대규모 마이크로서비스 배포 관측성 설계와 사례 AI 생성 이미지: 대규모 마이크로서비스 배포 관측성 설계와 사례 문제 정의 — 대규모 마이크로서비스에서 관측성이 어려운 이유 대규모 마이크로서비스 환경에서는 서비스 수와 인스턴스가 급격히 늘고, 인스턴스의 생애주기가 짧아 관측 데이터가 빠르게 생성·소멸합니다. 오토스케일과 빈번한 배포로 엔드포인트와 메타데이터가 계속 바뀌어 식별자를 유지하거나 시계열 간 상관관계를 확보하기가 쉽지 않습니다. 분산 트랜잭션과 복잡한 서비스 간 의존성은 요청 경로 추적을 복잡하게 만들고, 지연이나 오류의 근본 원인 분석을 어렵게 합니다. 실무 체크리스트: 핵심 메트릭 선정, 샘플링·집계·보존 정책 수립, 추적 ID 일관성 보장, 파이프라인 용량과 에이전트 오버헤드 점검. 이 글에서는 대규모 마이크로서비스 배포 관측성 설계와 사례를 중심으로 실전 문제를 살펴봅니다. 데이터 볼륨과 비용 제약: 로그·메트릭·스팬이 폭증하면서 저장과 처리 비용이 급등합니다. 샘플링·집계·보존 전략을 세우지 않으면 운영 비용을 통제하기 어렵습니다. 카디널리티·라벨 문제: 태그와 라벨의 다양성은 시계열 DB와 검색 인덱스의 성능을 악화시킵니다. 고해상도 데이터를 그대로 유지하면 비용과 쿼리 지연이 동시에 늘어납니다. 관측 파이프라인의 확장성 및 오버헤드: 에이전트·수집기·전송 계층이 처리 능력 한계에 다다르면 데이터 손실이나 전송 지연이 발생합니다. 에이전트의 오버헤드는 서비스 성능에 부정적 영향을 줄 수 있습니다. 상관성 부재와 재현 불가성: 로그·메트릭·트레이스 간 컨텍스트 연계가 부족하면 문제 재현과 근본 원인 규명이 어렵습니다. 일시적이거나 타이밍에 민감한 오류는 조사 비용을 크게 늘립니다. 관측성 원칙과 목표 — 무엇을 얻어야 할까 관측성의 핵심 목표는 SLI/SLO를 통해 서비스 품질을 수치화하고, 이상 징후를 조기에 탐지해 복구 시간을 단축하는 데 있다. 가시성(메트릭·로그·트레이스의 완전성), 추적성(분산 트레이스에서...