[AWS] CloudWatch: 메트릭, 로그, 알람

CloudWatch, CW Metrics, CW Logs, CW Alarm, Embedded Metric Format, CW Insights, Composite Alarm

정의

CloudWatch = AWS 의 모니터링 + 로그 + 알람 통합 서비스.
메트릭 수집, 로그 집계, 대시보드, 알람, 이상 감지를 하나의 서비스에서 제공.

사용 상황

상황	해결책
EC2 / Lambda CPU 급등 감지	Alarm + SNS 알림
서비스 응답 P99 추적	Custom Metric + Dashboard
에러 로그 실시간 분석	Logs Insights 쿼리
여러 alarm 동시 발생 노이즈	Composite Alarm 으로 통합
이상 패턴 자동 감지	Anomaly Detection
EC2 메모리 / 디스크 수집	CloudWatch Agent
ECS / EKS 컨테이너 모니터링	Container Insights
여러 메트릭 결합 계산	Metric Math

관측 가능성 3가지 축

flowchart TD
    App[서비스]
    App --> M["Metrics: 수치 시계열"]
    App --> L["Logs: 이벤트 기록"]
    App --> T["Traces: X-Ray SDK"]
    M --> CW[CloudWatch]
    L --> CW
    T --> XR["X-Ray"]
    CW --> D["Dashboard / Alarm"]
    XR --> D

Metrics + Logs 는 CloudWatch 가 담당, Traces 는 X-Ray (별도 서비스).
세 축이 모두 있어야 진단 가능한 시스템.

4가지 구성

flowchart LR
    CW[CloudWatch]
    CW --> M[Metrics]
    CW --> L[Logs]
    CW --> A[Alarms]
    CW --> D[Dashboards]
    CW --> SY["Synthetics (canaries)"]
    CW --> RUM["RUM: Real User Monitoring"]

Metrics

종류	의미
Standard resolution	1분 단위
High resolution	1초 단위 (별도 비용)
Built-in	AWS service 자동
Custom	PutMetricData API

cw.put_metric_data(
    Namespace='MyApp',
    MetricData=[{
        'MetricName': 'OrdersPlaced',
        'Value': 1,
        'Unit': 'Count',
        'Dimensions': [
            { 'Name': 'Region', 'Value': 'us-east-1' },
            { 'Name': 'Service', 'Value': 'order-api' }
        ]
    }]
)

Embedded Metric Format (EMF)

{
  "_aws": {
    "Timestamp": 1719318060000,
    "CloudWatchMetrics": [{
      "Namespace": "MyApp",
      "Dimensions": [["Service"]],
      "Metrics": [
        { "Name": "Latency", "Unit": "Milliseconds" }
      ]
    }]
  },
  "Service": "api",
  "Latency": 125,
  "user_id": "u_42"
}

로그로 출력하면 CloudWatch 가 자동으로 메트릭 추출. PutMetricData API 호출 없음. 대량 메트릭의 비용 절감.

Metric Math

여러 메트릭을 수식으로 결합, 새로운 파생 메트릭 계산.

Metrics:
  - Id: errors
    MetricStat:
      Metric: { MetricName: Errors, Namespace: MyApp }
      Stat: Sum
      Period: 60
  - Id: requests
    MetricStat:
      Metric: { MetricName: Requests, Namespace: MyApp }
      Stat: Sum
      Period: 60
  - Id: error_rate
    Expression: "errors / requests * 100"
    Label: "Error Rate"

수식 예시	용도
errors / requests * 100	에러율 계산
SUM([m1, m2, m3])	여러 서비스 합산
ANOMALY_DETECTION_BAND(m1, 2)	이상 감지 밴드
FILL(m1, 0)	누락 데이터 0 채움

CloudWatch Agent

EC2 / 온프레미스에서 OS 레벨 메트릭 수집.
기본 메트릭에 포함되지 않는 메모리, 디스크 사용률 을 수집하려면 필수.

{
  "metrics": {
    "namespace": "MyApp/EC2",
    "metrics_collected": {
      "mem": {
        "measurement": ["mem_used_percent"]
      },
      "disk": {
        "measurement": ["disk_used_percent"],
        "resources": ["/", "/data"]
      },
      "cpu": {
        "measurement": ["cpu_usage_idle", "cpu_usage_iowait"],
        "totalcpu": true
      }
    }
  }
}

SSM Parameter Store 에 설정 저장 → 전체 fleet 동기화 가능.

Container Insights

ECS / EKS 컨테이너 환경의 CPU, 메모리, 네트워크, Pod 상태 자동 수집.

지원 환경	메트릭 예시
ECS	TaskCPUUtilization, ServiceCount
EKS	pod_cpu_utilization, node_memory_utilization

# EKS 에 Container Insights 활성화
aws eks create-addon \
  --cluster-name my-cluster \
  --addon-name amazon-cloudwatch-observability

컨테이너 레벨 성능 문제 진단. Auto Scaling 트리거로 활용 가능.

Logs

flowchart LR
    App[App] -->|stdout| Container
    Container -->|"awslogs driver"| LG["Log Group"]
    LG --> LS["Log Stream"]
    LG --> Insights["Logs Insights"]
    LG --> Sub["Subscription Filter"]
    Sub --> Lambda[Lambda]
    Sub --> Kinesis[Kinesis]

Logs Insights (쿼리)

fields @timestamp, @message
| filter @message like /ERROR/
| stats count() by bin(5m)
| sort @timestamp desc
| limit 50

Subscription Filter

로그 → Lambda / Kinesis 실시간 stream. 외부 시스템 (Datadog, ELK) 으로 export.

Alarms

Alarm:
  MetricName: CPUUtilization
  Namespace: AWS/EC2
  Statistic: Average
  Period: 60
  EvaluationPeriods: 5
  Threshold: 80
  ComparisonOperator: GreaterThanThreshold
  AlarmActions: [arn:aws:sns:...]

5번 연속 1분 평균 CPU > 80% → SNS 알림.

Composite Alarm

AlarmRule: |
  ALARM("HighCPU") AND
  ALARM("HighLatency") AND
  NOT ALARM("Maintenance")

복수 alarm 결합. 유의미한 사고 만 알림 (false positive 감소).

Anomaly Detection

Metrics:
  - Id: m1
    MetricStat: { ... }
  - Id: ad1
    Expression: ANOMALY_DETECTION_BAND(m1, 2)

머신러닝으로 정상 범위 학습 + 이상치 감지.

CloudWatch vs 3rd-party

	CloudWatch	Datadog / NewRelic
AWS 통합	최고	통합 plugin
UI	기본	우수
가격	metric 수에 비례	호스트 기반
Distributed tracing	X-Ray 별도	통합
APM	제한	완전

대부분의 큰 회사 = CloudWatch 기본 + Datadog 등 으로 세분.

비용 최적화

전략	효과
PutMetricData 대신 EMF	API 호출 비용 절감
Dimension cardinality 제한	메트릭 수 통제
Log retention 정책 설정	S3 export 후 삭제
High resolution 필요한 것만 선택	1초 해상도 비용 절감
Metric Math 활용	파생 메트릭 별도 저장 불필요

흔한 함정

관련 위키

• prometheus
• opentelemetry
• slo-sli-error-budget
• aws-eventbridge
• aws-cloudtrail
• aws-lambda