호스트에서 레디스 모니터링(OpenTelemetry)

수집기 설치

아직 없는 경우 OpenTelemetry Collector Contrib 를 설치합니다:

$
OTEL_VERSION=$(curl -sf "https://api.github.com/repos/open-telemetry/opentelemetry-collector-releases/releases/latest" | grep tag_name | cut -d '"' -f 4 | sed 's/^v//')
$
echo "Installing OTel Collector Contrib v${OTEL_VERSION}..."
$
wget -q "https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-releases/releases/download/v${OTEL_VERSION}/otelcol-contrib_${OTEL_VERSION}_linux_amd64.deb"
$
sudo dpkg -i "otelcol-contrib_${OTEL_VERSION}_linux_amd64.deb"
$
rm -f "otelcol-contrib_${OTEL_VERSION}_linux_amd64.deb"

$
OTEL_VERSION=$(curl -sf "https://api.github.com/repos/open-telemetry/opentelemetry-collector-releases/releases/latest" | grep tag_name | cut -d '"' -f 4 | sed 's/^v//')
$
echo "Installing OTel Collector Contrib v${OTEL_VERSION}..."
$
wget -q "https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-collector-releases/releases/download/v${OTEL_VERSION}/otelcol-contrib_${OTEL_VERSION}_linux_amd64.rpm"
$
sudo rpm -ivh "otelcol-contrib_${OTEL_VERSION}_linux_amd64.rpm"
$
rm -f "otelcol-contrib_${OTEL_VERSION}_linux_amd64.rpm"

설치 후 수집기는 otelcol-contrib.service이라는 systemd 서비스로 사용할 수 있습니다.

레디스 모니터링 설정

이 설정은 수집기에게 레디스 메트릭을 수집하고 뉴렐릭으로 보내는 방법을 알려줍니다. 세 가지 주요 작업을 처리합니다:

• redis 수신기를 통해 레디스에서 메트릭을 수집 합니다.

• 데이터 가공 ― 카디널리티를 줄이고, 카운터를 델타로 변환하며, 엔티티 합성을 위해 태그를 지정합니다.

• 처리된 메트릭을 OTLP를 통해 뉴렐릭으로 내보내기

  수집기 설정 파일을 만듭니다:

  bash

  카피

  $
  sudo nano /etc/otelcol-contrib/redis-collector-config.yaml

  다음 설정을 붙여넣고, 레디스 endpoint 이(가) localhost:6379이(가) 아닌 경우 업데이트합니다:

  extensions:
    health_check:
      endpoint: "0.0.0.0:13133"
  
  receivers:
    redis:
      endpoint: "localhost:6379"  # Update with your Redis host:port
      collection_interval: 10s
      metrics:
        redis.maxmemory:
          enabled: true
        redis.role:
          enabled: false
        redis.cmd.calls:
          enabled: true
        redis.cmd.usec:
          enabled: true
        redis.clients.max_input_buffer:
          enabled: false
        redis.clients.max_output_buffer:
          enabled: false
        redis.replication.backlog_first_byte_offset:
          enabled: false
      resource_attributes:
        server.address:
          enabled: true
        server.port:
          enabled: true
  
  processors:
    memory_limiter:
      check_interval: 5s
      limit_mib: 512
      spike_limit_mib: 128
  
    resource_detection:
      detectors: [env, system]
      timeout: 5s
      override: false
      system:
        resource_attributes:
          host.name:
            enabled: true
          host.id:
            enabled: true
  
    # Uncomment the section below to use a custom human-readable name for your
    # Redis entity instead of the default server.address:server.port identifier.
    # resource/redis:
    #   attributes:
    #     - key: redis.instance.id
    #       value: "my-redis-instance"
    #       action: upsert
  
    attributes/entity_tags:
      actions:
        - key: instrumentation.provider
          value: opentelemetry
          action: upsert
  
    cumulativetodelta:
      include:
        match_type: regexp
        metrics:
          - redis\.commands\.processed
          - redis\.connections\.received
          - redis\.connections\.rejected
          - redis\.keys\.evicted
          - redis\.keys\.expired
          - redis\.keyspace\.hits
          - redis\.keyspace\.misses
          - redis\.net\.input
          - redis\.net\.output
          - redis\.cpu\.time
          - redis\.cmd\.calls
          - redis\.cmd\.usec
          - redis\.uptime
  
