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어플리케이션에서 생성하는 정보를 분석하고,모니터링 하기 위해서 다음과 같은 방법을 가장 많이 사용합니다.

• 로그를 적재한다. ( Nlog,Log4j등등 모듈)
• 로그를 통합한다. ( 엘라서틱 로그 스태쉬)
• 로그를 데시보드화하고 대시보드화하고 분석한다 ( 키바나등 )

하지만, 너무나 큰 대용량 처리횟수에대해 실시간성으로 모니터링을 하고 싶다고 하면

Matrix를 활용 합니다.  시간별 CPU변화량,네트워크 변화량 등에 일반적으로 사용되고 있으며

매 이벤트마다 로그를 기록하는 방식이아니고, 증분의 값을 주기적인 시간에 측정함으로 

대용량 실시간 카운팅을 측정하는데 효율적입니다.

using Akka.Monitoring;
using Akka.Monitoring.ApplicationInsights;
using Akka.Monitoring.Datadog;
using Akka.Monitoring.PerformanceCounters;
using Akka.Monitoring.Prometheus;

var MonitorTool = Environment.GetEnvironmentVariable("MonitorTool");
var MonitorToolCon = Environment.GetEnvironmentVariable("MonitorToolCon");

switch (MonitorTool)
{
	case "win":
		var win = ActorMonitoringExtension.RegisterMonitor(actorSystem,
			new ActorPerformanceCountersMonitor(
				new CustomMetrics
				{
					Counters = { "akka.custom.metric1", "akkacore.message" },
					Gauges = { "akka.messageboxsize" },
					Timers = { "akka.handlertime" }
				}));
		break;
	case "azure":
		var azure = ActorMonitoringExtension.RegisterMonitor(actorSystem, new ActorAppInsightsMonitor(appConfig.MonitorToolCon));
		break;
	case "prometheus":
		// prometheusMonotor 를 사용하기위해서, MerticServer를 켠다...(수집형 모니터,Agent탑재)
		// http://localhost:10250/metrics  - 여기서 제공되는 metrics의 포맺과 호환되는 여러종류의 데시보드들과대시보드들과 연동하여 시각화가능합니다.
		metricServer = new MetricServer(10250);
		metricServer.Start();
		var prometheus = ActorMonitoringExtension.RegisterMonitor(actorSystem, new ActorPrometheusMonitor(actorSystem));
		break;
	case "datadog":
		var statsdConfig = new StatsdConfig
		{
			StatsdServerName = MonitorToolCon
		};
		var dataDog = ActorMonitoringExtension.
			RegisterMonitor(actorSystem, new ActorDatadogMonitor(statsdConfig));
		break;
}