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# 시스템 모니터링
## 개요
PlantPulse 의 모니터링은 **3 계층** 으로 구성됩니다. 각 계층의 도구를 함께 사용하여 문제를 조기에 발견하고 신속하게 대응할 수 있습니다.
```mermaid
graph TB
subgraph L3["3. 외부 모니터링 (선택)"]
PROM[Prometheus]
GRAFANA_EXT[외부 Grafana]
ALERT[Alertmanager · Slack · Email]
end
subgraph L2["2. 플랫폼 내장 (자동)"]
MON[plantpulse-monitor :4949
모듈별 메트릭]
TSUI[plantpulse-timeseries UI :3000
Grafana 동봉 대시보드]
JMX[JMX :6199-7899
JVM 상세]
SPARK_UI[Spark UI :4440]
KESTRA_UI[Kestra UI :8380]
TP_UI[Temporal UI :8233]
end
subgraph L1["1. 호스트 / OS (수동 점검)"]
STATUS[status.sh
모듈 RUNNING]
OPS[ops-check.sh
헬스 + critical log]
LOG[log-viewer.sh
통합 로그]
DOC[doctor.sh
진단 tarball]
end
L1 --> L2 --> L3
```
| 계층 | 책임 | 빈도 |
| -------------- | ---------------------------------- | --------------- |
| **L1 호스트/OS** | 모듈 RUNNING 여부, 자원 사용량, 헬스 응답 | 매 분\~5분 (자동/수동) |
| **L2 플랫폼 내장** | 모듈별 비즈니스 메트릭 (처리량, lag, 큐 깊이, JVM) | 실시간 |
| **L3 외부 모니터링** | 장기 추세, 알람, 다중 호스트 통합 뷰 | 실시간 |
## 플랫폼 서비스 모듈
PlantPulse 는 `/opt/kopens/plantpulse-platform/` (바이너리 설치) 디렉토리에 `plantpulse-` 접두사로 시작하는 다수의 서비스 모듈로 구성됩니다. 각 모듈은 고유한 역할과 포트를 가지고 있으며, 독립적으로 시작하고 중지할 수 있습니다.
### 핵심 서비스 모듈
| 모듈 | 포트 | 설명 |
| ------------------------- | --------------- | ------------------------------- |
| `plantpulse-server` | 80 / 443 / 7443 | 웹 서버 및 관리 콘솔, REST API |
| `plantpulse-cep` | 7400 / 7401 | 복합 이벤트 처리 엔진 (Esper) |
| `plantpulse-batch` | 9500 | 배치 처리 서버 |
| `plantpulse-data-gateway` | 5500 | 데이터 게이트웨이 (HTTP REST 기반 데이터 조회) |
| `plantpulse-sql` | 4000 | SQL 쿼리 도구 |
| `plantpulse-monitor` | 4949 | 시스템 모니터링 에이전트 |
| `plantpulse-warehouse` | 9600 | 데이터 웨어하우스 |
| `plantpulse-plugin` | 11004 | 플러그인 (OPC-UA 등) |
### 메시징 모듈 (`plantpulse-messaging`)
| 서비스 | 포트 | 설명 |
| --------------- | ----- | --------------- |
| Kafka | 9092 | 분산 메시지 스트리밍 |
| MQTT | 1883 | IoT 경량 메시지 프로토콜 |
| MQTT Enterprise | - | MQTT 엔터프라이즈 에디션 |
| STOMP | 61000 | 텍스트 기반 메시지 프로토콜 |
### 스토리지 모듈 (`plantpulse-storage`)
| 서비스 | 포트 | 설명 |
| --------------- | ---- | ----------------- |
| Cassandra 5.0 | 9042 | 시계열 데이터베이스 (CQL) |
| PostgreSQL | 5432 | 메타데이터 관계형 데이터베이스 |
| Valkey (Redis) | 6379 | 인메모리 캐시 |
| MinIO | 9000 | 오브젝트 스토리지 (S3 호환) |
| JanusGraph | - | 그래프 데이터베이스 |
| RustFS / WeedFS | - | 분산 파일 시스템 |
### 분석 모듈 (`plantpulse-analytics`)
| 서비스 | 포트 | 설명 |
| ------------ | ----- | -------------------------- |
| Spark Master | 7077 | 분산 분석 엔진 |
| Spark UI | 4440 | Spark 관리 콘솔 |
