개요

로그 수집은 소프트웨어 시스템에서 중요한 요소입니다. 많은 양의 로그를 효율적으로 처리하기 위해 비동기 로그 수집 메커니즘을 도입할 필요가 있습니다. 이번 기술 블로그에서는 Celery와 AWS Kinesis를 함께 사용하여 비동기 로그 수집 시스템을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Celery 소개

Celery는 분산 작업 큐 시스템으로, Python으로 작성되었습니다. Celery를 사용하면 작업자(worker)를 생성하여 병렬로 작업을 처리할 수 있습니다. Celery는 강력한 작업 조정 기능을 제공하여 손쉽게 비동기 작업을 관리할 수 있습니다.

AWS Kinesis 소개

AWS Kinesis는 대규모 데이터 스트림을 실시간으로 수집, 처리 및 분석할 수 있는 관리형 서비스입니다. Kinesis를 사용하면 실시간으로 데이터를 수집하고 처리할 수 있으며, 확장성과 내결함성을 보장할 수 있습니다.

비동기 로그 수집 시스템 구축하기

1. Celery를 설치하고 프로젝트에 적용합니다.

   pip install celery
   

2. Celery worker를 설정하고 실행합니다. ```python from celery import Celery

app = Celery(‘myapp’, broker=’redis://localhost:6379/0’, backend=’redis://localhost:6379/0’)

@app.task def process_log(log): # 로그를 처리하는 비동기 작업 수행 pass

if name == ‘main’: app.worker_main()

3. 로그 처리 함수를 작성합니다. 이 함수는 Kinesis 스트림에 로그를 전송하는 역할을 합니다.
```python
import boto3

def send_log_to_kinesis(log):
    kinesis_client = boto3.client('kinesis', region_name='ap-northeast-2')
    response = kinesis_client.put_record(
        StreamName='my-kinesis-stream',
        Data=log,
        PartitionKey='1'
    )

1. Celery worker에서 로그 처리 함수를 호출하여 비동기적으로 로그를 수집합니다. ```python from mymodule import send_log_to_kinesis

@app.task def process_log(log): send_log_to_kinesis(log)

5. Celery worker를 실행하고 로그를 비동기적으로 수집합니다.
```bash
celery -A mymodule worker --loglevel=info

결론

Celery와 AWS Kinesis를 결합한 비동기 로그 수집 시스템을 통해 대규모의 로그를 실시간으로 처리할 수 있습니다. Celery는 비동기 작업을 효과적으로 관리하고, Kinesis는 데이터를 손실 없이 안정적으로 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 방법을 사용하여 로그 수집 시스템을 구축하면, 시스템의 성능을 향상시키고 중요한 로그 정보를 신속하게 분석할 수 있습니다.

#모바일개발 #로그수집