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1. Kinesis Data Streams의 Consumer 모니터링 소개​

  • AWS Kinesis Data Streams는 실시간 데이터 스트리밍 처리를 위한 강력한 서비스입니다.
  • 효율적인 데이터 처리를 위해서는 Consumer의 성능을 지속적으로 모니터링하고 필요에 따라 스케일링하는 것이 중요합니다.
  • 이 글에서는 Consumer의 처리 상태를 모니터링하는 핵심 지표인 GetRecords.IteratorAgeMilliseconds를 중심으로 살펴보겠습니다.

2. GetRecords.IteratorAgeMilliseconds 지표 이해하기​

2.1 지표의 정의​

  • GetRecords.IteratorAgeMilliseconds는 CloudWatch에서 제공하는 중요한 모니터링 지표입니다.
  • 이 지표는 다음을 측정합니다:
    • 현재 시간과 GetRecords 호출에서 마지막으로 읽은 레코드가 스트림에 작성된 시간의 차이
    • 밀리초(milliseconds) 단위로 측정
    • Consumer의 데이터 처리 진행 상황을 추적하는 핵심 지표

2.2 지표 값의 의미​

  • IteratorAge = 0

    • Consumer가 스트림의 최신 데이터까지 모두 처리한 상태
    • 실시간 처리가 원활하게 이루어지고 있음을 의미
    • 이상적인 상태

  • IteratorAge > 0

    • Consumer가 데이터를 충분히 빠르게 처리하지 못하고 있음
    • 처리 지연이 발생하고 있음을 의미
    • 스케일링이나 최적화가 필요할 수 있는 상태

3. Consumer 처리 지연 모니터링하기​

3.1 CloudWatch 대시보드 설정​

{
    "metrics": [
        [ "AWS/Kinesis", "GetRecords.IteratorAgeMilliseconds", "StreamName", "YOUR_STREAM_NAME" ]
    ],
    "view": "timeSeries",
    "period": 60,
    "stat": "Average"
}

3.2 경보 설정 가이드라인​

  • Warning 경보

    • IteratorAge > 60000 (1분)
    • 처리 지연이 시작되고 있음을 알림

  • Critical 경보

    • IteratorAge > 300000 (5분)
    • 심각한 처리 지연 상태를 알림

4. 처리 지연 해결 전략​

4.1 Consumer 스케일링​

  • Consumer 수 증가

    • 샤드당 처리량 분산
    • 병렬 처리 능력 향상

  • Auto Scaling 설정

    • IteratorAge 기반 스케일링 규칙 설정
    • 트래픽 변화에 자동 대응

4.2 처리 최적화​

  • 배치 크기 조정

    • GetRecords 호출당 처리하는 레코드 수 최적화
    • 처리 효율성 개선

  • 처리 로직 개선

    • 병목 구간 식별 및 개선
    • 비동기 처리 활용

5. 모니터링 모범 사례​

5.1 주기적인 모니터링​

  • 실시간 대시보드 구성
  • 트렌드 분석을 위한 장기 데이터 수집
  • 정기적인 성능 리포트 생성

5.2 자동화된 대응 체계​

  • CloudWatch 경보와 AWS Lambda 연동
  • Auto Scaling 정책 구성
  • 장애 발생 시 자동 알림 설정

6. 결론​

GetRecords.IteratorAgeMilliseconds 지표는 Kinesis Data Streams의 Consumer 성능을 모니터링하는 핵심 지표입니다. 이 지표를 효과적으로 활용하면 데이터 처리 지연을 조기에 감지하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다. 지속적인 모니터링과 최적화를 통해 안정적인 실시간 데이터 처리 시스템을 운영할 수 있습니다.

팁

CloudWatch 대시보드에 GetRecords.IteratorAgeMilliseconds 지표를 추가할 때는 다른 관련 지표들(GetRecords.Success, ReadProvisionedThroughputExceeded 등)도 함께 모니터링하는 것이 좋습니다.

경고

IteratorAge가 증가하는 추세를 보일 때는 즉시 원인을 파악하고 대응하는 것이 중요합니다. 방치할 경우 데이터 처리 지연이 누적되어 시스템 전반에 영향을 미칠 수 있습니다.