모니터링

이 페이지의 내용

개요

사용 사례
싱크 커넥터
소스 커넥터
connector 모니터링
모니터링 활성화
지표 유형
JMX 경로
예제 - 빠른 시작 모니터링
JConsole을 다운로드합니다.
빠른 시작 파이프라인을 시작하고 커넥터를 추가합니다.
JConsole을 시작합니다.
Kafka Connect JMX 서버에 연결합니다.
커넥터의 지표를 살펴보세요.
Quick Start 환경을 중지하고 제거합니다.
사용 가능한 메트릭
Sink Connector JMX 메트릭
소스 connector JMX 메트릭

개요

모니터링 을 통해 MongoDB Kafka 소스 커넥터 또는 MongoDB Kafka 싱크 connector의 동작을 관찰하는 방법을 알아보세요. 모니터링은 실행 중인 프로그램이 애플리케이션 또는 애플리케이션 성능 관리 라이브러리에서 사용하기 위해 수행하는 활동에 대한 정보를 가져오는 프로세스입니다.

connector 에서 모니터링이 작동하는 방식과 사용 방법을 알아보려면 사용 사례 섹션을 참조하세요.

실행 중인 connector 를 모니터링하는 방법을 보여주는 예제를 보려면 예제 - 빠른 시작 모니터링 섹션을 참조하세요.

MongoDB 소스 및 싱크 커넥터에서 생성된 모든 지표 목록을 보려면 사용 가능한 지표 섹션을 참조하세요.

사용 사례

이 섹션에서는 MongoDB 소스 및 싱크 connector를 모니터링하는 사용 사례와 connector가 제공하는 메트릭을 사용하여 이러한 사용 사례를 충족하는 방법을 설명합니다.

팁

계산된 값

connector 가 제공하는 메트릭 유형과 값을 계산하는 로직을 구현해야 하는 시기를 알아보려면 메트릭 유형을 참조하세요.

싱크 커넥터

다음 표에서는 MongoDB connector를 모니터링하기 위한 몇 가지 사용 사례와 이러한 사용 사례를 충족하기 위해 connector가 제공하는 지표에 대해 설명합니다.

사용 사례	사용할 지표
파이프라인의 구성 요소가 뒤쳐지고 있는지 알고 싶습니다.	`latest-kafka-time-difference-ms` 지표를 사용합니다. 이 메트릭은 레코드가 Kafka 주제에 도착한 시점과 connector가 해당 레코드를 수신한 시점 사이의 시간 간격을 나타냅니다. 이 지표의 값이 증가하면 Apache Kafka 또는 MongoDB에 문제가 있을 수 있음을 나타냅니다.
connector 가 MongoDB 에 쓴 총 레코드 수를 알고 싶습니다.	`records` 지표를 사용합니다.
connector 가 MongoDB 에 쓰려고 시도할 때 발생한 총 쓰기 오류 수를 알고 싶습니다.	`batch-writes-failed` 지표를 사용합니다.
시간이 지남에 따라 MongoDB 성능이 느려지는지 알고 싶습니다.	`in-task-put-duration-ms` 지표를 사용하여 초기에 속도 저하를 진단합니다. 다음 지표를 사용하여 문제를 추가로 진단하세요. `batch-writes-successful-duration-over-<number>-ms` `batch-writes-failed-duration-over-<number>-ms` `processing-phase-duration-over-<number>-ms`
Kafka Connect와 MongoDB sink connector가 MongoDB에 레코드를 쓰는 데 소비하는 시간을 확인하려고 합니다.	다음 지표의 값을 비교합니다. `in-task-put-duration-ms` `in-connect-framework-duration-ms`

싱크 connector JMX 메트릭 섹션에서 모든 싱크 메트릭에 대한 설명을 찾을 수 MongoDB 있습니다.connector

소스 커넥터

다음 표에서는 MongoDB source connector를 모니터링하기 위한 몇 가지 사용 사례와 이러한 사용 사례를 충족하기 위해 source connector가 제공하는 지표에 대해 설명합니다.

사용 사례

사용할 지표

파이프라인의 구성 요소가 뒤쳐지고 있는지 알고 싶습니다.

latest-mongodb-time-difference-secs 지표를 사용합니다. 이 지표는 connector가 처리한 가장 최근의 change stream 이벤트가 얼마나 오래되었는지를 나타냅니다. 이 지표가 증가하면 Apache Kafka 또는 MongoDB에 문제가 있을 수 있음을 나타냅니다.

