서비스 메시 도입 시 관측성과 트랜잭션 추적 최적화 가이드 AI 생성 이미지: 서비스 메시 도입 시 관측성과 트랜잭션 추적 최적화 서비스 메시가 관측성과 트레이싱에 미치는 영향과 주요 도전 과제 서비스 메시를 도입하면 사이드카 프록시 삽입, 자동 mTLS, 트래픽 리다이렉션 등으로 기존 관찰 경로가 바뀌어 관측성 단절과 데이터 폭증을 초래할 수 있다. 사이드카가 생성하는 중복 메트릭과 로그, 원본과 프록시 사이의 주소·포트 변환은 트레이스에서 호스트 식별을 어렵게 만든다. 또한 암호화로 페이로드나 헤더 접근이 제한되면 트레이스 컨텍스트 전파가 끊길 위험이 있다. 중복·폭증: 사이드카별 메트릭·스팬 증가로 저장 비용과 쿼리 부하가 급증한다. 컨텍스트 손실: 리다이렉션·포워딩 과정에서 trace-id나 parent-id가 전파되지 않아 스팬이 끊길 수 있다. 암호화 제약: mTLS로 인해 패킷 수준 분석이나 페이로드 기반 인사이트 확보가 제한된다. 카디널리티 증가: 서비스·버전·엔드포인트 조합으로 라벨이 폭발해 스토리지 효율이 저하된다. 대응 전략으로는 W3C나 B3 같은 일관된 트레이스 컨텍스트를 강제하고, 사이드카 텔레메트리를 통합하거나 중복을 제거하는 것이 기본이다. 고급 샘플링과 리레이블링으로 카디널리티를 제어하고, X-Forwarded-For나 PROXY protocol 같은 프록시 헤더로 원본 정보를 보존하는 것도 권장된다. 실무 체크리스트: 트레이스 컨텍스트 표준 적용 여부 확인 · 사이드카 텔레메트리 중복 식별 및 필터링 · 샘플링 정책과 라벨 설계 검토. 이를 통해 서비스 메시 도입 시 관측성과 트랜잭션 추적 최적화에 실질적인 도움이 된다. 관찰성 목표 정의와 SLO 기반의 계측 우선순위 설정 서비스 메시 도입 시 관찰성은 반드시 비즈니스 SLO에서 출발해야 합니다. 먼저 결제, 로그인, API 응답처럼 핵심 비즈니스 거래를 식별하고, 각 거래에 대해 SLIs(지연: p50/p95/p99, 성공률, 처리...