HolySheep API 로그 분석: ELK Stack 통합 실전 가이드

저는 최근 50개 이상의 AI API 연동 프로젝트를 수행하면서 로그 분석의 중요성을 절실히 깨달았습니다.深夜, ConnectionError: timeout 오류로 서비스 장애가 발생했을 때, 로그 없이는 원인을 파악할 수 없었습니다.이번 포스트에서는 HolySheep AI의 API 로그를 ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)와 통합하여 실시간 모니터링 체계를 구축하는 방법을 설명드리겠습니다.

왜 ELK Stack인가?

AI API Gateway를 운영할 때 다음 질문에 즉각 답할 수 있어야 합니다:

특정 모델(gpt-4.1, claude-sonnet-4)의 응답时间是?
일일 토큰 소비량과 비용은?
실패한 요청의 패턴과 원인은?
동시 접속자 수에 따른 성능 변화는?

ELK Stack은 이러한 질문에 시각화된 대시보드로 즉각 답할 수 있게 해줍니다. HolySheep AI의 중앙 집중식 로깅을 ELK와 연동하면 모든 모델의 API 호출을 하나의 화면에서 추적할 수 있습니다.

아키텍처 개요

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    HolySheep AI API Gateway                     │
│                  https://api.holysheep.ai/v1                    │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Application Server                         │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────────────────┐  │
│  │ Python SDK  │  │  Node SDK   │  │  원본 API (curl/python) │  │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └───────────┬─────────────┘  │
│         │                │                      │                │
│         └────────────────┴──────────────────────┘                │
│                            │                                     │
│                            ▼                                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │              Structured JSON Logging                        │ │
│  │  {timestamp, model, tokens, latency, status, cost}          │ │
│  └──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────┼─────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        Filebeat / Fluentd                       │
│                   (Log Collection Agent)                        │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          Logstash                               │
│              (Parse, Filter, Transform)                         │
│  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌─────────────────────────┐   │
│  │  Grok      │  │  GeoIP     │  │  Cost Calculation      │   │
│  │  Filter    │  │  Enrich    │  │  Plugin                 │   │
│  └────────────┘  └────────────┘  └─────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       Elasticsearch                              │
│              (Storage & Search Engine)                          │
│  Index: holy-sheep-logs-YYYY.MM.DD                              │
└─────────────────────────────┬───────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          Kibana                                  │
│              (Visualization & Dashboard)                        │
│  ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌─────────────────────────┐   │
│  │ Real-time  │  │  Cost      │  │  Performance            │   │
│  │ Monitoring │  │  Dashboard │  │  Analysis               │   │
│  └────────────┘  └────────────┘  └─────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

사전 준비

1. HolySheep AI 계정 생성

지금 HolySheep AI에 가입하고 API 키를 발급받습니다. 가입 시 무료 크레딧이 제공되므로 실제 비용 부담 없이 테스트할 수 있습니다.

2. 필요한 도구 설치

# Ubuntu/Debian 환경
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https

Java (Logstash 실행에 필요)
sudo apt-get install -y openjdk-11-jdk

Elasticsearch 8.x
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-8.11.0-amd64.deb" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y elasticsearch

Logstash 8.x
echo "deb https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-8.11.0.deb" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/logstash.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y logstash

Kibana 8.x
echo "deb https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-8.11.0-amd64.deb" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kibana.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y kibana

Filebeat
curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.11.0-amd64.deb
sudo dpkg -i filebeat-8.11.0-amd64.deb

Docker를 사용한 빠른 시작 (권장)
docker pull elasticsearch:8.11.0
docker pull kibana:8.11.0
docker pull logstash:8.11.0
docker pull elastic/filebeat:8.11.0

Python 애플리케이션에서 HolySheep API 로깅

먼저 HolySheep AI API를 호출하는 Python 애플리케이션에서 구조화된 JSON 로그를 생성합니다. 이 로그에는 모델명, 토큰 사용량, 지연 시간, 비용 정보가 포함됩니다.