소스 connector 가 처리한 변경 스트림 이벤트의 총 개수를 알고 싶습니다.

records 지표를 사용합니다.

connector 가 수신했지만 Apache Kafka 에 쓰지 못한 레코드의 비율을 알고 싶습니다.

records, records-filtered 및 records-acknowledged 지표를 사용하여 다음 계산을 수행합니다.

(records - (records-acknowledged + records-filtered)) / records

connector 가 처리한 문서의 평균 크기를 알고 싶습니다.

mongodb-bytes-read 및 records 지표를 사용하여 다음 계산을 수행합니다.

mongodb-bytes-read / records

일정 기간 동안 레코드의 평균 크기를 계산하는 방법을 학습 보려면 mongodb-bytes-read를 참조하세요.

Kafka Connect와 MongoDB 소스 connector 가 Apache Kafka 에 레코드를 쓰는 데 소요되는 시간을 확인하려고 합니다.

다음 지표의 값을 비교합니다.

in-task-poll-duration-ms
in-connect-framework-duration-ms

시간이 지남에 따라 MongoDB 성능이 느려지는지 알고 싶습니다.

in-task-poll-duration-ms 지표를 사용하여 초기에 속도 저하를 진단합니다.

다음 지표를 사용하여 문제를 추가로 진단하세요.

initial-commands-successful-duration-over-<number>-ms
initial-commands-failed-duration-over-<number>-ms
getmore-commands-successful-duration-over-<number>-ms
getmore-commands-failed-duration-over-<number>-ms

connector 소스 JMX 메트릭 섹션에서 모든 소스 메트릭에 대한 설명을 찾을 수 있습니다.MongoDB connector

connector 모니터링

MongoDB Kafka Connector는 JMX(Java 관리 확장 프로그램) 를 사용하여 모니터링을 활성화합니다. JMX는 애플리케이션과 장치를 모니터링하는 도구를 제공하는 Java Platform, Standard Edition에 포함된 기술입니다. JConsole과 같은 모든 JMX 콘솔을 사용하여 커넥터에서 생성된 지표를 볼 수 있습니다.

MongoDB Kafka Connector는 개별 작업 에 대한 메트릭을 제공합니다. 작업은 데이터 저장소와 Apache Kafka 간에 데이터를 복사하는 Kafka Connect에 의해 인스턴스화된 클래스입니다. Kafka Connect의 두 가지 유형의 작업에 대한 이름과 책임은 다음과 같습니다.

소스 작업은 데이터 저장소에서 Apache Kafka로 데이터를 복사합니다.
싱크 작업은 Apache Kafka에서 데이터 저장소로 데이터를 복사합니다.

싱크 커넥터(sink connector)는 하나 이상의 싱크 작업을 구성합니다. 소스 connector는 하나 이상의 소스 작업을 구성합니다.

JMX에 대해 자세히 알아보려면 Oracle의 다음 리소스를 참조하세요.

Kafka Connect의 작업 및 커넥터에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 참조하세요.

모니터링 활성화

MongoDB Kafka Connector는 Kafka Connect의 메트릭 인프라를 사용하여 메트릭을 제공합니다. 커넥터에서 생성된 메트릭을 읽으려면 Kafka Connect 배포에서 JMX를 활성화하세요.

호스트 컴퓨터에서 실행 중인 Kafka Connect 인스턴스에 대해 JMX를 활성화하는 방법을 알아보려면 Kafka 공식 설명서를 참조하세요.

컨테이너화된 Kafka Connect 배포를 위해 JMX를 활성화하는 방법을 알아보려면 Docker와 함께 JMX를 사용하는 Kafka 모니터링 및 지표를 참조하세요.

지표 유형

connector는 다음 유형의 수량과 관련된 메트릭을 제공합니다.

connector 작업에 대해 이벤트가 발생한 총 횟수입니다.
가장 최근에 발생한 이벤트와 관련된 값

일부 사용 사례의 경우 connector 가 제공하는 지표를 사용하여 추가 계산을 수행해야 합니다. 예를 들어 제공된 지표에서 다음 값을 계산할 수 있습니다.

지표의 변화율
일정 기간 동안의 지표 값
한 지표와 다른 지표의 차이

계산된 지표의 몇 가지 예를 보려면 사용 사례 섹션을 참조하세요.

JMX 경로

MongoDB Kafka Connector와 Kafka Connect는 모두 MongoDB connector 작업에 대한 메트릭을 생성합니다.

