Observability

Observability vs. Monitoring 비교 항목 Observability Monitoring 정의 시스템의 내부 상태를 외부 출력을 통해 이해하고 추론할 수 있는 능력 시스템의 동작과 성능을 지속적으로 관찰하고 추적하는 활동 목적 예측하지 못한 문제의 근본 원인을 파악하고 시스템의 동작을 심층적으로 이해 알려진 문제와 패턴을 감지하고 사전 정의된 임계값을 모니터링 데이터 수집 방식 이벤트, 로그, 트레이스, 메트릭스 등 다양한 형태의 원시 데이터 수집 주로 미리 정의된 메트릭과 상태 정보 수집 데이터 분석 방식 동적이고 탐색적인 분석, 실시간 질의 및 상관관계 분석 사전 정의된 대시보드와 알림 규칙 기반 분석 문제 해결 접근법 귀납적 접근 - 데이터를 통해 문제의 패턴과 원인을 발견 연역적 접근 - 알려진 문제 패턴에 기반한 탐지 도구의 특성 유연하고 탐색적인 도구 (예: Jaeger, OpenTelemetry) 고정된 대시보드와 알림 시스템 (예: Nagios, Prometheus) 데이터 저장 기간 일반적으로 더 긴 기간 (문제 패턴 분석을 위해) 상대적으로 짧은 기간 (실시간 모니터링 중심) 사용자 관점 개발자, SRE, 운영팀의 심층 분석 도구 운영팀의 일상적인 모니터링 도구 비용 구조 상대적으로 높은 초기 비용과 운영 비용 상대적으로 낮은 초기 비용과 예측 가능한 운영 비용 구현 복잡도 높음 (다양한 데이터 소스와 분석 도구 통합 필요) 중간 (표준화된 메트릭 수집과 알림 구성) 확장성 매우 유연한 확장성 (새로운 데이터 소스와 분석 방법 추가 가능) 제한된 확장성 (미리 정의된 메트릭과 알림 중심) 필요한 기술 수준 높은 수준의 기술적 이해와 분석 능력 필요 중간 수준의 운영 지식으로 충분 문제 감지 범위 알려지지 않은 문제까지 포함한 광범위한 감지 알려진 문제와 패턴 중심의 감지 응답 시간 상대적으로 길음 (심층 분석 필요) 즉각적 (사전 정의된 알림 기반) 주요 사용 사례 복잡한 분산 시스템의 문제 해결, 성능 최적화 시스템 상태 모니터링, SLA 준수 확인 이러한 차이점들은 각각이 서로 다른 목적과 상황에서 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다. Monitoring이 시스템의 기본적인 건강 상태를 확인하는 데 중점을 둔다면, Observability는 더 심층적인 시스템 이해와 문제 해결을 가능하게 한다. ...

Metric Metric는 시스템의 상태와 성능을 수치화하여 측정하는 중요한 관측 도구이다. Metric는 시스템의 상태, 동작, 성능 등을 나타내는 수치화된 측정값이다. 예를 들어, 웹 서버의 응답 시간, CPU 사용률, 메모리 사용량 등이 Metric가 될 수 있다. 장점 효율적인 저장: 숫자 데이터는 저장 공간을 적게 차지한다. 빠른 쿼리: 시계열 데이터베이스를 사용하여 빠른 검색과 분석이 가능하다. 장기 추세 분석: 오랜 기간 동안의 데이터를 저장하고 분석할 수 있다. 시각화 용이성: 그래프나 대시보드로 쉽게 표현할 수 있다. 단점 초기 설정에 시간과 노력이 필요하다 너무 많은 Metric는 오히려 혼란을 줄 수 있다 저장 공간과 처리 리소스가 필요하다 Metric의 중요성 성능 모니터링: 시스템의 전반적인 성능을 지속적으로 모니터링할 수 있다. 문제 감지: 비정상적인 패턴이나 임계값 초과를 빠르게 감지할 수 있다. 용량 계획: 리소스 사용량 추세를 분석하여 미래의 용량을 계획할 수 있다. 최적화: 성능 병목 현상을 식별하고 최적화할 수 있는 기회를 제공한다. Metric의 구성 요소 일반적인 Metric는 다음 요소로 구성된다: ...

Trace Trace는 분산 시스템에서 요청의 흐름을 추적하고 시각화하는 데 사용된다. Trace는 분산 시스템에서 요청이나 트랜잭션이 여러 서비스와 컴포넌트를 통과하는 전체 여정을 기록한 것이다. 각 Trace는 하나 이상의 span으로 구성되며, 첫 번째 span은 root span이라고 한다. Trace의 목적 분산 시스템에서의 요청 흐름 이해 성능 병목 지점 식별 서비스 간 의존성 파악 오류 및 지연의 근본 원인 분석 Trace의 구성 요소 트레이스는 다음과 같은 구성 요소들로 이루어진다: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 // 트레이스 시작 Span rootSpan = tracer.spanBuilder("checkout-process") .setSpanKind(SpanKind.SERVER) .startSpan(); try (Scope scope = rootSpan.makeCurrent()) { // 자식 스팬 생성 Span paymentSpan = tracer.spanBuilder("process-payment") .setParent(Context.current().with(rootSpan)) .startSpan(); try { processPayment(); paymentSpan.setStatus(StatusCode.OK); } catch (Exception e) { paymentSpan.setStatus(StatusCode.ERROR, e.getMessage()); throw e; } finally { paymentSpan.end(); } } finally { rootSpan.end(); } 트레이스 구성의 핵심 요소들: ...

Log Log는 애플리케이션 실행 시 생성되는 텍스트 기반의 기록이다. 이는 구조화된 형식(예: JSON)이나 비구조화된 텍스트 형식으로 제공될 수 있다. 문제가 발생했을 때 무슨 일이 있었는지 추적할 수 있게 해주며, 시스템의 동작을 이해하는 데 필수적인 정보를 제공한다. 로그 구조를 설계할 때는 다음과 같은 원칙들을 고려해야 한다: 일관성(Consistency): 모든 로그 항목은 동일한 구조와 형식을 따라야 한다. 이는 로그 파싱과 분석을 용이하게 만든다. 검색 가능성(Searchability): 주요 필드들은 쉽게 검색하고 필터링할 수 있는 형태여야 한다. 확장성(Extensibility): 새로운 정보를 추가할 필요가 생겼을 때 기존 구조를 해치지 않고 확장할 수 있어야 한다. 상세도 조절(Verbosity Control): 로그 레벨을 통해 필요한 상세도를 조절할 수 있어야 한다. 로그 구조를 효과적으로 설계하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있다: ...