관찰 가능성마이크로서비스벌채 반출모니터링클라우드 인프라분산 시스템

마이크로서비스와 모놀리식 시스템의 로깅에서 관찰 가능성 비교

마이크로서비스 관찰 가능성은 독립적인 서비스 전반에 걸쳐 분산 추적, 메트릭 및 로그를 제공하는 반면, 모놀리식 로깅은 단일 애플리케이션의 중앙 집중식 기록에 초점을 맞춥니다. 어떤 방식이 적합한지는 시스템의 복잡성, 규모, 그리고 팀이 서비스 간 상호 작용에 대해 얼마나 많은 정보를 필요로 하는지에 따라 달라집니다.

주요 내용

마이크로서비스 관찰 가능성은 추적, 메트릭 및 로그를 동일한 신호로 취급하는 반면, 모놀리식 로깅은 거의 전적으로 텍스트 기록에 의존합니다.
분산 추적을 통해 팀은 서비스 경계를 넘어 어떤 특정 서비스가 장애를 일으켰는지 정확히 파악할 수 있습니다. 이는 기존 로그 방식으로는 어려운 부분입니다.
모놀리식 로깅은 시작하는 데 필요한 인프라와 전문 지식이 훨씬 적기 때문에 규모가 작거나 기존 시스템에 적합합니다.
관찰 가능성은 시스템 복잡성에 따라 확장되는 반면, 단일형 로깅 방식은 애플리케이션 규모와 트래픽이 증가함에 따라 성능이 저하되는 경향이 있습니다.

마이크로서비스에서의 관찰 가능성이(가) 무엇인가요?

분산되어 독립적으로 배포된 서비스 전반의 동작을 이해하기 위해 추적 정보, 메트릭, 로그를 결합한 다차원적 접근 방식.

분산 추적, 메트릭, 서비스 전반에 걸친 구조화된 로깅이라는 세 가지 핵심 요소에 기반하여 구축되었습니다.
상관 관계 ID를 사용하여 수십 또는 수백 개의 서비스를 거치는 단일 요청을 추적합니다.
데이터 수집 및 시각화를 위해 OpenTelemetry, Jaeger, Prometheus, Grafana와 같은 도구를 사용합니다.
컨테이너와 파드가 끊임없이 생성되고 소멸되는 임시 인프라를 처리하도록 설계되었습니다.
SRE 팀이 서비스 수준 목표 및 오류 예산을 통해 이상 징후를 감지할 수 있도록 지원합니다.

모놀리식 시스템 로깅이(가) 무엇인가요?

기존 방식은 단일 애플리케이션이 디버깅 및 감사 목적으로 중앙 집중식 파일이나 단일 로그 저장소에 로그 항목을 기록하는 방식입니다.

로그는 단일 프로세스로 실행되는 하나의 코드베이스에서 생성되므로 요청 경로를 쉽게 추적할 수 있습니다.
일반적으로 파일 기반 로깅, syslog 또는 Logback이나 log4j와 같은 간단한 로그 집계 도구를 사용합니다.
디버깅은 일반적으로 로그 파일을 검색하거나 단일 ELK 스택 인스턴스를 쿼리하는 방식으로 이루어집니다.
로깅이 하나의 런타임 환경 내에서 이루어지므로 성능 오버헤드는 최소화됩니다.
스레드 로컬 컨텍스트 또는 간단한 세션 ID를 통해 상관 관계를 구현하는 것이 더 쉽습니다.

비교 표

기능	마이크로서비스에서의 관찰 가능성	모놀리식 시스템 로깅
건축학	다양한 서비스에 분산되어 있습니다.	단일 통합 애플리케이션
주요 데이터 유형	추적, 메트릭 및 로그	주로 로그를 사용하고, 때때로 메트릭을 사용합니다.
요청 추적	스팬 컨텍스트를 사용한 분산 추적	스레드 로컬 또는 세션 기반 추적
툴링 복잡성	높음 — 서비스 전반에 걸쳐 계측이 필요합니다.	낮은 수준 — 단일 로그 파이프라인으로 충분합니다
확장성	서비스 수에 따라 수평적으로 확장됩니다.	단일 애플리케이션 처리량에 의해 제한됨
실패 진단	지연이나 오류를 유발한 서비스를 정확히 찾아냅니다.	하나의 프로세스 내에서는 쉽지만, 경계선에서는 더 어렵다
저장 요구 사항	대용량의 시계열 데이터베이스	중간 규모이며, 일반적으로 플랫 파일 또는 하나의 인덱스로 구성됩니다.
구현 비용	상당한 초기 투자	초기 설치 비용 절감