    filter/cardinality:
      metrics:
        datapoint:
          - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
          - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
          - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
  
    transform/metadata_nullify:
      metric_statements:
        - context: metric
          statements:
            - set(description, "")
            - set(unit, "")
  
    batch:
      send_batch_size: 2048
      send_batch_max_size: 4096
      timeout: 10s
  
  exporters:
    otlp_http:
      endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
      headers:
        api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
      compression: gzip
  
  service:
    extensions: [health_check]
    pipelines:
      metrics/redis:
        receivers: [redis]
        # If using resource/redis for custom name, add it to the processors list:
        # processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
        processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
        exporters: [otlp_http]

  카피

  이 설정의 역할

  파이프라인의 각 구성 요소에는 특정 작업이 있습니다:

  요소	설명
  health_check	수집기가 실행 중인지 확인할 수 있도록 0.0.0.0:13133 에 상태 엔드포인트를 노출합니다.
  redis 수신기	10초마다 레디스 엔드포인트에 연결하고 레디스 INFO 명령에서 메트릭을 읽습니다. server.address 및 server.port 가 엔티티의 ID가 됩니다.
  memory_limiter	호스트를 보호하기 위해 수집기 메모리 사용량을 제한합니다(512 MiB 소프트 제한, 128 MiB 스파이크).
  resource_detection	호스트를 감지하고 host.name 및 host.id을(를) 추가하여 레디스 메트릭을 기본 호스트 엔티티에 연결합니다.
  attributes/entity_tags	쿼리 범위를 OpenTelemetry 경로로 지정할 수 있도록 모든 메트릭에 instrumentation.provider: opentelemetry 을(를) 찍습니다.
  cumulativetodelta	뉴렐릭이 비율을 올바르게 차트로 표시할 수 있도록 레디스의 누적 카운터 ― 명령, 키스페이스 적중, 축출 등 ― 를 델타 값으로 변환합니다.
  filter/cardinality	수집 비용을 제어하기 위해 높은 카디널리티 데이터 포인트(user 및 sys 이외의 CPU 상태, 일반적이지 않은 명령에 대한 명령별 메트릭)를 삭제합니다.
  transform/metadata_nullify	페이로드 크기를 줄이기 위해 메트릭 설명 및 단위를 지웁니다.
  batch	네트워크 오버헤드를 줄이기 위해 내보내기 전에 데이터 포인트를 그룹화(배치당 2,048개, 최대 4,096개)하고 최소 10초마다 플러시합니다.
  otlp_http	라이선스 키로 인증되고 gzip 압축을 사용하여 OTLP를 통해 처리된 메트릭을 뉴렐릭으로 내보냅니다.

  팁

  사용자 친화적인 엔티티 이름을 원하시나요? 기본적으로 레디스 엔티티의 이름은 server.address:server.port 조합을 사용하여 지정됩니다. 대신 사람이 읽을 수 있는 사용자 지정 이름을 사용하려면, 위의 구성에서 resource/redis 섹션의 주석 처리를 제거하고, redis.instance.id 값에 원하는 이름을 설정한 다음, 프로세서 파이프라인에 resource/redis 을(를) 추가하세요.

선택 사항: 인증 설정

기본적으로 수집기는 자격 증명 없이 레디스에 연결합니다. 레디스 인스턴스에 인증이 필요한 경우, 일치하는 자격 증명을 redis 수신기에 추가하세요. 설정에 맞는 옵션을 선택하세요:

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis-host:6379"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis-host:6379"
    username: "${env:REDIS_USERNAME}"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"

receivers:
  redis:
    endpoint: "redis-host:6380"
    password: "${env:REDIS_PASSWORD}"
    tls:
      insecure: false
      ca_file: /etc/ssl/redis/ca.crt
      cert_file: /etc/ssl/redis/client.crt
      key_file: /etc/ssl/redis/client.key