# holy_sheep_logger.py
import json
import time
import logging
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict, Any

try:
    import httpx
except ImportError:
    print("httpx 설치 필요: pip install httpx")
    raise

HolySheep AI 설정
HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

로깅 설정
LOG_DIR = Path("./logs")
LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True)

JSON 파일 핸들러 생성
class JSONFileHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, filename: str):
        super().__init__()
        self.filename = LOG_DIR / filename
        self.file = open(self.filename, 'a', encoding='utf-8')
    
    def emit(self, record: logging.LogRecord) -> None:
        log_entry = self.format(record)
        if log_entry:
            self.file.write(log_entry + '\n')
            self.file.flush()
    
    def close(self) -> None:
        self.file.close()
        super().close()

class HolySheepAPIClient:
    """HolySheep AI API 클라이언트 with 구조화된 로깅"""
    
    # 모델별 가격 ($/1M tokens) - HolySheep AI 공시 가격
    MODEL_PRICING = {
        "gpt-4.1": {"input": 8.00, "output": 32.00},
        "gpt-4o": {"input": 2.50, "output": 10.00},
        "gpt-4o-mini": {"input": 0.15, "output": 0.60},
        "claude-sonnet-4-5": {"input": 3.00, "output": 15.00},
        "claude-opus-4": {"input": 15.00, "output": 75.00},
        "claude-haiku-3": {"input": 0.80, "output": 4.00},
        "gemini-2.5-flash": {"input": 2.50, "output": 10.00},
        "gemini-2.5-pro": {"input": 1.25, "output": 5.00},
        "deepseek-v3.2": {"input": 0.42, "output": 1.66},
    }
    
    def __init__(self, api_key: str = HOLYSHEEP_API_KEY):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = HOLYSHEEP_BASE_URL
        self.logger = self._setup_logger()
    
    def _setup_logger(self) -> logging.Logger:
        logger = logging.getLogger("holy_sheep_api")
        logger.setLevel(logging.INFO)
        
        # 구조화된 JSON 로그 포맷터
        class JSONFormatter(logging.Formatter):
            def format(self, record: logging.LogRecord) -> str:
                log_data = {
                    "@timestamp": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
                    "level": record.levelname,
                    "logger": record.name,
                    "message": record.getMessage(),
                    "service": "holy-sheep-api",
                    "environment": "production",
                }
                
                # 추가 필드가 있으면 포함
                if hasattr(record, "model"):
                    log_data["model"] = record.model
                if hasattr(record, "tokens_used"):
                    log_data["tokens_used"] = record.tokens_used
                if hasattr(record, "latency_ms"):
                    log_data["latency_ms"] = record.latency_ms
                if hasattr(record, "cost_usd"):
                    log_data["cost_usd"] = record.cost_usd
                if hasattr(record, "status_code"):
                    log_data["status_code"] = record.status_code
                if hasattr(record, "error"):
                    log_data["error"] = record.error
                if hasattr(record, "request_id"):
                    log_data["request_id"] = record.request_id
                
                return json.dumps(log_data, ensure_ascii=False)
        
        # 파일 핸들러
        json_handler = JSONFileHandler(f"api_calls_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.json")
        json_handler.setFormatter(JSONFormatter())
        logger.addHandler(json_handler)
        
        # 콘솔 핸들러 (실시간 모니터링용)
        console_handler = logging.StreamHandler()
        console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'))
        logger.addHandler(console_handler)
        
        return logger
    
    def _calculate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
        """토큰 사용량 기반 비용 계산 (USD)"""
        pricing = self.MODEL_PRICING.get(model, {"input": 0, "output": 0})
        input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * pricing["input"]
        output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * pricing["output"]
        return round(input_cost + output_cost, 6)
    
    async def chat_completion(
        self,
        model: str,
        messages: list,
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 2048
    ) -> Dict[str, Any]:
        """HolySheep AI Chat Completion API 호출 with 상세 로깅"""
        
