장애 감지와 안정적인 운영의 시작, 시스템 모니터링
현업에서 시스템의 장애를 감지하고 안정적인 운영을 보장하기 위해 수행되는 핵심적인 활동은 바로 모니터링(Monitoring)입니다. 모니터링은 서버의 리소스, 애플리케이션의 동작, 사용자 요청 흐름 등 다양한 지표를 지속적으로 추적하고 분석하는 모든 과정을 포함합니다. 이 글에서는 모니터링의 중요성과 주요 구성 요소, 그리고 안정적인 서비스를 위한 부하 테스트에 대해 알아보겠습니다.
1. 모니터링, 왜 중요할까?
모니터링의 가장 주된 목적은 시스템의 현재 상태를 실시간으로 파악하고, 잠재적인 문제나 실제 장애 발생 시 이를 신속하게 감지하여 대응하는 것입니다.
특히 수많은 서비스가 서로 통신하는 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 환경에서는 하나의 서비스 장애가 전체 시스템의 장애로 전파될 수 있습니다. 이때 Latency(지연 시간) 모니터링은 병목 구간을 찾아내고 장애 전파를 막는 데 결정적인 역할을 합니다.
또한, 새로운 기능을 배포하기 전 부하 테스트를 통해 실제 운영 환경에서의 동작을 예측하고 적절한 운영 스펙을 유추함으로써, 안정적인 서비스를 제공하는 기반을 마련할 수 있습니다.
2. 모니터링의 세 기둥: 메트릭, 로그, 트레이싱
모니터링 시스템은 크게 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다. 이를 “모니터링의 세 기둥(The Three Pillars of Observability)”이라고도 부릅니다.
① 메트릭 (Metrics)
CPU 사용률, 메모리 점유율, HTTP 요청 수와 같이 시간의 흐름에 따라 수치로 측정되는 데이터입니다. 주로 대시보드 시각화 및 알림 설정에 최적화되어 있습니다.
- Prometheus: 메트릭 수집 시스템의 표준으로 자리 잡은 도구입니다.
scrape_interval설정에 따라 주기적으로 애플리케이션의/metrics엔드포인트에서 데이터를 수집(pull)합니다. - Grafana: Prometheus가 수집한 데이터를 시각화하는 최고의 대시보드 툴입니다. HTTP 요청 수, 응답 시간 등 다양한 지표를 사용자가 보기 쉬운 차트로 만들어 시스템 상태를 한눈에 파악하게 해줍니다.
② 로그 (Logs)
애플리케이션에서 발생하는 모든 이벤트에 대한 텍스트 기록입니다. 특정 에러가 발생했을 때 상세한 원인을 분석하는 데 필수적입니다.
- 중앙화된 로깅: MSA 환경에서는 흩어져 있는 로그를 한곳으로 모아 분석하는 것이 중요합니다. 이를 위해 명확한 로깅 규칙을 정하고 모든 서비스가 이를 따르도록 해야 합니다.
- ELK Stack / OpenSearch: 대규모 로그를 효율적으로 저장하고 빠르게 검색하기 위한 솔루션입니다. Elasticsearch(또는 AWS의 OpenSearch), Logstash, Kibana 조합이 널리 사용됩니다.
- 로깅 지표: 단순히 에러 로그만 보는 것이 아니라, “로그 파싱 실패율”이나 “특정 에러의 발생 빈도” 등 로그 자체에 대한 지표를 만들어 모니터링하고 알림을 설정하는 것이 중요합니다.
③ 트레이싱 (Tracing)
MSA 환경에서 사용자 요청이 들어왔을 때, 여러 서비스 간의 호출 흐름을 추적하는 기술입니다. 전체 요청 경로와 각 구간에서의 지연 시간을 식별하여 병목 지점을 찾는 데 특화되어 있습니다.
