세션 목표: 애플리케이션과 인프라에서 발생하는 모든 텔레메트리 데이터(메트릭, 로그, 트레이스)를 수집하고, OTEL Collector를 통해 각각의 전문 저장소로 전달하는 파이프라인을 구축한다.

공부할 내용

1. OpenTelemetry(OTel)

OpenTelemetry는 텔레메트리 데이터 수집을 표준화하는 오픈 소스 프로젝트예요.

알아야 할 것:

  • OpenTelemetry가 왜 등장했는지 (표준화 이전에는 뭐가 문제였나?)
  • OTel의 주요 구성 요소: Collector, SDK, API

참고 자료

2. 텔레메트리 데이터 소스

애플리케이션에서 생성되는 세 가지 텔레메트리 데이터의 차이를 이해하세요:

  • 메트릭(Metrics): 숫자로 된 측정값 (CPU 사용량, 요청 수, 응답 시간 등)
  • 로그(Logs): 이벤트 기록
  • 트레이스(Traces): 하나의 요청이 여러 서비스를 거치는 경로 추적

또한 수집 방법 두 가지를 이해하세요: 코드 변경 없이 수집하는 방법(Zero-code)과 코드에 직접 삽입하는 방법(Code-based).

참고 자료

3. OTEL Collector

모든 텔레메트리 데이터의 중앙 허브예요.

알아야 할 것:

  • Collector가 왜 필요한지 (앱에서 저장소로 직접 보내면 뭐가 문제인지)
  • 아키텍처: Receivers → Processors → Exporters 파이프라인
  • 데이터 종류에 따라 어떤 Receiver/Exporter를 사용하는지

참고 자료

4. 역할별 전문 저장소

텔레메트리 데이터는 종류별로 전문 저장소에 저장돼요.

각 저장소에 대해 알아야 할 것:

  • Prometheus (메트릭), Loki (로그), Tempo (트레이스) — 각각 어떤 데이터에 특화되어 있는지
  • Collector에서 데이터를 가져가는 방식: Pull vs Push
  • 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 방법 (Indexing)
  • 쌓인 데이터를 넘치지 않게 관리하는 방법 (Lifecycle Management)

참고 자료

프로젝트 실습 (작성 중)

OTel SDK를 사용하여 애플리케이션에서 텔레메트리 데이터를 수집하고, OTEL Collector를 통해 전문 저장소로 전달하는 파이프라인을 구축해볼 거예요.

모니터링 대상 애플리케이션에 OTel SDK 코드 삽입

요구사항:

  • @opentelemetry/sdk-node 패키지를 설치하고 설정하세요.
  • @opentelemetry/resources와 @opentelemetry/semantic-conventions로 애플리케이션 정보를 설정하세요.
  • (선택) @opentelemetry/instrumentation으로 자동 계측을 설정해보세요.

Collector 및 백엔드 설정

Docker Compose로 각 서비스를 컨테이너로 실행하세요.

OTel Collector 설정

OTel Collector를 설정하여 SDK에서 보낸 텔레메트리 데이터를 수집하세요.

Loki 설정

이번 실습에서는 로그만 수집해볼 거예요. Loki를 설정하여 Collector에서 전달된 로그 데이터를 저장하세요.