        request_id = f"req_{int(time.time() * 1000)}"
        start_time = time.perf_counter()
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens
        }
        
        self.logger.info(
            f"API Request initiated",
            extra={
                "request_id": request_id,
                "model": model,
            }
        )
        
        try:
            async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
                response = await client.post(
                    f"{self.base_url}/chat/completions",
                    headers=headers,
                    json=payload
                )
                
                end_time = time.perf_counter()
                latency_ms = round((end_time - start_time) * 1000, 2)
                
                if response.status_code == 200:
                    data = response.json()
                    usage = data.get("usage", {})
                    input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
                    output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
                    total_tokens = usage.get("total_tokens", input_tokens + output_tokens)
                    cost_usd = self._calculate_cost(model, input_tokens, output_tokens)
                    
                    self.logger.info(
                        f"API Request successful",
                        extra={
                            "request_id": request_id,
                            "model": model,
                            "tokens_used": total_tokens,
                            "input_tokens": input_tokens,
                            "output_tokens": output_tokens,
                            "latency_ms": latency_ms,
                            "cost_usd": cost_usd,
                            "status_code": response.status_code,
                        }
                    )
                    
                    return {
                        "success": True,
                        "data": data,
                        "metadata": {
                            "request_id": request_id,
                            "latency_ms": latency_ms,
                            "tokens": total_tokens,
                            "cost_usd": cost_usd
                        }
                    }
                else:
                    self.logger.error(
                        f"API Request failed: {response.status_code}",
                        extra={
                            "request_id": request_id,
                            "model": model,
                            "latency_ms": latency_ms,
                            "status_code": response.status_code,
                            "error": response.text[:500]
                        }
                    )
                    
                    return {
                        "success": False,
                        "error": response.text,
                        "status_code": response.status_code
                    }
                    
        except httpx.TimeoutException as e:
            end_time = time.perf_counter()
            latency_ms = round((end_time - start_time) * 1000, 2)
            
            self.logger.error(
                f"API Request timeout",
                extra={
                    "request_id": request_id,
                    "model": model,
                    "latency_ms": latency_ms,
                    "status_code": 408,
                    "error": f"TimeoutException: {str(e)}"
                }
            )
            
            return {
                "success": False,
                "error": "Request timeout",
                "status_code": 408
            }
            
        except httpx.ConnectError as e:
            self.logger.error(
                f"Connection Error",
                extra={
                    "request_id": request_id,
                    "model": model,
                    "status_code": 503,
                    "error": f"ConnectError: {str(e)}"
                }
            )
            
            return {
                "success": False,
                "error": f"Connection error: {str(e)}",
                "status_code": 503
            }


사용 예제
if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    
    async def main():
        client = HolySheepAPIClient()
        
        # 여러 모델 동시 테스트
        test_messages = [
            {"role": "user", "content": "안녕하세요, HolySheep API 테스트입니다. 현재 시각을 알려주세요."}
        ]
        
        models_to_test = [
            "gpt-4o-mini",
            "deepseek-v3.2",
            "claude-haiku-3"
        ]
        
        tasks = [
            client.chat_completion(model=model, messages=test_messages)
            for model in models_to_test
        ]
        
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        
        for model, result in zip(models_to_test, results):
            print(f"\n{model}: {'성공' if result['success'] else '실패'}")
            if result['success']:
                print(f"  토큰: {result['metadata']['tokens']}")
                print(f"  비용: ${result['metadata']['cost_usd']:.6f}")
                print(f"  지연: {result['metadata']['latency_ms']}ms")
    
    asyncio.run(main())

Logstash 파이프라인 설정

Logstash는 HolySheep API 로그를 파싱하고 Elasticsearch에 적재하는 핵심 역할을 합니다. 구조화된 로그에서 모델별 성능 지표, 비용, 에러 패턴을 추출합니다.

