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약 60초
Prometheus/Grafana 스택에 분산 트레이싱 추가로 장애 원인 추적 개선
인턴 때 서비스 관측가능성(Observability) 체계를 처음 구성해봤습니다. Prometheus로 메트릭을 수집하고 Grafana로 시각화하는 스택을 설정했는데, 메트릭·로그·트레이스 세 가지를 모두 확보해야 장애 원인을 빠르게 추적할 수 있다는 걸 실제 대응 과정에서 배웠습니다. 로그만 있을 때는 어느 서비스에서 지연이 시작됐는지 추적하는 데 시간이 오래 걸렸는데, 분산 트레이싱을 추가하니 호출 경로가 한눈에 보였습니다.
도구 선택의 기준은 개별 기능보다 세 가지 신호가 서로 연결되는가였는데, 메트릭에서 이상 징후를 발견하고 바로 관련 트레이스로 드릴다운할 수 있는 구조가 장애 해결 시간을 줄여줬습니다. 지금도 새 서비스를 배포할 때 관측 신호를 먼저 설계하는 방향을 따릅니다.
이 결의 특징
서비스 관측가능성(Observability) 체계이라는 구체적 기술을 직접 경험하고 그 과정에서 배움을 얻은 흔적이 드러납니다.
이 결이 통하는 자리
구체적인 도구나 기술 이름과 함께 그것을 왜 배웠는지 과정이 있을 때 실제 경험으로 인정받는 자리입니다.