관찰가능성(Observability)은 시스템의 외부 출력만으로 내부 상태를 이해할 수 있는 정도다. 마이크로서비스와 분산 시스템의 복잡도가 증가하면서 단순한 모니터링을 넘어 세 가지 신호(Three Pillars)를 통합 분석하는 접근이 표준화됐다.
Three Pillars
메트릭 (Metrics)
시간에 따른 수치 데이터. Prometheus + Grafana가 표준.
python
from prometheus_client import Counter, Histogram, start_http_server
request_count = Counter('http_requests_total',
'Total HTTP requests', ['method', 'endpoint', 'status'])
request_duration = Histogram('http_request_duration_seconds',
'HTTP request duration', buckets=[0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0])
@request_duration.time()
def handle_request(method, endpoint):
# ... 처리 ...
request_count.labels(method, endpoint, '200').inc()
로그 (Logs)
이벤트의 시간 순 기록. 구조화된 로그(JSON)가 분석에 유리.
python
import structlog
log = structlog.get_logger()
log.info("user_login", user_id=123, ip="192.168.1.1", success=True)
# {"event": "user_login", "user_id": 123, "ip": "...", "success": true, "timestamp": ...}
트레이스 (Traces)
분산 요청의 전체 흐름 추적. OpenTelemetry + Jaeger/Zipkin.
클라이언트 → [API 게이트웨이 10ms] → [주문 서비스 50ms] → [DB 30ms]
→ [결제 서비스 80ms]
Trace ID: abc123으로 전체 흐름 연결
SLI / SLO / SLA
- •SLI (Service Level Indicator): 측정 지표 (가용성, 레이턴시, 오류율)
- •SLO (Service Level Objective): 목표값 (가용성 99.9%)
- •SLA (Service Level Agreement): 계약 (SLO 미달 시 환불 조항)
관련 개념
- •Prometheus — 메트릭 수집 시스템
- •Grafana — 메트릭 시각화 대시보드
- •마이크로서비스 — 관찰가능성이 필수인 환경
- •분산 시스템 — 복잡한 내부 상태를 가진 시스템