선택 사항: 레디스 로그 수집

메트릭 외에도 수집기는 레디스의 로그 파일을 뉴렐릭으로 전달할 수 있으므로 로그 이벤트 ― 재시작, 지속성 이벤트 또는 오류 ― 를 동일한 엔티티의 메트릭 스파이크와 연관시킬 수 있습니다. 레디스 로그를 추적하려면 filelog 수신자를 추가합니다:

receivers:
  # ... existing redis receiver ...
  file_log/redis:
    include:
      - /var/log/redis/redis-server.log
    start_at: end
    operators:
      - type: regex_parser
        regex: '^\d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
        on_error: send
    resource:
      db.system: redis

파일의 로그 줄에는 자체적인 레디스 연결 컨텍스트가 없습니다 ― 뉴렐릭이 로그를 레디스 엔티티와 연결하도록 명시적으로 ID 속성을 추가해야 합니다. 레디스 엔티티의 ID와 일치하는 하드코딩된 값을 사용하여 resource/redis_logs 프로세서를 추가합니다:

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: server.address
        value: "localhost"  # Must match your redis receiver endpoint host
        action: upsert
      - key: server.port
        value: 6379  # Must match your redis receiver endpoint port
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: redis.instance.id
        value: "my-redis-instance"  # Must match the value in resource/redis
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

서비스 섹션에 별도의 로그 파이프라인을 추가합니다:

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    logs/redis:
      receivers: [file_log/redis]
      processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
      exporters: [otlp_http]

$
sudo chmod 755 /var/log/redis
$
sudo chmod 644 /var/log/redis/redis-server.log

선택 사항: 호스트 메트릭 수집

레디스 성능은 종종 호스트 리소스 압박 ― CPU 포화, 메모리 고갈 또는 디스크 I/O 경합을 추적합니다. 뉴렐릭에서 두 가지를 상호 연관시킬 수 있도록 호스트에서 레디스와 함께 시스템 메트릭을 수집하는 hostmetrics 수신기를 추가합니다:

receivers:
  # ... existing receivers ...
  host_metrics:
    collection_interval: 10s
    scrapers:
      cpu:
        metrics:
          system.cpu.utilization: {enabled: true}
          system.cpu.time: {enabled: true}
      load:
        metrics:
          system.cpu.load_average.1m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.5m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.15m: {enabled: true}
      memory:
        metrics:
          system.memory.usage: {enabled: true}
          system.memory.utilization: {enabled: true}
      disk:
        metrics:
          system.disk.io: {enabled: true}
          system.disk.operations: {enabled: true}
      filesystem:
        metrics:
          system.filesystem.usage: {enabled: true}
          system.filesystem.utilization: {enabled: true}
      network:
        metrics:
          system.network.io: {enabled: true}
          system.network.packets: {enabled: true}

호스트 메트릭을 위한 별도의 metrics/host 파이프라인을 추가합니다(레디스 파이프라인에 host_metrics 을(를) 추가하지 마십시오):

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [redis]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    metrics/host:
      receivers: [host_metrics]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, batch]
      exporters: [otlp_http]

선택 사항: 레디스 Cluster 모니터링 활성화

레디스 Cluster 모니터링은 현재 Prometheus 수신기 방식(redis_exporter 사용)이 필요합니다. OpenTelemetry Collector Contrib의 기본 레디스 수신기는 클러스터 메트릭에 필요한 CLUSTER INFO 명령을 아직 지원하지 않습니다. 클러스터 모니터링 설정을 위해 Prometheus 수신기 탭을 사용하세요.

환경 변수 설정

수집기는 환경 파일에서 배포별 값 ― 라이선스 키, OTLP 엔드포인트, 구성(config) 경로 ― 을 읽어 구성(config) YAML에 시크릿이 노출되지 않도록 합니다. 환경 파일을 생성합니다:

$
sudo tee /etc/otelcol-contrib/otelcol-contrib.conf > /dev/null <<'EOF'
$
NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
$
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT
$
# Set the New Relic OTLP endpoint for your region.
$
# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp
$
OTELCOL_OPTIONS="--config=/etc/otelcol-contrib/redis-collector-config.yaml"
$
EOF
$
sudo chmod 600 /etc/otelcol-contrib/otelcol-contrib.conf

플레이스홀더를 자체 값으로 바꿉니다:

$
OTELCOL_OPTIONS="--config=/etc/otelcol-contrib/config.yaml --config=/etc/otelcol-contrib/redis-collector-config.yaml"

다시 시작 및 확인

수집기를 다시 시작하여 새 설정을 로드합니다:

$
sudo systemctl daemon-reload
$
sudo systemctl restart otelcol-contrib
$
sudo systemctl status otelcol-contrib

status 명령은 Active: active (running)을(를) 표시해야 합니다. Active: failed가 표시되면 journalctl -u otelcol-contrib -n 100 --no-pager 을(를) 사용하여 로그를 확인합니다 ― 가장 일반적인 원인은 YAML 들여쓰기 오류와 연결할 수 없는 레디스 엔드포인트입니다.