# /etc/logstash/conf.d/holy-sheep-api.conf
input {
  beats {
    port => 5044
    host => "0.0.0.0"
  }
  
  # 파일에서 직접 읽기 (Filebeat 미사용 시)
  file {
    path => "/var/log/holy-sheep/api_calls_*.json"
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "/var/lib/logstash/sincedb_holy_sheep"
    codec => json
    tags => ["holy-sheep", "api-logs"]
  }
}

filter {
  # HolySheep API 로그 파싱
  if "holy-sheep" in [tags] {
    
    # JSON 파싱 확인
    if ![parsed] {
      json {
        source => "message"
        target => "holysheep"
        skip_on_invalid_json => true
      }
    }
    
    # 타임스탬프 처리
    if [holysheep][@timestamp] {
      date {
        match => ["[holysheep][@timestamp]", "ISO8601"]
        target => "@timestamp"
        timezone => "UTC"
      }
    }
    
    # 모델별 가격 맵핑
    if [holysheep][model] {
      mutate {
        add_field => {
          "model_display_name" => "%{[holysheep][model]}"
        }
      }
      
      # 모델 가격 정보 추가
      if [holysheep][model] == "gpt-4.1" {
        mutate {
          add_field => {
            "price_per_million_input" => 8.00
            "price_per_million_output" => 32.00
            "provider" => "OpenAI via HolySheep"
          }
        }
      }
      else if [holysheep][model] == "deepseek-v3.2" {
        mutate {
          add_field => {
            "price_per_million_input" => 0.42
            "price_per_million_output" => 1.66
            "provider" => "DeepSeek via HolySheep"
          }
        }
      }
      else if [holysheep][model] == "claude-sonnet-4.5" {
        mutate {
          add_field => {
            "price_per_million_input" => 3.00
            "price_per_million_output" => 15.00
            "provider" => "Anthropic via HolySheep"
          }
        }
      }
      else if [holysheep][model] == "gemini-2.5-flash" {
        mutate {
          add_field => {
            "price_per_million_input" => 2.50
            "price_per_million_output" => 10.00
            "provider" => "Google via HolySheep"
          }
        }
      }
      else if [holysheep][model] == "gpt-4o-mini" {
        mutate {
          add_field => {
            "price_per_million_input" => 0.15
            "price_per_million_output" => 0.60
            "provider" => "OpenAI via HolySheep"
          }
        }
      }
      else if [holysheep][model] == "claude-haiku-3" {
        mutate {
          add_field => {
            "price_per_million_input" => 0.80
            "price_per_million_output" => 4.00
            "provider" => "Anthropic via HolySheep"
          }
        }
      }
    }
    
    # 지연 시간 분류
    if [holysheep][latency_ms] {
      if [holysheep][latency_ms] < 500 {
        mutate {
          add_field => { "latency_category" => "fast" }
          add_tag => ["low_latency"]
        }
      }
      else if [holysheep][latency_ms] < 2000 {
        mutate {
          add_field => { "latency_category" => "normal" }
        }
      }
      else if [holysheep][latency_ms] < 10000 {
        mutate {
          add_field => { "latency_category" => "slow" }
          add_tag => ["performance_warning"]
        }
      }
      else {
        mutate {
          add_field => { "latency_category" => "critical" }
          add_tag => ["performance_critical"]
        }
      }
    }
    
    # 비용 USD로 변환 (이미 계산된 값 사용)
    if [holysheep][cost_usd] {
      mutate {
        convert => { "[holysheep][cost_usd]" => "float" }
        add_field => { "cost_usd" => "%{[holysheep][cost_usd]}" }
      }
    }
    
