Prometheus Grafana 모니터링 시스템 구축: 지표 수집부터 시각화까지 완벽 가이드

Prometheus와 Grafana를 활용하여 애플리케이션 모니터링 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 안내합니다. 지표 수집부터 대시보드 시각화, 알림 설정까지 실용적인 팁을 얻어가세요.

애플리케이션을 개발하고 배포하는 과정은 수많은 도전의 연속입니다. 특히 서비스가 안정적으로 운영되고 있는지, 문제가 발생하면 신속하게 감지하고 해결할 수 있는지 여부는 사용자 경험과 비즈니스 성패에 직결됩니다. 하지만 복잡해지는 시스템 환경 속에서 "우리 서비스는 지금 괜찮은가?", "갑자기 느려진 원인은 무엇일까?", "어떤 부분이 장애를 일으키고 있는가?"와 같은 질문에 명확하게 답하기란 쉽지 않습니다. 이러한 문제에 직면했을 때, 체계적인 모니터링 시스템이 없다면 마치 안개 속을 걷는 것과 같습니다.

이 글에서는 오픈소스 모니터링의 사실상 표준이 된 Prometheus와 강력한 시각화 도구인 Grafana를 활용하여 애플리케이션 모니터링 시스템을 구축하는 과정을 상세하게 다룹니다. 지표를 수집하고, 효과적으로 시각화하며, 나아가 문제 발생 시 즉각적으로 알림을 받을 수 있는 시스템을 만드는 실질적인 방법을 제시합니다. 이 가이드를 통해 여러분의 시스템이 투명한 시야를 확보하고, 안정적인 운영을 위한 기반을 다질 수 있기를 바랍니다.

📑 목차

• 애플리케이션 모니터링, 왜 중요할까요?
• Prometheus와 Grafana, 최적의 조합
• Prometheus: 지표 수집 및 저장의 핵심
• Grafana: 유연한 데이터 시각화 및 알림
• Prometheus 설치 및 설정: 지표 수집의 시작
• Prometheus 설치 (Docker 활용)
• 애플리케이션 지표 노출: Exporter 또는 Custom Metrics
• Exporter를 활용한 인프라 지표 수집
• Custom Metrics 노출: 애플리케이션 내부 지표
• Grafana 설치 및 Prometheus 연동: 데이터 시각화 준비
• Grafana 설치 (Docker 활용)
• Prometheus 데이터 소스 추가
• 대시보드 구축 및 알림 설정: 효과적인 모니터링 활용
• 대시보드 구축: 시각화로 한눈에 파악하기
• 알림 설정 (Alerting): 문제 발생 시 즉각적인 대응
• 마무리: 안정적인 시스템 운영을 위한 첫걸음

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애플리케이션 모니터링, 왜 중요할까요?

현대 IT 서비스는 수많은 마이크로서비스, 컨테이너, 클라우드 인프라 위에서 복잡하게 얽혀 돌아갑니다. 이런 환경에서는 문제가 발생했을 때 그 원인을 찾아내기가 매우 어렵습니다. 예를 들어, 웹 서비스 응답 시간이 갑자기 길어졌다면, 이것이 데이터베이스 문제인지, 특정 API 서버의 부하 문제인지, 아니면 네트워크 지연 때문인지 알기 어렵습니다. 모니터링 시스템이 제대로 갖춰지지 않았다면, 이러한 문제는 결국 고객 불만으로 이어지고, 심지어 비즈니스 손실을 초래할 수 있습니다.

효과적인 모니터링은 다음과 같은 핵심적인 이점을 제공합니다:

• 문제 조기 발견 및 해결: 시스템 지표를 실시간으로 감시하여 잠재적인 문제를 장애로 발전하기 전에 파악하고 대응할 수 있습니다.
• 성능 병목 현상 식별: CPU, 메모리, 네트워크, 디스크 I/O 등 리소스 사용량을 분석하여 성능 저하의 원인을 찾아 최적화할 수 있습니다.
• 시스템 가시성 확보: 서비스의 전반적인 상태를 한눈에 파악하고, 각 컴포넌트의 건강 상태를 추적할 수 있습니다.
• 용량 계획 수립: 과거 데이터를 기반으로 미래의 트래픽 증가에 대비한 인프라 확장을 계획할 수 있습니다.
• 배포 후 안정성 검증: 새로운 기능 배포 후 시스템에 미치는 영향을 즉시 확인하여 문제가 있다면 빠르게 롤백하거나 수정할 수 있습니다.

