서비스 메쉬 적용 시 트래픽 관찰성과 비용의 균형 맞추기 AI 생성 이미지: 서비스 메쉬 적용 시 트래픽 관찰성과 비용 균형 맞추기 문제 정의 — 서비스 메쉬가 관찰성과 비용에 미치는 영향 서비스 메쉬는 시스템 가시성을 크게 높여 주지만 비용과 성능에 즉각적인 영향을 준다. 사이드카는 각 파드에 CPU·메모리 부담을 더하고, 프록시 홉은 지연과 네트워크 트래픽을 증가시킨다. 트래픽 미러링은 실서비스 요청을 복제해 백엔드 부하와 egress 비용을 거의 두 배로 만들 수 있다. 분산추적은 스팬 헤더·샘플링 정책·고카디널리티 태그 때문에 수집·저장·쿼리 비용이 빠르게 늘어나며 전체 수집은 애플리케이션 오버헤드를 키운다. 로그는 포맷·집계·전송 방식과 보존 기간에 따라 인제스트·스토리지 비용이 달라지고, 사이드카 수준에서 높은 로그 레벨은 비용 폭주를 유발한다. 서비스 메쉬 적용 시 트래픽 관찰성과 비용 균형 맞추기를 위해서는 우선순위를 정하고 측정 지점을 한정하는 것이 필수다. 실무 체크리스트: 샘플링 우선순위(에러·퍼센티일 우선) 설정, 미러링은 핵심 경로에만 적용, 로컬 집계로 인제스트를 줄인다. 관찰성↔비용 트레이드오프 — 완전성(full fidelity)을 높이면 모니터링 비용과 레이턴시가 증가한다. 실용적 전략: 샘플링 비율 조정, 동적 샘플링(에러·퍼센티일 우선 적용), 미러링은 특정 경로·서비스로 한정, 사이드카에서의 로컬 필터링 및 집계, 중요 지표 우선 수집. 설계 원칙: 비용 민감 구간과 고가시성 구간을 분리해 관찰성 수준을 차등 적용한다. 관찰성 요구사항 정립 — 어떤 데이터가 언제 필요한가 서비스 메쉬에서 수집하는 데이터는 용도에 따라 분류하고 보존 정책을 달리해야 관찰성과 비용의 균형을 맞출 수 있다. 아래는 목적별 분류와 권장 보존·우선순위 예시다. 서비스 메쉬 적용 시 트래픽 관찰성과 비용 균형 맞추기 관점에서도 유용한 기준이다. 메트릭 — 목적: SLO 모니터링, 용량 계획. 1분 단위의 ...