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로그레벨 외의 Logger 분리 질문
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안녕하세요! 강사님
강의 잘 듣고있습니다. 몇가지 궁금한게 있어서 질문드려요.
로그를 내용에 따라, Logger 분리를 하는 방법 (Access.log, app.log, security.log, error.log 등등) 도 있는 것으로 알고 있는데요. 실무 API 서버경우에도 이렇게 로그레벨 이외에 Logger 분리를 하는 방법을 많이 사용하시는지 궁금합니다.
1번과 연관된 질문으로, 복잡한 실무 ELK 환경에서는 어플리케이션 로그의 경우, 한가지 로그에 몰아서 하는 방식을 많이 사용하는지, 각각 로거로 분리하고 elasticsearch index도 분리하는 방식을 많이 사용하는지 궁금합니다.
답변 2
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dgyoon님 안녕하세요!
답변이 늦었습니다. 죄송합니다. (_ _)
인프런 AI 인턴이 이미 잘 답변해준 것 같네요. ㅎㅎ
그래도 저도 답변을 남겨보면,
로그를 내용에 따라, Logger 분리를 하는 방법 (Access.log, app.log, security.log, error.log 등등) 도 있는 것으로 알고 있는데요. 실무 API 서버경우에도 이렇게 로그레벨 이외에 Logger 분리를 하는 방법을 많이 사용하시는지 궁금합니다.
-> 넵 실무에서도 로그 레벨 외에도 목적에 맞게 Logger를 분리하여 별도의 로그로 남기는 경우가 많이 있습니다. 다만, 개인적으로 법적으로 필요한 사항(ex. 개인정보보호법 관련 민감 기능, 데이터 접근에 대한 로그)이 아니라면 애플리케이션 전체에 해당하는 로그로 함께 수집하고, 법적으로 필요한 사항에 대한 로그를 따로 나누는게 전체 로그를 활용하기 용이한 것 같습니다. 함께 로그로 남아 있어야 수집 후 활용하기에도 용이하기 때문입니다.
다만, access 로그에 요청 파라미터 등 로그의 용량이 너무 커서 관리가 어렵거나, 보관 기간을 달리해야한다면 애플리케이션 전체에 해당하는 로그로 퉁쳐서 보관하는건 적절하지 않고 이 경우라면 Logger를 나눠서 저장하는게 더 적절할 것 같습니다.
1번과 연관된 질문으로, 복잡한 실무 ELK 환경에서는 어플리케이션 로그의 경우, 한가지 로그에 몰아서 하는 방식을 많이 사용하는지, 각각 로거로 분리하고 elasticsearch index도 분리하는 방식을 많이 사용하는지 궁금합니다.
-> 위에 답변드린 내용 마지막에 이야기드린 내용에 해당하는 것 같은데요, 목적이나 보관 기간이 분명하게 다르다면 index를 분리하는게 적절할 것 같습니다! 이 경우라면 실무에서도 나누는게 일반적입니다.
혹시 추가적으로 궁금한 내용 있으면 질문 남겨주세요!!
감사합니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dgyoon님.
로그 관리는 웹 개발에서 중요한 부분이며, 로그를 어떻게 분리하고 관리하는지는 시스템의 규모와 요구 사항에 따라 다르게 접근할 수 있습니다. 질문하신 내용을 바탕으로 설명드리겠습니다.
1. Logger 분리 방법
로그를 종류에 따라 분리해서 관리하는 방법은 실무에서도 많이 사용됩니다. 이 방법은 특히 다양한 형태의 로그를 체계적으로 관리해야 할 경우 유용합니다.
- Access.log: 주로 웹 서버의 요청과 응답을 기록하는 것으로, 누가 언제 어떤 정보에 접근했는지 추적하는 데 사용됩니다.
- App.log: 애플리케이션의 일반적인 동작 정보를 기록하며, 개발자나 운영자가 시스템의 정상 동작 여부를 파악하는 데 도움을 줍니다.
- Security.log: 보안과 관련된 이벤트를 기록하여 시스템의 안전성을 보장하는 데 도움을 줍니다.
- Error.log: 시스템의 오류나 예외 정보가 기록되어, 디버깅과 문제 해결 과정에서 큰 역할을 합니다.
실무에서는 시스템의 복잡성과 목적에 따라 로그를 분리하고, 각 로그의 중요도에 따라 별도로 관리하기도 합니다. 이는 특정 로그 파일만을 모니터링 하거나 특정 문제 발생 시 관련된 로그만 분석할 수 있도록 도와줍니다.
2. ELK 환경에서의 로그 관리
ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)를 사용하는 환경에서는 로그를 어떻게 저장하고 관리할지에 대한 전략이 중요합니다.
단일 로그 파일 사용: 로그를 하나의 파일로 묶어 처리하는 방법은 운영상 간편하며, 분석 시 일괄적으로 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 로그의 조회 및 분석이 복잡할 수 있습니다.
로그 파일과 인덱스 분리: 각 타입의 로그에 대해 별도의 로거를 설정하고, Elasticsearch의 인덱스를 분리하여 관리하는 방식은 검색 및 분석에서 더 효율적인 결과를 제공합니다. 이는 특정 조건이나 로그의 속성을 기준으로 검색이 가능하여 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
둘 중 어떤 방법이 더 좋은지는 상황에 따라 다르며, 일반적으로 대규모 시스템에서는 로그를 분리해 관리하여 검색 및 분석 효율성을 높이는 경우가 많습니다.
관련된 추가적인 질문이나 로그 관리에 도움이 될 수 있는 자료를 확인하시려면 아래 링크를 참고해 보세요:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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