이러한 이유로, 모니터링은 단순히 문제가 생겼을 때 확인하는 도구가 아니라, 안정적인 서비스 운영과 지속적인 개선을 위한 필수적인 요소라고 할 수 있습니다.

Prometheus와 Grafana, 최적의 조합

수많은 모니터링 솔루션 중에서 Prometheus와 Grafana는 오픈소스 생태계에서 가장 널리 사용되고 강력한 조합으로 인정받고 있습니다. 이 둘은 각자의 역할을 완벽하게 수행하며 시너지를 발휘하여 견고한 모니터링 스택을 구축합니다.

Prometheus: 지표 수집 및 저장의 핵심

Prometheus는 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 프로젝트로, 시계열 데이터베이스(Time-series Database, TSDB)를 기반으로 하는 모니터링 및 알림 툴킷입니다. Prometheus의 가장 큰 특징은 Pull 방식의 지표 수집 모델입니다. 모니터링 대상 서비스(타겟)에 HTTP 엔드포인트(일반적으로 /metrics)를 만들어두면, Prometheus 서버가 주기적으로 해당 엔드포인트에 접속하여 지표 데이터를 가져오는 방식입니다. 이렇게 수집된 데이터는 고유한 레이블(Label)과 함께 시계열 데이터베이스에 저장됩니다.

• 강력한 쿼리 언어 (PromQL): 수집된 지표를 복잡하게 조합하고 필터링하여 원하는 정보를 추출할 수 있습니다.
• 서비스 디스커버리: Kubernetes, Consul 등 다양한 환경에서 모니터링 대상을 자동으로 찾아 지표를 수집할 수 있습니다.
• 확장성: Exporter라는 중간 에이전트를 통해 거의 모든 종류의 시스템 및 애플리케이션 지표를 수집할 수 있습니다.

Grafana: 유연한 데이터 시각화 및 알림

Grafana는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와 시각적으로 아름답고 이해하기 쉬운 대시보드(Dashboard)를 구축하는 데 특화된 오픈소스 분석 및 모니터링 도구입니다. Prometheus 외에도 Graphite, InfluxDB, Elasticsearch 등 수많은 데이터 소스를 지원하며, 각 데이터 소스의 쿼리 언어를 활용하여 데이터를 시각화할 수 있습니다.

• 풍부한 시각화 옵션: 그래프, 통계, 게이지, 테이블 등 다양한 패널 타입을 제공하여 데이터를 다채롭게 표현할 수 있습니다.
• 대시보드 공유 및 템플릿: 구축한 대시보드를 쉽게 공유하고, 템플릿 변수를 활용하여 유연한 대시보드를 만들 수 있습니다.
• 통합 알림 시스템: 특정 조건이 충족될 때 Slack, 이메일, PagerDuty 등 다양한 채널로 알림을 보낼 수 있습니다.

이 두 도구는 다음과 같이 서로 보완하며 작동합니다:

구성 요소	주요 역할	설명
Prometheus	지표 수집 및 저장	모니터링 대상으로부터 지표 데이터를 주기적으로 Pull하여 시계열 데이터베이스에 저장하고, PromQL을 통해 쿼리할 수 있도록 합니다.
Grafana	지표 시각화 및 알림	Prometheus에 저장된 지표 데이터를 가져와 대시보드 형태로 시각화하고, 설정된 임계치에 따라 알림을 발생시킵니다.
Exporter	지표 노출 에이전트	모니터링 대상 시스템(OS, DB, 애플리케이션 등)의 지표를 Prometheus가 수집할 수 있는 형식으로 변환하여 HTTP 엔드포인트를 통해 노출합니다.

Prometheus 설치 및 설정: 지표 수집의 시작

이제 Prometheus를 직접 설치하고 기본 설정을 해보겠습니다. Docker를 활용하면 간편하게 Prometheus 서버를 구동할 수 있습니다.

