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분산 추적에 대한 심층 가이드. 복잡한 분산 시스템에서 요청 흐름 분석을 위한 이점, 구현, 사용 사례를 다룹니다.

분산 추적: 최신 애플리케이션을 위한 요청 흐름 분석

오늘날의 복잡하고 분산된 애플리케이션 아키텍처에서 여러 서비스에 걸친 요청의 흐름을 이해하는 것은 성능, 안정성, 효율적인 디버깅을 보장하는 데 매우 중요합니다. 분산 추적은 요청이 다양한 서비스를 통과할 때 이를 추적하여 필요한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 개발 및 운영팀은 성능 병목 현상을 정확히 찾아내고, 종속성을 식별하며, 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다. 이 가이드에서는 분산 추적의 개념, 이점, 구현 전략 및 실제 사용 사례에 대해 자세히 알아봅니다.

분산 추적이란 무엇인가?

분산 추적은 분산 시스템을 통해 요청이 전파될 때 이를 모니터링하고 프로파일링하는 데 사용되는 기술입니다. 이는 요청 수명 주기에 대한 전체적인 뷰를 제공하여, 초기 진입점에서 최종 응답까지의 경로를 보여줍니다. 이를 통해 특정 요청 처리에 어떤 서비스가 관련되어 있는지, 각 서비스에서 발생하는 지연 시간은 얼마인지, 그리고 그 과정에서 발생하는 모든 오류를 식별할 수 있습니다.

기존의 모니터링 도구는 개별 서비스를 격리하여 집중하기 때문에 분산 환경에서는 종종 부족함이 있습니다. 분산 추적은 전체 시스템에 대한 통합된 뷰를 제공하여 이러한 격차를 해소하고, 여러 서비스에 걸친 이벤트를 연관시키고 그들 간의 관계를 이해할 수 있게 해줍니다.

주요 개념

분산 추적의 이점

분산 추적을 구현하면 복잡한 분산 시스템을 운영하는 조직에 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다:

분산 추적 구현하기

분산 추적을 구현하려면 추적 백엔드 선택, 코드 계측(instrumenting), 컨텍스트 전파 구성 등 여러 단계가 포함됩니다.

1. 추적 백엔드 선택

여러 오픈 소스 및 상용 추적 백엔드를 사용할 수 있으며, 각각 고유한 장단점이 있습니다. 인기 있는 몇 가지 옵션은 다음과 같습니다:

추적 백엔드를 선택할 때는 확장성, 성능, 사용 용이성, 기존 인프라와의 통합 및 비용과 같은 요소를 고려해야 합니다.

2. 코드 계측(Instrumenting)

코드를 계측하는 것은 스팬을 생성하고 추적 컨텍스트를 전파하기 위해 코드를 추가하는 작업을 포함합니다. 이는 추적 라이브러리를 사용하여 수동으로 수행하거나 계측 에이전트를 사용하여 자동으로 수행할 수 있습니다. 자동 계측은 코드 변경이 적고 유지 관리가 더 쉬워 점점 더 인기를 얻고 있습니다.

수동 계측: 이는 추적하려는 각 작업의 시작과 끝에 스팬을 생성하기 위해 추적 라이브러리를 사용하는 것을 포함합니다. 또한 서비스 간에 추적 컨텍스트를 수동으로 전파해야 합니다. 다음은 파이썬에서 오픈텔레메트리를 사용하는 기본 예제입니다:


from opentelemetry import trace
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
from opentelemetry.sdk.trace.export import ConsoleSpanExporter

# Configure the tracer provider
tracer_provider = TracerProvider()
processor = BatchSpanProcessor(ConsoleSpanExporter())
tracer_provider.add_span_processor(processor)
trace.set_tracer_provider(tracer_provider)

# Get the tracer
tracer = trace.get_tracer(__name__)

# Create a span
with tracer.start_as_current_span("my_operation") as span:
 span.set_attribute("key", "value")
 # Perform the operation
 print("Performing my operation")

자동 계측: 많은 추적 라이브러리는 수동 코드 변경 없이 코드를 자동으로 계측할 수 있는 에이전트를 제공합니다. 이러한 에이전트는 일반적으로 바이트코드 조작이나 다른 기술을 사용하여 런타임에 애플리케이션에 추적 코드를 주입합니다. 이는 추적을 구현하는 훨씬 더 효율적이고 덜 침해적인 방법입니다.