그런 다음 메트릭이 뉴렐릭에 도달하는지 확인합니다. 다시 시작한 후 약 1분 정도 기다렸다가 쿼리 빌더에서 다음 쿼리를 실행합니다:

SELECT count(*) FROM Metric WHERE metricName LIKE 'redis.%' AND instrumentation.provider = 'opentelemetry' SINCE 5 minutes ago

0이 아닌 개수는 레디스 메트릭이 전송되고 있음을 확인합니다. 0을(를) 반환하는 경우, 레디스 문제 해결(OpenTelemetry)을 참조하세요.

redis_exporter 설치

redis_exporter 는 포트 9121에서 Prometheus 형식으로 레디스 메트릭을 노출합니다.

$
EXPORTER_VERSION=$(curl -sf "https://api.github.com/repos/oliver006/redis_exporter/releases/latest" | grep tag_name | cut -d '"' -f 4 | sed 's/^v//')
$
echo "Installing redis_exporter v${EXPORTER_VERSION}..."
$
wget -q "https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v${EXPORTER_VERSION}/redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz"
$
tar xzf "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz"
$
sudo mv "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64/redis_exporter" /usr/local/bin/
$
rm -rf "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64" "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz"

$
EXPORTER_VERSION=$(curl -sf "https://api.github.com/repos/oliver006/redis_exporter/releases/latest" | grep tag_name | cut -d '"' -f 4 | sed 's/^v//')
$
echo "Installing redis_exporter v${EXPORTER_VERSION}..."
$
wget -q "https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v${EXPORTER_VERSION}/redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz"
$
tar xzf "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz"
$
sudo mv "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64/redis_exporter" /usr/local/bin/
$
rm -rf "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64" "redis_exporter-v${EXPORTER_VERSION}.linux-amd64.tar.gz"

redis_exporter에 대한 systemd 서비스를 생성합니다:

$
sudo tee /etc/systemd/system/redis_exporter.service > /dev/null <<'EOF'
$
[Unit]
$
Description=Redis Exporter
$
After=network.target
$

$
[Service]
$
ExecStart=/usr/local/bin/redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:6379
$
Restart=always
$
User=nobody
$

$
[Install]
$
WantedBy=multi-user.target
$
EOF
$

$
sudo systemctl daemon-reload
$
sudo systemctl enable --now redis_exporter

익스포터가 실행 중인지 확인합니다:

$
curl -s http://localhost:9121/metrics | grep redis_up

redis_up 1이(가) 표시되어야 합니다.

$
ExecStart=/usr/local/bin/redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:6379 --redis.password=YOUR_PASSWORD

$
ExecStart=/usr/local/bin/redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:6379 --redis.user=otel-monitor --redis.password=YOUR_PASSWORD

$
ExecStart=/usr/local/bin/redis_exporter --redis.addr=rediss://localhost:6380

수집기 설정 생성

이 설정은 redis_exporter 에서 메트릭을 스크랩하여 뉴렐릭으로 보냅니다. 다음과 같은 주요 작업을 처리합니다:

• prometheus 수신기를 통해 redis_exporter Prometheus 엔드포인트를 스크랩 합니다.

• Prometheus 메트릭을 뉴렐릭의 레디스 메트릭 이름으로 이름 바꾸기

• 데이터 가공 ― 카디널리티를 줄이고, 카운터를 델타로 변환하며, 엔티티 합성을 위해 태그를 지정합니다.