    # HTTP 상태 코드 분류
    if [holysheep][status_code] {
      if [holysheep][status_code] >= 200 and [holysheep][status_code] < 300 {
        mutate {
          add_field => { "status_category" => "success" }
        }
      }
      else if [holysheep][status_code] >= 400 and [holysheep][status_code] < 500 {
        mutate {
          add_field => { "status_category" => "client_error" }
          add_tag => ["error", "client_error"]
        }
      }
      else if [holysheep][status_code] >= 500 {
        mutate {
          add_field => { "status_category" => "server_error" }
          add_tag => ["error", "server_error"]
        }
      }
      else if [holysheep][status_code] >= 300 and [holysheep][status_code] < 400 {
        mutate {
          add_field => { "status_category" => "redirect" }
        }
      }
    }
    
    # 에러 메시지 파싱
    if [holysheep][error] {
      mutate {
        add_tag => ["error"]
        
        # 일반적인 에러 패턴 감지
        if [holysheep][error] =~ /timeout/i {
          mutate {
            add_field => { "error_type" => "timeout" }
            add_tag => ["timeout_error"]
          }
        }
        else if [holysheep][error] =~ /401|unauthorized|authentication/i {
          mutate {
            add_field => { "error_type" => "auth" }
            add_tag => ["auth_error"]
          }
        }
        else if [holysheep][error] =~ /rate.?limit|429/i {
          mutate {
            add_field => { "error_type" => "rate_limit" }
            add_tag => ["rate_limit_error"]
          }
        }
        else if [holysheep][error] =~ /connection|connect/i {
          mutate {
            add_field => { "error_type" => "connection" }
            add_tag => ["connection_error"]
          }
        }
        else {
          mutate {
            add_field => { "error_type" => "unknown" }
          }
        }
      }
    }
    
    # 성공률 계산을 위한 플래그
    if "error" not in [tags] {
      mutate {
        add_field => { "request_status" => "success" }
      }
    }
    else {
      mutate {
        add_field => { "request_status" => "failed" }
      }
    }
    
    # 토큰 사용량 분류
    if [holysheep][tokens_used] {
      if [holysheep][tokens_used] < 500 {
        mutate {
          add_field => { "token_category" => "small" }
        }
      }
      else if [holysheep][tokens_used] < 2000 {
        mutate {
          add_field => { "token_category" => "medium" }
        }
      }
      else if [holysheep][tokens_used] < 8000 {
        mutate {
          add_field => { "token_category" => "large" }
        }
      }
      else {
        mutate {
          add_field => { "token_category" => "xlarge" }
        }
      }
    }
    
    # 메타데이터 보존
    mutate {
      add_field => {
        "index_type" => "holy_sheep_api_logs"
      }
    }
  }
}

output {
  # 콘솔 출력 (디버깅용)
  if "holy-sheep" in [tags] {
    stdout {
      codec => rubydebug
    }
  }
  
  # Elasticsearch 출력
  elasticsearch {
    hosts => ["https://localhost:9200"]
    index => "holy-sheep-logs-%{+YYYY.MM.dd}"
    user => "elastic"
    password => "${ELASTIC_PASSWORD}"
    ssl_certificate_verification => true
    ca_trusted_fingerprint => "${ELASTIC_CERT_FINGERPRINT}"
    
    # ILM (Index Lifecycle Management) 설정
    ilm_enabled => true
    ilm_rollover_alias => "holy-sheep-logs"
    ilm_pattern => "000001"
    ilm_policy => "holy-sheep-api-policy"
    
    # 템플릿 설정
    template_name => "holy-sheep-api"
    template_overwrite => true
  }
  
  # 에러 로그만 별도 인덱스로 분리
  if "error" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["https://localhost:9200"]
      index => "holy-sheep-errors-%{+YYYY.MM.dd}"
      user => "elastic"
      password => "${ELASTIC_PASSWORD}"
    }
  }
}

Filebeat 설정

# /etc/filebeat/filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/holy-sheep/api_calls_*.json
  json.keys_under_root: true
  json.add_error_key: true
  json.message_key: message
  fields:
    service: holy-sheep-api
    environment: production
  fields_under_root: true

Logstash 출력
output.logstash:
  hosts: ["localhost:5044"]
  ssl.enabled: false

로깅
logging.level: info
logging.to_files: true
logging.files:
  path: /var/log/filebeat
  name: filebeat
  keepfiles: 7
  permissions: 0644

시작 옵션
filebeat.autostart: true

Kibana 대시보드 구성

ELK Stack 통합이 완료되면, Kibana에서 HolySheep API 모니터링 대시보드를 구성합니다. 다음 쿼리와 시각화를 생성합니다.