두 지표 세트 모두 작업이 Kafka Connect와 상호 작용하는 방식에 대한 정보를 제공하지만, MongoDB Kafka Connector 지표만 작업이 MongoDB와 상호 작용하는 방식에 대한 정보를 제공합니다.

MongoDB Kafka Connector는 다음 JMX 경로에서 메트릭을 생성합니다.

com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-<monitonically increasing number>
com.mongodb.kafka.connect.source-task-metrics.source-task-<monitonically increasing number>
com.mongodb.kafka.connect.source-task-metrics.source-task-change-stream-<monitonically increasing number>
com.mongodb.kafka.connect.source-task-metrics.source-task-copy-existing-<monitonically increasing number>

Kafka Connect는 다음 JMX 경로에서 메트릭을 생성합니다.

kafka.connect.sink-task-metrics.<connector-name>
kafka.connect.source-task-metrics.<connector-name>
kafka.connect.connector-task-metrics.<connector-name>

Kafka Connect 메트릭을 MongoDB Kafka Connector 메트릭과 연결하려면 커넥터를 Kafka Connect에 추가한 순서를 기억해야 합니다.

참고

이름 충돌

MongoDB Kafka Connector가 JMX 경로에 MBean 을 등록하려고 할 때 이름 충돌이 발생하는 경우, MongoDB Kafka Connector는 MBean 에 버전 접미사를 추가합니다.

예를 들어, connector가 com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0 경로 아래에 MBean 를 등록하려고 시도하지만 등록할 수 없는 경우, com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0-v1 MBean 를 등록하려고 시도합니다.

예시

배포서버에 my-source-connector 이)라는 단일 MongoDB connector를 추가한다고 가정해 보겠습니다.

MongoDB connector는 다음 JMX 경로에 메트릭을 씁니다.

com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0

Kafka Connect는 다음 경로 아래에 이 작업에 대한 메트릭을 씁니다.

kafka.connect.sink-task-metrics.my-source-connector

예제 - 빠른 시작 모니터링

빠른 시작에 제공된 샘플 환경은 호스트 시스템의 URI localhost:35000 에서 지표를 노출합니다.

JConsole로 이러한 지표를 보려면 다음 조치를 수행하세요.

JConsole을 다운로드합니다.

JConsole은 Java Platform, Standard Edition의 일부입니다. JConsole을 다운로드하려면 Java SE 개발 키트 를 Oracle 다운로드하세요. 에서 .

빠른 시작 파이프라인을 시작하고 커넥터를 추가합니다.

Connector를 통해 문서 내용 보내기 단계까지 빠른 시작을 따릅니다.

JConsole을 시작합니다.

명령줄에서 다음 명령을 실행하여 JConsole을 시작합니다.

jconsole

Kafka Connect JMX 서버에 연결합니다.

JConsole 인터페이스의 Remote Process 텍스트 입력 상자에 JMX 서버 URI localhost:35000 을(를) 입력합니다.
Connect를 클릭합니다.
대화 상자에서 Insecure Connection을 클릭합니다.

커넥터의 지표를 살펴보세요.

JConsole의 MBeans 탭으로 이동합니다.
connector 지표 를 검사합니다. com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0.records 속성의 값은 0 입니다. 이 값은 싱크 작업 이 Apache Kafka 로부터 어떤 기록도 받지 못했음을 나타냅니다.
샌드박스 제거 단계가 끝날 때까지 빠른 시작을 계속합니다.
JConsole의 MBeans 탭으로 다시 이동합니다. 이제 com.mongodb.kafka.connect.sink-task-metrics.sink-task-0.records 속성의 값이 1 이어야 합니다.

Quick Start 환경을 중지하고 제거합니다.

빠른 시작 환경을 중지하고 제거하려면 빠른 시작 의 샌드박스 제거 단계를 따르세요.

사용 가능한 메트릭

이 섹션의 표에 있는 속성을 사용하여 JMX(Java Management Extensions)를 통해 소스 및 싱크 커넥터의 동작을 모니터링합니다.

팁

JMX 속성

JMX 는 개별 메트릭을 MBean 의 속성으로 나타냅니다. 속성 및 에 대해 자세히 알아보려면 MBeans 표준 MBeans 튜토리얼 을 Oracle 참조하세요. 에서 .

참고

폴 앤 풋(Put) 메서드

MongoDB source connector 작업에는 MongoDB에서 문서를 검색하여 Apache Kafka로 보내는 poll() 메서드가 있습니다. MongoDB connector task에는 Apache Kafka에서 문서를 검색하여 MongoDB로 보내는 put() 메서드가 있습니다.

poll() 및 put() 메서드에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 참조하세요.

