이번 챕터에서는 Amazon CloudWatch와 핵심 서비스, 그리고 관찰 가능성과 모니터링의 원리를 소개합니다.

Amazon CloudWatch 시작하기

CloudWatch 콘솔 둘러보기

모니터링과 관찰 가능성(Observability)이란 무엇일까요?

CloudWatch 핵심 기능

CloudWatch 지표

지표 구성 요소 분류하기

사용자 지정 메트릭과 차원

지표 구조 살펴보기

CloudWatch 대시보드 구축하기

성능 병목 현상 찾아내기

CloudWatch 대시보드 생성하기

대시보드 위젯 살펴보기

CloudWatch 모니터링과 관찰 가능성

CloudWatch 로그를 다루는 방법과 알람 및 알림을 설정하는 방법을 배워봅니다.

CloudWatch 로그

메트릭 필터 생성하기

로그 아키텍처 살펴보기

선택지

로그 그룹

로그 스트림

로그 이벤트

로그 계층 구성 요소 분류하기

CloudWatch 알람과 알림

CloudWatch 알람 생성하기

옵션

알람 상태

작업 유형

알람 상태와 작업 분류하기

알람 평가 시뮬레이션하기

SNS와 SQS의 CloudWatch 통합

SQS 큐에 메시지 보내기

SNS와 SQS 알림 흐름 살펴보기

SNS(발행/구독)

SQS(큐)

SNS와 SQS 구분하기

Log Insights와 분석

Log Insights 쿼리 실행하기

stats + bin() 집계

임계값/값으로 필터링

텍스트 패턴 또는 ID로 필터링

문제 해결 시나리오와 쿼리 매칭하기

Log Insights 쿼리 살펴보기

CloudWatch 로그와 알람

AWS X-Ray를 사용해 분산 애플리케이션을 관찰하는 방법을 배워봅니다.

X-Ray 개념과 아키텍처

X-Ray 샘플링 시뮬레이션

분산 트레이스의 라이프사이클 순서 맞추기

X-Ray가 다운스트림 호출을 표현하는 방식

X-Ray 추적 구현하기

필터링에는 어노테이션일까요, 메타데이터일까요?

자동 계측과 수동 계측 비교

Flask 앱에 계측을 적용하는 단계 순서대로 배열하기

트레이스와 서비스 맵 분석하기

X-Ray 서비스 맵 읽기

지연 시간 안티패턴과 해결책 짝 짓기

지연 시간 패턴 진단하기

애플리케이션 상태 대시보드

네 가지 골든 시그널(Golden Signals)로 메트릭 분류하기

7단계 문제 해결 워크플로 순서 정렬하기

애플리케이션 상태 대시보드 구축하기

축하합니다!

X-Ray를 활용한 분산 추적

AWS 애플리케이션 속도가 느려지거나 오류가 발생했을 때, 사용자보다 먼저 원인을 찾아낼 수 있나요? 이 강의에서는 프로덕션 워크로드를 자신 있게 모니터링하고 진단하며 해결하는 데 필요한 관찰 가능성 기술을 배웁니다. Amazon CloudWatch를 활용해 지표와 로그를 수집하고, 문제를 한눈에 파악할 수 있는 대시보드를 구축하며, 문제가 발생하는 즉시 알려주는 알람과 알림을 설정해봅니다. AWS X-Ray를 사용해 분산 서비스 전반에서 요청을 추적하고, 서비스 맵을 읽으며, 지연 시간이나 오류를 유발하는 정확한 지점을 찾아냅니다. Lambda 호출 실패, 느린 데이터베이스 호출, 연쇄 장애 등 실제와 같은 문제 해결 시나리오를 통해 막연한 추측을 체계적인 진단 프로세스로 바꿔나갑니다. 강의를 마칠 때쯤이면 AWS 애플리케이션을 처음부터 끝까지 안정적이고 성능이 뛰어나며 관찰 가능한 상태로 유지할 수 있게 됩니다.

AWS Concepts

Amazon CloudWatch와 AWS X-Ray로 AWS 작업 모니터링 및 문제 해결: 메트릭 수집, 대시보드 생성.

AWS 모니터링 및 문제 해결

Amazon CloudWatch와 AWS X-Ray로 AWS 앱을 모니터링하고 문제를 해결하세요. 지표와 로그를 수집하고, 대시보드를 구축하며, 알람을 설정하고, 요청을 추적합니다.

모든 구독자에게 메시지를 푸시함

Email, SMS, Lambda, HTTP 엔드포인트를 지원함

삭제될 때까지 메시지가 보관됨(기본 4일, 최대 14일)

SNS와 SQS 구분하기

AWS 모니터링 및 문제 해결

실습형 인터랙티브 연습문제