이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지

마이크로서비스 아키텍처(MSA)는 복잡한 시스템을 독립적인 작은 서비스들로 분해하여 개발, 배포, 확장을 용이하게 하는 강력한 아키텍처 스타일입니다. 하지만 이러한 장점 뒤에는 필연적으로 복잡성이 증가하는 그림자가 숨어 있습니다. 바로 서비스 간의 상호작용이 복잡해지고, 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거쳐 처리되는 과정에서 시스템 전체를 조망하기 어려워진다는 점입니다. 이러한 복잡성을 해결하고 MSA의 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 핵심 도구가 바로 분산 추적 시스템입니다.

마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서는 애플리케이션이 하나의 거대한 단일 시스템이 아니라, 수십 개에서 많게는 수백 개의 독립적인 마이크로서비스로 구성됩니다. 이러한 구조에서는 하나의 사용자 요청이 여러 마이크로서비스를 거쳐야 처리될 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 웹 애플리케이션에서 상품을 주문하면, 인증 서비스, 주문 서비스, 결제 서비스, 재고 서비스, 배송 서비스 등이 연쇄적으로 호출되며 작업이 완료됩니다.

이 과정에서 특정 요청이 어디에서 얼마나 시간이 걸렸는지를 파악하는 것은 쉽지 않습니다. 각 서비스는 독립적으로 실행되며 자체적인 로깅을 수행할 수 있지만, 개별 로그만으로는 전체적인 호출 흐름을 추적하는 것이 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 **분산 추적 시스템(Distributed Tracing System)**이 도입되었습니다. 분산 추적 시스템은 사용자 요청이 시스템 내부에서 어떻게 처리되는지를 서비스 단위로 추적하고, 성능 병목이나 장애 원인을 분석하는 데 도움을 주는 필수적인 도구입니다.

분산 추적 개념이 본격적으로 발전하기 시작한 것은 구글이 Dapper라는 시스템을 개발하면서부터입니다. 2010년, 구글은 자사의 대규모 분산 시스템에서 서비스 간 호출 관계를 효과적으로 분석하기 위해 Dapper를 설계하였습니다. 이후 트위터가 Zipkin, 우버가 Jaeger를 개발하면서 오픈소스 생태계에서도 분산 추적 시스템이 활발히 활용되기 시작했습니다. 현재 OpenTelemetry는 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에서 관리하는 표준 프로젝트로 자리 잡으며, 다양한 언어와 플랫폼에서 분산 추적 기능을 제공하고 있습니다.

분산 추적 시스템이 등장한 이유는 단순합니다. 기존의 모놀리식(monolithic) 애플리케이션에서는 단일 로그 파일을 확인하면 전체 요청 흐름을 쉽게 파악할 수 있었습니다. 그러나 마이크로서비스 환경에서는 서비스마다 개별적인 로그가 생성되므로, 단순한 로그만으로는 서비스 간 호출 관계를 이해하기 어렵습니다.

MSA 환경에서 분산 추적 시스템은 단순히 선택 사항이 아닌 필수 요소입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

1. 성능 분석 및 병목 지점 식별: MSA 환경에서는 하나의 사용자 요청이 여러 서비스를 거치기 때문에, 특정 서비스의 성능 저하가 시스템 전체의 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 분산 추적 시스템은 각 서비스에서 소요되는 시간을 측정하고, 호출 흐름을 시각적으로 표현하여 성능 병목 지점을 빠르게 식별할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 개발자는 성능을 개선해야 할 부분을 정확하게 파악하고, 시스템 전체의 성능을 최적화할 수 있습니다.

2. 장애 진단 및 원인 파악: MSA 환경에서는 장애 발생 시 원인을 파악하기가 매우 어렵습니다. 분산 추적 시스템은 서비스 간의 호출 흐름을 추적하여, 어떤 서비스에서 문제가 발생했는지, 그리고 문제가 다른 서비스에 어떤 영향을 미쳤는지를 파악할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 장애의 원인을 신속하게 파악하고, 문제 해결 시간을 단축하여 시스템의 안정성을 유지할 수 있습니다.

3. 시스템 복잡성 관리: MSA 환경은 필연적으로 복잡성을 수반합니다. 분산 추적 시스템은 트랜잭션의 흐름을 시각적으로 표현하여 시스템 전체를 조망할 수 있도록 도와줍니다. 개발자는 이를 통해 시스템을 더 잘 이해하고, 복잡한 문제에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

4. 시스템 모니터링 및 분석: 분산 추적 시스템은 서비스 간의 상호작용을 실시간으로 모니터링하고, 시스템의 전반적인 건강 상태를 파악하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 개발자는 시스템의 이상 징후를 조기에 감지하고, 잠재적인 문제를 예방할 수 있습니다.

분산 추적 시스템을 이해하기 위해 몇 가지 중요한 개념을 알아야 합니다. 가장 기본적인 개념은 스팬(Span)과 트레이스(Trace)입니다.

• 스팬(Span): 하나의 작업 단위를 나타냅니다. 예를 들어, 특정 서비스의 함수 호출, 데이터베이스 쿼리, 외부 API 호출 등이 스팬이 될 수 있습니다. 각 스팬은 작업 시작 시간, 종료 시간, 작업 수행 시간, 그리고 해당 스팬을 유발한 부모 스팬의 정보 등을 포함합니다.

• 트레이스(Trace): 하나의 사용자 요청에 의해 발생하는 일련의 스팬들의 집합입니다. 트레이스는 요청이 시작되는 시점부터 최종 응답을 반환할 때까지의 모든 과정을 포함합니다. 트레이스는 스팬들의 계층 구조를 형성하며, 각 스팬이 어떤 순서로 실행되었는지, 그리고 어떤 스팬이 다른 스팬을 유발했는지를 파악할 수 있도록 도와줍니다.