- Jaeger / Zipkin: 분산 트레이싱(Distributed Tracing) 데이터를 수집하고 시각화하는 대표적인 도구입니다.
- OpenTelemetry: 코드를 직접 수정하여 트레이싱 데이터를 생성(instrumentation)하기 위한 표준 SDK입니다.
3. 현업에서는 어떻게 활용할까?
현업에서는 위에서 소개한 도구들을 통합하여 다음과 같은 노력을 기울입니다.
- 서버 리소스 모니터링: Latency, Disk 용량 등 기본적인 지표를 지속적으로 확인하여 자원 부족 문제를 사전에 감지합니다.
- 헬스체커 (Health Checker): 서버가 정상적으로 동작하는지 확인하는 가장 기본적인 모니터링입니다. 헬스체크 실패 시 자동으로 재시작하거나 트래픽을 차단하고, 즉시 담당자에게 알림을 보냅니다.
- 에러 감지 및 알림: 특정 에러의 발생 빈도가 급증할 때, 의도치 않은 비즈니스 로직 오류나 잠재적인 고객 문의 증가를 예측하고 대응하기 위해 알림을 받습니다.
- 슬랙 알림 봇 (Slack Alert Bot): Datadog, Grafana Alerting 등의 툴과 연동하여 장애 상황을 팀 메신저(Slack)로 전송함으로써 이슈를 빠르게 인지하고 전파합니다.
- 통합 대시보드: API별 요청 수, 트래픽 처리 효율, 캐시 히트율 등 다양한 지표를 Grafana 대시보드에 시각화하여 개발자뿐만 아니라 다른 직군의 동료들도 시스템 상태를 쉽게 이해하고 문제의 원인(Root Cause)을 함께 파악할 수 있도록 돕습니다.
4. 장애 예방의 핵심, 부하 테스트 (Load Testing)
부하 테스트는 기능을 배포하기 전에 시스템의 한계를 파악하고 운영 스펙을 검증하는 중요한 과정입니다.
부하 테스트의 목적
- TPS (Transaction Per Second): 시스템이 초당 처리할 수 있는 트랜잭션의 최대치를 파악합니다.
- 응답 시간 (Response Time): 부하가 증가함에 따른 평균, 최대 응답 시간을 측정하여 성능 저하 지점을 확인합니다.
- 고가용성 (High Availability) 검증: 시스템의 일부에 장애가 발생했을 때 전체 서비스가 중단되는 지점, 즉 SPOF(Single Point of Failure)가 있는지 확인합니다. 서버/DB 이중화, 서킷 브레이커 패턴 등을 통해 SPOF를 제거해야 합니다.
부하 테스트의 종류
- Load Test: 예상되는 일반적인 부하를 처리할 수 있는지 확인합니다.
- Endurance Test: 장시간 동안 부하를 가하여 메모리 누수(Memory Leak), DB 커넥션 풀 고갈 등 숨겨진 문제를 찾아냅니다.
- Stress Test: 부하를 점진적으로 한계점 이상으로 증가시켜 시스템이 어떻게 실패하는지, 그리고 얼마나 잘 복구되는지 평가합니다.
- Peak Test: 선착순 이벤트처럼 짧은 순간에 폭발적인 트래픽이 발생하는 상황을 시뮬레이션하여 내성을 점검합니다.
부하 테스트 도구
k6, JMeter, nGrinder와 같은 도구를 사용하여 시나리오를 작성하고 실행합니다. 이때 데드락(Deadlock) 같은 병목 지점이나, 연산이 무거운 API의 슬로우 쿼리(Slow Query)를 유발하는 시나리오를 반드시 포함해야 합니다.
안정적인 서비스는 우연히 만들어지지 않습니다. 견고한 모니터링 체계를 구축하고, 꾸준한 부하 테스트를 통해 시스템의 한계를 파악하려는 노력이 뒷받침될 때 비로소 신뢰할 수 있는 서비스를 만들 수 있습니다.