CloudWatch Application Insights에서 사용하는 AWS Systems Manager(SSM) 패키지

기본 설정을 기반으로 Prometheus GitHub 리포지토리에 위치한 Prometheus JMX Exporter YAML 구성 파일을 준비합니다. 예제 구성 및 옵션 설명을 사용하여 안내합니다.

Base64로 인코딩된 Prometheus JMX Exporter YAML 구성 파일을 SSM 파라미터 스토어의 새 SSM 파라미터에 복사합니다.

SSM Distributor 콘솔로 이동하여 Amazon 소유(Owned by Amazon) 탭을 엽니다. [AWSObservabilityExporter-JMXExporterInstallAndConfigure]를 선택하고 [일회 설치(Install one time)]를 선택합니다.

"추가 인수"를 다음으로 대체하여 첫 번째 단계에서 생성한 SSM 파라미터를 업데이트합니다.

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIGURATION": "{{ssm:<SSM_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
  "SSM_EXPOSITION_PORT": "9404"
}

SSM 파라미터 스토어에서 SSM 파라미터를 생성하여 Exporter 구성을 저장합니다. 다음은 파라미터 값의 예제입니다.

{\"exposition_port\":9668,\"multi_tenant\":true,\"timeout\":600,\"hana\":{\"host\":\"localhost\",\"port\":30013,\"aws_secret_name\":\"HANA_DB_CREDS\",\"scale_out_mode\":true}}

SSM 파라미터 스토어에서 SSM 파라미터를 생성하여 Exporter 지표 쿼리를 저장합니다. 패키지는 둘 이상의 지표 파라미터를 적용할 수 있습니다. 각 파라미터에는 유효한 JSON 객체 형식이 있어야 합니다. 다음은 파라미터 값의 예제입니다.

{\"SELECT MAX(TIMESTAMP) TIMESTAMP, HOST, MEASURED_ELEMENT_NAME CORE, SUM(MAP(CAPTION, 'User Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) USER_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'System Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) SYSTEM_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'Wait Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) WAITIO_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'Idle Time', 0, TO_NUMBER(VALUE))) BUSY_PCT, SUM(MAP(CAPTION, 'Idle Time', TO_NUMBER(VALUE), 0)) IDLE_PCT FROM sys.M_HOST_AGENT_METRICS WHERE MEASURED_ELEMENT_TYPE = 'Processor' GROUP BY HOST, MEASURED_ELEMENT_NAME;\":{\"enabled\":true,\"metrics\":[{\"name\":\"hanadb_cpu_user\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB in user space, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"USER_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_system\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB in Kernel space, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"SYSTEM_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_waitio\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB in IO mode, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"WAITIO_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_busy\",\"description\":\"Percentage of CPU time spent by HANA DB, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"BUSY_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"},{\"name\":\"hanadb_cpu_idle\",\"description\":\"Percentage of CPU time not spent by HANA DB, over the last minute (in seconds)\",\"labels\":[\"HOST\",\"CORE\"],\"value\":\"IDLE_PCT\",\"unit\":\"percent\",\"type\":\"gauge\"}]}}

지표 쿼리에 대한 자세한 내용은 GitHub의 SUSE / hanadb_exporter 리포지토리를 참조하세요.

SSM Distributor 콘솔로 이동하여 Amazon 소유(Owned by Amazon) 탭을 엽니다. AWSObservabilityExporter-SAP-HANADBExporterInstallAndConfigure*를 선택하고 한 번만 설치(Install one time)를 선택합니다.

"추가 인수"를 다음으로 대체하여 첫 번째 단계에서 생성한 SSM 파라미터를 업데이트합니다.

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:<*SSM_CONFIGURATIONS_PARAMETER_STORE_NAME>*}}",
  "SSM_SID": "<SAP_DATABASE_SID>",
  "SSM_EXPORTER_METRICS_1": "{{ssm:<SSM_FIRST_METRICS_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
  "SSM_EXPORTER_METRICS_2": "{{ssm:<SSM_SECOND_METRICS_PARAMETER_STORE_NAME>}}"
}

SAP HANA 데이터베이스가 있는 Amazon EC2 인스턴스를 선택한 다음 실행(Run)을 선택합니다.

SSM 파라미터 스토어에서 SSM 파라미터를 생성하여 JSON 형식으로 Exporter 구성을 저장합니다. 다음은 파라미터 값의 예제입니다.