Sink Connector JMX 메트릭

속성 이름	설명
기록	MongoDB 싱크 작업이 수신한 Kafka 레코드의 총 개수입니다.
기록-성공	MongoDB 싱크 작업이 MongoDB에 성공적으로 쓴 Kafka 레코드의 총 개수입니다.
기록 실패	MongoDB 싱크 작업이 MongoDB에 쓰지 못한 Kafka 레코드의 총 개수입니다.
최신 Kafka 시간 차이 ms	MongoDB 싱크 작업과 Kafka 간에 기록된 가장 최근 시간 차이의 밀리초 수입니다. 이 값은 커넥터 시계의 현재 시간과 작업이 수신한 마지막 레코드의 타임스탬프를 빼서 계산합니다.
in-task-put	Kafka Connect 프레임워크가 MongoDB 싱크 작업의 `put()` 메서드를 실행한 총 횟수입니다.
in-task-put-duration-ms	Kafka Connect 프레임워크가 MongoDB 싱크 작업의 `put()` 메서드를 실행하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다.
1ms에 걸친 작업 내 입력 지속 시간	기간이 1밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 `put()` 메서드 실행의 총 횟수입니다.
10ms 이상의 작업 내 입력 지속 시간	기간이 10밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 `put()` 메서드 실행의 총 횟수입니다.
100ms 이상의 작업 내 입력 시간	기간이 100밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 `put()` 메서드 실행의 총 횟수입니다.
1000ms 이상의 작업 내 입력 지속 시간	기간이 1000밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 `put()` 메서드 실행의 총 횟수입니다.
10000ms 이상의 작업 내 입력	기간이 10000밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 `put()` 메서드 실행의 총 횟수입니다.
in-connect-framework	MongoDB 싱크 작업의 `put()` 메서드를 처음 호출한 후 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
in-connect-framework-duration-ms	프레임워크가 MongoDB 싱크 작업의 `put()` 메서드를 처음 호출한 이후 Kafka Connect 프레임워크에서 코드를 실행하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다. 이 지표는 MongoDB 싱크 작업의 코드 실행 시간을 합계에 포함하지 않습니다.
in-connect-프레임워크-duration-over-1-ms	1밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
10ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	10밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
100ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	100밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
1000ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	1000밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
10000ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	10000밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
처리 단계	MongoDB 싱크 작업이 Kafka의 레코드 배치에 대해 처리 단계를 실행한 총 횟수입니다. MongoDB 싱크 작업의 처리 단계는 Kafka에서 레코드를 가져온 후 시작되어 레코드가 MongoDB에 기록되기 전에 끝나는 일련의 작업입니다.
Processing-Phase-Duration-ms	MongoDB 싱크 작업이 레코드를 MongoDB에 쓰기 전에 처리하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다.
1ms에 걸친 processing-Phase-Duration-Over-1ms	기간이 1밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 처리 단계 실행의 총 횟수입니다.
10ms 이상의 처리 단계 기간	기간이 10밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 처리 단계 실행의 총 횟수입니다.
100ms 이상의 처리 단계 지속 시간	기간이 100밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 처리 단계 실행의 총 횟수입니다.
1000ms 이상의 처리 단계 지속 시간	기간이 1000밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 처리 단계 실행의 총 횟수입니다.
10,000ms 이상의 처리 단계 기간	기간이 10000밀리초를 초과한 MongoDB 싱크 작업 처리 단계 실행의 총 횟수입니다.
배치 쓰기 성공	MongoDB 싱크 작업이 MongoDB cluster 에 성공적으로 쓴 배치의 총 개수입니다.
배치-writes-successful-duration-ms	MongoDB 싱크 작업이 MongoDB cluster 에 성공적으로 기록하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다.
1ms 이상의 배치-writes-successful-duration	기간이 1밀리초를 초과하는 MongoDB 싱크 작업에서 수행한 성공적인 배치 쓰기의 총 건수입니다.
10ms 이상의 배치 쓰기 성공	기간이 10밀리초를 초과하는 MongoDB 싱크 작업에서 수행된 성공적인 배치 쓰기의 총 개수입니다.
100ms 이상의 배치 쓰기 성공	기간이 100밀리초를 초과하는 MongoDB 싱크 작업에서 수행된 성공적인 배치 쓰기의 총 개수입니다.
1000ms 이상의 배치 쓰기 성공	기간이 1000밀리초를 초과하는 MongoDB 싱크 작업에서 수행된 성공적인 배치 쓰기의 총 개수입니다.
10000ms 이상의 배치 쓰기 성공	기간이 10000밀리초를 초과하는 MongoDB 싱크 작업에서 수행된 성공적인 배치 쓰기의 총 횟수입니다.
배치 쓰기 실패	MongoDB 싱크 작업이 MongoDB cluster 에 쓰지 못한 배치의 총 개수입니다.
배치-writes-failed-duration-ms	MongoDB 싱크 작업이 MongoDB cluster 에 배치 쓰기를 시도하는 데 실패한 총 시간(밀리초)입니다.
1ms 동안 배치 쓰기 실패 기간	기간이 1밀리초를 초과하여 MongoDB 싱크 작업에서 시도한 실패한 배치 쓰기의 총 횟수입니다.
10ms 이상의 배치 쓰기 실패 기간	기간이 10밀리초를 초과하여 MongoDB 싱크 작업에서 시도한 실패한 배치 쓰기의 총 횟수입니다.
100ms 이상의 배치 쓰기 실패 기간	기간이 100밀리초를 초과하여 MongoDB 싱크 작업에서 시도한 실패한 배치 쓰기의 총 횟수입니다.
1000ms 이상의 배치 쓰기 실패	기간이 1000밀리초를 초과하여 MongoDB 싱크 작업에서 시도한 실패한 배치 쓰기의 총 횟수입니다.
10000ms 이상의 배치 쓰기 실패	기간이 10000밀리초를 초과하여 MongoDB 싱크 작업에서 시도한 실패한 배치 쓰기의 총 횟수입니다.

