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Netty 참고 성능표 : https://github.com/ronenhamias/netty-perf-testing/wiki/Netty-3-Throughput-test
단순하게 모니터링 집계용도로 직접 설계한다고 하면, 액터 객체를 사용할 필요는 없으나,
비동기 병렬처리 프로그래밍 ( 공유객체 카운팅 증가에 따른 락처리)을 포함하여
Matrix 집계를 일정시간에 수행 하고 Matrix서버에 보고 등 부가적인 기능을 직접 구현해야합니다Akka를 사용하지 않는 기존 시스템은 변경없이, 도메인 이벤트 카운팅 모니터링 기능만을 빌트인해보겠습니다.
액터 모니터링 시스템 탑재하기
| Code Block | ||
|---|---|---|
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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 데시보드들과 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;
} |
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다음 장에서는, 도메인 처리에 관련된 실시간 메시징을 분산처리할수 있는 클러스터 메시징에 대해 알아보겠습니다.
추가 자료
APM을 위한 Akka.net 분산액터메시지 분산추적하는 툴을 제공합니다.
액터의 활용이 높아 개수가 많을시 유용하게 활용할수 있습니다.
참고링크:
- 닷넷코어에 모니터링 탑재 : https://github.com/psmon/AkkaForNetCore/blob/master/AkkaNetCore/Startup.cs
- 원문 : https://github.com/petabridge/akka-monitoring
- Finite State Machines
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