분산 추적 시스템은 각 서비스에서 스팬을 생성하고, 스팬 간의 관계를 나타내는 트레이스 ID를 전파하여 전체 트랜잭션의 흐름을 재구성합니다. 이러한 데이터를 기반으로 서비스 호출 그래프를 시각화하고, 각 서비스의 성능을 분석하여 시스템의 병목 지점을 파악할 수 있습니다.

분산 추적 시스템은 다음과 같은 방식으로 서비스 호출을 분석하고, 성능 병목을 찾아낼 수 있도록 돕습니다.

1. 추적 ID(Trace ID)와 스팬(Span) 기반의 호출 흐름 분석

• • 사용자의 한 번의 요청은 Trace ID로 식별되며, 여러 마이크로서비스를 거칠 때 각 서비스에서 실행되는 개별 작업은 Span으로 기록됩니다.
  • 이러한 Span은 호출된 서비스의 응답 시간, 오류 여부, 처리된 데이터 양 등을 포함할 수 있습니다.

2. 서비스 간 호출 관계 시각화

• • 트랜잭션이 어떤 서비스에서 시작되고, 어떤 경로를 거쳐 완료되었는지를 보여주는 서비스 그래프를 제공합니다.
  • 이를 통해 예상치 못한 서비스 호출이 발생했는지 확인할 수 있습니다.

3. 병목 구간 식별

• • 각 서비스에서 걸리는 시간을 분석하여 특정 서비스에서 과도한 지연이 발생하는지 파악할 수 있습니다.
  • 이를 통해 성능 최적화가 필요한 부분을 명확히 찾아낼 수 있습니다.

4. 장애 발생 원인 분석

• • 특정 서비스에서 오류가 발생했을 때, 그 영향이 전체 시스템에 어떻게 전파되었는지를 분석할 수 있습니다.
  • 이를 통해 장애 발생 원인을 신속하게 찾아내고, 재발 방지책을 마련할 수 있습니다.

CNCF는 클라우드 네이티브 기술의 발전과 확산을 목표로 하는 비영리 재단입니다. CNCF는 다양한 오픈 소스 프로젝트를 지원하며, 이 중에는 분산 추적 시스템과 관련된 프로젝트도 포함되어 있습니다. CNCF는 클라우드 네이티브 환경에서 분산 추적 시스템이 중요한 역할을 한다는 것을 인지하고, 관련 기술의 발전을 적극적으로 지원하고 있습니다.

• OpenTelemetry: CNCF의 주요 프로젝트 중 하나로, 분산 추적, 메트릭, 로깅을 통합적으로 지원하는 관측성 프레임워크입니다. OpenTelemetry는 다양한 백엔드 시스템과 통합할 수 있도록 표준화된 API와 SDK를 제공하며, 클라우드 네이티브 환경에서 분산 추적 시스템을 구현하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

• Jaeger: Uber에서 개발한 오픈 소스 분산 추적 시스템으로, CNCF의 Incubating 프로젝트입니다. Jaeger는 클라우드 네이티브 환경에 최적화되어 있으며, 다양한 저장소를 지원하고, Kubernetes와 통합할 수 있는 기능을 제공합니다.

• Envoy: CNCF의 Graduated 프로젝트로, 서비스 메쉬 환경에서 트래픽을 관리하는 데 사용되는 고성능 프록시입니다. Envoy는 분산 추적 기능을 내장하고 있으며, OpenTelemetry와 함께 사용하여 서비스 메쉬 환경에서 추적 데이터를 수집할 수 있습니다.

OpenTelemetry는 클라우드 네이티브 환경에서 분산 추적 시스템을 구현하는 데 있어 가장 중요한 기술 중 하나입니다. OpenTelemetry는 추적, 메트릭, 로깅 데이터를 수집하고 전송하는 표준화된 API와 SDK를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 특정 분산 추적 시스템에 종속되지 않고, 다양한 백엔드 시스템과 통합할 수 있습니다. OpenTelemetry는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

• 벤더 중립성: 특정 벤더에 종속되지 않고 다양한 백엔드 시스템과 통합할 수 있습니다.
• 표준화된 API: 추적, 메트릭, 로깅 데이터를 수집하고 전송하는 표준화된 API를 제공합니다.
• 다양한 언어 지원: 다양한 프로그래밍 언어를 지원하는 SDK를 제공합니다.
• 확장성: 플러그인을 통해 새로운 기능과 통합을 추가할 수 있습니다.
• 활발한 커뮤니티: CNCF의 활발한 커뮤니티 지원을 받습니다.

OpenTelemetry는 MSA 환경에서 분산 추적 시스템을 구현하는 데 필요한 복잡성을 줄이고, 개발 생산성을 향상시키는 데 기여합니다. OpenTelemetry를 사용하면 개발자는 추적 시스템 자체를 개발하는 데 시간을 낭비하지 않고, 애플리케이션의 핵심 기능 개발에 집중할 수 있습니다.

결론적으로, 분산 추적 시스템은 MSA 환경에서 시스템의 성능, 안정성, 그리고 복잡성 관리를 위한 필수적인 도구입니다. 분산 추적 시스템 없이는 MSA의 잠재력을 제대로 발휘할 수 없으며, 오히려 복잡성으로 인해 많은 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서, MSA를 도입하는 모든 조직은 반드시 분산 추적 시스템을 함께 고려해야 합니다.