마이크로서비스 아키텍처 환경에서의 관측성(Observability) 확보

분산 시스템에서 가장 어려운 과제 중 하나는 “어떤 문제가 발생했는가?”를 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 모놀리식 아키텍처에서는 애플리케이션의 내부 상태를 비교적 쉽게 추적할 수 있지만, MSA 환경에서는 수십, 수백 개의 마이크로서비스가 서로 다른 환경에서 실행되고 있으며, 각 서비스가 다양한 방식으로 데이터를 주고받는다. 이러한 환경에서는 단순한 모니터링만으로는 충분하지 않다. 우리가 원하는 것은 “문제가 발생한 이유”를 정확히 파악할 수 있는 능력, 즉 Observability(관찰 가능성) 이다.

Observability는 시스템의 상태를 외부에서 측정할 수 있도록 하는 능력을 의미한다. 단순한 수치나 지표를 확인하는 것이 아니라, 그 데이터가 의미하는 바를 해석하고, 문제의 원인을 파악하며, 필요한 조치를 취할 수 있도록 하는 것이 Observability의 핵심이다.

이러한 배경 속에서 등장한 관측성은 단순히 모니터링과 로깅을 넘어, 시스템의 현재 상태를 능동적으로 이해하고 해석하는 데 초점을 맞춥니다. 관측성은 시스템이 어떻게 동작하는지, 왜 그렇게 동작하는지에 대한 ‘질문‘에 답할 수 있는 능력을 의미하며, 이를 통해 MSA 환경에서 발생하는 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

관측성의 시작과 발전

관측성의 개념은 공학과 제어 이론에서 비롯되었다. 제어 시스템에서 관측성은 시스템 내부 상태를 외부 출력값만으로 완전히 재구성할 수 있는가를 의미한다. 1960년대에 처음 등장한 이 용어는 시스템의 내부 상태를 외부에서 관찰할 수 있는지 여부를 나타냈습니다. 이후 IT 분야로 넘어오면서, 클라우드 컴퓨팅, 컨테이너, 마이크로서비스 아키텍처 등의 기술이 발전함에 따라 그 중요성이 더욱 부각되었습니다. 특히 클라우드 기반 MSA 환경에서는 시스템의 복잡성이 기하급수적으로 증가하면서, 전통적인 모니터링 방식으로는 문제 해결에 한계가 있었기 때문입니다.

특히, 구글, 페이스북, 넷플릭스와 같은 대형 IT 기업들이 수천 개의 마이크로서비스를 운영하면서 기존의 모니터링 방식이 한계를 드러냈다. CPU 사용량, 메모리, 네트워크 트래픽 같은 단순한 시스템 지표만으로는 “왜 서비스 응답 시간이 느려지는지”, “어떤 서비스가 장애를 유발했는지”를 알기 어려웠다. 이에 따라 Observability의 3대 요소(Three Pillars of Observability) 라고 불리는 개념이 등장했다.

관측성은 시스템의 내부 상태를 파악하는 데 필요한 세 가지 주요 축으로 구성됩니다. 바로 로그(Logs), 메트릭(Metrics), 추적(Traces)입니다. 이 세 가지 신호는 시스템의 다양한 측면을 포괄적으로 보여주며, 이를 종합적으로 분석함으로써 시스템의 동작을 더욱 깊이 있게 이해할 수 있게 됩니다.

  • 로그: 시간 순서대로 기록된 이벤트 메시지로, 시스템 내에서 발생한 사건에 대한 자세한 정보를 제공합니다.
    • 서비스에서 발생한 이벤트를 기록한 것으로, 일반적으로 구조화된 JSON 형태로 저장된다.
    • 예) “사용자 A가 주문을 생성함”, “결제 요청이 실패함”
    • 장애 원인을 분석할 때, 가장 직접적인 단서를 제공한다.
  • 메트릭: 시스템의 성능과 관련된 수치 데이터로, CPU 사용률, 메모리 사용량, 응답 시간 등을 포함합니다.
    • CPU 사용량, 메모리 소비, 요청 응답 시간 등 수치화된 데이터이다.
    • 대량의 데이터를 처리할 수 있고, 장기적인 트렌드 분석이 가능하다.
    • 예) “평균 응답 시간이 500ms를 초과함”, “에러율이 1% 증가함”
  • 추적: 특정 요청이 시스템을 거치는 동안의 경로를 나타내는 정보로, 분산 시스템에서 요청의 흐름을 추적하는 데 유용합니다.
    • 마이크로서비스 간의 호출 관계를 추적하여, 하나의 요청이 시스템 내부에서 어떻게 처리되는지 파악할 수 있다.
    • 예) “주문 요청 → 결제 서비스 → 재고 확인 → 배송 서비스”
    • 장애의 근본 원인을 빠르게 찾는 데 필수적이다.

이 세 가지 요소를 적절히 활용하면 단순히 문제가 발생했는지 여부를 아는 것을 넘어, “왜” 문제가 발생했는지를 알 수 있다.