소스 connector JMX 메트릭

참고

초기 명령 및 getMore 명령

소스 connector 작업에 대한 일부 지표는 초기 명령 과 getMore 명령을 구분합니다. 초기 명령은 클라이언트 사이드 MongoDB 커서에서 첫 번째 문서 세트를 검색하는 MongoDB 인스턴스에 전송되는 find 또는 aggregate 명령입니다. getMore 명령은 커서에 있는 후속 문서 세트를 가져오는 MongoDB 명령입니다.

getMore 명령에 대해 자세히 알아보려면 getMore 페이지를 참조하세요.

속성 이름	설명
기록	MongoDB 소스 작업이 Kafka Connect 프레임워크에 전달한 총 레코드 수입니다.
레코드 필터링	MongoDB 소스 작업이 Kafka Connect 프레임워크로 전달한 다음 프레임워크에서 필터링한 레코드 수입니다. 필터링된 레코드는 Kafka에 기록되지 않습니다.
기록 승인	MongoDB 소스 작업이 Kafka Connect 프레임워크로 전달한 후 Kafka에 성공적으로 기록된 총 레코드 수입니다.
mongodb-bytes-read	MongoDB 소스 작업이 MongoDB cluster 에서 읽은 총 바이트 수입니다. connector가 일정 기간 동안 처리한 레코드의 평균 크기를 계산하려면 다음 조치를 수행합니다. 일정 기간 동안 `mongodb-bytes-read` 속성 값의 변화를 확인합니다. 이전 단계에 사용한 동일한 시간 동안 `records` 속성 값의 변화를 확인합니다. `mongodb-bytes-read` 속성 값의 변경 사항을 `records` 속성 값의 변경 사항으로 나눕니다.
최신 mongodb-time-difference-secs	MongoDB cluster 와 MongoDB 소스 작업이 보유한 배치 후 재개 토큰 간에 기록된 가장 최근 시간 차이의 시간(초)입니다. 이 값은 작업에서 실행한 가장 최근에 성공한 MongoDB 명령의 `operationTime` 값에서 작업의 배치 후 재개 토큰의 타임스탬프를 빼서 계산합니다.
작업 내 투표	Kafka Connect 프레임워크가 MongoDB 소스 작업의 `poll()` 메서드를 실행한 총 횟수입니다.
작업 내 투표 기간 ms	Kafka Connect 프레임워크가 MongoDB 소스 작업의 `poll()` 메서드를 실행하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다.
1ms에 걸친 작업 폴링 기간	기간이 1밀리초를 초과하여 실행된 MongoDB 소스 작업 `poll()` 메서드의 총 실행 횟수입니다.
10ms 이상의 작업 폴링 기간	기간이 10밀리초를 초과하여 실행된 MongoDB 소스 작업 `poll()` 메서드의 총 실행 횟수입니다.
100ms 이상의 작업 폴링 기간	기간이 100밀리초를 초과한 MongoDB 소스 작업 `poll()` 메서드 실행의 총 횟수입니다.
1000ms 이상의 작업 폴링 기간	기간이 1000밀리초를 초과하여 실행된 MongoDB 소스 작업 `poll()` 메서드의 총 실행 횟수입니다.
10000ms 이상의 작업 폴링 기간	기간이 10000밀리초를 초과하여 실행된 MongoDB 소스 작업 `poll()` 메서드의 총 실행 횟수입니다.
in-connect-framework	MongoDB 소스 작업의 `poll()` 메서드를 처음 호출한 후 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
in-connect-framework-duration-ms	프레임워크가 MongoDB 소스 작업의 `poll()` 메서드를 처음 호출한 이후 Kafka Connect 프레임워크에서 코드를 실행하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다. 이 지표는 MongoDB 싱크 작업의 코드 실행 시간을 합계에 포함하지 않습니다.
in-connect-프레임워크-duration-over-1-ms	1밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
10ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	10밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
100ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	100밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
1000ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	1000밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
10000ms 이상의 연결 프레임워크 지속 시간	10000밀리초를 초과하는 기간 동안 Kafka Connect 프레임워크의 코드가 실행된 총 횟수입니다.
initial-commands-successful	성공한 MongoDB 소스 작업에서 실행한 초기 명령의 총 개수입니다. 초기 명령은 커서에서 첫 번째 문서 세트를 조회하는 MongoDB cluster 로 전송되는 찾기 또는 애그리게이션 명령입니다. `getMore` 명령은 초기 명령이 아닙니다.
initial-commands-successful-duration-ms	MongoDB 소스 작업이 성공한 초기 명령을 실행하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다.
