AWS X-Ray와 구조화된 로깅을 활용한 분산 추적

AWS에서 애플리케이션 배포하기

Dunieski Otano

Amazon Web Services Solutions Architect

아무도 찾지 못한 느린 요청

• 요청 하나가 4초나 걸립니다
• 각 서비스의 로그만 보면 문제없어 보입니다
• 전체 경로를 아무도 볼 수 없습니다

분산 추적이 해결하는 문제

• 요청 하나가 여러 서비스를 거칩니다
• 로그만으로는 전체 경로를 알 수 없습니다
• 트레이스가 요청 전체를 하나로 엮어줍니다
• 시간이 어디서 소요됐는지 정확히 확인할 수 있습니다

세그먼트, 서브세그먼트, 서비스 맵

• 세그먼트: 하나의 서비스가 수행한 작업
• 서브세그먼트: DB 호출처럼 세그먼트 내부의 작업 단위
• 서비스 맵: 모든 세그먼트를 시각화한 그래프
• 각 노드에 지연 시간과 오류가 표시됩니다

어노테이션과 메타데이터

---

어노테이션

• 인덱싱된 키-값이라 필터링이 가능합니다
• 고객 등급처럼 검색할 항목에 사용하세요

---

메타데이터

• 추가 세부 정보이며 인덱싱되지 않습니다
• 맥락 정보로 첨부하지만 검색에는 사용할 수 없습니다

트레이스 ID로 로그 연결하기

• 모든 트레이스에는 고유한 트레이스 ID가 있습니다
• 구조화된 로그에 트레이스 ID를 포함하세요
• 느린 트레이스에서 정확한 로그 라인으로 바로 이동할 수 있습니다
• 로그와 트레이스가 하나의 조사 과정이 됩니다

서비스 맵으로 병목 지점 찾기

• 로그가 아니라 서비스 맵에서 시작하세요
• 지연 시간이 가장 높은 노드를 찾으세요
• 해당 노드의 트레이스 타임라인을 살펴보세요
• 가장 긴 세그먼트가 유력한 원인입니다

요청 전체에 걸친 트레이싱

• API Gateway, Lambda, 다운스트림 호출 모두 트레이싱됩니다
• 각 구성 요소가 동일한 트레이스에 자신의 세그먼트를 추가합니다
• 트레이스 ID 하나로 로그와 세그먼트가 연결됩니다
• 모든 요청에 대한 종단 간 가시성을 확보합니다

연습해 봅시다!

AWS에서 애플리케이션 배포하기