MSA 환경에서 Observability가 중요한 이유

MSA 환경에서는 단일 서비스의 장애가 전체 시스템에 연쇄적으로 영향을 미칠 가능성이 크다. 예를 들어, 주문 서비스가 결제 서비스와 배송 서비스에 의존하고 있다면, 결제 서비스가 느려지는 것만으로도 주문이 지연되고, 결국 고객 경험이 악화될 수 있다.

관측성이 없으면 이런 문제를 파악하는 데 오랜 시간이 걸린다. 하지만 올바른 관측성시스템이 구축되어 있다면, 서비스 간 호출 관계를 빠르게 분석하고, 병목이 발생한 지점을 즉시 찾아낼 수 있다. 이를 통해 개발자는 장애를 신속히 해결하고, 운영자는 사전에 성능 저하를 감지하여 대응할 수 있다.

관측성 확보를 위한 핵심 요소

본 책에서는 MSA 환경에서 관측성을 확보하는 데 필수적인 다음 세 가지 핵심 요소에 대해 자세히 살펴봅니다.

  • 분산 추적 시스템 (Distributed Tracing System): MSA 환경에서 여러 서비스에 걸쳐 발생하는 요청의 흐름을 추적하고 시각화하는 시스템입니다. 분산 추적 시스템은 각 서비스 간의 상호작용을 명확하게 보여주며, 병목 지점이나 오류 발생 위치를 파악하는 데 매우 유용합니다. 이를 통해 성능 문제나 오류의 원인을 빠르게 찾아 해결할 수 있습니다. 대표적인 분산 추적 도구로는 Jaeger, OpenTelemetry, Zipkin 등이 있다.
  • 중앙 집중식 로깅 (Centralized Logging): 여러 서비스에서 발생하는 로그를 한 곳에 모아 관리하고 분석하는 방식입니다. 중앙 집중식 로깅 시스템은 모든 로그를 한눈에 볼 수 있게 해주며, 로그 분석 도구와 연동하여 복잡한 패턴이나 오류를 효율적으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 시스템의 전체적인 동작을 이해하고 문제 발생 시 신속하게 대처할 수 있습니다. 이를 위해 ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Loki, Fluentd 등의 도구가 활용된다.
  • 애플리케이션 성능 모니터링 (Application Performance Monitoring, APM): 애플리케이션의 성능을 실시간으로 모니터링하고 성능 저하의 원인을 분석하는 시스템입니다. APM은 메트릭을 수집하여 시스템의 성능을 시각화하고, 비정상적인 동작을 탐지하여 성능 문제를 개선하는 데 도움을 줍니다. 또한 사용자 경험을 개선하고, 시스템의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 합니다.대표적인 APM 도구로는 OPENMARU APM, Prometheus, Datadog, New Relic, AppDynamics 등이 있다.

추가적으로 고려해야 할 관측성 관련 개념

관측성과 관련하여 추가적으로 고려해야 할 중요한 개념은 다음과 같습니다.

  • SLO (Service Level Objective) 와 SLI (Service Level Indicator): SLO는 서비스가 제공해야 하는 목표 수준을 정의하고, SLI는 실제 서비스 성능을 측정하는 지표입니다. SLO와 SLI를 함께 사용하여 서비스의 신뢰성을 관리하고 성능을 개선할 수 있습니다.
  • Alerting: 모니터링 시스템에서 특정 조건이 충족될 때 알림을 보내는 기능입니다. 예를 들어, 특정 서비스의 응답 시간이 임계값을 넘으면 즉시 알림을 보내 문제를 조기에 해결할 수 있습니다.
  • Synthetic Monitoring: 실제 사용자의 동작을 시뮬레이션하여 애플리케이션의 성능과 가용성을 지속적으로 모니터링하는 방법입니다. Synthetic Monitoring을 통해 실제 사용자가 경험할 수 있는 문제를 사전에 감지하고 해결할 수 있습니다.
  • 카오스 엔지니어링 (Chaos Engineering): 시스템에 의도적으로 장애를 유발시켜 시스템의 안정성을 평가하고 취약점을 발견하는 방법입니다. 이를 통해 실제 장애 발생 시 시스템이 어떻게 반응하는지 파악하고, 시스템의 복원력을 강화할 수 있습니다.

이러한 개념들은 관측성을 단순히 측정하는 것을 넘어, 시스템을 더욱 깊이 이해하고 제어하는 데 도움을 줍니다. MSA 환경에서는 관측성이 단순히 기술적인 문제를 해결하는 것을 넘어, 비즈니스 목표를 달성하는 데 필수적인 요소로 작용합니다.

결론적으로, MSA 환경에서 관측성을 확보하는 것은 복잡한 시스템을 이해하고 제어하기 위한 필수적인 요소입니다. 분산 추적, 중앙 집중식 로깅, APM과 같은 다양한 도구와 방법을 통해 시스템의 동작을 정확하게 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다. 관측성은 MSA의 성공적인 구현과 운영을 위한 핵심적인 요소임을 명심해야 합니다.