• 처리된 메트릭을 OTLP를 통해 뉴렐릭으로 내보내기

  구성(config) 파일을 생성합니다. 수집기에 적합한 경로를 사용합니다:

• NRDOT: /etc/nrdot-collector/redis-prometheus-config.yaml

• OTel Contrib: /etc/otelcol-contrib/redis-prometheus-config.yaml

  extensions:
    health_check:
      endpoint: "0.0.0.0:13133"
  
  receivers:
    prometheus:
      config:
        scrape_configs:
          - job_name: 'redis'
            scrape_interval: 10s
            static_configs:
              - targets: ['localhost:9121']  # Update with your Redis exporter host:port
            metric_relabel_configs:
              - source_labels: [__name__]
                regex: '(go_|process_|promhttp_|redis_exporter_).*'
                action: drop
  
  processors:
    memory_limiter:
      check_interval: 5s
      limit_mib: 512
      spike_limit_mib: 128
  
    resource_detection:
      detectors: [env, system]
      timeout: 5s
      override: false
      system:
        resource_attributes:
          host.name:
            enabled: true
          host.id:
            enabled: true
  
    # Required: Set a unique identifier for your Redis entity.
    # The Prometheus receiver does not provide server.address/server.port,
    # so redis.instance.id is required for entity creation in New Relic.
    resource/redis_identity:
      attributes:
        - key: redis.instance.id
          value: "my-redis-instance:6379"  # Update with a unique name for this Redis instance
          action: upsert
  
    attributes/entity_tags:
      actions:
        - key: instrumentation.provider
          value: opentelemetry
          action: upsert
  
    metricstransform:
      transforms:
        - include: redis_uptime_in_seconds
          action: update
          new_name: redis.uptime
        - include: redis_connected_clients
          action: update
          new_name: redis.clients.connected
        - include: redis_blocked_clients
          action: update
          new_name: redis.clients.blocked
        - include: redis_memory_used_bytes
          action: update
          new_name: redis.memory.used
        - include: redis_memory_max_bytes
          action: update
          new_name: redis.maxmemory
        - include: redis_mem_fragmentation_ratio
          action: update
          new_name: redis.memory.fragmentation_ratio
        - include: redis_memory_used_rss_bytes
          action: update
          new_name: redis.memory.rss
        - include: redis_memory_used_peak_bytes
          action: update
          new_name: redis.memory.peak
        - include: redis_memory_used_lua_bytes
          action: update
          new_name: redis.memory.lua
        - include: redis_connections_received_total
          action: update
          new_name: redis.connections.received
        - include: redis_rejected_connections_total
          action: update
          new_name: redis.connections.rejected
        - include: redis_commands_processed_total
          action: update
          new_name: redis.commands.processed
        - include: redis_keyspace_hits_total
          action: update
          new_name: redis.keyspace.hits
        - include: redis_keyspace_misses_total
          action: update
          new_name: redis.keyspace.misses
        - include: redis_evicted_keys_total
          action: update
          new_name: redis.keys.evicted
        - include: redis_expired_keys_total
          action: update
          new_name: redis.keys.expired
        - include: redis_net_input_bytes_total
          action: update
          new_name: redis.net.input
        - include: redis_net_output_bytes_total
          action: update
          new_name: redis.net.output
        - include: redis_connected_slaves
          action: update
          new_name: redis.slaves.connected
        - include: redis_db_keys
          action: update
          new_name: redis.db.keys
        - include: redis_db_keys_expiring
          action: update
          new_name: redis.db.expires
        - include: redis_rdb_changes_since_last_save
          action: update
          new_name: redis.rdb.changes_since_last_save
        - include: redis_db_avg_ttl_seconds
          action: update
          new_name: redis.db.avg_ttl
        - include: redis_latest_fork_seconds
          action: update
          new_name: redis.latest_fork
        - include: redis_master_repl_offset
          action: update
          new_name: redis.replication.offset
        - include: redis_repl_backlog_first_byte_offset
          action: update
          new_name: redis.replication.backlog_first_byte_offset
        - include: redis_commands_total
          action: update
          new_name: redis.cmd.calls
        - include: redis_commands_duration_seconds_total
          action: update
          new_name: redis.cmd.usec
        - include: redis_cpu_sys_seconds_total
          action: update
          new_name: redis.cpu.time
          operations:
            - action: add_label
              new_label: state
              new_value: sys
        - include: redis_cpu_user_seconds_total
          action: update
          new_name: redis.cpu.time
          operations:
            - action: add_label
              new_label: state
              new_value: user
  
