개요
Span-Metrics Processor는 OpenTelemetry(OTel) Collector 파이프라인 내에서 스팬(Span) 데이터를 실시간으로 집계하고, 이를 Prometheus 등 메트릭 시스템이 이해할 수 있는 메트릭 포맷으로 변환하는 구성 요소다. 분산 추적(trace) 중심의 데이터를 메트릭 기반의 모니터링으로 전환해 성능, 지연, 오류 비율 등을 수치화할 수 있도록 한다.
1. 개념 및 정의
Span-Metrics Processor는 trace pipeline에서 수신한 스팬 정보를 기반으로 특정 레이블(서비스, 메서드, 상태코드 등)을 기준으로 latency, error_rate, request_count 등의 메트릭을 생성하여 export하는 컴포넌트이다. 이를 통해 trace에서 얻을 수 있는 deep context를 메트릭으로 요약하고, 알림/대시보드 등에 활용할 수 있다.
목적 및 필요성
- trace 기반의 상세 분석을 수치화해 대시보드화 가능
- Prometheus 등 메트릭 수집 시스템과 통합
- Trace + Metrics + Logs 통합 관측 전략 실현
2. 특징
항목 | Span-Metrics Processor | 일반 tracing | 일반 metrics |
데이터 소스 | OTel trace span | OTLP 또는 Zipkin | Prometheus metric |
변환 대상 | Prometheus metric | 로그/분석 툴 | 수집/알림 |
레이블 구성 | Service, Operation, Code | traceId 기반 | metric label 기반 |
Trace→Metric으로 관측성을 확장하는 핵심 인터페이스
3. 구성 요소
구성 요소 | 설명 | 예시 |
spanmetricsprocessor | OTel Collector의 Processor 구성 요소 | pipelines: traces: processors 설정 |
histogram, counter | 생성되는 메트릭 유형 | latency_seconds, calls_total 등 |
dimensions | 레이블 구성 필드 지정 | service_name, http.status_code |
메트릭 종류 및 집계 방법을 config에서 선언 가능
4. 기술 요소
기술 요소 | 설명 | 적용 예시 |
OTLP Trace | OTel Collector로 수신되는 스팬 포맷 | Jaeger, Zipkin 등 OTLP sender |
Prometheus Exporter | 생성된 메트릭을 Prometheus로 노출 | /metrics 엔드포인트 자동 생성 |
Aggregation Interval | 메트릭 집계 주기 설정 | 60s, 30s 등 조정 가능 |
정밀 제어 가능한 구성으로 유연한 관측 구성 지원
5. 장점 및 이점
항목 | 내용 | 기대 효과 |
실시간 가시성 | trace 기반 지연, 에러, 요청 수 모니터링 | 서비스 헬스 상태 즉시 확인 가능 |
통합 관측 | trace-log-metric 간 연계성 확보 | Observability 3-pillar 통합 기반 |
Prometheus 통합 | 별도 애플리케이션 수정 없이 메트릭 연동 | 운영 간소화 및 대시보드 통합 |
백엔드 서비스의 성능 및 오류 모니터링 지표를 자동 생성 가능
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
사례 | 내용 | 참고사항 |
마이크로서비스 관측 | 서비스 간 지연 및 오류 모니터링 | Grafana 대시보드 연계 |
SLO 기반 알림 | 요청 성공률, 오류율 메트릭 기반 경보 | error_count / total_count 방식 |
CI/CD 품질 측정 | 릴리스 전후 latency 변화 분석 | latency_seconds percentiles 활용 |
도입 시 고려사항
- 메트릭 label 수가 많아지면 cardinality 이슈 발생 가능
- histogram bucket 설정 주의 필요
- OTLP trace와 Prometheus 병렬 구성 필요
7. 결론
OTel Span-Metrics Processor는 trace 중심의 관측 데이터를 메트릭 기반 수치 지표로 전환해주는 관측 파이프라인의 핵심 구성 요소다. 실시간 지연 분석, SLO 측정, 대시보드 통합을 통해 전체 서비스 상태를 시각화하고, 운영 효율성과 관측 전략의 일관성을 동시에 확보할 수 있다.
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