상세 비교

핵심 철학 및 접근 방식

마이크로서비스 관찰 가능성은 모든 장애 유형을 사전에 예측할 수 없다는 전제하에, 문제가 발생한 후 새로운 질문을 던질 수 있도록 다양하고 충분한 원격 측정 데이터를 수집합니다. 반면 모놀리식 로깅은 더 단순한 접근 방식을 취합니다. 요청 중에 발생한 상황을 재구성할 수 있을 만큼 충분한 텍스트 기록을 캡처하는 것입니다. 첫 번째 접근 방식은 로그를 여러 신호 중 하나로 취급하는 반면, 두 번째 접근 방식은 시스템 동작을 이해하기 위한 주요 신호로 간주합니다.

디버깅 및 근본 원인 분석

마이크로서비스 환경에서 문제가 발생하면 엔지니어는 분산 추적 시스템에 접속하여 어떤 서비스가 지연을 유발했는지 또는 오류를 반환했는지 정확히 파악합니다. 반면 모놀리식 아키텍처에서는 개발자가 일반적으로 로그 파일을 열고 타임스탬프나 사용자 ID를 검색하여 순차적으로 항목을 읽어봅니다. 모놀리식 방식이 더 직관적으로 느껴지지만, 시스템 규모가 커져 단일 로그 파일로는 관리가 어려워지면 더 이상 효과적이지 않습니다.

툴링 및 인프라

관측 가능성 스택은 일반적으로 OpenTelemetry와 같은 계측 라이브러리, Jaeger 또는 Tempo와 같은 추적 백엔드, Prometheus와 같은 메트릭 저장소, 그리고 Grafana와 같은 대시보드 레이어를 결합합니다. 모놀리식 로깅은 종종 훨씬 적은 구성 요소, 즉 로깅 프레임워크, Filebeat와 같은 로그 전송 도구, 그리고 ELK 또는 OpenSearch 클러스터 정도만 필요로 합니다. 마이크로서비스 툴체인은 더 높은 운영 성숙도를 요구하지만, 시스템이 복잡해질수록 그 효과를 발휘합니다.

성능 및 간접비

분산 추적은 서비스 경계를 넘어 스팬이 전파됨에 따라 네트워크 홉 수와 직렬화 비용을 증가시키지만, 샘플링 전략을 통해 오버헤드를 관리 가능한 수준으로 유지할 수 있습니다. 모놀리식 로깅은 애플리케이션 프로세스에 가깝게 유지되므로 성능 저하는 주로 디스크 I/O 및 로그 포맷팅에서 발생합니다. 두 접근 방식 모두 프로덕션 환경에서 로깅 수준을 높게 설정하면 성능이 저하될 수 있지만, 마이크로서비스 환경에서는 더욱 세심한 튜닝이 필요합니다.

각각이 타당할 때

관찰 가능성은 잦은 배포, 다양한 언어 서비스, 그리고 구성 요소에 대한 독립적인 소유권이 필요한 팀 환경에서 특히 빛을 발합니다. 단일체 로깅은 소규모 애플리케이션, 레거시 시스템 또는 규정 준수를 위해 명확한 감사 추적이 요구되는 시나리오에 여전히 적합합니다. 실제로 많은 조직에서는 규정 준수를 위해 기존 로그를 유지하면서 엔지니어링 인사이트를 얻기 위해 관찰 가능성 도구를 추가로 활용하여 두 가지 방식을 모두 사용합니다.

