서비스 메쉬 도입 시 트래픽 관측성과 정책 검증 설계 가이드 AI 생성 이미지: 서비스 메쉬 도입 시 트래픽 관측성과 정책 검증 서비스 메쉬에서 트래픽 관측성과 정책 검증이 중요한 이유 서비스 메쉬를 도입하면 네트워크 흐름이 애플리케이션 레벨의 여러 추상화(사이드카, 가상 서비스, 라우팅 규칙, 정책 엔진)로 쪼개집니다. 그 결과, 기존의 호스트 기반 관찰 지점만으로는 실제 요청 경로와 정책 적용 여부를 정확히 파악하기 어렵고 가시성이 크게 떨어집니다. 가시성 상실: 분산된 메트릭·트레이스·로그로 흐름 추적이 끊기고 블라인드스팟이 생깁니다. 장애 위험 증가: 잘못된 라우팅이나 과도한 재시도, 부적절한 서킷 브레이커 설정은 장애 전파와 회복 지연으로 이어집니다. 보안·컴플라이언스 리스크: 정책 미적용, 권한 과다 부여, 암호화 누락은 규정 위반이나 데이터 유출로 연결될 수 있습니다. 운영 부담 증가: 디버깅과 변경 승인, 감사 추적이 복잡해져 운영 비용과 지연이 커집니다. 따라서 서비스 메쉬 환경에서는 특히 서비스 메쉬 도입 시 트래픽 관측성과 정책 검증을 설계 단계부터 포함하지 않으면 장애·보안·컴플라이언스 리스크가 실무에서 더 커집니다. 실무 체크리스트 예: 배포 전에 트래픽 샘플링과 정책 시뮬레이션을 병행하고, 로그·트레이스의 종단 간 연결성을 검증하세요. 관측성 요구사항을 정의하는 방법 — 무엇을, 어떻게 측정할 것인가 관측성은 서비스 가용성, 지연, 오류, 트래픽 경로, 정책 영향 같은 핵심 질문에 대해 계량적 답을 주도록 설계해야 한다. 서비스 메쉬 도입 시 트래픽 관측성과 정책 검증을 염두에 두고, 우선 SLO/SLI를 기준으로 어떤 신호가 필요한지 매핑하라. 메트릭: 요청률(RPS), 성공률·오류 비율, 지연 히스토그램(퍼센타일), 리소스 사용률을 수집하라. 정책 관련 지표로는 권한부여의 통과/거부 건수와 평균 정책 평가 지연을 포함한다. 로그: 구조화된 JSON 형식으로 로그를 남기고, 모...