3. 컨텍스트 전파(Context Propagation) 구성

컨텍스트 전파는 추적 메타데이터가 서비스 간에 전달되는 메커니즘입니다. 가장 일반적인 접근 방식은 추적 컨텍스트를 HTTP 헤더나 다른 메시징 프로토콜에 주입하는 것입니다. 컨텍스트 전파에 사용되는 특정 헤더는 사용 중인 추적 백엔드에 따라 다릅니다. 오픈텔레메트리는 다른 추적 시스템 간의 상호 운용성을 증진하기 위해 표준 헤더(예: `traceparent`, `tracestate`)를 정의합니다.

예를 들어, 예거를 사용할 때 HTTP 요청에 `uber-trace-id` 헤더를 주입할 수 있습니다. 그러면 수신 서비스는 헤더에서 추적 ID와 스팬 ID를 추출하고 자식 스팬을 생성합니다. 이스티오(Istio)나 링커드(Linkerd)와 같은 서비스 메시를 사용하면 컨텍스트 전파를 자동으로 처리할 수도 있습니다.

4. 데이터 저장 및 분석

추적 데이터를 수집한 후에는 이를 저장하고 분석해야 합니다. 추적 백엔드는 일반적으로 추적 데이터를 영구 저장하기 위한 스토리지 구성 요소와 추적을 검색하고 분석하기 위한 쿼리 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어, 예거는 카산드라(Cassandra), 엘라스틱서치(Elasticsearch) 또는 메모리에 데이터를 저장할 수 있습니다. 집킨은 엘라스틱서치, MySQL 및 기타 스토리지 옵션을 지원합니다. 오픈텔레메트리는 다양한 백엔드로 데이터를 보낼 수 있는 익스포터(exporters)를 제공합니다.

분석 도구는 종종 다음과 같은 기능을 제공합니다:

실용적인 사용 사례

분산 추적은 현대 애플리케이션 아키텍처의 광범위한 사용 사례에 적용될 수 있습니다:

예시 시나리오: 전자상거래 애플리케이션

마이크로서비스 아키텍처를 사용하여 구축된 전자상거래 애플리케이션을 생각해 보겠습니다. 이 애플리케이션은 다음과 같은 여러 서비스로 구성됩니다:

사용자가 주문을 하면 프론트엔드 서비스는 주문 서비스를 호출하고, 주문 서비스는 다시 제품 서비스, 결제 서비스, 배송 서비스를 호출합니다. 분산 추적이 없으면 이 복잡한 시스템에서 요청의 흐름을 이해하고 성능 병목 현상을 식별하기가 어려울 수 있습니다.

분산 추적을 사용하면 각 서비스를 통과하는 요청을 추적하고 각 서비스가 기여하는 지연 시간을 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 서비스가 병목 현상을 일으키는지 식별하고 시정 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 너무 오래 걸리는 데이터베이스 쿼리로 인해 결제 서비스가 느리다는 것을 발견할 수 있습니다. 그러면 쿼리를 최적화하거나 캐싱을 추가하여 성능을 개선할 수 있습니다.

분산 추적을 위한 모범 사례

분산 추적을 최대한 활용하려면 다음 모범 사례를 따르십시오:

분산 추적의 미래

분산 추적은 새로운 도구와 기술이 계속 등장하면서 빠르게 발전하고 있습니다. 분산 추적의 주요 동향은 다음과 같습니다:

결론

분산 추적은 복잡한 분산 시스템을 이해하고 관리하는 데 필수적인 도구입니다. 요청 흐름에 대한 전체적인 뷰를 제공함으로써 성능 병목 현상을 식별하고, 오류를 디버깅하며, 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 애플리케이션 아키텍처가 점점 더 복잡해짐에 따라 분산 추적은 현대 애플리케이션의 성능, 안정성 및 관찰 가능성을 보장하는 데 더욱 중요해질 것입니다.

핵심 개념을 이해하고, 모범 사례를 구현하며, 올바른 도구를 선택함으로써 조직은 분산 추적을 활용하여 시스템에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 오픈텔레메트리는 표준화를 향한 선두 주자로서 분산 추적을 그 어느 때보다 쉽게 접근할 수 있도록 만들고 있습니다. 분산 추적을 도입하여 현대 애플리케이션의 잠재력을 최대한 발휘하십시오.