Spring Boot 애플리케이션을 Azure AKS에 배포하고 Prometheus + Grafana로 모니터링하기

안녕하세요, 이번 글에서는 Azure Kubernetes Service(AKS) 환경에 Spring Boot 애플리케이션을 배포하고, Prometheus + Grafana를 통해 JVM 및 애플리케이션 메트릭을 수집하고 시각화하는 전체 과정을 정리해보겠습니다.

 

1. 환경 구성

항목	내용
클라우드 환경	Azure AKS (aks-cloudbiz-dev-cloudcoe)
네임스페이스	mvp-springboot-dev
CI/CD 방식	ArgoCD (※ CoE 팀 전용 인프라 사용)
배포 방식	Helm 차트
모니터링 도구	Prometheus, Grafana (lgtm-prometheus, lgtm-grafana)

2. Spring Boot 애플리케이션 구성

2.1 프로젝트 개요

• Java 17 + Spring Boot 3.x
• Micrometer + Actuator로 Prometheus 메트릭 노출
• 기본 REST API: /test/hello
• 초기 DB 구성용 data.sql 포함

2.2 주요 파일 구조

src/main/java/com/ktds/mvp/springboot/
├── SpringbootApplication.java      // 앱 진입점
├── controller/TestController.java  // REST API
├── config/                         // 설정 파일 (향후 확장)
├── employee/                       // 도메인 로직 (예정)

 

2.3 application.properties 주요 설정

server.port=8080

# H2 DB 및 콘솔 설정
spring.h2.console.enabled=true
spring.datasource.url=jdbc:h2:mem:testdb;MODE=PostgreSQL;
spring.datasource.username=sa

# Actuator 엔드포인트 노출
management.endpoints.enabled-by-default=false
management.endpoints.web.exposure.include=info,health,prometheus,metrics
management.endpoint.prometheus.enabled=true

> /actuator/prometheus 경로에서 Prometheus가 수집 가능한 Micrometer 메트릭 제공

 

3. Kubernetes 리소스 정의

Service (ClusterIP)

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mvp-springboot-jdk17
  namespace: mvp-springboot-dev
spec:
  selector:
    app: mvp-springboot-jdk17
  ports:
    - name: http
      port: 8080
      targetPort: 8080

• Prometheus는 내부 DNS (<svc>.<ns>.svc.cluster.local)를 통해 접근
• static_configs에 해당 주소 지정

4. 모니터링 구성

4.1 Prometheus 수집 설정

ConfigMap 수정 (lgtm-prometheus-server)

- job_name: 'springboot-k8s-app'
  metrics_path: '/actuator/prometheus'
  static_configs:
    - targets: ['mvp-springboot-jdk17.mvp-springboot-dev.svc.cluster.local:8080']

확인: Prometheus UI > Status > Targets 에서 UP 상태

4.2 Grafana 대시보드 구성

• Dashboard ID: 10280
  • 이름: Microservices / Spring Boot 2.1

•  

📌 참고 링크: https://grafana.com/grafana/dashboards/10280

매핑 변수 설정

job	springboot-k8s-app
instance	mvp-springboot-jdk17.mvp-springboot-dev.svc.cluster.local:8080

5. 수집된 주요 메트릭 항목

카테고리	메트릭 이름	설명
CPU 사용률	system_cpu_usage	전체 시스템 CPU 사용률
JVM 프로세스	process_cpu_usage	애플리케이션 JVM의 CPU 사용률
메모리	jvm_memory_used_bytes	Heap 및 Non-Heap 메모리 사용량
GC	jvm_gc_pause_seconds_max	GC로 인한 최대 일시중지 시간
스레드	jvm_threads_live	현재 활성 스레드 수
요청 처리	http_server_requests_seconds_count	HTTP 요청 수
응답 시간	http_server_requests_seconds_max	최대 응답 시간
DB 커넥션	hikaricp_connections_active	활성 커넥션 수

 

결과

• /actuator/prometheus 경로에서 Micrometer 메트릭 정상 노출
• Prometheus에서 JVM/GC/HTTP/HikariCP 등 다양한 메트릭 수집 확인
• Grafana에서 실시간 시각화 성공 (Dashboard ID: 10280 사용)

 

Spring Boot와 Prometheus + Grafana를 연동하면 매우 손쉽게 애플리케이션 성능을 모니터링할 수 있습니다. 특히 AKS와 GitOps 기반 배포 구조에서 Micrometer + Actuator 연동은 필수적인 구성 요소로, 보안성과 효율성을 함께 챙길 수 있습니다.