9 - 분산추적

1. 분산 추적의 이해

• 1-1) 분산 추적이란?
  • 여러 개의 마이크로서비스로 구성된 시스템에서 하나의 요청이 거쳐가는 모든 경로를 시각화하고 모니터링하는 기법
  • 서비스 간 복잡한 호출 관계 속에서 지연 시간(Latency)이나 오류의 원인을 정확히 짚어내기 위해 사용됨

• 1-2) 핵심 개념 요소
  • 트레이스(Trace): 전체 요청의 시작부터 끝까지를 아우르는 하나의 작업 단위. 고유한 트레이스 ID를 통해 서비스 전체를 관통하는 흐름을 식별함
  • 스팬(Span): 트레이스 내의 개별 작업 단위. 특정 서비스 내부의 실행 시간, 호출 로그 등을 포함하며 부모-자식 관계를 통해 계층 구조를 형성함
  • 컨텍스트(Context): 요청이 서비스 사이를 이동할 때 함께 전달되는 메타데이터(ID 정보 등). 이를 통해 각 서비스는 자신이 전체 트레이스의 어느 부분인지 인지함

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2. Micrometer 관측성 프레임워크

• 2-1) Micrometer의 정의
  • 스프링 기반 애플리케이션의 성능 지표(Metric) 수집을 위한 '표준 인터페이스' 라이브러리
  • 분산 추적을 위한 Micrometer Tracing 기능을 제공하여 서비스 간 추적 데이터를 생성하고 전파함
• 2-2) 주요 특징
  • 벤더 중립성: Prometheus, Grafana, Zipkin 등 다양한 모니터링 도구와 유연하게 결합됨
  • 상세 메트릭 수집: CPU, 메모리 사용량, 비즈니스 로직의 호출 빈도와 지연 시간을 정밀하게 측정함

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3. Zipkin 시각화 시스템

• 3-1) Zipkin이란?
  • 분산 추적 데이터를 수집하고 이를 타임라인 기반으로 시각화해주는 대표적인 오픈소스 시스템
  • 각 서비스에서 보내온 스팬(Span) 데이터를 취합하여 전체 호출 맵(Dependency Graph)을 그려줌
• 3-2) 핵심 기능
  • 데이터 저장 및 분석: 수집된 트레이스 데이터를 보관하고 검색할 수 있는 기능을 제공
  • 성능 시각화: 각 구간별 소요 시간을 막대그래프로 표시하여 병목 구간을 한눈에 파악하게 해줌

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4. 시스템 구축 및 설정

• 4-1) Zipkin 서버 기동 (Docker)
  • 별도의 복잡한 설치 없이 도커를 활용하여 즉시 실행이 가능

# Zipkin 서버 실행 명령어
docker run -d -p 9411:9411 openzipkin/zipkin

• 4-2) 대시보드 활용
  • 브라우저를 통해 http://localhost:9411 에 접속하면, 수집된 모든 트레이스 내역을 검색하고 분석할 수 있는 웹 UI를 제공

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5. 분산 추적의 실무적 이점

• 5-1) 전 구간 호출 흐름 파악
  • 클라이언트의 요청이 API 게이트웨이를 지나 각 마이크로서비스로 퍼져나가는 과정을 투명하게 확인할 수 있음
• 5-2) 성능 병목 지점(Bottleneck) 식별
  • 특정 구간에서 소요 시간이 갑자기 길어지는 경우, 해당 스팬(Span)의 상세 로그를 분석하여 원인을 즉시 판단할 수 있음

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6. 요약: MSA 운영의 필수 도구

분산 추적은 복잡한 마이크로서비스 생태계에서 서비스 간의 '연결 고리'를 시각화해주는 유일한 도구. Zipkin과 Micrometer를 연동함으로써 관리자는 시스템 전체의 건강 상태를 실시간으로 통제할 수 있게 됨