서비스메쉬 도입 후 운영 관찰성 향상 방안 — 사례 기반 가이드 AI 생성 이미지: 서비스메쉬 도입 후 운영 관찰성 향상 방안 사례 서비스메쉬 도입 후 운영 관찰성 확보의 필요성 서비스메쉬는 사이드카, 라우팅 규칙, 리트라이·서킷브레이커 등으로 서비스 간 트래픽 경로를 복잡하게 만든다. 이 때문에 문제의 근본 원인 추적이 어려워진다. 분산 트랜잭션에서 컨텍스트가 손실되거나, 사이드카 단위의 메트릭이 누락되거나, 제어면과 데이터면 사이에 텔레메트리 공백이 생기는 일이 흔하다. 이 글은 서비스메쉬 도입 후 운영 관찰성 향상 방안 사례를 중심으로 실무적 관점을 제공합니다. 식별해야 할 관찰성 공백: trace-id 미전파(누락된 스팬), 서비스별로 세분화된 레이턴시·오류 지표 부재, 사이드카 로그와 애플리케이션 로그의 연계 불가, TLS/MTLS 관련 메타데이터 미수집 우선 점검 항목: 서비스 맵(호출 그래프) 생성, 분산 트레이싱 활성화 및 헤더 전파 검증, 사이드카·애플리케이션 메트릭 수집·라벨링 통일, 로그에 공통 식별자(trace-id, request-id) 주입 — 예: 특정 API 요청에서 trace-id 전파를 확인하는 테스트 케이스를 만들어 자동화 검증을 수행해 보라 목표 제안: 퍼센타일 기반 지연 관찰(95/99p), 서비스별 SLO 설정, 오류 예산 모니터링을 통해 관찰성의 갭을 계측화 메쉬 환경에서 데이터 수집 전략 수립 사이드카(Envoy)는 메트릭, 로그, 트레이스의 1차 원천입니다. 메트릭은 Envoy의 admin 엔드포인트(/stats/prometheus) 또는 StatsD·Prometheus 통합용 stats sink를 통해 수집합니다. Prometheus는 Kubernetes 서비스 디스커버리(kubernetes_sd)와 pod 어노테이션을 활용해 개별 사이드카를 스크래핑하도록 설계하세요. 스크래핑 주기와 타임아웃은 서비스 중요도에 따라 차등 적용하고, relabel_configs·metric_re...

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 ...