| Kyuubi | 10000 | 분산 SQL 게이트웨이 (JDBC/Thrift) |
| Gravitino | 19001 | 데이터 카탈로그 |
| Hadoop | - | 분산 파일 시스템 |
| Hive | - | 데이터 웨어하우스 쿼리 엔진 |
### 시계열 모듈 (`plantpulse-timeseries`)
| 서비스 | 포트 | 설명 |
| ------ | ---- | -------------- |
| 시계열 엔진 | 7800 | 시계열 데이터 처리 엔진 |
| 시계열 UI | 3000 | 시계열 데이터 시각화 UI |
### 워크플로우 모듈 (`plantpulse-workflow`)
| 서비스 | 포트 | 설명 |
| -------- | ---- | ---------------- |
| Kestra | 8233 | 워크플로우 오케스트레이션 엔진 |
| Temporal | 8380 | 분산 워크플로우 배치 엔진 |
### 유틸리티 모듈
| 모듈 | 설명 |
| ------------------------- | ------------------------ |
| `plantpulse-startup` | 플랫폼 시작/중지/재시작 스크립트 |
| `plantpulse-setup` | 초기 셋업 도구 (모델, CSV 설정) |
| `plantpulse-backup` | 백업 서비스 |
| `plantpulse-recovery` | 데이터 복구 도구 |
| `plantpulse-exporter` | 에셋 데이터 내보내기 도구 |
| `plantpulse-migrator` | 데이터 마이그레이션 도구 (Spark 기반) |
| `plantpulse-mirror-maker` | 데이터 복제 도구 |
| `plantpulse-simulator` | 데이터 시뮬레이터 (테스트용) |
| `plantpulse-api` | REST API 클라이언트 라이브러리 |
### 서비스 상태 확인
플랫폼의 전체 서비스 상태를 확인하려면 아래 명령어를 실행해 주세요:
```bash
cd /opt/kopens/plantpulse-platform/plantpulse-startup/
./status.sh
```
출력 예시:
```
==============================================================================================================
PLANTPULSE PLATFORM - ALL SERVICE STATUS
2026-03-01 12:00:00
==============================================================================================================
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
포트 서비스 상태
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------
9092 PP_MESSAGING[KAFKA] ● RUNNING
1883 PP_MESSAGING[MQTT] ● RUNNING
61000 PP_MESSAGING[STOMP] ● RUNNING
9042 PP_STORAGE[CASSANDRA] ● RUNNING
5432 PP_STORAGE[POSTGRESQL] ● RUNNING
6379 PP_STORAGE[REDIS] ● RUNNING
9000 PP_STORAGE[MINIO] ● RUNNING
7077 PP_ANALYTICS[SPARK-MASTER] ● RUNNING
4440 PP_ANALYTICS[SPARK-UI] ● RUNNING
10000 PP_ANALYTICS[KYUUBI] ● RUNNING
19001 PP_ANALYTICS[GRAVITINO] ● RUNNING
8233 PP_WORKFLOW[ENGINE] ● RUNNING
8380 PP_WORKFLOW[BATCH] ● RUNNING
7800 PP_TIMESERIES[ENGINE] ● RUNNING
3000 PP_TIMESERIES[UI] ● RUNNING
7400 PP_CEP ● RUNNING
5500 PP_DATA_GATEWAY ● RUNNING
4000 PP_SQL ● RUNNING
4949 PP_MONITOR ● RUNNING
60000 PP_AGENT ● RUNNING
80 PP_SERVER ● RUNNING
9500 PP_BATCH ● RUNNING
9600 PP_WAREHOUSE ● RUNNING
11004 PP_PLUGIN[OPCUA] ● RUNNING
```
### 환경 변수 (`env.sh`)
플랫폼 시작 시 사용되는 환경 변수는 `/opt/kopens/plantpulse-platform/plantpulse-startup/env.sh`에서 관리합니다.