Prometheus 설치 (Docker 활용)

먼저, Prometheus가 사용할 설정 파일(prometheus.yml)과 데이터를 저장할 디렉토리를 준비합니다. 프로젝트 루트에 prometheus 디렉토리를 생성하고 그 안에 prometheus.yml 파일을 만듭니다.

# prometheus 디렉토리 생성
mkdir prometheus
cd prometheus

# prometheus.yml 파일 생성
touch prometheus.yml

prometheus.yml 파일의 내용은 다음과 같이 작성합니다. 이 설정은 Prometheus 자체의 지표와 나중에 추가할 node_exporter의 지표를 수집하도록 정의합니다.

global:
  scrape_interval: 15s # 모든 job에 대한 스크랩 주기 (기본)

scrape_configs:
  # Prometheus 자체 지표 수집
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090'] # Prometheus 서버 자체의 지표 엔드포인트

  # Node Exporter 지표 수집 (아직 설치하지 않았지만 미리 정의)
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100'] # Node Exporter의 기본 포트

이제 Docker를 사용하여 Prometheus 컨테이너를 실행합니다. 앞서 생성한 prometheus.yml 파일을 컨테이너 내부의 /etc/prometheus/prometheus.yml 경로에 마운트하고, 데이터를 저장할 볼륨도 마운트합니다.

docker run \
  -d \
  --name prometheus \
  -p 9090:9090 \
  -v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  -v prometheus_data:/prometheus \
  prom/prometheus

• -d: 백그라운드에서 컨테이너 실행
• --name prometheus: 컨테이너 이름 지정
• -p 9090:9090: 호스트의 9090 포트를 컨테이너의 9090 포트에 연결 (Prometheus UI 포트)
• -v ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml: 로컬 prometheus.yml을 컨테이너 내부로 마운트
• -v prometheus_data:/prometheus: Prometheus 데이터 저장을 위한 Docker 볼륨 생성 및 마운트
• prom/prometheus: 사용할 Docker 이미지

컨테이너가 성공적으로 실행되었다면, 웹 브라우저에서 http://localhost:9090으로 접속하여 Prometheus UI를 확인할 수 있습니다. "Status" > "Targets" 메뉴로 이동하여 prometheus job이 UP 상태인지 확인하세요.

Image by Schäferle on Pixabay

애플리케이션 지표 노출: Exporter 또는 Custom Metrics

Prometheus가 지표를 수집하려면, 모니터링 대상이 지표를 Prometheus 포맷으로 노출해야 합니다. 이를 위한 두 가지 주요 방법은 Exporter를 사용하는 것과 Custom Metrics를 직접 구현하는 것입니다.

Exporter를 활용한 인프라 지표 수집

Exporter는 특정 시스템, 서비스 또는 기술의 지표를 Prometheus가 스크랩할 수 있는 형식으로 변환하여 HTTP 엔드포인트로 노출하는 작은 서비스입니다. 예를 들어, 서버의 CPU, 메모리, 디스크 사용량과 같은 OS 레벨 지표를 수집하려면 Node Exporter를 사용합니다. Docker 컨테이너의 지표를 수집하려면 cAdvisor(Container Advisor)를 사용할 수 있습니다.

Node Exporter 설치 및 Prometheus 설정

node_exporter를 Docker로 실행하여 서버의 OS 지표를 수집해 봅시다. --net="host" 옵션을 사용하면 호스트 네트워크를 사용하므로, 컨테이너 내부에서 호스트의 리소스 정보를 정확히 수집할 수 있습니다.

docker run -d \
  --name node_exporter \
  --net="host" \
  --pid="host" \
  -v "/:/host:ro,rslave" \
  quay.io/prometheus/node-exporter:latest \
  --path.rootfs=/host

node_exporter는 기본적으로 9100번 포트로 지표를 노출합니다. 이제 prometheus.yml 파일에 정의된 대로 Prometheus가 이 엔드포인트를 스크랩할 것입니다. Prometheus UI에서 "Status" > "Targets"를 확인하여 node_exporter job이 UP 상태인지 확인하세요. 만약 prometheus.yml을 수정한 경우, Prometheus 컨테이너를 재시작해야 변경 사항이 적용됩니다.

docker restart prometheus

Custom Metrics 노출: 애플리케이션 내부 지표

애플리케이션의 내부 동작(예: 요청 처리량, API 응답 시간, 사용자 로그인 수 등)을 모니터링하려면 Prometheus 클라이언트 라이브러리를 사용하여 직접 지표를 노출해야 합니다. Prometheus는 다양한 언어(Java, Python, Go, Ruby 등)를 위한 클라이언트 라이브러리를 제공합니다.