    cumulativetodelta:
      include:
        match_type: regexp
        metrics:
          - redis\.commands\.processed
          - redis\.connections\.received
          - redis\.connections\.rejected
          - redis\.keys\.evicted
          - redis\.keys\.expired
          - redis\.keyspace\.hits
          - redis\.keyspace\.misses
          - redis\.net\.input
          - redis\.net\.output
          - redis\.cpu\.time
          - redis\.cmd\.calls
          - redis\.cmd\.usec
          - redis\.uptime
  
    filter/cardinality:
      metrics:
        datapoint:
          - 'metric.name == "redis.cpu.time" and attributes["state"] != "sys" and attributes["state"] != "user"'
          - 'metric.name == "redis.cmd.calls" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
          - 'metric.name == "redis.cmd.usec" and attributes["cmd"] != "get" and attributes["cmd"] != "set" and attributes["cmd"] != "del" and attributes["cmd"] != "hget" and attributes["cmd"] != "hset" and attributes["cmd"] != "hgetall" and attributes["cmd"] != "lpush" and attributes["cmd"] != "rpop" and attributes["cmd"] != "zadd" and attributes["cmd"] != "expire"'
  
    transform/metadata_nullify:
      metric_statements:
        - context: metric
          statements:
            - set(description, "")
            - set(unit, "")
  
    batch:
      send_batch_size: 2048
      send_batch_max_size: 4096
      timeout: 10s
  
  exporters:
    otlp_http:
      endpoint: ${env:OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT}
      headers:
        api-key: ${env:NEW_RELIC_LICENSE_KEY}
      compression: gzip
  
  service:
    extensions: [health_check]
    pipelines:
      metrics/redis:
        receivers: [prometheus]
        processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
        exporters: [otlp_http]

  카피

  이 설정의 역할

  파이프라인의 각 구성 요소에는 특정 작업이 있습니다:

  요소	설명
  health_check	수집기가 실행 중인지 확인할 수 있도록 0.0.0.0:13133 에 상태 엔드포인트를 노출합니다.
  prometheus 수신기	10초마다 redis_exporter 엔드포인트(기본값 localhost:9121)를 스크랩하고 익스포터 자체의 go_*, process_*, promhttp_* 및 redis_exporter_* 메트릭을 삭제합니다.
  memory_limiter	호스트를 보호하기 위해 수집기 메모리 사용량을 제한합니다(512 MiB 소프트 제한, 128 MiB 스파이크).
  resource_detection	호스트를 감지하고 host.name 및 host.id을(를) 추가하여 레디스 메트릭을 기본 호스트 엔티티에 연결합니다.
  resource/redis_identity	뉴렐릭에서 레디스 엔티티를 식별하는 redis.instance.id을(를) 설정합니다. Prometheus 수신기는 server.address 또는 server.port을(를) 제공하지 않으므로 여기에 필요합니다.
  attributes/entity_tags	쿼리 범위를 OpenTelemetry 경로로 지정할 수 있도록 모든 메트릭에 instrumentation.provider: opentelemetry 을(를) 찍습니다.
  metricstransform	익스포터의 Prometheus 메트릭(예: redis_uptime_in_seconds)의 이름을 뉴렐릭의 레디스 이름(redis.uptime)으로 바꾸고 CPU 메트릭에 state 레이블을 추가합니다.
  cumulativetodelta	뉴렐릭이 비율을 올바르게 차트로 표시할 수 있도록 누적 카운터 ― 명령, 키스페이스 적중, 축출 등 ― 를 델타 값으로 변환합니다.
  filter/cardinality	수집 비용을 제어하기 위해 높은 카디널리티 데이터 포인트(user 및 sys 이외의 CPU 상태, 일반적이지 않은 명령에 대한 명령별 메트릭)를 삭제합니다.
  transform/metadata_nullify	페이로드 크기를 줄이기 위해 메트릭 설명 및 단위를 지웁니다.
  batch	네트워크 오버헤드를 줄이기 위해 내보내기 전에 데이터 포인트를 그룹화(배치당 2,048개, 최대 4,096개)하고 최소 10초마다 플러시합니다.
  otlp_http	라이선스 키로 인증되고 gzip 압축을 사용하여 OTLP를 통해 처리된 메트릭을 뉴렐릭으로 내보냅니다.

