서비스 메쉬 도입 시 관찰성(Observability) 구축 전략 AI 생성 이미지: 서비스 메쉬 도입 시 관찰성(Observability) 구축 전략 왜 서비스 메쉬에서 관찰성이 중요한가 서비스 메쉬는 사이드카 프록시와 네트워크 추상화를 통해 통신 제어를 애플리케이션 바깥으로 이동시킵니다. 따라서 애플리케이션 수준의 로그와 메트릭만으로는 전체 호출 흐름이나 네트워크 문제를 온전히 파악하기 어려워 기존 모니터링에 구멍이 생깁니다. 사이드카(예: Envoy) 내부에서 발생하는 재시도·타임아웃·라우팅 결정은 애플리케이션 로그에 드러나지 않습니다 mTLS 등 암호화로 패킷 가시성이 낮아져 네트워크 수준의 진단이 복잡해집니다 컨트롤 플레인 설정 오류나 정책 충돌은 분산 서비스 장애로 이어지지만 원인 추적이 쉽지 않습니다 서비스 간 호출의 카디널리티가 높아지므로 상관관계 확보가 필수이며, 분산 트레이스와 컨텍스트 전파가 필요합니다 따라서 메쉬를 도입할 때는 사이드카와 네트워크 텔레메트리를 통합하고, 분산 트레이싱·서비스 수준 메트릭·접근 로그를 연계한 관찰성 전략이 필수입니다. 실무 체크리스트 예: 사이드카 로그·메트릭 수집 설정, 트레이스 컨텍스트 전파 검증, SLO·알림 정책 정의. 이 요소들은 서비스 메쉬 도입 시 관찰성(Observability) 구축 전략의 핵심입니다. 관찰성의 3대 축(메트릭·로그·트레이스)과 측정 대상 정리 메트릭·로그·트레이스별로 서비스, 사이드카, 인그레스/이그레스 네트워크에서 수집해야 할 핵심 측정 대상을 정리하면 다음과 같다. 실무 체크리스트 — 계측 포인트 선정, 샘플링 비율, 태깅 규칙을 먼저 결정해 두자. (서비스 메쉬 도입 시 관찰성(Observability) 구축 전략에 유용한 기본 원칙이다.) 메트릭 서비스: 요청량(RPS), p50·p95·p99 지연, 오류율, 리소스 사용량(CPU/메모리) 사이드카: 활성 커넥션 수, 요청 큐 길이, ...

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 ...