 30일간의 로그 메시지 및 시스템 이벤트 감사 메시지를 보관합니다. 보존 기간이 끝나기 전에 언제든 Atlas UI, Atlas API 및 Atlas CLI를 사용하여 Atlas 로그를 다운로드할 수 있습니다.

자세한 학습 은 MongoDB 로그 보기 및 다운로드를 참조하세요.

로그를 AWS S3 버킷으로 내보낼 수도 있습니다. 이 기능 구성하면 Atlas mongod, mongos 및 감사 로그를 매분 AWS S3 버킷으로 내보냅니다.

다음 예시는 Atlas 자동화 도구를 사용하여 모니터링을 활성화하는 방법을 보여줍니다.

다음 명령을 실행하여 지정된 디스크에서 사용된 공간과 남은 공간의 양을 조회합니다. 이 지표는 시스템의 여유 공간이 부족한지 여부를 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

atlas metrics disks describe atlas-lnmtkm-shard-00-00.ajlj3.mongodb.net:27017 data \
--granularity P1D \
--period P1D \
--type DISK_PARTITION_SPACE_FREE,DISK_PARTITION_SPACE_USED \
--projectId 6698000acf48197e089e4085 \

배포서버 프라이머리 없는 경우 이메일 주소 로 경고 알림을 생성하려면 다음 명령을 실행합니다.

atlas alerts settings create \
--enabled \
--event "NO_PRIMARY" \
--matcherFieldName CLUSTER_NAME \
--matcherOperator EQUALS \
--matcherValue ftsTest \
--notificationType EMAIL \
--notificationEmailEnabled \
--notificationEmailAddress "myName@example.com" \
--notificationIntervalMin 5 \
--projectId 6698000acf48197e089e4085

프로젝트에 대해 Atlas에서 관리하는 느린 작업 임계값을 활성화하려면 다음 명령을 실행하세요.

atlas performanceAdvisor slowOperationThreshold enable --projectId 56fd11f25f23b33ef4c2a331

다음 명령을 실행하여 프로젝트 에서 지정된 호스팅하다 에 대한 MongoDB 로그가 포함된 압축 파일 다운로드 .

atlas logs download cluster0-shard-00-00.a1b2c.mongodb.net mongodb.gz