| 변수 | 설명 | 예시 |
| --------------------------- | ------------- | ----------------------------------- |
| `PP_SCHEME` | 스키마명 | `PP` |
| `PP_MODE` | 실행 모드 | `MASTER` |
| `PP_HOST_IP` | 내부 IP | `192.168.0.41` |
| `PP_SERVICE_IP` | 서비스 IP | `192.168.0.41` |
| `PP_MASTER_IP` | 마스터 노드 IP | `192.168.0.41` |
| `PP_DATA_DIR` | 데이터 디렉토리 | `/data1/pp-data` |
| `PP_TEMP_DIR` | 임시 디렉토리 | `/data1/pp-temp` |
| `PP_BACKUP_DIR` | 백업 디렉토리 | `/data1/pp-backup` |
| `PP_CLUSTER_CORES` | 클러스터 CPU 코어 수 | `16` |
| `PP_CLUSTER_MEMORY_BY_CORE` | 코어당 메모리 | `2G` |
| `PP_OPTIONS` | 추가 옵션 (JSON) | `{"use-infra":true,"use-app":true}` |
## 모니터링 대상
PlantPulse 플랫폼에서 모니터링해야 하는 주요 대상과 항목은 다음과 같습니다. 각 항목을 정기적으로 확인해 주시면 안정적인 운영에 도움이 됩니다.
| 대상 | 모니터링 항목 |
| ---------- | --------------------- |
| 애플리케이션 서버 | CPU, 메모리, 디스크, 스레드 |
| JVM | 힙 메모리, GC, 클래스 로딩 |
| PostgreSQL | 연결 풀, 쿼리 성능, 디스크 |
| Cassandra | 클러스터 상태, 지연, 컴팩션 |
| Redis | 메모리, 히트율, 연결 수 |
| 엔진 | 파이프라인 처리량, 큐 깊이, 에러율 |
| 네트워크 | OPC 연결, WebSocket, 지연 |
## 웹 콘솔 모니터링
### 시스템 모니터링 화면
경로: `/monitoring/index`
실시간 시스템 상태를 대시보드 형태로 표시합니다. 각 지표가 아래 표의 "정상 범위"를 벗어나면 성능 저하의 원인이 될 수 있으므로 확인해 주세요.
| 지표 | 설명 | 정상 범위 |
| ------------------ | ----------- | ----------------- |
| CPU 사용률 | 서버 CPU 부하 | < 70% |
| JVM 힙 메모리 | 힙 사용량/최대 | < 80% |
| 활성 스레드 | 동작 중 스레드 수 | < 500 |
| MPS (Messages/sec) | 초당 메시지 처리 수 | 설정된 rate limit 이하 |
| 파이프라인 큐 | 대기 중 메시지 수 | < 10,000 |
| DB 연결 | 활성 DB 연결 수 | < 풀 최대값 |
### 서버 상태
경로: `/server/status`
| 항목 | 설명 |
| --------- | ------------------------- |
| 서버 가동 시간 | Uptime |
| 엔진 상태 | RUNNING / STOPPED / ERROR |
| 마지막 시작 시각 | 엔진 최종 시작 일시 |
| 버전 정보 | 플랫폼 버전 |
## 로그 모니터링
로그는 시스템의 동작 상태를 기록하는 텍스트 파일입니다. 문제가 발생했을 때 로그를 확인하면 원인을 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.
### Tomcat 로그
```bash
# 실시간 로그 확인
tail -f /opt/tomcat/logs/catalina.out
# 에러 로그 필터링
grep -i "ERROR\|EXCEPTION" /opt/tomcat/logs/catalina.out | tail -100
```
### 로그 레벨
| 레벨 | 설명 |
| ----- | ---------------------------- |
| INFO | 정상 동작 정보입니다 |
| WARN | 경고 메시지입니다 (성능 저하, 재시도 등의 상황) |
| ERROR | 오류가 발생했습니다 (처리 실패, 연결 오류 등) |
### 주요 로그 패턴
아래 로그 패턴이 나타나면 해당 조치를 취해 주세요:
| 패턴 | 의미 |
| ----------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| `Engine started successfully` | 엔진이 정상적으로 기동되었습니다 |
| `Pipeline queue overflow` | 파이프라인 큐가 초과되었습니다 — 처리 속도를 점검해 주세요 |
| `Cassandra connection failed` | Cassandra 연결에 실패했습니다 — 클러스터 상태를 확인해 주세요 |
| `OPC connection lost` | OPC 서버 연결이 끊어졌습니다 — 네트워크 및 OPC 서버를 확인해 주세요 |
| `Rate limit exceeded` | 처리율이 초과되었습니다 — `engine.pipeline.ratelimit` 값을 조정해 주세요 |
## 데이터베이스 모니터링
데이터베이스의 상태를 정기적으로 모니터링하면 성능 저하나 장애를 사전에 예방할 수 있습니다.
