Showing posts with the label Observability

MSA 장애 분석을 위한 Observability 구현

마 이크로서비스 아키텍처(MSA)로의 전환은 서비스의 확장성과 배포 유연성을 높였지만, 동시에 디버깅과 장애 분석의 난이도를 기하급수적으로 증가시켰습니다. 모놀리식 환경에서는 단일 로그 파일이나 스택 트레이스만으로 원인을 파악할 수 있었으나, 수십 개의 서비스가 상호작용하는 분산 환경에서는 단순한 상태 확인(Health Check)만으로는 부족합니다. …
MSA 장애 분석을 위한 Observability 구현

Debugging Distributed Systems with OTel

M onoliths allowed us to treat systems as black boxes where checking a single log file often revealed the root cause of an error. However, the tran…
Debugging Distributed Systems with OTel

未知の障害を特定するオブザーバビリティ設計

マ イクロサービスアーキテクチャへの移行が進むにつれ、開発者は一つの残酷な事実に直面します。それは「ダッシュボード上のCPUやメモリ使用率は正常値を示しているのに、特定のユーザーからレイテンシー悪化や500エラーの報告が絶えない」という状況です。サービス間通信が複雑化した現在、単一のノードの状態監視だけでは、システム全体の健全性を担保することは不可能です。本稿では、従来のモニタリングとオブザー…
未知の障害を特定するオブザーバビリティ設計

모니터링과 관찰 가능성, 그 미묘하지만 결정적인 차이

어느 날 새벽 3시, 운영 환경에서 발생한 치명적인 오류 알림에 잠에서 깹니다. 사용자의 결제가 간헐적으로 실패하고 있다는 내용입니다. 급히 노트북을 켜고 모니터링 대시보드를 확인합니다. CPU 사용률은 안정적이고, 메모리도 충분하며, 네트워크 트래픽에도 특이점이 보이지 않습니다. 관련된 모든 서비스는 '정상(Green)' 상태를 나타내고…
모니터링과 관찰 가능성, 그 미묘하지만 결정적인 차이

Monitoring vs Observability Beyond Knowing What to Why

It’s 3:00 AM. A piercing alert from PagerDuty shatters your sleep. The message is as cryptic as it is alarming: "API Latency p99 > 2000ms&qu…
Monitoring vs Observability Beyond Knowing What to Why

Firebase Crashlytics Stability Setup

I n the current mobile ecosystem, application stability is a non-negotiable metric directly correlated with user retention and revenue. "It wor…
Firebase Crashlytics Stability Setup
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