1장: 관측 가능성의 진화와 OpenTelemetry
로깅에서 APM, 관측 가능성으로 이어지는 모니터링의 진화를 살펴보고, OpenTelemetry가 탄생한 배경과 3대 신호, 벤더 중립의 가치를 이해합니다.
18분
로깅에서 APM, 관측 가능성으로 이어지는 모니터링의 진화를 살펴보고, OpenTelemetry가 탄생한 배경과 3대 신호, 벤더 중립의 가치를 이해합니다.
로깅에서 APM, 관측 가능성으로 이어지는 모니터링의 진화를 살펴보고, OpenTelemetry가 탄생한 배경과 3대 신호, 벤더 중립의 가치를 이해합니다.
OpenTelemetry의 API/SDK/Collector 3계층 구조, W3C TraceContext 기반 컨텍스트 전파, 리소스와 시맨틱 컨벤션, 배포 패턴을 심층적으로 분석합니다.
스팬의 내부 구조와 종류, 부모-자식 관계, 샘플링 전략(Head/Tail/Rate)을 학습하고 Python으로 분산 추적을 직접 구현합니다.
OpenTelemetry 메트릭의 종류(Counter, Gauge, Histogram), 카디널리티 관리, Exemplars를 통한 메트릭-트레이스 연결, Prometheus 호환을 학습합니다.
OpenTelemetry 로그 데이터 모델, 로그-트레이스 상관관계, 기존 로거 브릿지(Python logging, Go slog), 구조화 로그와 로그 레벨 전략을 학습합니다.
자동 계측과 수동 계측의 차이를 이해하고, Python/Node.js/Go 각 언어별 SDK 활용법과 커스텀 스팬/메트릭 생성을 실습합니다.
OTel Collector의 Receiver/Processor/Exporter 파이프라인, 핵심 프로세서 활용법, Kubernetes 환경에서의 DaemonSet/Deployment 배포를 학습합니다.
Jaeger로 분산 추적을 시각화하고, Prometheus로 메트릭을 저장/쿼리하며, Grafana로 통합 대시보드를 구성합니다. Docker Compose로 전체 스택을 실습합니다.
LLM 호출 추적, 토큰 사용량/비용 모니터링, AI 에이전트 행동 추적, LangChain/LlamaIndex OTel 통합을 통한 AI 관측 가능성을 학습합니다.
SLI/SLO/에러 버짓의 개념을 정립하고, 번 레이트 알림(fast-burn/slow-burn), Prometheus 알림 규칙, Grafana 알림 채널을 설계합니다.
마이크로서비스 계측, AI 서비스 관측, SLO 알림을 종합하여 전체 관측 가능성 플랫폼을 구축하고, 운영 체크리스트와 비용 최적화 전략을 정리합니다.