offset2 Prometheus와 Grafana로 이상 탐지 자동화: 알림과 시각화 통합 Prometheus를 활용하여 대규모 환경에서 효율적으로 이상 탐지를 수행하기 위한 방법론과 예제입니다. 이를 통해 실시간으로 메트릭을 수집하고 이상 감지를 자동화하여 신속한 대응 체계를 구축할 수 있습니다.1. Prometheus 이상 탐지의 필요성핵심 목표실시간으로 문제를 탐지하여 서비스 가용성을 유지.대규모 메트릭 데이터를 효율적으로 처리하고 분석.자동화된 알림 시스템으로 운영자의 대응 시간 단축.대규모 환경의 도전 과제데이터 볼륨 증가로 인한 성능 저하.복잡한 패턴과 주기적 이상을 동시에 처리.2. Prometheus 이상 탐지 시스템 구성아래와 같은 기본 구조를 기반으로 이상 탐지 시스템을 구성합니다.메트릭 수집: Exporter, Pushgateway, ServiceMonitor 등으로 데이터.. 2025. 1. 29. n8n HTTP Request 노드로 효율적인 데이터 수집을 위한 페이징 설정 n8n의 HTTP Request 노드에서 페이징 옵션을 활용하는 방법입니다.1. API의 페이징 방식 이해하기사용하려는 API가 페이징을 어떻게 지원하는지 이해하는 것이 중요합니다. 일반적으로 API 문서에서 페이징에 대한 정보가 제공됩니다. 다음과 같은 사항을 확인해야 합니다.페이지 크기 제한: API가 한 번에 반환할 수 있는 최대 항목 수페이지 넘버 또는 오프셋: 각 요청에서 페이지 넘버 또는 데이터의 시작 지점을 설정하는 방법다음 페이지 URL: 응답에 다음 페이지의 URL이 포함되어 있는지 여부2. 페이징 모드 설정n8n의 HTTP Request 노드에서 페이징을 설정합니다.노드 열기: HTTP Request 노드를 열고, API 요청에 필요한 URL, 메서드, 헤더 등을 설정합니다.Pagina.. 2024. 12. 2. 이전 1 다음 728x90
