서비스 장애 추적을 위한 분산 트레이싱 전략 및 구현 AI 생성 이미지: 서비스 장애 추적을 위한 분산 트레이싱 전략 및 구현 분산 트레이싱이 서비스 장애 추적의 핵심인 이유 장애 상황에서 로그와 메트릭은 여전히 유용합니다. 그러나 각각 한계가 분명합니다. 로그는 사건 단위의 스냅샷이라 서비스 간 호출의 인과관계를 바로 보여주지 못합니다. 메트릭은 집계된 수치라 특정 트랜잭션의 경로, 지연, 오류 전파를 추적하기 어렵습니다. 또한 높은 카디널리티, 샘플링, 타임스탬프 오프셋 같은 문제들이 디버깅을 더 복잡하게 만듭니다. 특히 서비스 장애 추적을 위한 분산 트레이싱 전략 및 구현은 이러한 한계를 보완해 루트 원인 분석 속도를 크게 높여줍니다. 분산 트레이스는 요청 단위의 호출 그래프와 스팬별 지연을 기록해 병목 지점과 오류 전파 경로를 명확히 드러냅니다. 트레이스 컨텍스트(Trace ID, Span ID, baggage)는 서비스 간 연관성을 보존해 근본 원인 탐색을 빠르게 합니다. 서비스 맵, 플레임그래프, 태그 기반 필터링을 활용하면 문제를 재현하지 않고도 영향 범위와 지연 원인을 좁힐 수 있습니다. 실무 체크리스트: Trace ID 연동 확인, 샘플링 정책 수립, 스팬 태그 표준화, 시각화 대시보드 준비 — 우선 이 네 가지를 점검하세요. 분산 트레이싱의 핵심 개념과 데이터 모델 이해 트레이스는 요청 단위로 구성된 전체 호출 그래프입니다. 스팬은 시작·종료 타임스탬프와 지속 시간 같은 정보를 담는 작업의 최소 단위입니다. 스팬 컨텍스트는 trace-id, span-id, parent-id, 샘플링 플래그와 배기(baggage) 등을 포함해 프로세스 간에 전파됩니다. 스팬 필드: span-id, parent-id(선택), kind(CLIENT/SERVER), 시작·종료 타임스탬프 및 duration 태그·이벤트: 키-값 메타데이터(태그)와 시간 기반 로그(이벤트)는 디버깅과 상태 전파에 사용됩니다 ...