### PostgreSQL
```bash
# 활성 연결 확인
psql -h HOST -U plantpulse -d pp -c "
SELECT count(*) as active_connections
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active';"
# 느린 쿼리 확인
psql -h HOST -U plantpulse -d pp -c "
SELECT pid, now() - pg_stat_activity.query_start AS duration, query
FROM pg_stat_activity
WHERE state != 'idle' AND now() - pg_stat_activity.query_start > interval '5 seconds'
ORDER BY duration DESC;"
# 테이블 크기 확인
psql -h HOST -U plantpulse -d pp -c "
SELECT relname, pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid))
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC
LIMIT 10;"
```
### Cassandra
```bash
# 클러스터 상태
nodetool status
# 테이블별 통계
nodetool tablestats pp
# 컴팩션 상태
nodetool compactionstats
# GC 로그 확인
nodetool gcstats
# 지연 히스토그램
nodetool tablehistograms pp tm_tag_point
```
**Cassandra 상태 코드:**
| 상태 | 설명 |
| -- | ------------------------------- |
| UN | Up / Normal — 정상 상태입니다 |
| DN | Down / Normal — 노드가 다운된 상태입니다 |
| UJ | Up / Joining — 클러스터에 조인하는 중입니다 |
| UL | Up / Leaving — 클러스터에서 이탈하는 중입니다 |
### Redis
```bash
# Redis 상태 확인
redis-cli -a redis123! INFO
# 메모리 사용량
redis-cli -a redis123! INFO memory
# 키 수 확인
redis-cli -a redis123! DBSIZE
# 슬로우 로그
redis-cli -a redis123! SLOWLOG GET 10
```
## JMX 모니터링
> **안내:** JMX(Java Management Extensions)는 Java 애플리케이션의 내부 상태를 외부에서 모니터링할 수 있도록 제공하는 기술입니다. PlantPulse는 JMX를 통해 150개 이상의 속성을 제공하고 있습니다.
### JMX 접속
```bash
# JMX 포트 활성화 (setenv.sh에 추가)
export JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS \
-Dcom.sun.management.jmxremote \
-Dcom.sun.management.jmxremote.port=9090 \
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \
-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false"
```
### JMX MBean
* **ObjectName**: `plantpulse:name=MBean`
* **카테고리**: engine, cache, storage, network, pipeline, cep, scheduler, monitoring 등 12개
### 주요 JMX 속성
| 속성 | 설명 |
| ------------------------ | --------------- |
| engine.status | 엔진 상태 |
| engine.uptime | 가동 시간 |
| pipeline.queue.size | 파이프라인 큐 크기 |
| pipeline.mps | 초당 메시지 처리 수 |
| cache.tag.count | 캐시된 태그 수 |
| storage.cassandra.status | Cassandra 연결 상태 |
## Codahale Metrics
> **안내:** Codahale Metrics는 애플리케이션의 성능 지표를 수집하는 라이브러리입니다. PlantPulse에서는 70개 이상의 메트릭이 수집되며, `/admin/tool/metrics` 경로에서 조회하실 수 있습니다.
### 메트릭 유형
| 유형 | 설명 |
| --------- | ---------------------------- |
| Counter | 누적 카운터입니다 (이벤트 수, 에러 수 등) |
| Timer | 처리 시간을 측정합니다 (평균, p95, p99) |
| Histogram | 값의 분포를 표시합니다 (큐 깊이, 배치 크기) |
| Gauge | 현재 시점의 값을 표시합니다 (활성 연결, 메모리) |
## 헬스체크 스크립트
헬스체크 스크립트를 활용하면 플랫폼의 주요 서비스가 정상적으로 동작하고 있는지 자동으로 확인할 수 있습니다.
