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# Inference Server 원격 측정

Prometheus 메트릭과 Docker 컨테이너 통계를 사용하여 자체 호스팅 Roboflow Inference 서버를 모니터링합니다.

서비스 텔레메트리는 시스템 상태, 성능, 사용량에 대한 실시간 데이터를 제공합니다. 이를 통해 다음이 가능합니다:

* **모니터링 및 진단:** 문제를 조기에 감지하여 신속하게 해결합니다.
* **성능 최적화:** 병목 현상을 식별하여 효율성을 개선합니다.
* **사용량 인사이트:** 사용자 행동을 이해하여 개선 방향을 제시합니다.
* **보안:** 의심스러운 활동을 탐지하고 규정 준수를 보장합니다.
* **확장성:** 리소스 수요를 예측하고 관리합니다.

Inference 서버는 두 가지 텔레메트리 소스를 제공합니다:

* [Prometheus](https://prometheus.io/) 메트릭
* Docker 데몬이 제공하는 Docker 컨테이너 메트릭

## Prometheus 메트릭

메트릭을 활성화하려면 다음 환경 변수를 설정하세요: `ENABLE_PROMETHEUS=True` 를 컨테이너에:

```bash
docker run -p 127.0.0.1:9001:9001 -e ENABLE_PROMETHEUS=True roboflow/roboflow-inference-server-cpu
```

그다음 다음을 사용해 `GET /metrics` 엔드포인트에서 Python으로 메트릭을 가져옵니다:

```python
import requests

result = requests.get("http://127.0.0.1:9001/metrics")
result.raise_for_status()

print(result.text)
```

또는 curl로:

```bash
curl http://127.0.0.1:9001/metrics
```

{% hint style="info" %}
`/metrics` /metrics는 다음 경우에도 인증되지 않은 상태로 유지되는 엔드포인트 중 하나입니다 [API 키 인증](/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/security.md#enforce-authentication) 이 활성화되어 있으므로, 메트릭이 민감한 경우 서버에 대한 네트워크 액세스를 제한하십시오.
{% endhint %}

## Docker 컨테이너 메트릭

{% hint style="warning" %}
**잠재적인 보안 문제.** 이 기능은 컨테이너 내부에서 Docker 데몬 소켓을 노출하는 데 의존합니다. 이를 통해 supervisor 서비스 없이 컨테이너 리소스 사용량 메트릭을 노출할 수 있지만, 보안 위반으로 간주될 수 있습니다. 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 다음을 인지하십시오 [잠재적인 보안 위험](https://www.lvh.io/posts/dont-expose-the-docker-socket-not-even-to-a-container/) 을 활성화하기 전에.
{% endhint %}

컨테이너 메트릭을 노출하려면 Docker 소켓을 마운트한 상태로 Inference 서버 컨테이너를 실행하세요:

```bash
docker run -p 127.0.0.1:9001:9001 \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  -e DOCKER_SOCKET_PATH=/var/run/docker.sock \
  roboflow/roboflow-inference-server-cpu
```

* 다음 `-v` 줄 **마운트** 호스트의 Docker 데몬 소켓을(보통 `/var/run/docker.sock`이지만 설정을 확인하세요) 컨테이너 안으로, 여기서는 또한 `/var/run/docker.sock`.
* 다음 `-e` 줄은 `DOCKER_SOCKET_PATH` 를 Docker 데몬 소켓의 위치로 설정합니다 **컨테이너 내부에서**위 마운트와 일치하게.

그다음 다음에 접근할 수 있습니다 `GET /device/stats` 엔드포인트를 curl로:

```bash
curl http://127.0.0.1:9001/device/stats
```

또는 Python으로:

```python
import requests

result = requests.get("http://127.0.0.1:9001/device/stats")
result.raise_for_status()

print(result.json())
```

## 모델 수준 모니터링

배포 전반의 예측 수준 모니터링을 위해서는(호스트 텔레메트리가 아니라) 다음을 참조하세요 [모델 모니터링](/deployment/ko/monitoring-and-analytics/model-monitoring.md). 자체 호스팅 서버에서는 다음으로 제어됩니다: `METRICS_ENABLED` 및 `MODEL_MONITORING_CACHE_BACKEND` [환경 변수](/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/environment-variables.md#monitoring-and-telemetry).