  중요

  Prometheus 수신기 접근 방식에는 redis.instance.id 이(가) 있는 resource/redis_identity 프로세서가 필수 입니다. 네이티브 레디스 수신기와 달리 Prometheus 수신기는 server.address 또는 server.port 을(를) 제공하지 않습니다 ― 따라서 redis.instance.id 은(는) 뉴렐릭에서 레디스 엔티티를 식별할 수 있는 유일한 방법입니다. 각 인스턴스에 대해 고유하고 기술적인 이름으로 설정합니다(예: prod-redis-cache:6379).

선택 사항: 레디스 Cluster 모니터링 활성화

레디스가 Cluster 모드로 실행 중인 경우 모든 노드에서 클러스터 상태 메트릭을 자동으로 수집하려면 --is-cluster 플래그와 함께 redis_exporter 을(를) 시작합니다:

$
redis_exporter --redis.addr=redis://localhost:7000 --is-cluster

위의 Prometheus 수신기 설정은 이미 클러스터 메트릭의 이름을 변경합니다(예: redis_cluster_state → redis.cluster.state). 뉴렐릭에 별도의 클러스터 엔티티를 생성하려면 redis.instance.id이(가) 포함되지 않은 별도의 파이프라인 에 redis.cluster.name 리소스 속성을 추가합니다:

resource/cluster:
    attributes:
      - key: redis.cluster.name
        value: "my-redis-cluster"  # Update with your cluster name
        action: upsert

서비스 섹션에 클러스터 파이프라인을 추가합니다:

metrics/cluster:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/cluster, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]

선택 사항: 레디스 로그 수집

메트릭 외에도 수집기는 레디스의 로그 파일을 뉴렐릭으로 전달할 수 있으므로 로그 이벤트 ― 재시작, 지속성 이벤트 또는 오류 ― 를 동일한 엔티티의 메트릭 스파이크와 연관시킬 수 있습니다. 레디스 로그를 추적하려면 filelog 수신자를 추가합니다:

receivers:
  # ... existing prometheus receiver ...
  file_log/redis:
    include:
      - /var/log/redis/redis-server.log
    start_at: end
    operators:
      - type: regex_parser
        regex: '^\d+:[XCSM] \d+ \w+ \d+ \d+:\d+:\d+\.\d+ (?P<level>.) '
        on_error: send
    resource:
      db.system: redis

파일의 로그 줄에는 자체적인 레디스 연결 컨텍스트가 없습니다 ― 뉴렐릭이 로그를 레디스 엔티티와 연결하도록 명시적으로 ID 속성을 추가해야 합니다. 레디스 엔티티의 ID와 일치하는 하드코딩된 값을 사용하여 resource/redis_logs 프로세서를 추가합니다:

processors:
  # ... existing processors ...
  resource/redis_logs:
    attributes:
      - key: redis.instance.id
        value: "my-redis-instance:6379"  # Must match the value in resource/redis_identity
        action: upsert
      - key: instrumentation.provider
        value: opentelemetry
        action: upsert

서비스 섹션에 별도의 로그 파이프라인을 추가합니다:

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    logs/redis:
      receivers: [file_log/redis]
      processors: [memory_limiter, resource/redis_logs, batch]
      exporters: [otlp_http]

$
sudo chmod 755 /var/log/redis
$
sudo chmod 644 /var/log/redis/redis-server.log

선택 사항: 호스트 메트릭 수집

레디스 성능은 종종 호스트 리소스 압박 ― CPU 포화, 메모리 고갈 또는 디스크 I/O 경합을 추적합니다. 뉴렐릭에서 두 가지를 상호 연관시킬 수 있도록 호스트에서 레디스와 함께 시스템 메트릭을 수집하는 hostmetrics 수신기를 추가합니다:

receivers:
  # ... existing receivers ...
  host_metrics:
    collection_interval: 10s
    scrapers:
      cpu:
        metrics:
          system.cpu.utilization: {enabled: true}
          system.cpu.time: {enabled: true}
      load:
        metrics:
          system.cpu.load_average.1m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.5m: {enabled: true}
          system.cpu.load_average.15m: {enabled: true}
      memory:
        metrics:
          system.memory.usage: {enabled: true}
          system.memory.utilization: {enabled: true}
      disk:
        metrics:
          system.disk.io: {enabled: true}
          system.disk.operations: {enabled: true}
      filesystem:
        metrics:
          system.filesystem.usage: {enabled: true}
          system.filesystem.utilization: {enabled: true}
      network:
        metrics:
          system.network.io: {enabled: true}
          system.network.packets: {enabled: true}