### 자동 헬스체크
아래는 주요 서비스의 상태를 자동으로 점검하는 스크립트 예시입니다:
```bash
#!/bin/bash
# healthcheck.sh
# API 헬스체크
HTTP_STATUS=$(curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" http://localhost:8080/api/v4/ping)
if [ "$HTTP_STATUS" != "200" ]; then
echo "[ALERT] PlantPulse API is not responding (HTTP $HTTP_STATUS)"
# 알림 발송 로직 추가
fi
# PostgreSQL 체크
pg_isready -h HOST -p 5432 -U plantpulse
if [ $? -ne 0 ]; then
echo "[ALERT] PostgreSQL is not responding"
fi
# Cassandra 체크
nodetool status | grep -q "^UN"
if [ $? -ne 0 ]; then
echo "[ALERT] Cassandra node is down"
fi
# Redis 체크
redis-cli -a redis123! ping | grep -q "PONG"
if [ $? -ne 0 ]; then
echo "[ALERT] Redis is not responding"
fi
```
crontab에 등록하여 주기적으로 실행하실 수 있습니다:
```bash
# 5분마다 헬스체크
*/5 * * * * /opt/scripts/healthcheck.sh >> /var/log/plantpulse-healthcheck.log 2>&1
```
## Grafana 모니터링 대시보드
플랫폼 모니터링은 Grafana를 통해 시각적으로 제공됩니다. 접속 URL: `http://localhost:3000/`
> **안내:** Grafana는 오픈소스 데이터 시각화 도구로, PlantPulse의 다양한 메트릭을 그래프와 차트로 보여줍니다. PLANTPULSE 폴더 아래에 5개의 대시보드가 기본으로 제공됩니다.
***
### 1. 플랜트펄스 - 서버
플랫폼 서버의 전체 상태를 한눈에 파악할 수 있는 핵심 대시보드입니다.
**SUMMARY (요약)**
| 패널 | 유형 | 설명 |
| --------- | ----- | ------------------ |
| VERSION | Stat | 플랫폼 버전 정보 |
| 서버시작일 | Stat | 엔진 최초 시작 일시 |
| CPU 부하 | Gauge | 서버 CPU 사용률 |
| 메모리 사용률 | Gauge | 서버 메모리 사용률 |
| 1초당 수신 건수 | Stat | 초당 메시지 수신량 (MPS) |
| 전체 저장 건수 | Stat | 누적 저장 데이터 건수 |
| 네트워크 지연 | Stat | 메시지 수신 네트워크 지연(ms) |
| 진단 | Stat | 진단 이벤트 상태 |
**SERVER-METRICS (서버 메트릭)**
| 패널 | 유형 | 설명 |
| ------------------------------------------------- | ----- | ---------------------------- |
| CACHE / MQTT / KAFKA / WEBSOCKET / DATABASE / TSE | Stat | 각 서비스 연결 상태 |
| 서버 CPU 사용률 | Graph | CPU 사용률 시계열 추이 |
| 서버 메모리 사용량 | Graph | 메모리 사용량 시계열 추이 |
| JAVA 힙 사용량 | Graph | JVM 힙 메모리 사용량 |
| 데이터 DISK R/W 현황 | Graph | 디스크 읽기/쓰기 트래픽 |
| 프로토콜별 메세지 수신 건수 | Graph | OPC, MQTT, Kafka 등 프로토콜별 수신량 |
| 메세지 수신 네트워크 지연 | Graph | 네트워크 지연 시계열 |
| 전체 메세지 수신량 | Graph | 누적 메시지 수신량 |
| 메세지 수신 건수 BY 1SEC | Graph | 초당 메시지 수신 추이 |
| 파이프라인 대기 큐 | Graph | 파이프라인 큐 깊이 |