initial-commands-successful-duration-over-1-ms	기간이 1밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 성공한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-successful-duration-over-10-ms	기간이 10밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 성공한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-successful-duration-over-100-ms	기간이 100밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 성공한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-successful-duration-over-1000-ms	기간이 1000밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 성공한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-successful-duration-over-10000-ms	기간이 10000밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 성공한 초기 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-successful	성공한 MongoDB 소스 작업에서 실행한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-successful-duration-ms	MongoDB 소스 작업이 성공한 `getMore` 명령을 실행하는 데 소요된 총 시간(밀리초)입니다.
getmore-commands-successful-duration-over-1-ms	기간이 1밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 성공한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-successful-duration-over-10-ms	기간이 10밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행된 성공한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-successful-duration-over-100-ms	기간이 100밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행된 성공한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-successful-duration-over-1000-ms	기간이 1000밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행된 성공한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-successful-duration-over-10000-ms	기간이 10000밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행된 성공한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-failed	실패한 MongoDB 소스 작업에서 실행한 초기 명령의 총 개수입니다. 초기 명령은 커서에서 첫 번째 문서 세트를 조회하는 MongoDB cluster 로 전송되는 찾기 또는 애그리게이션 명령입니다. `getMore` 명령은 초기 명령이 아닙니다.
initial-commands-failed-duration-ms	MongoDB 소스 작업이 MongoDB Server에 초기 명령을 실행하는 데 실패한 총 시간(밀리초)입니다.
initial-commands-failed-duration-over-1-ms	기간이 1밀리초를 초과한 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-failed-duration-over-10-ms	기간이 10밀리초를 초과한 MongoDB 소스 작업에서 실행에 실패한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-failed-duration-over-100-ms	기간이 100밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-failed-duration-over-1000-ms	기간이 1000밀리초를 초과한 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 초기 명령의 총 개수입니다.
initial-commands-failed-duration-over-10000-ms	기간이 10000밀리초를 초과하여 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 초기 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-failed	실패한 MongoDB 소스 작업에서 실행한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-failed-duration-ms	MongoDB 소스 작업이 MongoDB Server에 `getMore` 명령을 실행하는 데 실패한 총 시간(밀리초)입니다.
getmore-commands-failed-duration-over-1-ms	기간이 1밀리초를 초과하는 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-failed-duration-over-10-ms	기간이 10밀리초를 초과하여 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-failed-duration-over-100-ms	기간이 100밀리초를 초과하여 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-failed-duration-over-1000-ms	기간이 1000밀리초를 초과하여 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.
getmore-commands-failed-duration-over-10000-ms	기간이 10000밀리초를 초과하여 MongoDB 소스 작업에서 실행한 실패한 `getMore` 명령의 총 개수입니다.

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Kafka Connect MongoDB에서 마이그레이션