컴팩트하게 이해하고 바로 구현하는 Kubernetes ELK 로그 모니터링 시스템

Name: 컴팩트하게 이해하고 바로 구현하는 Kubernetes ELK 로그 모니터링 시스템
Price: 29700 KRW
Rating: 5 (6 reviews)

ELK 스택과 Kubernetes의 여러 Resource에 대한 기본 지식 습득뿐만 아니라, 로그 모니터링 시스템 구축이라는 실질적인 Kubernetes 사용 경험도 얻을 수 있습니다.

(5.0) 수강평 6개

수강생 72명

Aiden Kim

이론 실습 모두

공식문서

Kubernetes elk monitoring minikube infrastructure

먼저 경험한 수강생들의 후기

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

Kubernetes의 각 리소스에 대한 이해
ELK 스택에 대한 이해
Kubernetes에 ELK 스택 배포 경험
기본적인 ELK 스택 툴 사용 경험

ELK 스택이란

Elasticsearch, Logstash, Kibana라는 로그 모니터링 관련 툴들로 구성된 스택을 의미합니다. 이 스택의 각 툴들이 데이터 가공, 저장 및 분석, 시각화 역할을 수행하기 때문에, 로그 모니터링 시스템을 구축할 때 함께 사용되는 건데요. (그리고 여기에 Filebeat라는 데이터 수집 툴까지 함께 사용되는 경우가 많습니다.)

이런 ELK 스택 툴들을 Kubernetes 클러스터 위에 각 리소스로 배포하고, 서로 유기적으로 연결되는 걸 확인하며, 직접 사용해보는 것은 Kubernetes를 막 학습하고 계신 분들에게 좋은 실습 경험이 될 것이라는 생각에 본 강의를 준비하게 되었습니다.

실용적인 Kubernetes 사용 경험을 쌓고 싶으신가요?

ELK 스택에 대해 들어봤지만, 어떻게 배포하고 사용하는지 궁금하신가요?

그렇다면 잘 찾아오셨습니다. 본 강의를 들으시면 로컬 Kubernetes 환경에서 ELK (with Filebeat) 스택으로 로그 모니터링 시스템을 직접 구축하고 사용하는 경험을 쌓으실 수 있거든요.

본 강의를 수강 후에는...

ELK 스택을 직접 배포하고 Log Monitoring 시스템을 구축하여 실질적인 Kubernetes 사용 경험을 얻게 됩니다.
Kubernetes infrastructure에 대한 기본적인 이론 수업과 ELK 스택의 각 구성 요소를 Kubernetes 기본 리소스만으로 배포하여 Kubernetes를 더욱 깊게 이해할 수 있습니다.
ELK 스택의 각 구성 요소에 대한 기본적인 지식을 습득하게 됩니다.

수강 전 참고 사항

본 강의는 minikube라는 툴로 구축하는 로컬 Kubernetes 클러스터에서 실습을 진행합니다.
- minikube는 본 강의에서 설치하는 방법과 사용법을 알려드릴 예정이지만, 실습을 진행하려면 여러분의 실습 PC에 Docker와 같은 가상화 툴과 Kubernetes 클러스터 관리 툴인 kubectl이 미리 설치되어 있어야 합니다.
본 강의에서 사용할 ELK 스택 툴의 버전은 마지막 오픈소스 배포판인 7.10.2입니다.
- 오픈소스 버전의 ELK 툴을 활용한 모니터링 시스템의 기본을 다룰 예정이기 때문에, Elastic에서 개발된 X-Pack 기능은 본 강의에서 다루지 않습니다.

실습 환경

운영 체제 및 버전(OS): Windows, macOS, Linux 등
사용 도구:
- Docker 또는 Hyper-V(Windows 해당)
- kubectl (각 OS별 설치는 아래 링크를 참고해 주세요.)
강의 실습을 위한 최소 PC 사양:
- 2 CPU 이상
- 4GB Memory 이상
- 20GB 이상의 디스크 여유 공간

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

Kubernetes에 대해 학습 중이면서 실습 경험을 쌓고 싶으신 분
Kubernetes에서 ELK 로그 모니터링 시스템을 구축해보고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

Kubernetes를 사용하는 이유
kubectl에 대한 기초 지식
Docker와 같은 컨테이너 기술에 대한 기초 지식

안녕하세요
입니다.

명

수강생

개

수강평

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답변

5.0

점

강의 평점

개

강의

💻좋은 시스템과 프로세스를 꾸준히 고민하는 DevOps 엔지니어입니다.

✨️DevOps와 클라우드 관련 지식 공유에 관심이 많습니다.