호스트 메트릭을 위한 별도의 metrics/host 파이프라인을 추가합니다(레디스 파이프라인에 host_metrics 을(를) 추가하지 마십시오):

service:
  pipelines:
    metrics/redis:
      receivers: [prometheus]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, resource/redis_identity, attributes/entity_tags, metricstransform, cumulativetodelta, filter/cardinality, transform/metadata_nullify, batch]
      exporters: [otlp_http]
    metrics/host:
      receivers: [host_metrics]
      processors: [memory_limiter, resource_detection, attributes/entity_tags, cumulativetodelta, batch]
      exporters: [otlp_http]

환경 변수 및 구성(config) 경로 설정

수집기는 환경 파일에서 배포별 값 ― 라이선스 키, OTLP 엔드포인트, 구성(config) 경로 ― 을 읽어 구성(config) YAML에 시크릿이 노출되지 않도록 합니다. 설치한 수집기에 대해 다음을 설정합니다:

NRDOT의 경우:

$
sudo tee /etc/nrdot-collector/nrdot-collector.conf > /dev/null <<'EOF'
$
NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
$
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT
$
# Set the New Relic OTLP endpoint for your region.
$
# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp
$
OTELCOL_OPTIONS="--config=/etc/nrdot-collector/redis-prometheus-config.yaml"
$
EOF
$
sudo chmod 600 /etc/nrdot-collector/nrdot-collector.conf

$
OTELCOL_OPTIONS="--config=/etc/nrdot-collector/config.yaml --config=/etc/nrdot-collector/redis-prometheus-config.yaml"

OTel Collector Contrib의 경우:

$
sudo tee /etc/otelcol-contrib/otelcol-contrib.conf > /dev/null <<'EOF'
$
NEW_RELIC_LICENSE_KEY=YOUR_LICENSE_KEY
$
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=YOUR_OTLP_ENDPOINT
$
# Set the New Relic OTLP endpoint for your region.
$
# See https://docs.newrelic.com/docs/opentelemetry/best-practices/opentelemetry-otlp
$
OTELCOL_OPTIONS="--config=/etc/otelcol-contrib/redis-prometheus-config.yaml"
$
EOF
$
sudo chmod 600 /etc/otelcol-contrib/otelcol-contrib.conf

다시 시작 및 확인

수집기를 다시 시작하여 새 설정을 로드합니다.

NRDOT의 경우:

$
sudo systemctl daemon-reload
$
sudo systemctl restart nrdot-collector
$
sudo systemctl status nrdot-collector

OTel Collector Contrib의 경우:

$
sudo systemctl daemon-reload
$
sudo systemctl restart otelcol-contrib
$
sudo systemctl status otelcol-contrib

status 명령은 Active: active (running)을(를) 표시해야 합니다. Active: failed가 표시되면 journalctl -u nrdot-collector -n 100 --no-pager (또는 otelcol-contrib)을(를) 사용하여 로그를 확인하세요 ― 가장 일반적인 원인은 YAML 들여쓰기 오류, 연결할 수 없는 redis_exporter 또는 실행되지 않는 익스포터입니다.

그런 다음 메트릭이 뉴렐릭에 도달하는지 확인합니다. 다시 시작한 후 약 1분 정도 기다렸다가 쿼리 빌더에서 다음 쿼리를 실행합니다:

SELECT count(*) FROM Metric WHERE metricName LIKE 'redis.%' AND instrumentation.provider = 'opentelemetry' SINCE 5 minutes ago

0이 아닌 개수는 레디스 메트릭이 전송되고 있음을 확인합니다. 0을(를) 반환하는 경우, 레디스 문제 해결(OpenTelemetry)을 참조하세요.