장단점

마이크로서비스에서의 관찰 가능성

장점

+ 전체 요청 내역 보기
+ 다중 신호 상관관계
+ 복잡성에 따라 규모가 커집니다.
+ SRE 실무를 가능하게 합니다

− 공구 비용 상승
− 더 가파른 학습 곡선
− 추가 저장 공간 오버헤드
− 계측 장비 관리가 필수적입니다.

모놀리식 시스템 로깅

장점

+ 구현하기 간단합니다
+ 운영 비용 절감
+ 대부분의 팀에게 익숙한
+ 간편한 감사 추적

− 서비스 간 상호 이해도가 제한적입니다.
− 크기에 따라 확장성이 떨어집니다.
− 단일 실패 지점
− 사건들 간의 상관관계를 파악하기가 더 어렵습니다.

흔한 오해

신화

로그만으로도 모든 시스템의 디버깅이 가능합니다.

현실

로그는 모놀리식 시스템에서는 효과적이지만, 단일 요청이 여러 서비스를 거치는 분산 시스템에서는 효과가 떨어집니다. 메트릭과 트레이스는 로그로는 쉽게 드러낼 수 없는 패턴과 인과 관계를 보여줌으로써 이러한 격차를 메워줍니다.

신화

관찰 가능성은 단순히 새로운 이름을 붙인 고급 로깅일 뿐입니다.

현실

관찰가능성은 로그를 포함하는 더 광범위한 분야이지만, 메트릭과 트레이스를 핵심 신호로 추가합니다. 목표는 기록을 검색하는 것에서 벗어나 새로운 코드를 배포하지 않고 시스템 동작에 대한 임의의 질문을 던지는 것으로 바뀝니다.

신화

단일체 시스템은 관찰 가능성이 필요하지 않습니다.

현실

단일 애플리케이션이라도 의미 있는 규모에 도달하면 메트릭, 추적 및 구조화된 로그를 활용하면 이점을 얻을 수 있습니다. 관찰 가능성은 시스템 상태를 이해하는 것이며, 이는 아키텍처와 관계없이 적용됩니다.

신화

분산 추적은 실제 운영 환경에서 사용하기에는 비용이 너무 많이 듭니다.

현실

최신 추적 시스템은 요청의 대표적인 하위 집합을 캡처하기 위해 헤드 기반 또는 테일 기반 샘플링을 사용합니다. 이를 통해 오버헤드를 낮추면서도 대부분의 문제를 진단하는 데 필요한 충분한 데이터를 제공합니다.

신화

마이크로서비스로 전환하면 관찰 가능성이 자동으로 향상됩니다.

현실

마이크로서비스는 모니터링해야 할 구성 요소가 더 많아지기 때문에 관찰 가능성을 더 어렵게 만듭니다. 적절한 계측 및 도구가 없으면, 오히려 잘 계측된 모놀리식 시스템에 비해 가시성이 떨어집니다.

자주 묻는 질문

관측 가능성과 로깅의 차이점은 무엇인가요?

로깅은 애플리케이션이 기록하는 개별 이벤트인 원격 측정 데이터의 한 유형입니다. 관찰 가능성은 외부 출력을 통해 시스템의 내부 상태를 얼마나 잘 이해할 수 있는지를 나타내는 시스템 속성입니다. 관찰 가능성은 로그, 메트릭 및 추적을 함께 사용하는 반면, 로깅은 텍스트 기록에만 초점을 맞춥니다.

마이크로서비스에 분산 추적이 필요한 이유는 무엇일까요?

마이크로서비스 아키텍처에서 단일 사용자 요청은 완료되기 전에 5개, 10개 또는 그 이상의 서비스를 거칠 수 있습니다. 분산 추적은 상관 관계 ID와 스팬을 사용하여 서비스 경계를 넘나드는 요청의 경로를 추적함으로써 시간이 어디에서 소요되었는지, 오류가 어디에서 발생했는지 파악할 수 있도록 합니다.

마이크로서비스 환경에서 기존 로깅 방식을 사용할 수 있을까요?

네, 하지만 공유 식별자가 없으면 서비스 간 로그를 연관 짓기가 더 어려워집니다. 대부분의 팀은 상관 관계 ID가 포함된 구조화된 로깅을 추가한 다음, 그 위에 추적 및 메트릭을 추가하여 시스템 동작을 완벽하게 파악합니다.