| 파이프라인 오프로드 큐 크기 | Graph | RocksDB 오프로드 큐 |
| 파이프라인 검증 실패건 | Graph | 유효성 검증 실패 건수 |
| 파이프라인 작업자 처리시간 | Graph | 워커 처리 소요시간 |
| 타임아웃 메세지 백업 처리 | Graph | 타임아웃 메시지 백업 건수 |
| 파이프라인 수집기 | Graph | 수집기 동작 현황 |
| 스토리지 저장 버퍼 | Graph | 저장 버퍼 크기 |
| 스트리밍 처리 건수 | Graph | WebSocket 스트리밍 처리량 |
| 스트리밍 동작 스레드 건수 | Graph | 스트리밍 활성 스레드 |
| 스트리밍 대기큐 건수 | Graph | 스트리밍 큐 대기 건수 |
| 스토리지 저장 건수 | Graph | DB 저장 건수 |
| 스토리지 배치 건수 | Graph | 배치 저장 건수 |
| 스토리지 작업자 건수 | Graph | 저장 워커 수 |
| DDS 처리 건수 | Graph | Kafka DDS 분배 건수 |
| 비동기 스레드 액티브 카운트 | Graph | 비동기 실행 활성 스레드 |
| 비동기 스레드 풀 사이즈 | Graph | 스레드 풀 크기 |
| 진단 에러 건수 | Graph | 진단 에러 발생 추이 |
| 로깅 예외 | Graph | 예외 로그 발생 추이 |
| GC 시간 | Graph | JVM GC 소요시간 |
| DISK 사용량 | Graph | 디스크 사용량 추이 |
***
### 2. 플랜트펄스 - 데이터 래이크 하우스
데이터베이스 및 스토리지 계층의 성능과 상태를 모니터링하는 대시보드입니다.
**DATA-GATEWAY (데이터 게이트웨이)**
| 패널 | 설명 |
| ------------------- | ----------------- |
| TOTAL\_QUERY | 전체 쿼리 건수 |
| QPS | 초당 쿼리 처리량 (Gauge) |
| QUERY\_LATENCY | 쿼리 지연 시계열 |
| QUERY\_LATENCY\_MAX | 최대 쿼리 지연 |
| SUCCESS / ERROR | 성공 및 실패 건수 |
**CACHE (REDIS)**
| 패널 | 설명 |
| ------------- | ---------------- |
| CLIENTS | Redis 클라이언트 연결 수 |
| ALLOCATOR | 메모리 할당기 상태 |
| KEY\_COUNT | 저장된 키 수 |
| FRAGMENTATION | 메모리 단편화 비율 |
**CEP (ESPER)**
| 패널 | 설명 |
| ---------------------------- | ------------- |
| JAVA\_HEAP\_USED | CEP 엔진 힙 메모리 |
| EVENT\_INGESTION\_RATE | 이벤트 인제스트 비율 |
| EQL\_CPU\_TIME | EPL 쿼리 CPU 시간 |
| EQL\_MAP\_COUNT | EPL 맵 카운트 |
| EVENT\_INGEST\_DIFF | 이벤트 인제스트 차이 |
| EVENT\_DELAY\_HISTOGRAM | 이벤트 지연 분포 |
| CEP\_STATEMENT\_MATCH\_RATE | 스테이트먼트 매칭 비율 |
| EQL\_STATEMENT\_OUTPUT\_RATE | 스테이트먼트 출력 비율 |
**META-STORE (POSTGRES)**
| 패널 | 설명 |
| ------------------ | -------- |
| TOTAL\_CONNECTIONS | 전체 연결 수 |
| QUERY\_LATENCY | 쿼리 지연 |
| TOTAL\_READS\_HITS | 읽기 히트 건수 |
| TOTAL\_DB\_SIZE | 전체 DB 크기 |
**EVENT-STORE (CASSANDRA)**
| 패널 | 설명 |
| -------------------------------------------------------------------- | ------------------ |
| NATIVE\_CLIENT | 네이티브 클라이언트 연결 |
| LATENCY | 읽기/쓰기 지연 |
| READ\_PER\_SECONDS / WRITE\_PER\_SECONDS | 초당 읽기/쓰기 |
