ITPE * JackerLab

Grafana Faro

개요Grafana Faro는 Grafana Labs에서 개발한 오픈소스 원격 측정(telemetry) SDK로, 프론트엔드 애플리케이션에서 로그, 메트릭, 트레이스를 수집하여 Grafana Observability 스택과 통합할 수 있도록 지원합니다. 웹 애플리케이션과 브라우저 환경에서 성능, 오류, 사용자 이벤트를 모니터링하고 분석하는 데 최적화된 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Grafana Faro는 프론트엔드 원격 측정 데이터를 수집하고 Grafana와 통합하는 SDK입니다.목적프론트엔드 및 애플리케이션의 상태를 실시간으로 모니터링필요성사용자 경험(UX) 개선을 위해 브라우저 기반 데이터 수집 및 분석 필요프론트엔드 가시성을 높여 DevOps와 SRE의 문제 해결을 가속화합니다.2...

Inspektor Gadget

개요Inspektor Gadget은 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용하여 쿠버네티스(Kubernetes) 클러스터에서 실시간 관찰과 디버깅을 지원하는 오픈소스 프레임워크입니다. Pod, Container, Node 레벨의 동작을 추적하고 성능 병목, 네트워크 문제, 보안 이벤트 등을 실시간으로 파악할 수 있도록 합니다. 개발자와 운영자 모두에게 유용한 클라우드 네이티브 관찰 도구입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의Inspektor Gadget은 eBPF를 기반으로 쿠버네티스 클러스터의 관찰성을 높이는 도구입니다.목적애플리케이션 및 인프라 동작을 실시간으로 추적 및 디버깅필요성복잡한 클라우드 네이티브 환경에서 성능, 보안, 네트워크 문제의 빠른 진단 필요클라우드 네..

개요Platform API Layer(PAL)는 내부 시스템 및 외부 서비스 간 통합을 원활히 하기 위해 도입되는 표준화된 API 추상 계층입니다. 이는 복잡한 플랫폼 아키텍처에서 각 구성 요소 간 결합도를 낮추고, 기능 단위의 재사용성과 보안성, 관측 가능성(observability)을 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. PAL은 현대 소프트웨어 플랫폼에서 공통 인터페이스를 구성하는 전략적 계층으로, 플랫폼 팀이 관리하는 기술 중 하나입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의플랫폼 내 기능 서비스들을 외부 및 내부 시스템과 연결하기 위한 API 추상화 계층API Gateway와는 구분됨목적통합성 강화, 기능 단위 재사용, 보안 및 가시성 확보플랫폼 팀 운영 효율 향상필요성시스템 간 API 일..

개요Digital Immune System(DIS)은 소프트웨어 시스템의 가용성과 안정성을 높이기 위해 관측, 예측, 방어, 복구 기능을 통합한 지능형 회복력 아키텍처이다. 인체의 면역 시스템에서 영감을 받아, 장애를 예방하거나 실시간 대응함으로써 운영 중단과 고객 영향도를 최소화하는 것이 핵심 목적이다. 가트너는 DIS를 2023년 이후 주요 기술 트렌드로 제시한 바 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템 내 장애·오류·보안 위협 등을 사전에 감지하고 자율적으로 대응 및 회복하는 통합 지능형 복원 아키텍처목적고객 경험을 저해하는 시스템 오류와 다운타임을 최소화하여 운영 회복력을 확보필요성복잡한 분산 시스템, 멀티클라우드, DevOps 환경에서 실시간 문제 대응 요구 증가2. 특징특징설명차별점관..

개요Span-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 정의Span-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 얻..

개요OpenTelemetry-OP는 OpenTelemetry(OpenTelemetry Project) 생태계를 기반으로 관측성(Observability) 기능을 실제 운영 환경에 통합 배포하기 위한 오픈소스 배포 패키지이자 운영 아키텍처입니다. Instrumentation, Collector, Exporter 등 OpenTelemetry의 구성 요소를 운영 환경에 맞게 설정/배포할 수 있도록 구성되어 있으며, DevOps, SRE, 플랫폼 엔지니어에게 실질적인 관측성 프레임워크를 제공합니다.1. 개념 및 정의OpenTelemetry: CNCF 주관으로 개발된 통합 관측성 표준. 메트릭, 로그, 트레이스 수집을 하나의 API/SDK/Collector 체계로 통합OpenTelemetry-OP: 이 표준을 클..

