APM4 🚀 내 애플리케이션의 숨은 병목 현상, OpenTelemetry Profiles로 찾아내기! 안녕하세요, 개발자 여러분! 오늘은 애플리케이션 성능 문제로 골머리를 앓고 계신 분들을 위한 아주 특별한 소식을 가져왔습니다. 바로 OpenTelemetry의 새로운 신호, 'Profiles'에 대한 이야기입니다. 🤔 "대체 어디가 느린 거지?" 끝나지 않는 숨바꼭질우리 애플리케이션이 왜 느려지는지, 어떤 부분이 리소스를 과도하게 잡아먹는지 찾아내는 것은 정말 어려운 일입니다. 마치 어두운 방에서 검은 고양이를 찾는 것과 같죠. 🐈⬛ 로그나 메트릭만으로는 코드 레벨의 깊숙한 문제점을 파악하기 어려울 때가 많습니다.이런 답답한 상황을 해결해 줄 해결사가 등장했습니다. 바로 OpenTelemetry Profiles 입니다!📸 성능 병목의 순간을 포착하다, Profiles!OpenTelemetry Pr.. 2025. 10. 14. 🕵️♂️ 분산 추적의 핵심! 헤드 기반 vs 테일 기반 샘플링, 완벽 정리 안녕하세요! MSA(마이크로서비스 아키텍처) 환경에서 시스템의 상태를 파악하고 문제를 해결하기 위해 '분산 추정(Distributed Tracing)'은 이제 선택이 아닌 필수 기술이 되었습니다. 하지만 모든 요청을 추적하고 저장하는 것은 엄청난 양의 데이터를 발생시켜 비용과 성능에 부담을 줄 수 있죠. 😥 이 문제를 해결하기 위해 우리는 '샘플링(Sampling)' 기법을 사용합니다. 즉, 전체 트레이스 중 일부만 선별하여 저장하는 것이죠. 샘플링에는 크게 두 가지 방식이 있는데, 바로 헤드 기반(Head-based)과 테일 기반(Tail-based) 샘플링입니다.오늘은 이 두 가지 방식이 어떻게 다른지, 그리고 각각 어떤 장단점을 가지고 있는지 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!🚀 선결정! 헤드 기반 .. 2025. 10. 14. 메트릭과 트레이스, 따로 보면 손해! 함께 봐야 하는 진짜 이유 🧐 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 메트릭과 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 (Late.. 2025. 10. 14. 🔍 OpenTelemetry의 핵심, 'Resource'에 대해 알아보기 안녕하세요! Observability(관측 가능성)의 세계를 탐험하는 여러분! 오늘은 OpenTelemetry의 아주 중요한 기본 개념 중 하나인 'Resource'에 대해 쉽고 자세하게 알아보려고 합니다. 데이터를 수집하는 것도 중요하지만, 그 데이터가 어디서 왔는지 아는 것은 더더욱 중요하죠. 바로 그 역할을 하는 것이 'Resource'입니다! 🚀 🏷️ Resource란 무엇일까요?가장 간단하게 정의하자면, Resource는 원격 측정 데이터(Telemetry Data)를 생성하는 주체를 설명하는 속성들의 집합입니다.조금 어렵게 들리나요? 쉽게 비유해 볼게요. 우리가 소포를 보낼 때 보내는 사람의 이름, 주소, 연락처를 적는 것과 같아요. 📦 이 정보가 있어야 소포가 어디서 왔는지 알 수 있잖.. 2025. 10. 13. 이전 1 다음