| HEAP / DIRECT\_MAPPED\_MEMORY | JVM 메모리 |
| CACHE / CACHE\_HIT\_RATE | 캐시 및 히트율 |
| TOTAL\_DATA\_SIZE | 전체 데이터 크기 |
| MEMTABLE | Memtable 상태 |
| COMPACTION / COMPACTION\_BYTES | 컴팩션 현황 |
| TABLE\_COMPACTIONS / TABLE\_SSTABLE\_COUNT | 테이블별 컴팩션 및 SSTable |
| BLOOM\_FILTER\_FALSE\_RATIO | 블룸필터 오탐률 |
| TABLE\_READ\_LATENCY / TABLE\_RANGE\_LATENCY / TABLE\_WRITE\_LATENCY | 테이블별 지연 |
| PENDINGS / FLUSH / THREAD\_POOL | 대기, 플러시, 스레드풀 |
| STATEMENT / COMMITLOG / EXCEPTION / MUTATION | 내부 메트릭 |
| COMPRESSION / TOTAL\_SSTABLE | 압축 및 SSTable 현황 |
**TIMESERIES-STORE (TSE)**
| 패널 | 설명 |
| -------------------------- | ---------- |
| TSE\_MEMORY | 시계열 엔진 메모리 |
| TSE\_HTTP\_TIME | HTTP 응답 시간 |
| TSE\_DATASTORE | 데이터스토어 상태 |
| TSE\_QUEUE\_PROCESS\_COUNT | 큐 처리 건수 |
**ANALYTICS-STORE (SPARK)**
| 패널 | 설명 |
| ------------- | ------------- |
| MEMORY\_USED | Spark 메모리 사용량 |
| CONNECTION | 연결 수 |
| OPERATION | 작업 수 |
| REQUEST\_RATE | 요청 비율 |
***
### 3. 플랜트펄스 - 엣지 게이트웨이
엣지 디바이스의 상태, PLC 연결, 데이터 수신 현황을 모니터링하는 대시보드입니다.
**요약 패널**
| 패널 | 설명 |
| ------------ | ----------------------- |
| 전체 엣지 게이트웨이 | 등록된 엣지 게이트웨이 수 |
| 전원 (정상/이상) | 전원 상태 정상 및 이상 건수 |
| PLC | PLC 연결 수 |
| 전체 데이터 용량 | 수집된 전체 데이터 크기 |
| 1초당 수신 합계 건수 | 전체 엣지의 초당 수신 합계 (Gauge) |
| 데이터 수신 최대 지연 | 최대 수신 지연(ms) (Gauge) |
| 로그 | 로그 상태 |
**PLC STATUS (PLC 상태)**
| 패널 | 설명 |
| ---------------- | -------------- |
| PLC 핑 실패 건수 | PLC 연결 핑 실패 추이 |
| PLC 연결됨 / 연결끊김 | PLC 연결 상태 추이 |
| PLC 값 읽기 성공 건수 | 데이터 읽기 성공 추이 |
| PLC 데이터 읽기 실패 건수 | 데이터 읽기 실패 추이 |
| 시스템 오류 건수 트렌드 | 시스템 에러 추이 |
**DATA POINT (데이터 포인트)**
| 패널 | 설명 |
| --------------------- | -------------- |
| 1초당 전체 발송 건수 SUM(MPS) | 전체 엣지 초당 발송 합계 |
| 포인트 전송 건 | 포인트 전송 건수 추이 |
| 전송 포인트 바이트 | 전송 데이터 바이트 |
| 수신 최저/평균/최대 지연 | 수신 지연 분포 |
**EDGE H/W (엣지 하드웨어)**
| 패널 | 설명 |
| ------------- | --------------- |
| CPU | 엣지 디바이스 CPU 사용률 |
| 메모리 | 메모리 사용량 |
| 디스크 (SSD) | 디스크 사용량 |
| 네트워크 업로드/다운로드 | 네트워크 트래픽 |
| 온도 | 디바이스 온도 |
***
### 4. 플랜트펄스 - 통계
일별 데이터 증가량, 시스템 리소스 피크값 등 장기 통계를 추적하는 대시보드입니다. 시스템의 장기적인 성장 추세를 파악하는 데 유용합니다.
