# X-Ray기반 추적 ## X-Ray 소개 AWS X-Ray는 개발자가 마이크로 서비스 아키텍처를 사용해 구축된 애플리케이션과 같은 프로덕션 분산 애플리케이션을 분석하고 디버그하는 데 도움이 됩니다. X-Ray를 사용해 자신이 개발한 애플리케이션과 기본 서비스가 성능 문제와 오류의 근본 원인 식별과 문제 해결을 올바로 수행하는지 파악할 수 있습니다. X-Ray는 요청이 애플리케이션을 통과함에 따라 요청에 대한 엔드 투 엔드 뷰를 제공하고 애플리케이션의 기본 구성 요소를 맵으로 보여줍니다. X-Ray를 사용하여 간단한 3-티어 애플리케이션에서부터 수천 개의 서비스로 구성된 복잡한 마이크로 서비스 애플리케이션에 이르기까지 개발 중인 애플리케이션과 프로덕션에 적용된 애플리케이션 모두 분석할 수 있습니다. ## IAM 역할(Role) 구성 X-Ray 데몬셋이 서비스 되기 위해서는, Kubernetes 서비스 어카운트와 IAM 역할과 정책이 있어야 합니다. ### 1.서비스 어카운트 생성. X-Ray를 위해 서비스 어카운트를 생성합니다. ``` eksctl create iamserviceaccount --name xray-daemon --namespace default --cluster ${ekscluster_name} --attach-policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AWSXRayDaemonWriteAccess --approve --override-existing-serviceaccounts ``` ### 2. 서비스 어카운트에 Label생성. 서비스 어카운트에 Label 생성을 합니다. ``` kubectl label serviceaccount xray-daemon app=xray-daemon ``` ## X-Ray 데몬셋 배포 EKS Cluster에 X-Ray 데몬셋을 배포합니다. X-Ray 데몬셋은 EKS Cluster 의 각 Worker Node에 배포합니다. AWS X-Ray SDK는 마이크로서비스 어플리케이션을 분석하는 데 사용되며, 데몬셋은 xray-service.default:2000을 가리키도록 구성될 것입니다. 다음은 Go를 위한 X-Ray SDK에 대한 구성방법의 예입니다. 이 랩에서는 필수 구성조건이 아닙니다. ``` func init() { xray.Configure(xray.Config{ DaemonAddr: "xray-service.default:2000", LogLevel: "info", }) } ``` X-Ray 데몬세트를 배포합니다. > 설치시 에러가 발생한다면, 에서 xray-k8s-daemonset.yaml 파일을 내려 받아서 배포합니다. ``` kubectl create -f https://eksworkshop.com/intermediate/245_x-ray/daemonset.files/xray-k8s-daemonset.yaml ``` X-Ray 데몬셋의 상태를 확인합니다. ``` kubectl describe daemonset xray-daemon ``` 아래와 같은 결과를 확인 할 수 있습니다. ``` whchoi98:~/environment $ kubectl describe daemonset xray-daemon Name: xray-daemon Selector: app=xray-daemon Node-Selector: Labels: Annotations: deprecated.daemonset.template.generation: 1 Desired Number of Nodes Scheduled: 6 Current Number of Nodes Scheduled: 6 Number of Nodes Scheduled with Up-to-date Pods: 6 Number of Nodes Scheduled with Available Pods: 0 Number of Nodes Misscheduled: 0 Pods Status: 0 Running / 6 Waiting / 0 Succeeded / 0 Failed Pod Template: Labels: app=xray-daemon Service Account: xray-daemon Containers: xray-daemon: Image: trevorrobertsjr/eks-workshop-x-ray-daemon:02d13ce10add55081c68b6b76a19b7dfeea00dad Port: 2000/UDP Host Port: 2000/UDP Command: /usr/bin/xray -c /aws/xray/config.yaml Limits: memory: 24Mi Environment: Mounts: /aws/xray from config-volume (ro) Volumes: config-volume: Type: ConfigMap (a volume populated by a ConfigMap) Name: xray-config Optional: false Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal SuccessfulCreate 5s daemonset-controller Created pod: xray-daemon-k7lll Normal SuccessfulCreate 5s daemonset-controller Created pod: xray-daemon-k2xpt Normal SuccessfulCreate 5s daemonset-controller Created pod: xray-daemon-5l4jp Normal SuccessfulCreate 5s daemonset-controller Created pod: xray-daemon-nmh64 Normal SuccessfulCreate 5s daemonset-controller Created pod: xray-daemon-kb2x9 Normal SuccessfulCreate 5s daemonset-controller Created pod: xray-daemon-hp8c6 ``` X-Ray에 대한 데몬 Pod의 로그는 아래와 같은 명령으로 확인 할 수 있습니다. ``` kubectl logs -l app=xray-daemon ``` ## 어플리케이션 배포 ### 3.어플리케이션 배포. Front-end & Back-end용 어플리케이션을 배포합니다. X-Ray 는 Go,Python,Node.js, Ruby. .NET, Java용 SDK를 지원합니다. 