{\"port\":\"9664\",\"address\":\"0.0.0.0\",\"log-level\":\"info\",\"crm-mon-path\":\"/usr/sbin/crm_mon\",\"cibadmin-path\":\"/usr/sbin/cibadmin\",\"corosync-cfgtoolpath-path\":\"/usr/sbin/corosync-cfgtool\",\"corosync-quorumtool-path\":\"/usr/sbin/corosync-quorumtool\",\"sbd-path\":\"/usr/sbin/sbd\",\"sbd-config-path\":\"/etc/sysconfig/sbd\",\"drbdsetup-path\":\"/sbin/drbdsetup\",\"enable-timestamps\":false}

Exporter 구성에 대한 자세한 내용은 GitHub의 ClusterLabs / ha_cluster_exporter 리포지토리를 참조하세요.

SSM Distributor 콘솔로 이동하여 Amazon 소유(Owned by Amazon) 탭을 엽니다. AWSObservabilityExporter-HAClusterExporterInstallAndConfigure*를 선택한 다음 한 번만 설치(Install one time)를 선택합니다.

"추가 인수"를 다음으로 대체하여 첫 번째 단계에서 생성한 SSM 파라미터를 업데이트합니다.

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:<*SSM_CONFIGURATIONS_PARAMETER_STORE_NAME>*}}"
}

SAP HANA 데이터베이스가 있는 Amazon EC2 인스턴스를 선택한 다음 실행(Run)을 선택합니다.

SSM 파라미터 스토어에서 SSM 파라미터를 생성하여 JSON 형식으로 Exporter 구성을 저장합니다. 다음은 파라미터 값의 예제입니다.

{\"address\":\"0.0.0.0\",\"port\":\"9680\",\"log-level\":\"info\",\"is-HA\":false}

SSM Distributor 콘솔로 이동하여 Amazon 소유(Owned by Amazon) 탭을 엽니다. AWSObservabilityExporter-SAP-SAPHostExporterInstallAndConfigure를 선택하고 Install one time(한 번 설치)을 선택합니다.

"추가 인수"를 다음으로 대체하여 첫 번째 단계에서 생성한 SSM 파라미터를 업데이트합니다.

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:<SSM_CONFIGURATIONS_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
  "SSM_SID": "<SAP_DATABASE_SID>",
  "SSM_INSTANCES_NUM": "<instances_number seperated by comma>"
}                   

예

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIG": "{{ssm:exporter_config_paramter}}",
  "SSM_INSTANCES_NUM": "11,12,10",
  "SSM_SID": "PR1"
}

SAP NetWeaver 애플리케이션이 있는 Amazon EC2 인스턴스를 선택하고 Run(실행)을 선택합니다.

기본 설정에 따라 SQL Exporter YAML 구성을 준비합니다. 다음 샘플 구성에는 단일 지표가 구성되어 있습니다. 예 구성을 사용하여 추가 지표로 구성을 업데이트하거나 고유한 구성을 생성할 수 있습니다.

---
global:
  scrape_timeout_offset: 500ms
  min_interval: 0s
  max_connections: 3
  max_idle_connections: 3
target:
  aws_secret_name: <SECRET_NAME>
  collectors:
    - mssql_standard
collectors:
  - collector_name: mssql_standard
    metrics: 
    - metric_name: mssql_batch_requests
      type: counter
      help: 'Number of command batches received.'
      values: [cntr_value]
      query: |
        SELECT cntr_value
        FROM sys.dm_os_performance_counters WITH (NOLOCK)
        WHERE counter_name = 'Batch Requests/sec'
                    

Base64로 인코딩된 Prometheus SQL Exporter YAML 구성 파일을 SSM 파라미터 스토어의 새 SSM 파라미터에 복사합니다.

SSM Distributor 콘솔로 이동하여 Amazon 소유(Owned by Amazon) 탭을 엽니다. AWSObservabilityExporter-SQLExporterInstallAndConfigure를 선택하고 한 번 설치를 선택합니다.

‘추가 인수’를 다음 정보로 변경하세요. SSM_PARAMETER_NAME은 2단계에서 생성한 파라미터의 이름입니다.

{
  "SSM_EXPORTER_CONFIGURATION": 
    "{{ssm:<SSM_PARAMETER_STORE_NAME>}}",
    "SSM_PROMETHEUS_PORT": "9399",
    "SSM_WORKLOAD_NAME": "SQL"                         
}

SQL Server 데이터베이스가 있는 Amazon EC2 인스턴스를 선택한 다음 실행을 선택합니다.