Cloudera Observability 소개
- Cloudera Observability 개요
- 주요 기능과 활용 방법
Cloudera Observability 구성 및 설정
- 온라인 환경용 Cloudera Observability
- 외부 네트워크와 분리된 환경용 Cloudera Observability
- 주요 기능
- Observability Essential 도입
- CDP Public Cloud 환경에서 필요한 설정
CDP Private Cloud 환경의 배포 구조
- 배포 시 고려해야 할 보안 사항
- 설치에 필요한 시스템 사양
- 통신에 필요한 네트워크 포트
- 진단 정보 수집·전송을 위한 Telemetry Publisher 설정
- 전송 데이터의 민감 정보 가리기
- 프록시 서버 추가
- Cloudera Observability 설치
워크로드 및 사용자 권한 관리
- 분석할 작업을 묶어 보여주는 Workload Views 자동 생성
- Workload Views 수동 생성
- 사용자가 조회할 수 있는 워크로드 범위 설정
- 사용자 역할별 접근 권한 이해
- 실습: Workload Views 생성
- 실습: 사용자에게 접근 권한 부여
알림, 비용 및 보고서 관리
- 운영 환경에서 발생하는 비용 분석
- Auto Actions를 활용해 작업·쿼리 상태에 따른 알림 설정
- 클러스터 보고서 확인 및 활용
- 실습: 비용을 구분해 관리하는 비용 센터의 분류 기준 설정
- 실습: 비용 센터 생성
- 실습: 비용 센터별 발생 비용 확인
- 실습: Auto Action 이벤트 생성
서비스 상태 확인 및 문제 분석
- Metastore Analytics를 활용한 테이블 분석
- Cloudera Observability의 검증 항목 확인
- Hive 쿼리 분석
- 실습: Hive 쿼리 분석
- 실습: Impala 쿼리 분석
작업 오류 및 성능 문제 해결
- 작업 시간이 평소와 다를 때 원인 파악
- 개별 태스크의 실행 시간을 확인해 지연 원인 분석
- 작업 실패 원인 파악 및 해결
- 작업 간 비교를 통한 문제 분석
- 실습: Spark 작업 분석
- 실습: MapReduce 작업 분석
- Cloudera Observability 개요
- 주요 기능과 활용 방법
Cloudera Observability 구성 및 설정
- 온라인 환경용 Cloudera Observability
- 외부 네트워크와 분리된 환경용 Cloudera Observability
- 주요 기능
- Observability Essential 도입
- CDP Public Cloud 환경에서 필요한 설정
CDP Private Cloud 환경의 배포 구조
- 배포 시 고려해야 할 보안 사항
- 설치에 필요한 시스템 사양
- 통신에 필요한 네트워크 포트
- 진단 정보 수집·전송을 위한 Telemetry Publisher 설정
- 전송 데이터의 민감 정보 가리기
- 프록시 서버 추가
- Cloudera Observability 설치
워크로드 및 사용자 권한 관리
- 분석할 작업을 묶어 보여주는 Workload Views 자동 생성
- Workload Views 수동 생성
- 사용자가 조회할 수 있는 워크로드 범위 설정
- 사용자 역할별 접근 권한 이해
- 실습: Workload Views 생성
- 실습: 사용자에게 접근 권한 부여
알림, 비용 및 보고서 관리
- 운영 환경에서 발생하는 비용 분석
- Auto Actions를 활용해 작업·쿼리 상태에 따른 알림 설정
- 클러스터 보고서 확인 및 활용
- 실습: 비용을 구분해 관리하는 비용 센터의 분류 기준 설정
- 실습: 비용 센터 생성
- 실습: 비용 센터별 발생 비용 확인
- 실습: Auto Action 이벤트 생성
서비스 상태 확인 및 문제 분석
- Metastore Analytics를 활용한 테이블 분석
- Cloudera Observability의 검증 항목 확인
- Hive 쿼리 분석
- 실습: Hive 쿼리 분석
- 실습: Impala 쿼리 분석
작업 오류 및 성능 문제 해결
- 작업 시간이 평소와 다를 때 원인 파악
- 개별 태스크의 실행 시간을 확인해 지연 원인 분석
- 작업 실패 원인 파악 및 해결
- 작업 간 비교를 통한 문제 분석
- 실습: Spark 작업 분석
- 실습: MapReduce 작업 분석