개요Auto-Instrumentation Operator는 쿠버네티스(Kubernetes) 환경에서 실행 중인 애플리케이션에 대한 관측 데이터를 수집하기 위해 코드 변경 없이 자동으로 OpenTelemetry 기반 인스트루멘테이션을 적용하는 운영 자동화 컴포넌트입니다. 관측성(Observability) 확보의 초기 진입 장벽을 낮추며, DevOps 및 SRE 환경에서 서비스 가시성을 확보하는 데 중요한 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의Auto-Instrumentation: 코드 변경 없이 런타임 중 메트릭, 트레이스, 로그를 수집하도록 애플리케이션을 자동 수정하는 기능Operator: 쿠버네티스의 컨트롤 루프 기반 리소스 관리 도구로, Custom Resource Definition(CRD) 기반 확..

개요eBPF-Powered Flow Export는 Linux 커널에 내장된 eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용하여 네트워크 트래픽 플로우 정보를 고성능으로 수집, 가공, 내보내는 기술이다. 본 글에서는 eBPF를 기반으로 한 Flow Export 방식의 작동 원리, 구성, 이점, 도입 사례 등을 통해 클라우드 네이티브 환경의 네트워크 관측(Observability)을 강화할 수 있는 방안을 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF Flow Export는 커널 수준에서 네트워크 이벤트를 포착하고, 이를 사용자 공간으로 안전하게 전달하여 트래픽 플로우 데이터를 실시간 분석 및 수집하는 기술이다.목적고성능 트래픽 분석, 보안 탐지, 서비스 품질 모니터링 구현..

개요Tetragon은 Cilium 프로젝트에서 확장되어 개발된 eBPF 기반 런타임 보안 정책 엔진으로, 쿠버네티스 환경에서 실시간 보안 이벤트 관찰, 추적, 제어를 가능하게 하는 DevSecOps 솔루션입니다. 코드 주입, 권한 상승, 비정상 프로세스 행위 등의 위협을 커널 수준에서 탐지하고, 이벤트 흐름을 시각화하며, 즉각적인 정책 차단도 가능한 Security Observability + Runtime Enforcement 도구입니다.1. 개념 및 정의Tetragon은 정책 기반 커널 레벨 추적 엔진으로, 리눅스 시스템 호출 및 컨테이너 기반 환경에서의 행동을 eBPF를 통해 모니터링하고, 지정된 정책에 따라 알림 또는 차단을 수행합니다.주요 목적쿠버네티스 런타임 위협에 대한 실시간 대응eBPF 기..

개요Adaptive Sampling은 시스템 또는 네트워크에서 수집되는 데이터의 양과 유형을 동적으로 조정함으로써 리소스를 절약하면서도 중요한 정보를 놓치지 않도록 설계된 데이터 수집 및 관측 전략이다. 특히 APM(Application Performance Monitoring), 로그 분석, 분산 추적(Tracing) 등에서 고정 샘플링의 한계를 극복하고 데이터 품질과 처리 효율성을 모두 만족시키기 위한 핵심 기법으로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의시스템 동작 특성, 트래픽 상태, 이벤트 중요도 등에 따라 실시간으로 데이터 수집 비율을 조정하는 지능형 샘플링 기법목적리소스 과다 사용 없이 중요한 데이터를 효과적으로 수집주요 적용 분야APM, Observability, Distribu..

개요W3C TraceContext는 분산 시스템 환경에서 요청 간 연관성(Trace)을 식별하고 추적할 수 있도록 HTTP 요청 헤더 기반의 표준 형식을 정의한 W3C 사양이다. 마이크로서비스 아키텍처, 서버리스, 클라우드 네이티브 환경에서 통합된 추적 체계를 구축하는 데 핵심적인 표준으로, 다양한 APM(애플리케이션 성능 모니터링) 도구 및 오픈소스 프로젝트에 채택되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의분산 트레이싱 정보를 HTTP 헤더로 전달하기 위한 W3C 표준 규격 (traceparent, tracestate)주관World Wide Web Consortium(W3C) 표준 기술 커뮤니티 그룹목적벤더 독립적이고 상호운용 가능한 추적 정보를 서비스 간 일관되게 전달TraceContext는 Op..

