MSA(Micro Services Architecture) 환경에서 애플리케이션을 효율적으로 모니터링하고 관리하는 방법을 다룹니다.

• SLA 모니터링의 주된 목적은 고객 서비스의 장애 시간을 월 단위로 분석하여, 서비스가 정상적으로 운영되고 있는지를 확인하는 데 있습니다.
• 또한, 실시간으로 웹 서비스 품질을 모니터링하여 응답 코드와 콘텐츠 상태를 측정함으로써 서비스 품질을 평가할 수 있습니다.
• 고객의 웹 서비스 상태를 지속적으로 확인하기 위해 주기적인 헬스체크 기능이 제공되며, 장애가 발생할 경우 신속하게 대응할 수 있도록 알림 기능도 함께 지원됩니다.
• SLA 모니터링의 주요 특징으로는 오류 추적 및 복구 실행, 사용자 알림 기능, 직관적인 설정 방식이 포함되어 있습니다.
• 더불어, MTTR(평균 복구 시간), MTBF(평균 고장 간격), 중단 시간 및 발생 횟수와 같은 데이터를 보고할 수 있는 기능도 지원하여, 보다 체계적인 서비스 품질 관리가 가능합니다.

• 컨테이너 환경에서는 장애 발생 시 빠른 원인 파악이 필수적입니다.
  예를 들어, 웹 터미널에서 스레드 덤프를 받아 원인을 분석하려 했으나, 복사 과정 중 컨테이너가 재기동되면서 정보가 사라지는 상황이 발생할 수 있습니다.
• 또한, 메모리 부족으로 서버가 주기적으로 재기동되는 경우, 원인을 파악하고 문제를 해결하기 위한 심층 분석이 필요합니다.
• 장애 예측은 머신러닝 기반으로 이루어지며, 관리자가 설정한 임계값에 도달할 것으로 예상될 때 사전 알림 이벤트를 제공하여 문제를 예방할 수 있도록 돕습니다.
• 실시간 머신러닝 통계 분석을 통해 JVM Heap 사용량의 증감을 분석하고, GC(가비지 컬렉션) 임계값을 초과할 시점을 예측하여 관리자가 즉각 대응할 수 있도록 정보를 제공합니다.
• 또한, 통계 분석을 기반으로 한 추세선 활성화 기능을 통해 더 정밀하고 정확한 장애 예측이 가능해져, 서비스 안정성을 한층 더 강화할 수 있습니다.

• MSA 토폴로지 모니터링
  마이크로서비스 간의 복잡한 연결 관계와 서비스 흐름을 실시간으로 시각화하여, 장애 발생 시 원인을 빠르게 추적할 수 있습니다.
• SLA 모니터링
  서비스 레벨 목표 (SLO)를 기반으로 각 서비스의 응답 시간, 가용성, 처리량을 측정하고, SLA 준수 여부를 실시간으로 확인합니다.
• 트러블슈팅 / 장애 예측
  로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 기반으로 이상 징후를 감지하고, AI 기반 장애 예측 및 원인 분석을 통해 문제를 사전에 예방합니다.
• 동시 자원 확장 (Auto Scaling)
  트래픽 변화에 따라 자동으로 리소스를 확장/축소하여 서비스 성능을 유지하고 비용을 최적화합니다.

• 문의사항 : hello@msap.ai / 02-6953-5427

• 효율적인 MSA 전환 전략
• 패턴으로 알아보는 MSA 방법론
• MSA 환경에는 왜 Observability가 필수인가?
• MSA 실무 적용을 위한 필독서 – 이제 나도 MSA 전문가: 개념부터 실무까지
• MSA, 클라우드 네이티브 전환 을 위한 IT 현황 진단 서비스