서비스 메시 도입 후 관측성·트래픽 정책 설계 가이드 AI 생성 이미지: 서비스 메시 도입 후 관측성·트래픽 정책 설계 서비스 메시 도입 목적과 성공 기준을 명확히 하자 서비스 메시 도입은 단순한 인프라 교체가 아니다. 비즈니스와 운영 목표를 달성하기 위한 수단으로 접근해야 한다. 먼저 핵심 비즈니스 지표 — 정합성, 처리량, 비용 — 와 운영 목표(가용성, 배포 속도, MTTR)를 문서화하라. 이를 바탕으로 SLO와 SLI를 정의한다. 예를 들어 p99 응답시간, 오류율(비정상 응답 비율), 서비스 가용성 비율을 SLI로 삼을 수 있다. 각 SLI에 대해 경보 임계치와 번레이트 정책을 설정하라. 가시성 요구사항: 분산 트레이스 샘플링 정책, 서비스별 메트릭(레이트, 레이턴시, 오류), 로그 연계와 저장소·보존 정책. 실무 체크리스트 예) 샘플링율 결정, 메트릭 태그 표준화, 로그 보존 기간 정의. 보안 요구사항: 인증·인가(예: mTLS, RBAC), 정책 적용 범위와 준수 검증 지표를 명확히 하라. 배포 요구사항: 카나리·블루그린 트래픽 제어, 롤백 조건, 자동화된 정책 테스트(정책 시뮬레이션 포함)와 CI 파이프라인 통합을 고려하라. 성공 기준은 반드시 정량적으로 정하라. 예를 들어 SLO 준수율, 평균 탐지·복구시간(MTTD/MTTR) 개선 비율, 정책 위반 건수 감소, 릴리스 실패율 감소 등으로 측정한다. 이를 통해 서비스 메시 도입 후 관측성·트래픽 정책 설계가 실질적인 성과를 내는지 검증할 수 있다. 관측성 설계 원칙 — 메트릭·로그·트레이스를 연계하라 서비스 메시 도입 이후 관측성의 핵심은 메트릭·로그·트레이스 간의 유기적 연계다. 지표 계층화, 컨텍스트 전파, 샘플링·태깅 규칙을 명확히 수립하면 문제 탐지에서 원인 규명까지의 시간을 대폭 단축할 수 있다. 실무 체크리스트 예: 1) SLI 정의 2) trace-id 전파 확인 3) 환경별 샘플링 적용 4) 보관·비용 정책 수립. 또한 서비스 메시 도입 후 ...

실무 리더 요약 정리 이 글은 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드 실전 팁를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 대시보드 구성요소와 꼭 필요한 패널 실제 엔터프라이즈 환경에서 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 우리 팀은 200개 노드, 1,200개 파드 규모의 프로덕션 클러스터에서 서비스 간 네트워크 패턴을 실시간으로 파악해야 했다. 장애 원인이 네트워크인지 애플리케이션인지 구분이 안 되고, 비용과 처리량이 갑자기 튀는 일이 잦았다. 단순한 CPU/메모리 대시보드로는 한계가 분명해서 네트워크 연동(누가 누구에게 얼마나 말했나), 지연, 에러율, 흐름(예: 동시 연결수/패킷드롭)을 한데 모아 보여주는 대시보드를 만들기로 했다. 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 최종 아키텍처는 세 층으로 나뉜다. (1) 수집: eBPF 기반 Cilium/Hubble로 L3~L7 흐름 수집 + Envoy/ISTIO의 L7 메트릭과 트레이스, 일부 대역폭 집계용 sFlow. (2) 저장: Prometheus 로컬 스크래핑은 지표 단기, 원격 쓰기는 Cortex/Thanos로 집계·장기 보관. 스팬은 Tempo/Jaeger로, 로그는 Loki로. (3) 시각화: Grafana에서 메트릭·트레이스·로그를 함께 붙여 서비스 맵(네...

실무 리더 요약 정리 이 글은 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드 실전 팁를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 대시보드 구성요소와 꼭 필요한 패널 실제 엔터프라이즈 환경에서 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 우리 팀은 200개 노드, 1,200개 파드 규모의 프로덕션 클러스터에서 서비스 간 네트워크 패턴을 실시간으로 파악해야 했다. 장애 원인이 네트워크인지 애플리케이션인지 구분이 안 되고, 비용과 처리량이 갑자기 튀는 일이 잦았다. 단순한 CPU/메모리 대시보드로는 한계가 분명해서 네트워크 연동(누가 누구에게 얼마나 말했나), 지연, 에러율, 흐름(예: 동시 연결수/패킷드롭)을 한데 모아 보여주는 대시보드를 만들기로 했다. 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 최종 아키텍처는 세 층으로 나뉜다. (1) 수집: eBPF 기반 Cilium/Hubble로 L3~L7 흐름 수집 + Envoy/ISTIO의 L7 메트릭과 트레이스, 일부 대역폭 집계용 sFlow. (2) 저장: Prometheus 로컬 스크래핑은 지표 단기, 원격 쓰기는 Cortex/Thanos로 집계·장기 보관. 스팬은 Tempo/Jaeger로, 로그는 Loki로. (3) 시각화: Grafana에서 메트릭·트레이스·로그를 함께 붙여 서비스 맵(네...