Python Flask 애플리케이션 예시

간단한 Python Flask 애플리케이션에서 요청 처리량(Counter)과 API 응답 시간(Histogram) 지표를 노출하는 예시를 살펴보겠습니다.

from flask import Flask, request
from prometheus_client import generate_latest, Counter, Histogram, Gauge
from prometheus_client.core import CollectorRegistry
import time

app = Flask(__name__)
registry = CollectorRegistry() # 각 애플리케이션 인스턴스별 레지스트리 생성

# 지표 정의
REQUESTS_TOTAL = Counter(
    'http_requests_total', 'Total HTTP Requests',
    ['method', 'endpoint', 'status'], registry=registry
)
REQUEST_LATENCY_SECONDS = Histogram(
    'http_request_duration_seconds', 'HTTP Request Latency',
    ['method', 'endpoint'], registry=registry
)
IN_PROGRESS_REQUESTS = Gauge(
    'http_requests_in_progress', 'Number of in-progress requests',
    ['method', 'endpoint'], registry=registry
)

@app.route('/')
def home():
    start_time = time.time()
    IN_PROGRESS_REQUESTS.labels(method='GET', endpoint='/').inc()
    try:
        # 실제 애플리케이션 로직
        status = '200'
        return "Hello, Prometheus!"
    finally:
        REQUESTS_TOTAL.labels(method='GET', endpoint='/', status=status).inc()
        REQUEST_LATENCY_SECONDS.labels(method='GET', endpoint='/').observe(time.time() - start_time)
        IN_PROGRESS_REQUESTS.labels(method='GET', endpoint='/').dec()

@app.route('/metrics')
def metrics():
    # Prometheus가 스크랩할 지표 엔드포인트
    return generate_latest(registry).decode('utf-8')

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

이 코드는 Flask 애플리케이션이 /metrics 엔드포인트를 통해 Prometheus 지표를 노출하도록 합니다. http_requests_total은 총 요청 수를, http_request_duration_seconds는 요청 처리 시간을 측정합니다. 애플리케이션을 실행하고 http://localhost:5000/metrics에 접속하면 Prometheus 형식의 지표 데이터를 확인할 수 있습니다.

Prometheus가 이 애플리케이션의 지표를 수집하도록 prometheus.yml에 다음과 같이 새로운 job을 추가합니다:

# ... (기존 설정) ...

scrape_configs:
  # ... (기존 job) ...

  # Python Flask 애플리케이션 지표 수집
  - job_name: 'flask_app'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:5000'] # Flask 앱의 기본 포트

prometheus.yml을 수정한 후에는 반드시 Prometheus 컨테이너를 재시작해야 합니다. 이제 Prometheus는 Flask 앱의 /metrics 엔드포인트에서 지표를 주기적으로 가져와 저장할 것입니다.

Grafana 설치 및 Prometheus 연동: 데이터 시각화 준비

지표 수집이 원활하게 이루어지고 있다면, 이제 Grafana를 설치하고 Prometheus 데이터 소스를 연결하여 수집된 데이터를 시각화할 차례입니다.

Grafana 설치 (Docker 활용)

Grafana 역시 Docker를 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다. Grafana 데이터를 저장할 볼륨을 함께 마운트합니다.

docker run -d \
  --name grafana \
  -p 3000:3000 \
  -v grafana_data:/var/lib/grafana \
  grafana/grafana

• -d: 백그라운드에서 컨테이너 실행
• --name grafana: 컨테이너 이름 지정
• -p 3000:3000: 호스트의 3000 포트를 컨테이너의 3000 포트에 연결 (Grafana UI 포트)
• -v grafana_data:/var/lib/grafana: Grafana 데이터 저장을 위한 Docker 볼륨 생성 및 마운트
• grafana/grafana: 사용할 Docker 이미지

컨테이너가 실행되면 웹 브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속합니다. 기본 로그인 정보는 사용자명: admin, 비밀번호: admin입니다. 처음 로그인 시 비밀번호 변경을 요청할 수 있습니다.