관측 가능성의 세 가지 핵심 요소는 무엇인가요?

세 가지 핵심 요소는 로그, 메트릭, 그리고 트레이스입니다. 로그는 개별 이벤트를 기록하고, 메트릭은 시간에 따른 수치 데이터를 기록하며, 트레이스는 분산 시스템을 통한 요청의 경로를 보여줍니다. 이 세 가지를 통해 팀은 성능, 오류, 사용자 경험에 대한 질문에 답을 찾을 수 있습니다.

OpenTelemetry는 관측 가능성을 위한 표준인가요?

OpenTelemetry는 대부분의 언어와 플랫폼에서 계측을 위한 사실상의 표준이 되었습니다. OpenTracing과 OpenCensus 프로젝트가 통합되었으며, 현재 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(Cloud Native Computing Foundation)의 지원을 받고 있으며, 여러 벤더와 오픈 소스 도구로부터 폭넓은 지지를 받고 있습니다.

관찰 가능성 확보 비용은 로깅 비용과 비교했을 때 얼마나 차이가 나나요?

관측 가능성 확보는 일반적으로 추가 저장 공간, 툴 라이선스, 계측을 위한 엔지니어링 시간 등으로 인해 비용이 더 많이 듭니다. 하지만 관측 가능성 확보는 문제 해결 시간을 단축하고 비용이 많이 드는 시스템 중단을 방지하는 데 효과적이므로, 복잡한 시스템을 운영하는 조직의 초기 투자 비용을 상쇄할 수 있습니다.

모놀리식 시스템은 관찰 가능성 도구를 활용하면 이점을 얻을 수 있을까요?

물론입니다. 단일 애플리케이션조차도 자체 프로세스 내 분산 추적, 성능 추세를 보여주는 메트릭, 그리고 쿼리하기 쉬운 구조화된 로그를 통해 가치를 얻을 수 있습니다. 관찰 가능성 도구는 마이크로서비스에만 국한된 것이 아닙니다.

분산 추적에서 스팬이란 무엇인가요?

스팬은 데이터베이스 쿼리나 서비스 간 HTTP 호출과 같이 트레이스 내의 단일 작업 단위를 나타냅니다. 스팬은 이름, 시작 시간, 지속 시간 및 메타데이터를 가지며, 부모-자식 관계를 통해 서로 연결되어 완전한 트레이스를 구성합니다.

마이크로서비스 간의 로그를 어떻게 상호 연관시킬 수 있을까요?

일반적으로 팀은 시스템의 경계에 상관 관계 ID를 삽입하고 HTTP 헤더, 메시지 메타데이터 또는 스레드 컨텍스트를 통해 이를 전파합니다. 모든 서비스는 로그 항목에 해당 ID를 포함하므로 모든 서비스를 대상으로 한 번의 검색으로 전체 요청 경로를 반환할 수 있습니다.

스타트업은 관찰 가능성을 활용해야 할까요, 아니면 로깅에만 의존해야 할까요?

초기 단계의 스타트업은 일반적으로 빠른 출시와 비용 절감을 위해 구조화된 로깅과 기본적인 메트릭으로 시작합니다. 하지만 시스템이 성장하고 팀 규모가 커짐에 따라 개발 속도를 유지하기 위해 추적 기능과 통합된 관찰 플랫폼을 추가하는 것이 중요해집니다.

평결

시스템이 여러 독립적인 서비스로 구성되어 있고 서비스 간 상호 작용을 실시간으로 파악해야 하는 경우 마이크로서비스 관찰 가능성을 선택하십시오. 중앙 집중식 기록으로 충분한 가시성을 확보할 수 있고 세부적인 분석보다 운영 오버헤드가 더 중요한 간단한 애플리케이션에는 모놀리식 로깅을 사용하는 것이 좋습니다. 실제로 성숙한 시스템은 한 가지 접근 방식에만 전적으로 의존하기보다는 두 가지 방식을 혼합하여 사용하는 경우가 많습니다.