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...