Prometheus 데이터 소스 추가

Grafana에 로그인했다면, 이제 Prometheus를 데이터 소스로 추가해야 합니다. 이 과정을 통해 Grafana는 Prometheus에 저장된 지표 데이터를 쿼리할 수 있게 됩니다.

1. Grafana 좌측 메뉴에서 "Connections" 아이콘을 클릭한 후, "Add new connection" 또는 "Data sources"를 클릭합니다.
2. "Add new data source" 버튼을 클릭하고 목록에서 "Prometheus"를 선택합니다.
3. HTTP 섹션에서 URL 필드에 Prometheus 서버의 주소를 입력합니다. Docker를 사용하여 동일한 호스트에 Prometheus와 Grafana를 실행하고 있다면, http://localhost:9090을 입력합니다. 만약 Docker Compose 등으로 서비스 간 통신을 설정했다면, Prometheus 서비스 이름을 사용할 수 있습니다 (예: http://prometheus:9090).
4. "Save & Test" 버튼을 클릭하여 연결이 성공했는지 확인합니다. "Data source is working" 메시지가 나타나면 성공입니다.

이제 Grafana가 Prometheus에서 데이터를 가져올 준비가 완료되었습니다.

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대시보드 구축 및 알림 설정: 효과적인 모니터링 활용

데이터 소스 연동까지 마쳤다면, 이제 Grafana의 핵심 기능인 대시보드 구축과 알림 설정을 통해 수집된 지표를 효과적으로 활용할 차례입니다.

대시보드 구축: 시각화로 한눈에 파악하기

대시보드는 다양한 지표를 한 화면에 모아 시각적으로 표현함으로써 시스템의 전반적인 상태를 빠르게 파악할 수 있도록 돕습니다. Grafana에서 새 대시보드를 만들어보겠습니다.

1. Grafana 좌측 메뉴에서 "Dashboards" 아이콘을 클릭한 후, "New dashboard"를 클릭합니다.
2. "Add new panel"을 클릭하여 패널을 추가합니다.
3. Query 탭에서 "Data source"로 방금 추가한 Prometheus를 선택합니다.
4. "PromQL" 입력 필드에 PromQL 쿼리를 작성하여 원하는 지표를 가져옵니다. 몇 가지 예시를 살펴보겠습니다:
   • CPU 사용률 (Node Exporter): 100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
   • 메모리 사용량 (Node Exporter): 100 * (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes))
   • Flask 앱 총 요청 수 (Custom Metrics): sum by (endpoint, status) (http_requests_total)
   • Flask 앱 요청 처리 시간 (Custom Metrics): histogram_quantile(0.99, sum by (le, endpoint) (rate(http_request_duration_seconds_bucket[5m]))) (99th 백분위수)
5. "Visualization" 탭에서 원하는 시각화 타입을 선택합니다 (Graph, Stat, Gauge 등). 예를 들어, CPU 사용률은 Graph, 현재 요청 수는 Stat, 서버별 가용 메모리는 Gauge가 적합할 수 있습니다.
6. 패널의 제목, 축 레이블 등을 설정하고 "Apply" 버튼을 클릭하여 패널을 추가합니다.
7. 이 과정을 반복하여 필요한 모든 지표 패널을 추가하고 대시보드를 구성합니다. 대시보드를 저장하고 이름을 지정합니다.

팁: Grafana Labs에서 제공하는 공유 대시보드를 활용하면 이미 잘 만들어진 대시보드를 쉽게 가져와 사용할 수 있습니다. 원하는 대시보드 ID를 복사하여 Grafana의 "Dashboards" > "Import" 메뉴에서 붙여넣기만 하면 됩니다.

