MSAP.ai – PLATFORM (Platform as a Service)
Observability & APM
클라우드 네이티브와 마이크로서비스 아키텍처 환경에 최적화된 가시성과 성능 관찰 플랫폼
Observability & APM이란?
MSAP.ai의 Observability & APM 모듈은 마이크로서비스 기반의 애플리케이션과 인프라를 대상으로 실시간 상태 모니터링, 분산 추적, 성능 분석, 장애 대응 자동화를 지원하는 통합 관찰성(Observability) 플랫폼입니다.
마이크로서비스 구조에서는 수십~수백 개의 서비스가 독립적으로 배포되고 상호작용하기 때문에, 기존의 모놀리식 시스템에서는 보기 힘들었던 운영 가시성(Gaps in Visibility) 문제가 자주 발생합니다.
MSAP.ai는 이를 해결하기 위해 메트릭, 로그, 트레이스, 이벤트를 통합 관리하는 관찰성 체계를 제공합니다.
왜 Observability & APM이 필요한가?
MSA & 클라우드 네이티브 환경의 마이크로서비스는 다음과 같은 특성을 가집니다:
- 서비스 수가 많아질수록 장애 지점의 위치 파악이 어려움
- API 호출이 체인 형태로 연결되어 병목이나 실패의 원인이 분산됨
- 운영자가 모든 Pod, Node, Cluster, API Gateway, 메시지 브로커의 상태를 실시간으로 파악해야 함
- 비즈니스 지표와 기술 지표를 연계하여 서비스 건강성을 평가해야 함
Observability & APM은 단순한 모니터링이 아닌, 시스템을 “이해”할 수 있는 기반이며, 운영 효율화, SLA 개선, 고객 경험 향상을 위한 핵심 요소입니다.
주요 기능 구성
| 기능 영역 | 설명 |
|---|---|
| 메트릭 수집 및 시각화 | Prometheus 기반으로 CPU, Memory, Disk, Network, API 응답 시간, 처리량 등 핵심 지표를 수집하고, Grafana를 통해 대시보드로 시각화 |
| 분산 추적 (Distributed Tracing) | OpenTelemetry & Jaeger를 기반으로 마이크로서비스 간 요청 흐름을 추적하고, 각 호출의 지연 시간 및 실패 원인을 시각적으로 분석 |
| 로그 수집 및 검색 | Fluentd, Loki, 또는 ELK 스택을 통해 애플리케이션 로그, 인프라 로그, 보안 로그를 중앙집중식으로 수집, 필터링, 검색 |
| APM | 서비스별 처리 시간, 에러율, 트랜잭션 별 지연 구간을 분석하여 성능 저하나 이상 징후를 사전 감지 |
| 알림 및 자동화된 경고 시스템 | Alertmanager와 연동되어 메트릭 기준 이상 시 Slack, Email, SMS 등으로 자동 알림 전송 |
| 이벤트 기반 이상 탐지 | Kubernetes 이벤트, 시스템 로그, 애플리케이션 상태 변화 등을 기반으로 패턴 기반 이상 징후 탐지 |
| 서비스 헬스체크 및 SLA 추적 | 개별 서비스의 정상 상태 여부, 응답 시간 SLA, 장애 이력 등을 실시간 관리 |
| 대시보드 템플릿 내장 | 아키텍처 유형별(Gateway, Message Queue, Database, API 등) 사전 구성된 대시보드 제공 |
도입효과
| 효과 | 설명 |
|---|---|
| 장애 감지 속도 향상 | 병목 구간과 에러 지점을 수초 내에 식별 가능 |
| 운영 대응력 강화 | 알림, 로그, 트레이스가 통합되어 원인 분석과 복구까지 연결 |
| 개발-운영 협업 최적화 | Trace ID 기반으로 개발자와 운영자가 동일한 문제를 정확히 진단 |
| 서비스 신뢰도 향상 | SLA 기반 운영으로 고객 만족도 및 서비스 안정성 증대 |
| 리소스 최적화 | 부하 기반 모니터링으로 오토스케일링 정책 수립 가능 |
