distributed-tracing
Jaeger와 Tempo를 활용한 분산 추적 구현
서비스 간 요청 흐름에 대한 가시성 없이 마이크로서비스를 디버깅하기는 어렵습니다. 이 스킬은 Jaeger와 Tempo를 사용하여 분산 추적을 구현하고, 요청을 추적하며, 병목 지점을 식별하고, 서비스 종속성을 파악하는 데 도움을 줍니다.
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테스트해 보기
"distributed-tracing" 사용 중입니다. Kubernetes에 Jaeger를 배포하도록 도와주세요
예상 결과:
Jaeger Operator를 사용하여 Kubernetes에 Jaeger를 배포하도록 도와드리겠습니다. 먼저 관찰 가능성 네임스페이스를 생성하고 오퍼레이터를 배포하겠습니다. 그런 다음 Elasticsearch 스토리지를 사용하는 프로덕션 Jaeger 인스턴스를 구성하고 UI를 위한 인그레스를 활성화하겠습니다.
"distributed-tracing" 사용 중입니다. Flask 애플리케이션에 추적 추가
예상 결과:
OpenTelemetry로 Flask 애플리케이션을 계측하겠습니다. 필요한 패키지를 설치하고, Jaeger 익스포터로 트레이서 프로바이더를 초기화하며, Flask 자동 계측을 추가하겠습니다. 또한 데이터베이스 쿼리를 위한 커스텀 스팬을 생성하는 방법도 보여드리겠습니다.
"distributed-tracing" 사용 중입니다. 오류만 추적하도록 샘플링 구성
예상 결과:
오류가 있는 모든 요청을 추적하면서 성공한 요청은 1퍼센트만 샘플링하는 커스텀 샘플러를 설정하겠습니다. 이 접근 방식은 디버깅을 위한 모든 실패를 캡처하면서 정상 작업의 오버헤드를 최소화합니다.
보안 감사
안전Static analyzer detected 65 potential security patterns including C2 keywords, weak crypto, and external commands. Manual review confirms all findings are false positives - patterns appear in legitimate documentation and code examples for distributed tracing infrastructure deployment. No security risks identified.
위험 요인
⚡ 스크립트 포함 (3)
🌐 네트워크 접근 (10)
⚙️ 외부 명령어 (40)
품질 점수
만들 수 있는 것
마이크로서비스 지연 문제 디버깅
Jaeger 추적을 배포하고 Python Flask 서비스를 계측하여 느린 API 응답을 유발하는 다운스트림 호출을 식별합니다.
서비스 종속성 매핑
Node.js 마이크로서비스 전반에 분산 추적을 설정하여 서비스 종속성 그래프를 시각화하고 요청 흐름 패턴을 파악합니다.
프로덕션 관찰 가능성 구현
Grafana와 함께 Tempo를 구성하고 샘플링 전략을 구현하여 성능 오버헤드 없이 프로덕션에서 추적을 추적합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
Elasticsearch 스토리지를 사용하여 Kubernetes 클러스터에 Jaeger를 배포하도록 도와주세요
Flask API에 OpenTelemetry 계측을 추가하여 Jaeger로 추적 데이터를 전송하도록 해주세요
Node.js 서비스가 다운스트림 API를 호출할 때 추적 컨텍스트를 전파하는 방법을 보여주세요
프로덕션 Go 서비스에서 적응형 샘플링을 구성하여 오류를 캡처하면서 추적 오버헤드를 줄이도록 도와주세요
모범 사례
- 성능 오버헤드를 최소화하기 위해 프로덕션에서 1~10퍼센트 사이의 샘플링 비율 사용
- 쉬운 필터링 및 분석을 위해 사용자 ID 및 요청 ID와 같은 의미 있는 태그를 스팬에 추가
- 메시지 큐 및 비동기 작업을 포함한 모든 서비스 경계에서 추적 컨텍스트 전파
피하기
- 샘플링 없이 프로덕션 트래픽의 100퍼센트를 추적하면 높은 스토리지 비용과 성능 영향 발생
- 세분화된 작업에 대해 너무 많은 스팬을 생성하면 유용한 인사이트 없이 오버헤드만 추가됨
- 비밀번호나 API 키와 같은 민감한 데이터를 스팬 태그에 저장하는 것은 보안 모범 사례 위반