알림 설정 (Alerting): 문제 발생 시 즉각적인 대응

지표를 시각화하는 것만큼 중요한 것은, 특정 상황이 발생했을 때 이를 인지하고 조치할 수 있도록 알림(Alert)을 받는 것입니다. Grafana는 강력한 알림 시스템을 내장하고 있습니다.

알림 채널 설정

알림을 받으려면 먼저 알림을 보낼 채널(Notification Channel)을 설정해야 합니다. Slack, 이메일, PagerDuty, Webhook 등 다양한 채널을 지원합니다.

1. Grafana 좌측 메뉴에서 "Alerting" 아이콘을 클릭한 후, "Contact points"를 클릭합니다.
2. "New contact point"를 클릭합니다.
3. "Name"을 입력하고, "Type"에서 원하는 알림 채널(예: Slack)을 선택합니다.
4. 선택한 채널에 필요한 정보(예: Slack Webhook URL)를 입력하고 "Test" 버튼으로 테스트 알림을 보냅니다.
5. "Save contact point"를 클릭하여 저장합니다.

알림 규칙 생성

이제 특정 조건이 충족될 때 알림을 보내도록 규칙을 생성합니다.

1. "Alerting" 메뉴에서 "Alert rules"를 클릭하고 "Create alert rule"을 클릭합니다.
2. Rule name을 입력하고, Folder를 선택합니다.
3. "Select data source"에서 Prometheus를 선택합니다.
4. PromQL 쿼리를 작성합니다. 예를 들어, CPU 사용률이 80%를 초과할 때 알림을 받으려면 다음과 같이 쿼리합니다:

   100 - (avg by (instance) (rate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80

5. "Threshold" 섹션에서 알림을 트리거할 임계치를 설정합니다. 위 쿼리에서는 이미 80% 초과를 PromQL에 넣었으므로, 여기서는 단순히 A 쿼리 결과가 0보다 클 때로 설정할 수 있습니다.
6. "No Data Options" 및 "For" (조건이 몇 분 동안 지속되어야 알림이 발생하는지) 등 추가 옵션을 설정합니다.
7. "Notifications" 섹션에서 앞서 설정한 "Contact points"를 선택하고, 알림 메시지에 포함될 제목과 본문을 작성합니다.
8. "Save rule"을 클릭하여 알림 규칙을 저장합니다.

이제 설정된 조건에 따라 Grafana가 자동으로 알림을 보내줄 것입니다. 이는 문제 발생 시 개발팀이 신속하게 인지하고 대응할 수 있는 강력한 무기가 됩니다.

마무리: 안정적인 시스템 운영을 위한 첫걸음

지금까지 Prometheus와 Grafana를 활용하여 애플리케이션 모니터링 시스템을 구축하는 전 과정을 살펴보았습니다. 지표 수집을 위한 Prometheus 설치와 설정, Node Exporter 및 Custom Metrics를 통한 다양한 지표 노출, 그리고 Grafana를 이용한 데이터 소스 연동, 대시보드 구축 및 알림 설정까지, 각 단계는 안정적인 서비스 운영을 위한 필수적인 요소들입니다.

복잡한 현대 시스템 환경에서 모니터링은 더 이상 선택 사항이 아닌 필수적인 역량입니다. 이 글에서 제시된 방법들을 통해 여러분의 시스템이 더 투명해지고, 문제가 발생하더라도 신속하게 인지하고 대응할 수 있는 능력을 갖추게 되기를 바랍니다. 모니터링 시스템은 한 번 구축했다고 끝나는 것이 아니라, 서비스의 변화에 맞춰 지속적으로 개선하고 발전시켜야 합니다. 새로운 지표를 추가하고, 대시보드를 최적화하며, 알림 규칙을 세밀하게 조정하는 노력을 통해 더욱 견고한 시스템을 만들어 나갈 수 있습니다.

이 글이 여러분의 시스템 안정화와 효율적인 운영에 실질적인 도움이 되었기를 진심으로 바랍니다. 혹시 이 과정에서 궁금한 점이 있거나, 더 효율적인 방법, 혹은 공유하고 싶은 경험이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요. 함께 더 나은 모니터링 환경을 만들어 나갈 수 있습니다!

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