현재 외국계 IT 기업에서 DevOps 엔지니어로 근무 중
클라우드 네이티브 기술을 좋아하는 CNCF Kubestronaut 멤버

기술 블로그: https://guide-to-devops.github.io/

뉴스레터: https://aidenslab-newsletter.beehiiv.com/

커리큘럼

전체

18개 ∙ (4시간 14분)

섹션 1. 강의 소개

1개 ∙ (3분)

1. 1. 강의 개요, 대상 및 목적
03:34

섹션 2. Kubernetes 클러스터 개요, minikube 소개 및 사용 안내

2개 ∙ (20분)

2. 2.1 Kubernetes 클러스터의 구성 및 개요
07:12
3. 2.2 minikube 소개
13:03

섹션 3. ELK 스택 개요 및 각 툴에 대한 소개

4개 ∙ (18분)

4. 3.1 ELK 스택과 로그 모니터링 시스템 소개
04:21
5. 3.2 Elasticsearch 소개
05:06
6. 3.3 Logstash와 Filebeat 소개
04:42
7. 3.4 Kibana 소개
04:43

섹션 4. ELK 스택 배포에 사용되는 k8s 리소스 종류와 Manifest 확인

3개 ∙ (30분)

섹션 5. (실습) ELK 스택 각 툴의 k8s Manifest 파일 작성 및 배포

4개 ∙ (1시간 41분)

섹션 6. (실습) 기본적인 Logstash 및 Kibana 활용

4개 ∙ (1시간 19분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

6개

5.0

6개의 수강평

sangjae
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
33% 수강 후 작성
- Aiden Kim
  지식공유자
  안녕하세요 sangjae님! 수강평점 남겨주셔서 감사합니다🙂 혹시 강의에서 다뤘던 내용 외로 더 궁금했던 점이나 강의 관련 피드백 있으시다면 언제든 편하게 알려주세요! 앞으로 더 좋은 강의와 지식 공유에 힘쓰겠습니다 :)
신희찬
수강평 10
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
- Aiden Kim
  지식공유자
  안녕하세요 신희찬님! 수강평점 남겨주셔서 감사합니다🙂 혹시 강의에서 다루는 주제 중에 더 궁금했던 점이나 강의 관련 피드백 있으시다면 언제든 편하게 알려주세요! 앞으로 더 좋은 강의와 지식 공유에 힘쓰겠습니다 :)
김프로
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
33% 수강 후 작성
- Aiden Kim
  지식공유자
  안녕하세요 김프로님! 수강평점 남겨주셔서 감사합니다🙂 혹시 강의 내용 중에 더 궁금했던 점이나 피드백 있으시다면 언제든 편하게 알려주세요! 앞으로 더 좋은 강의와 지식 공유하도록 힘쓰겠습니다 :)
sskim1
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
쿠버네티스의 간단한 기본 설명부터 차근차근 진행해주셔서 개념에 대한 리마인드가 되어 좋았습니다. 전반적인 ELK Stack에 대한 기초적인 개념을 잡기 좋았던 강의였습니다. 추가로 ELK Stack 확장하여 가용성 확보방안이나, 단순 로그의 데모앱이 아닌 실제 어플리케이션의 WEB서버의 로그와 WAS의 로그를 수집하는 형태의 내용이 있었으면 좋겠습니다! 강의 잘들었습니다. 감사합니다!
- Aiden Kim
  지식공유자
  안녕하세요 sskim1님! 멋진 수강평 남겨주셔서 감사합니다! 이번 강의에서는 Kubernetes와 ELK의 기본 개념을 보다 효율적으로 전달드리기 위해 노력했었는데요. 각 기술의 기초 개념을 잡으실 수 있으셨다니 기쁩니다.🙂 그리고 추가로 다뤘으면 하는 내용도 제안해주셔서 정말 감사합니다! ELK 스택의 가용성 확보방안과 실제 동작 중인 서버의 로그 수집 내용은 추가로 다루기 참 좋은 주제라고 생각이 듭니다. 이 주제들은 저의 To-Do List에 넣어두고 구상해보려고 합니다. 추후 관련 내용을 본 강의에 업데이트한다면 sskim1님께 꼭 알려드리도록 하겠습니다. 다시 한 번 감사드립니다!
pixlo
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
89% 수강 후 작성
- Aiden Kim
  지식공유자
  안녕하세요 pixlo님! 수강평점 남겨주셔서 감사합니다🙂 혹시 강의 내용 중에 더 궁금했던 점이나 개선 의견 있으시다면 언제든 편하게 알려주세요! 앞으로 더 좋은 강의와 지식 공유하도록 힘쓰겠습니다. 감사합니다!

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