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클라우드/쿠버네티스

메트릭과 트레이스, 따로 보면 손해! 함께 봐야 하는 진짜 이유 🧐

by gasbugs 2025. 10. 14.

안녕하세요! 개발자 여러분, 시스템을 운영하다 보면 이런 순간 꼭 있죠?

"어? 갑자기 API 응답 시간이 느려졌네?" 😱 "에러율이 급증했어요! 대체 어디가 문제일까요?" 😭

 

이럴 때 우리는 보통 대시보드를 켜고 여러 지표를 확인합니다. 하지만 그래프만으로는 문제의 '진짜' 원인을 파악하기 어려울 때가 많습니다. 오늘은 왜 메트릭 트레이스를 '연결'해서 봐야 하는지, 그 강력한 시너지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

 


1. 메트릭: 우리 시스템의 건강 지표 🩺

메트릭(Metric)은 시스템의 상태를 숫자로 나타낸 데이터입니다. 마치 우리가 건강 검진을 받을 때 혈압, 체온, 심박수를 재는 것과 같아요.

  • CPU 사용률 💻
  • 메모리 점유율 🧠
  • 초당 요청 수 (RPS) 📊
  • 에러 발생률 📈
  • 응답 시간 (Latency) ⏱️

메트릭은 시스템의 전반적인 상태를 한눈에 파악하고, "정상" 범위를 벗어났을 때 경고(Alert)🚨를 받는 데 아주 유용합니다.

 장점: 시스템의 거시적인 트렌드와 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있다.

 단점: "무엇(What)"에 문제가 있는지는 알려주지만, "왜(Why)" 그런지는 알려주지 못한다.

"응답 시간이 2초를 넘었어!" 라는 사실은 알지만, '어떤 요청'이, '어느 구간'에서 시간을 잡아먹었는지는 알 수 없는 것이죠.


2. 트레이스: 문제의 근원을 찾아 떠나는 여정 🗺️

트레이스(Trace)는 사용자 요청 하나가 우리 시스템에 들어와서 나갈 때까지의 전체 여정을 기록한 데이터입니다. 마치 택배 송장 번호로 내 물건이 어디쯤 오고 있는지 추적하는 것과 비슷해요.

요청이 A 서비스에서 B 서비스를 호출하고, B 서비스가 데이터베이스에 쿼리를 날리는 모든 과정과 각 단계에서 걸린 시간이 상세하게 기록됩니다. 🕵️‍♂️

 장점: 특정 요청의 병목 지점과 에러의 근본 원인을 정확하게 찾아낼 수 있다.

 단점: 수많은 정상 요청 속에서 문제의 원인이 된 '특정' 트레이스를 찾아내기가 어렵다. (마치 사막에서 바늘 찾기!)


3. 마법의 연결고리: 메트릭과 트레이스를 합치면 생기는 일 ✨

자, 이제 핵심입니다. 이 둘을 왜 연결해야 할까요?

"특정 메트릭 측정값에 구체적인 컨텍스트(맥락)를 제공하기 위해서" 입니다.

 

말로만 들으면 어려우니, 실제 상황을 예로 들어볼게요.

상황: 결제 API의 응답 시간이 갑자기 3초까지 치솟았다는 알림을 받았습니다!

😭 메트릭만 볼 경우

  1. 대시보드에서 '결제 API 응답 시간' 그래프를 확인한다.
  2. "오후 3시 5분에 스파이크가 있었네. 지금은 괜찮아졌나?" 라고 생각한다.
  3. 로그 파일을 뒤지며 오후 3시 5분경에 혹시 에러 로그가 있었는지 추측하며 찾아본다. (시간 낭비...)

😍 메트릭과 트레이스를 연결해서 볼 경우

  1. 대시보드에서 '결제 API 응답 시간' 그래프를 확인한다.
  2. 문제가 발생한 오후 3시 5분의 스파이크 지점을 클릭한다. 🖱️
  3. 클릭 한 번으로, 해당 시간대에 응답 시간이 3초 이상 걸렸던 요청들의 트레이스 목록이 바로 나타난다! 🎯
  4. 가장 느렸던 트레이스를 열어보니, '외부 PG사 연동' 구간에서 2.8초가 소요된 것을 즉시 발견한다.
  5. "아하! PG사 쪽에서 일시적인 지연이 있었구나!" 라고 단 몇 분 만에 근본 원인을 파악한다. 💡

이처럼 메트릭과 트레이스를 연결하면, 우리는 더 이상 추측에 의존하지 않아도 됩니다. 숫자로 나타난 현상(메트릭) 뒤에 숨겨진 진짜 이야기(트레이스)를 발견하고, 문제 해결 시간을 극적으로 단축할 수 있습니다.


결론: '무엇'에서 '왜'까지, 단 한 번의 클릭으로

이제 메트릭과 트레이스는 각각 따로 노는 데이터가 아니라, 서로를 보완하는 환상의 짝꿍이라는 것을 알게 되셨을 겁니다.

  • 메트릭으로 시스템의 이상 징후인 '무엇'을 발견하고,
  • 연결된 트레이스를 통해 근본 원인인 '왜'를 파고드는 것.

이것이 바로 강력한 옵저버빌리티(Observability) 시스템의 핵심입니다. 여러분의 시스템에도 이 마법 같은 연결고리를 만들어 더욱 빠르고 효율적인 장애 대응을 경험해 보세요!