대규모 분산 트레이싱 설계와 샘플링 정책 사례 AI 생성 이미지: 대규모 분산 트레이싱 설계와 샘플링 정책 사례 대규모 환경에서 분산 트레이싱이 직면한 핵심 문제 대규모 트레이싱 설계에서는 데이터 폭증, 높은 카디널리티, 지연, 비용, 멀티테넌시 제약이 동시에 작용한다. 다음 요구사항을 고려해야 한다: 데이터 폭증 : 초당 생성되는 스팬과 태그의 볼륨이 네트워크·스토리지·검색 부하를 급격히 증가시킨다. 따라서 샘플링, 집계(roll‑ups), 압축 및 스트리밍 전처리로 유입량을 제어해야 한다. 카디널리티 : 높은 태그 카디널리티는 인덱스와 쿼리 비용을 크게 밀어올린다. 태그 수 제한, 해시화, 버킷화 또는 키‑값 축소 같은 전략을 적용해 비용과 성능을 관리하라. 지연·오버헤드 : 스팬 수집·전송이 애플리케이션 지연을 유발하지 않도록 비동기 전송, 경량 포맷, 백프레셔 설계를 병행해야 한다. 실시간 성능을 우선으로 짧은 경로를 유지하라. 비용·보관 정책 : 장기 보관은 비용을 크게 늘리므로 TTL 설정, 샘플 기반 보존, 콜드 스토리지 아카이빙 등으로 비용을 제어해야 한다. 멀티테넌시·보안 : 테넌트 격리와 정책 기반 샘플링이 기본이다. 접근 제어와 민감 데이터 마스킹·필터링으로 공용 인프라 환경의 보안을 확보하라. 체크리스트 예: 샘플링 목표, 보존 기간, 민감 데이터 목록, 테넌트 격리 방식을 우선 정의한다. 확장 가능한 트레이싱 아키텍처의 핵심 컴포넌트 대규모 분산 트레이싱은 SDK, 에이전트, 수집기, 스트리밍 파이프라인, 저장소, 인덱싱 등이 유기적으로 설계되어야 합니다. SDK는 경량화된 계측과 초기(헤드 기반) 샘플링, 컨텍스트 전파 및 비동기 전송을 담당합니다. 에이전트는 로컬 배칭·버퍼링·백프레셔 처리와 포맷 변환(예: OTLP)으로 네트워크 부하를 완화합니다. 수집기(collector)는 인증, 라우팅을 수행하고 실시간 태일 기반 샘플링 결정을 내려야 하며, 수평 확장이 가능해야 합니다. 실무 체크리스트 예: 대규...