1. 성공/실패율 시각화

# Kibana Dev Tools에서 실행
전체 API 성공률
GET holy-sheep-logs-*/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "range": {
      "@timestamp": {
        "gte": "now-24h",
        "lte": "now"
      }
    }
  },
  "aggs": {
    "total_requests": {
      "value_count": {
        "field": "request_id.keyword"
      }
    },
    "success_requests": {
      "filter": {
        "bool": {
          "must": [
            { "range": { "[holysheep][status_code]": { "gte": 200, "lt": 300 } } }
          ]
        }
      }
    },
    "failed_requests": {
      "filter": {
        "bool": {
          "should": [
            { "range": { "[holysheep][status_code]": { "gte": 400 } } },
            { "exists": { "field": "error" } }
          ]
        }
      }
    }
  }
}

2. 모델별 평균 지연 시간

# Kibana Dev Tools
GET holy-sheep-logs-*/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-24h",
              "lte": "now"
            }
          }
        }
      ],
      "must_not": [
        { "exists": { "field": "error" } }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "by_model": {
      "terms": {
        "field": "[holysheep][model].keyword",
        "size": 20
      },
      "aggs": {
        "avg_latency": {
          "avg": {
            "field": "[holysheep][latency_ms]"
          }
        },
        "p50_latency": {
          "percentiles": {
            "field": "[holysheep][latency_ms]",
            "percents": [50, 95, 99]
          }
        },
        "total_tokens": {
          "sum": {
            "field": "[holysheep][tokens_used]"
          }
        },
        "total_cost": {
          "sum": {
            "field": "[holysheep][cost_usd]"
          }
        }
      }
    }
  }
}

3. 시간별 API 호출량 및 비용 추이

# Kibana Dev Tools
GET holy-sheep-logs-*/_search
{
  "size": 0,
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {
          "range": {
            "@timestamp": {
              "gte": "now-30d/d",
              "lte": "now"
            }
          }
        }
      ]
    }
  },
  "aggs": {
    "requests_over_time": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "calendar_interval": "1h"
      },
      "aggs": {
        "request_count": {
          "value_count": {
            "field": "request_id.keyword"
          }
        },
        "total_cost": {
          "sum": {
            "field": "[holysheep][cost_usd]"
          }
        },
        "avg_latency": {
          "avg": {
            "field": "[holysheep][latency_ms]"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Docker Compose로 ELK Stack 빠른 시작

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:8.11.0
    container_name: elasticsearch
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - xpack.security.enabled=true
      - ELASTIC_PASSWORD=${ELASTIC_PASSWORD}
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms2g -Xmx2g"
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - elasticsearch_data:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    networks:
      - elk
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl -s https://localhost:9200 | grep -q 'cluster_name'"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 5

  logstash:
    image: logstash:8.11.0
    container_name: logstash
    volumes:
      - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline:ro
      - ./logs:/var/log/holy-sheep:ro
    ports:
      - "5044:5044"
    environment:
      - ELASTIC_PASSWORD=${ELASTIC_PASSWORD}
      - "LS_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g"
    networks:
      - elk
    depends_on:
      elasticsearch:
        condition: service_healthy

  kibana:
    image: kibana:8.11.0
    container_name: kibana
    ports:
      - "5601:5601"
    environment:
      - ELASTICSEARCH_HOSTS=https://elasticsearch:9200
      - ELASTICSEARCH_USERNAME=kibana_system
      - ELASTICSEARCH_PASSWORD=${ELASTIC_PASSWORD}
    networks:
      - elk
    depends_on:
      elasticsearch:
        condition: service_healthy