| 패널 | 설명 |
| ---------------- | -------------------------- |
| 전체 데이터 용량 | 전체 저장 데이터 크기 |
| 일별 데이터 전체 용량 | 일별 데이터 용량 추이 |
| 일일 메세지 전송량 | 일별 메시지 전송 건수 |
| 일일 데이터 증가량 | 일별 데이터 증가 추이 |
| 메세지 수신 건수 | 메시지 수신 건수 추이 |
| 네트워크 지연 평균/최대값 | 네트워크 지연 통계 |
| SSTABLE 증가량 | Cassandra SSTable 증가 추이 |
| 최대 DB 클라이언트 연결 | DB 연결 최대값 |
| 비동기 스레드 최대 실행 건수 | 비동기 처리 피크 |
| JAVA 최대 GC 시간 | GC 최대 소요시간 |
| CQL 준비 최대 건수 | CQL Prepared Statement 최대값 |
| 최대 파티션 크기 | Cassandra 파티션 최대 크기 |
| JAVA 힙 최소 여유 크기 | JVM 힙 여유 최소값 |
| 비동기 스레드 최대 대기 건수 | 비동기 큐 최대 대기 |
| 최대 메모리 버퍼 크기 | 메모리 버퍼 최대값 |
| 백업 메세지 처리 건수 | 백업 처리 건수 |
***
### 5. 플랜트펄스 - 메세징
MQTT, Kafka, WebSocket 메시지 브로커의 상태를 모니터링하는 대시보드입니다.
**SUMMARY (요약)**
| 패널 | 설명 |
| ------------------------ | ----------- |
| MQTT / KAFKA / WEBSOCKET | 각 브로커 연결 상태 |
| CPU | 서버 CPU 사용률 |
| JAVA\_HEAP | JVM 힙 사용량 |
| NETWORK\_READ\_BYTES | 네트워크 수신 바이트 |
**MQTT**
| 패널 | 설명 |
| ------------------------ | -------------------- |
| CPU\_USED | MQTT 브로커 CPU (Gauge) |
| MEMORY\_USED | 메모리 사용량 |
| CONNECTIONS | 클라이언트 연결 수 |
| NETWORK IN/OUT | 네트워크 입출력 |
| GC\_COUNT / GC\_TIME\_MS | GC 횟수 및 소요시간 |
| THREAD\_COUNT | 스레드 수 |
| INCOMMING / OUTGOING | 수신 및 발신 메시지 수 |
| RETAINED\_COUNT | Retained 메시지 수 |
| SUBSCRIPTIONS | 구독 수 |
| TOTAL\_MESSAGE | 전체 메시지 수 |
**KAFKA**
| 패널 | 설명 |
| ---------------------------------------- | --------------------- |
| CPU\_USED | Kafka 브로커 CPU (Gauge) |
| MEMORY\_USED | 메모리 사용량 |
| GLOBAL\_TOPIC | 전역 토픽 현황 |
| NETWORK IN/OUT | 네트워크 입출력 |
| TOPIC\_BYTE\_IN/OUT\_PER\_SEC | 토픽별 초당 바이트 |
| MESSAGE\_PER\_SEC\_MEAN\_RATE / 1M\_RATE | 초당 메시지 처리량 |
| NETWORK\_REQUEST\_FETCH | Fetch 요청 건수 |
| OFFLINE\_PARTITION\_COUNT | 오프라인 파티션 수 |
| ACTIVE\_CONTROLLER\_COUNT | 활성 컨트롤러 수 |
**WEBSOCKET**
| 패널 | 설명 |
| ----------------- | ------------------------ |
| CPU\_USED | WebSocket 서버 CPU (Gauge) |
| MEMORY\_USED | 메모리 사용량 |
| CONNECTION\_COUNT | WebSocket 연결 수 |
| ENQUEUE / DEQUEUE | 큐 입출력 건수 |
***
## 모니터링 도구 연동
### ELK Stack
Tomcat 로그를 Filebeat → Logstash → Elasticsearch → Kibana 파이프라인으로 수집하여, 로그 검색 및 분석 환경을 구축할 수 있습니다. 대규모 운영 환경에서 로그를 효율적으로 관리하고 싶으신 경우 도입을 검토해 보시기 바랍니다.