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Getting Started

1. Python 가상환경을 생성하고 패키지 설치를 설치합니다.

   uv sync
   .venv/bin/activate # Mac/Linux

2. .env 파일에 webapp 도메인 주소와 추출할 날짜, 시간 등을 입력합니다.

   BASE_URL=http://{SCOUTER_WEBAPP_DOMAIN}:{SCOUTER_WEBAPP_PORT}
   DATE=20251124
   START_HMS=080000
   END_HMS=170000
   OUTPUT_PATH=profiles.json
   

   Scouter webapp 기동방법은 다음 문서를 참고하세요 👉 Web API Guide

3. 컨테이너를 띄우기 전에 dbadmin의 권한 설정을 해줍니다.

   mkdir -p docker/volumes/pgadmin
   chown -R 5050:5050 docker/volumes/pgadmin
   chmod -R 700 docker/volumes/pgadmin

4. 컨테이너로 데이터를 저장할 db, 데이터 조회시 사용할 dbadmin을 기동합니다.

   cd docker
   docker compose up -d --build

5. 스크립트를 실행해 프로파일 데이터를 수집하고 파일로 저장합니다.

   cd src
   uv run main.py

6. 스크립트를 실행해 DB에 데이터를 저장합니다.

   cd src
   uv run save_profiles_to_db.py

7. dbadmin에 접속해서 데이터를 조회하고 활용합시다!

   Admin 접속주소: http://localhost:8080
   Admin 계정정보: admin@local.com / adminpass
   DB 접속주소: db
   DB명: profilesdb
   DB 계정정보: profileuser / profilepass

   -- 트랜잭션내 DB,APP 구간별 소요시간
   SELECT txid, step_type_name, sum(elapsed)
   FROM public.profiles
   GROUP BY txid, step_type_name
   ORDER BY txid, step_type_name

   -- DB단 쿼리별 소요시간
   SELECT txid, elapsed, main_value, param
   FROM public.profiles
   WHERE step_type_name = 'SQL3'
   ORDER BY elapsed DESC

   -- APP단 메서드별 소요시간
   SELECT txid, elapsed, REPLACE(REPLACE(main_value, CHR(10), ''), CHR(13), ''), param
   FROM public.profiles
   WHERE step_type_name = 'METHOD'
   ORDER BY elapsed DESC

   Scouter를 활용한 메서드 프로파일링 방법은 다음 문서를 참고하세요 👉 Method Profiling

   각 데이터 필드는 다음과 같습니다.

   • txid : 트랜잭션 ID
   • elapsed : 밀리초 단위 소요시간
   • main_value : SQL 쿼리 문자열 혹은 Java 메서드명
   • param : SQL 쿼리의 파라미터