  filebeat:
    image: elastic/filebeat:8.11.0
    container_name: filebeat
    user: root
    volumes:
      - ./filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml:ro
      - ./logs:/var/log/holy-sheep:ro
      - /var/lib/docker/containers:/var/lib/docker/containers:ro
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro
    networks:
      - elk
    depends_on:
      - logstash
      - elasticsearch

volumes:
  elasticsearch_data:
    driver: local

networks:
  elk:
    driver: bridge

# 시작 명령어
.env 파일 생성
cat > .env << 'EOF'
ELASTIC_PASSWORD=your_secure_password_here
ELASTIC_CERT_FINGERPRINT=your_cert_fingerprint_here
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
EOF

ELK Stack 시작
docker-compose up -d

상태 확인
docker-compose ps

로그 확인
docker-compose logs -f

Kibana 접속 (초기 비밀번호 변경 필요)
echo "Kibana 접속: http://localhost:5601"
echo "Elasticsearch: https://localhost:9200"

자주 발생하는 오류와 해결책

1. ConnectionError: Failed to connect to HolySheep API

# 오류 메시지
ConnectionError: [Errno 111] Connection refused
또는
httpx.ConnectError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed

원인 분석
- 방화벽으로 인해 HolySheep API 접근 불가
- SSL 인증서 검증 실패
- 잘못된 base_url 사용

해결 방법 1: SSL 검증 비활성화 (개발 환경만)
import httpx

async def test_connection():
    # 개발 환경에서만 SSL 검증 비활성화
    async with httpx.AsyncClient(verify=False) as client:
        response = await client.get(
            "https://api.holysheep.ai/v1/models",
            headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"}
        )
        print(response.json())

해결 방법 2: 프록시 설정
async def test_with_proxy():
    proxies = {
        "http://": "http://proxy.example.com:8080",
        "https://": "http://proxy.example.com:8080"
    }
    
    async with httpx.AsyncClient(proxies=proxies) as client:
        response = await client.get(
            "https://api.holysheep.ai/v1/models",
            headers={"Authorization": f"Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"}
        )
        print(response.json())

해결 방법 3: 올바른 base_url 확인
✓ 올바른 URL
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"  # 반드시 /v1 포함

✗ 잘못된 URL들
BASE_URL = "api.holysheep.ai"          # https:// 및
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왜 ELK Stack인가?

아키텍처 개요

사전 준비

1. HolySheep AI 계정 생성

2. 필요한 도구 설치

Java (Logstash 실행에 필요)

Elasticsearch 8.x

Logstash 8.x

Kibana 8.x

Filebeat

Docker를 사용한 빠른 시작 (권장)

Python 애플리케이션에서 HolySheep API 로깅

HolySheep AI 설정

로깅 설정

JSON 파일 핸들러 생성

사용 예제

Logstash 파이프라인 설정

Filebeat 설정

Logstash 출력

로깅

시작 옵션

Kibana 대시보드 구성

1. 성공/실패율 시각화

전체 API 성공률

2. 모델별 평균 지연 시간

3. 시간별 API 호출량 및 비용 추이

Docker Compose로 ELK Stack 빠른 시작

.env 파일 생성

ELK Stack 시작

상태 확인

로그 확인

Kibana 접속 (초기 비밀번호 변경 필요)

자주 발생하는 오류와 해결책

1. ConnectionError: Failed to connect to HolySheep API

ConnectionError: [Errno 111] Connection refused

또는

httpx.ConnectError: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed

원인 분석

- 방화벽으로 인해 HolySheep API 접근 불가

- SSL 인증서 검증 실패

- 잘못된 base_url 사용

해결 방법 1: SSL 검증 비활성화 (개발 환경만)

해결 방법 2: 프록시 설정

해결 방법 3: 올바른 base_url 확인

✓ 올바른 URL

✗ 잘못된 URL들

BASE_URL = "api.holysheep.ai" # https:// 및

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