아래와 같이 어플리케이션을 배포합니다. ``` kubectl apply -f https://eksworkshop.com/intermediate/245_x-ray/sample-front.files/x-ray-sample-front-k8s.yml kubectl apply -f https://eksworkshop.com/intermediate/245_x-ray/sample-back.files/x-ray-sample-back-k8s.yml ``` 정상적으로 배포되었는지를 확인해 봅니다. ``` kubectl describe deployments x-ray-sample-front-k8s x-ray-sample-back-k8s ``` 아래와 같은 결과가 출력된 것을 확인 할 수 있습니다. ``` whchoi98:~/environment $ kubectl describe deployments x-ray-sample-front-k8s x-ray-sample-back-k8s Name: x-ray-sample-front-k8s Namespace: default CreationTimestamp: Sat, 25 Jul 2020 13:04:58 +0000 Labels: Annotations: deployment.kubernetes.io/revision: 1 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment","metadata":{"annotations":{},"name":"x-ray-sample-front-k8s","namespace":"default"},"sp c":{"r... Selector: app=x-ray-sample-front-k8s,tier=frontend Replicas: 3 desired | 3 updated | 3 total | 2 available | 1 unavailable StrategyType: RollingUpdate MinReadySeconds: 0 RollingUpdateStrategy: 2 max unavailable, 2 max surge Pod Template: Labels: app=x-ray-sample-front-k8s tier=frontend Containers: x-ray-sample-front-k8s: Image: rnzdocker1/eks-workshop-x-ray-sample-front:ba01b042766edb5fc794733b0af28d92d99b63dd Port: 8080/TCP Host Port: 0/TCP Environment: Mounts: Volumes: Conditions: Type Status Reason ---- ------ ------ Available True MinimumReplicasAvailable Progressing True ReplicaSetUpdated OldReplicaSets: NewReplicaSet: x-ray-sample-front-k8s-f845ffd7b (3/3 replicas created) Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal ScalingReplicaSet 19s deployment-controller Scaled up replica set x-ray-sample-front-k8s-f845ffd7b to 3 Name: x-ray-sample-back-k8s Namespace: default CreationTimestamp: Sat, 25 Jul 2020 13:05:00 +0000 Labels: Annotations: deployment.kubernetes.io/revision: 1 kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: {"apiVersion":"apps/v1","kind":"Deployment","metadata":{"annotations":{},"name":"x-ray-sample-back-k8s","namespace":"default"},"spec":{"re... Selector: app=x-ray-sample-back-k8s,tier=backend Replicas: 3 desired | 3 updated | 3 total | 3 available | 0 unavailable StrategyType: RollingUpdate MinReadySeconds: 0 RollingUpdateStrategy: 2 max unavailable, 2 max surge Pod Template: Labels: app=x-ray-sample-back-k8s tier=backend Containers: x-ray-sample-back-k8s: Image: rnzdocker1/eks-workshop-x-ray-sample-back:ba01b042766edb5fc794733b0af28d92d99b63dd Port: 8080/TCP Host Port: 0/TCP Environment: Mounts: Volumes: Conditions: Type Status Reason ---- ------ ------ Available True MinimumReplicasAvailable Progressing True NewReplicaSetAvailable OldReplicaSets: NewReplicaSet: x-ray-sample-back-k8s-65b7f4c46d (3/3 replicas created) Events: Type Reason Age From Message ---- ------ ---- ---- ------- Normal ScalingReplicaSet 17s deployment-controller Scaled up replica set x-ray-sample-back-k8s-65b7f4c46d to 3 ``` ### 4.Front-End 접속. 접속을 위해서 , ELB DNS 레코드를 확인합니다. ``` kubectl get service x-ray-sample-front-k8s -o wide export XRAY_APP_SERVICE_URL=$(kubectl get svc x-ray-sample-front-k8s --template "{{ range (index .status.loadBalancer.ingress 0) }}{{.}}{{ end }}") echo "X-RAY MSA Front-end APP URL = $XRAY_APP_SERVICE_URL" ``` 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. ``` X-RAY MSA Front-end APP URL = aefb69fa01e574f1a949c6a18c423ee2-1078192765.ap-northeast-2.elb.amazonaws.com ``` 브라우저에 정상적으로 접속되는 지 확인합니다. {% hint style="warning" %} ELB 배포 시간으로 3분 정도 시간이 소요 될 수 있습니다. {% endhint %} front-end App은 1초에 한번씩 백엔드로 요청하게 됩니다. ![](/files/-MD579FXyrDWp-SiHYzg) ## X-Ray 콘솔 확인 X-RAY 서비스 대시보드에서 "서비스 맵"을 선택합니다. 아래와 같이 Client-FrontEnd App- BackEnd App의 연결구성과 어플리케이션 간 응답시간, 분당 트랜잭션 수를 확인 할 수 있습니다. ![](/files/-MD58It5TRgtJ9NnOnOr) ![](/files/-MD59-2I_6nd2aMPPIzZ) Analyze trace를 선택하게 되면 , 상세 분석을 할 수 있습니다. 테이블 구성 옵션을 필터하면 HTTP Code 및 Client IP 등을 상세하게 분석할 수 있습니다. ![](/files/-MD59JUJm0QoMJO1gcQD) ![](/files/-MD59yBc1SKEOgwhPXyO) 트레이스를 선택하면, 각 트랜잭션 당 더욱 상세한 내용을 살펴 볼 수 있습니다. 트레이스 목록에서 1개를 선택해서 클릭합니다. ![](/files/-MD5AJARlLzbTW-b_VOD) Time line 및 소스 데이터를 상세하게 분석 할 수 있습니다. ![](/files/-MD5BcGiIOm3ikia8yPD) --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://whchoi98.gitbook.io/k8s/observability/xray.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.