실무 리더 요약 정리 이 글은 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드 실전 팁를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 대시보드 구성요소와 꼭 필요한 패널 실제 엔터프라이즈 환경에서 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 우리 팀은 200개 노드, 1,200개 파드 규모의 프로덕션 클러스터에서 서비스 간 네트워크 패턴을 실시간으로 파악해야 했다. 장애 원인이 네트워크인지 애플리케이션인지 구분이 안 되고, 비용과 처리량이 갑자기 튀는 일이 잦았다. 단순한 CPU/메모리 대시보드로는 한계가 분명해서 네트워크 연동(누가 누구에게 얼마나 말했나), 지연, 에러율, 흐름(예: 동시 연결수/패킷드롭)을 한데 모아 보여주는 대시보드를 만들기로 했다. 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 최종 아키텍처는 세 층으로 나뉜다. (1) 수집: eBPF 기반 Cilium/Hubble로 L3~L7 흐름 수집 + Envoy/ISTIO의 L7 메트릭과 트레이스, 일부 대역폭 집계용 sFlow. (2) 저장: Prometheus 로컬 스크래핑은 지표 단기, 원격 쓰기는 Cortex/Thanos로 집계·장기 보관. 스팬은 Tempo/Jaeger로, 로그는 Loki로. (3) 시각화: Grafana에서 메트릭·트레이스·로그를 함께 붙여 서비스 맵(네...

실무 리더 요약 정리 이 글은 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드 실전 팁를 둘러싼 현업 의사결정 포인트를 정리해 둔 섹션입니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 팀 내 위키나 아키텍처 리뷰 문서에 그대로 옮겨 적고, 우리 조직 상황에 맞게만 수정해도 큰 도움이 됩니다. 이 글에서 짚고 가는 핵심 포인트 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 데이터 파이프라인: 샘플링·집계·라벨 전략 대시보드 구성요소와 꼭 필요한 패널 실제 엔터프라이즈 환경에서 대규모 K8s 네트워크 트래픽 연동 가시화 대시보드를 적용할 때 꼭 체크해야 할 구조와 운영 포인트만 정리했습니다. 사례 개요: 우리 팀이 맞닥뜨린 문제 우리 팀은 200개 노드, 1,200개 파드 규모의 프로덕션 클러스터에서 서비스 간 네트워크 패턴을 실시간으로 파악해야 했다. 장애 원인이 네트워크인지 애플리케이션인지 구분이 안 되고, 비용과 처리량이 갑자기 튀는 일이 잦았다. 단순한 CPU/메모리 대시보드로는 한계가 분명해서 네트워크 연동(누가 누구에게 얼마나 말했나), 지연, 에러율, 흐름(예: 동시 연결수/패킷드롭)을 한데 모아 보여주는 대시보드를 만들기로 했다. 아키텍처 한눈에: 수집·저장·시각화의 현실적 조합 최종 아키텍처는 세 층으로 나뉜다. (1) 수집: eBPF 기반 Cilium/Hubble로 L3~L7 흐름 수집 + Envoy/ISTIO의 L7 메트릭과 트레이스, 일부 대역폭 집계용 sFlow. (2) 저장: Prometheus 로컬 스크래핑은 지표 단기, 원격 쓰기는 Cortex/Thanos로 집계·장기 보관. 스팬은 Tempo/Jaeger로, 로그는 Loki로. (3) 시각화: Grafana에서 메트릭·트레이스·로그를 함께 붙여 서비스 맵(네...