개요bpftrace는 eBPF(Extended Berkeley Packet Filter)를 기반으로 동작하는 고성능 리눅스 트레이싱 도구입니다. 커널 및 사용자 공간의 다양한 이벤트를 실시간으로 추적하고, 성능 병목, 리소스 사용량, 오류 원인을 효과적으로 분석할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 bpftrace의 개념, 동작 원리, 주요 기능, 실무 활용 방안 등을 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의eBPF 기반의 리눅스 시스템 트레이싱 언어 및 도구로, 간결한 스크립트로 고급 관측을 수행주요 목적실시간 성능 분석, 커널 이벤트 추적, 병목 지점 식별특징저부하, 고정밀, 실시간 추적 지원bpftrace는 커널 변경 없이 동적으로 실행되며, 프로덕션 환경에서도 안전하게 사용할 수 있습..

개요Shift-Right는 전통적인 개발 주기의 왼쪽(개발 초반)에서 수행되던 테스트 및 검증 작업을 오른쪽(운영 단계)으로 확장하는 전략입니다. 이 접근 방식은 실제 사용자 환경에서의 품질 확보, 사용자 경험 개선, 운영 자동화 등을 중점적으로 다루며 DevOps 및 Site Reliability Engineering(SRE) 문화와 밀접하게 연관되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의품질 검증 활동을 개발 이후 단계(운영 및 릴리즈 이후)까지 확장하는 전략목적실사용 환경에서의 품질 개선 및 장애 예방관계 개념Shift-Left, Testing-in-Production(TiP), DevOps, ObservabilityShift-Right는 운영 중심 품질 확보를 위한 전략으로, 실시간 데이터..

개요Testing-in-Production(TiP)은 소프트웨어를 실제 사용자 환경, 즉 프로덕션 환경에서 직접 테스트하는 접근 방식으로, 사전 테스트 환경에서 발견되지 않는 오류나 사용자 경험 문제를 실시간으로 식별하고 대응할 수 있게 합니다. 본 글에서는 TiP의 개념, 구성 전략, 기술 요소, 장단점, 실제 적용 사례를 체계적으로 분석하여 DevOps 및 QA 엔지니어에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의프로덕션 환경에서 실제 사용자 데이터를 활용해 애플리케이션 기능 및 안정성을 검증하는 테스트 전략목적테스트 커버리지 확대, 사용자 피드백 기반 개선 가속화유형카나리아 배포, 블루-그린 배포, A/B 테스트, 실사용자 모니터링(RUM) 등TiP는 품질 보증(QA)과 ..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)를 활용한 Service Mesh는 기존의 사이드카 방식에서 발생하는 성능 저하, 복잡성, 운영 오버헤드를 획기적으로 줄이는 고성능 네트워크 아키텍처입니다. 커널 레벨에서 직접 트래픽을 제어하고 관찰함으로써, 프로세스 외부 프록시 없이도 보안, 트래픽 라우팅, 관측(Observability)을 실현할 수 있습니다.1. 개념 및 정의eBPF Service Mesh는 Linux 커널 내에서 실행되는 eBPF 프로그램을 기반으로 애플리케이션 레벨의 서비스 통신을 가로채고 제어하는 서비스 메시 구현 방식입니다.eBPF: 커널 공간에서 안전하게 사용자 정의 코드를 실행할 수 있는 기술Service Mesh: 서비스 간 트래픽 관리, 보안, 정책..

개요eBPF(extended Berkeley Packet Filter)는 리눅스 커널 내부에서 안전하게 코드를 실행할 수 있게 해주는 기술로, 기존 방식과는 차원이 다른 **관찰성(Observability)**을 제공합니다. 애플리케이션, 네트워크, 보안 이벤트를 고성능으로, 시스템 오버헤드 없이 실시간으로 분석할 수 있어 클라우드 네이티브 시대 필수 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의리눅스 커널 내에서 사용자 정의 코드를 안전하게 실행하여 시스템, 네트워크, 애플리케이션 이벤트를 고성능으로 관찰하는 기술목적시스템 리소스에 최소한의 부하로 고해상도 관찰성 확보필요성기존 에이전트 기반 모니터링의 한계(성능 저하, 가시성 부족) 극복eBPF는 커널 코드 변경 없이 시스템 깊숙한 부..