Tornado는 파이썬으로 작성된 비동기 웹 프레임워크로, 우수한 성능과 확장성을 제공합니다. 서비스 운영환경에서는 애플리케이션의 헬스 체크 및 모니터링은 매우 중요합니다. 이러한 기능을 Tornado 애플리케이션에 추가하여 신속하게 문제를 감지하고 대응할 수 있습니다.

이 포스트에서는 Tornado 애플리케이션에서 헬스 체크를 수행하고, 상태를 모니터링하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Tornado 헬스 체크 구현

Tornado 애플리케이션의 헬스 체크를 구현하기 위해서는 /health 라우트를 추가하고, 해당 경로에 대한 핸들러를 구현해야 합니다.

import tornado.ioloop
import tornado.web

class HealthHandler(tornado.web.RequestHandler):
    async def get(self):
        self.write("OK")
        self.set_status(200)

위의 예시 코드에서는 HealthHandler라는 클래스를 정의하고, get 메소드를 구현하여 OK라는 텍스트와 200 상태를 응답하도록 설정하였습니다.

다음으로, Tornado 애플리케이션에 /health 경로와 HealthHandler를 연결해야 합니다.

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/health", HealthHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

위의 예시 코드에서는 make_app 함수를 정의하여 /health 경로와 HealthHandler를 함께 등록하였습니다. 그리고 애플리케이션을 8888 포트로 listen하고, 이벤트 루프를 시작합니다.

이제 http://localhost:8888/health로 요청을 보내면 OK라는 응답을 받을 수 있습니다. 이렇게 하면 Tornado 애플리케이션의 헬스 체크를 구현할 수 있습니다.

Tornado 애플리케이션 모니터링

Tornado 애플리케이션의 헬스 체크뿐만 아니라, 로그 모니터링과 성능 통계 등의 기능도 추가로 필요할 수 있습니다. 이를 위해 다양한 도구와 라이브러리를 활용할 수 있습니다.

• Application logging: Tornado는 기본 로깅 시스템을 제공하므로, 적절한 로깅 레벨과 로그 형식을 설정하여 애플리케이션의 상태를 모니터링할 수 있습니다.

• Metrics monitoring: Tornado 애플리케이션의 메트릭을 수집하고, 모니터링하기 위해 Prometheus나 StatsD와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 이를 활용하면 애플리케이션의 성능과 사용량에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

• Error tracking: 애플리케이션에서 발생하는 오류를 식별하고 추적하기 위해 Sentry나 New Relic과 같은 에러 트래킹 도구를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

• Distributed tracing: Tornado 애플리케이션 내에서 발생하는 분산 트랜잭션을 추적하기 위해 Jaeger나 Zipkin과 같은 분산 추적 도구를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션의 성능 병목 현상을 식별하고 최적화할 수 있습니다.

Tornado 애플리케이션의 모니터링은 서비스의 안정성과 성능 향상을 위해 매우 중요한 요소입니다. 위에서 언급한 도구와 기술을 적절히 활용하여 애플리케이션의 상태를 모니터링하고, 필요한 조치를 취할 수 있도록 하세요.

이상으로 Tornado에서의 헬스 체크 및 모니터링에 대해 알아보았습니다. Tornado를 사용하여 안정적이고 성능 좋은 애플리케이션을 구축하고, 신속하게 문제를 파악하고 대응할 수 있기를 바랍니다.