AWS Lambda 서버리스 모니터링 시작하기

개요

_서버리스(Serverless)_는 개발자가 인프라스트럭처를 자체적으로 관리하는 대신, 클라우드 공급업체를 사용해 애플리케이션과 서비스를 개발하고 실행하는 모델입니다. Datadog Serverless Monitoring은 서버리스 인프라스트럭처에서 메트릭, 로그, 트레이스를 수집하여 애플리케이션 건전성과 성능을 모니터링하도록 도와줍니다.

이번 가이드에서는 클릭 한 번으로 시작할 수 있는 서버리스 샘플 앱을 사용해보겠습니다. 이 앱에는 서버리스 모니터링이 사전 설정으로 구성되어 있습니다. 이번 가이드에 따라 샘플 앱에서 문제가 발생했을 때 트러블슈팅하는 방법, 서버리스 모니터링에서 지원하는 시각화 자료의 유형을 알아보시기 바랍니다.

샘플 앱 설치하기

CloudFormation Stack을 시작하세요. 이 링크를 사용하면 CloudFormation의 Create stack 페이지로 이동합니다.
Datadog API 키와 Datadog 사이트 ()를 입력하세요.

다음으로 IAM 함수를 확인하고, Create Stack을 클릭합니다.

스택이 생성되었다면 Outputs 탭을 엽니다.

ApiGatewayInvokeURL을 방문해 샘플 앱을 몇 번 호출하세요. 이렇게 하면 “Sent message to SNS” 성공 메시지가 반환됩니다.

각 호출 실행 시에는 다음을 사용합니다.

import boto3, os

def handler(event, context):
    sns = boto3.client('sns')

    sns.publish(
        TopicArn=os.environ.get("SNS_TOPIC_ARN"),
        Message='Message sent to SNS'
        )

    return {
        "body": "Sent message to SNS",
        "statusCode": 200
    }

서버리스 보기에서 샘플 앱 함수를 확인할 수 있습니다.

서버리스 보기 화면

서버리스 보기 화면(Serverless View)은 AWS 환경의 모든 서버리스 리소스에서 원격 측정한 데이터를 보여줍니다. 이 페이지를 애플리케이션 모니터링, 디버깅, 최적화의 시작점으로 삼을 수 있습니다.

샘플 앱을 한 번 이상 호출했다면 datadog-sample-entry-function 및 datadog-sample-sqs-consumer-function이 표시됩니다.

서버리스 인사이트

서버리스 보기 화면에서 가장 오른쪽에 있는 열의 이름은 Insights입니다. Datadog는 자동으로 서버리스 애플리케이션에서 발생할 수 있는 문제를 강조 표시해줍니다. 높은 오류율(high errors) 및 높은 지속 기간(high duration) 등의 문제는 Insights 열에 표시됩니다.

서버리스 샘플 애플리케이션에서는 Datadog에서 콜드 스타트 문제를 탐지할 가능성이 높습니다. 콜드 스타트는 서버리스 애플리케이션의 트래픽이 갑자기 증가했을 때 발생합니다. 함수에서 이전에 상대적으로 일관성 있는 수량의 요청을 받다가 갑자기 더 많은 요청을 받을 때, 또는 이번 사례와 같이 이전에 비활성화 상태였던 함수가 처음으로 호출되었을 때 발생할 수 있습니다.

조사할 오류 만들기

샘플 앱 스택의 datadog-sample-entry-function을 수정하여 의도적으로 오류를 만들 수 있습니다.

  # Entry Lambda Function Code
  def handler(event, context):

    raise Exception('Throw an error.')

변경 사항을 배포하고 샘플 앱을 다시 호출하여, Datadog에서 오류를 어떻게 조사할 수 있는지 살펴보세요.

datadog-sample-entry-function에 오류가 다섯 개 존재한다는 점에 유의하시기 바랍니다.

함수 상세 정보

함수를 클릭하면 호출 및 최근 배포와 관련된 상세 정보를 확인할 수 있습니다.

위에서 볼 수 있듯, 상세 정보 화면에는 세 개의 그래프가 있습니다. 사용 가능한 메트릭을 표시하도록 설정할 수 있는데, 기본적으로는 확장된 Lambda 메트릭(호출, 오류, 기간)을 표시하도록 되어 있습니다.

Datadog는 확장 람다 메트릭을 바로 사용할 수 있도록 생성합니다. 낮은 레이턴시, 몇 초 단위의 입도, 콜드 스타트와 커스텀 태그에 대한 상세 메타데이터가 지원됩니다. 또한 기본 확장된 Lambda 메트릭 대시보드도 볼 수 있습니다.

호출

Invocations 탭은 함수의 최근 호출 내역을 표시합니다.

각 호출은 트레이스와 연관됩니다. Open Trace를 클릭해 각 호출의 트레이스를 확인할 수 있습니다.

Flame Graph 탭은 정확하게 호출 시간 동안 어떤 일이 일어났는지를 표시합니다. 총 실행 시간 중 가장 높은 퍼센트 비율을 차지하는 서비스가 무엇인지 등을 알아볼 수 있습니다. Flame 그래프는 APIGateway에서 datadog-sample-entry-function, SNS, SQS를 거쳐 마지막으로 datadog-sample-sqs-function을 통해 전송되는 요청을 보여줍니다.

Trace Map 탭은 서비스 흐름과 서비스의 연관 관계를 시각화합니다.

상세한 트레이스 보기 화면의 아래쪽 절반은 스택 트레이스(stack trace)로, 오류를 발생시킨 코드 라인을 알려줍니다.

Traceback (most recent call last):
  File /opt/python/lib/python3.9/site-packages/datadog_lambda/wrapper.py, line 142, in __call__
    self.response = self.func(event, context, **kwargs)
File /var/task/index.py, line 17, in handler
    raise Exception('Throw an error.')
Exception: Throw an error.

아래로는 람다 요청과 응답 페이로드를 살펴볼 수 있습니다. Datadog는 모든 람다 호출을 대상으로 이벤트 페이로드를 수집합니다.

로그

서버리스 샘플 앱은 기본으로 로그가 활성화되어 있습니다. 각 함수의 로그를 Logs 탭에서 살펴볼 수 있습니다.

이러한 로그를 필터링하여 오류만 보거나 Log Explorer에서 볼 수 있습니다.