마이크로서비스 아키텍처에서는 장애가 불가피하지만, 서비스 중단은 그렇지 않습니다. 사전 대응 가능한 모니터링과 자동화된 장애 대응 메커니즘을 도입하면, 분산된 서비스 전반에서 문제를 빠르게 감지·격리·복구할 수 있습니다.
이를 위해서는 정확한 지표를 추적하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 장애 대응 자동화를 가능하게 해주는 핵심 모니터링 지표 5가지를 소개합니다.
1. 엔드포인트 및 서비스별 오류율
서비스가 얼마나 자주 실패하는지를 실시간으로 파악하세요.
구현 팁:
- HTTP 4xx/5xx 오류율을 엔드포인트별로 측정
- gRPC, GraphQL 등은 별도 오류 코드로 추적
- 이동 평균 기반 경고 임계값 설정
특정 엔드포인트에서 오류율이 급증하면, 성능 저하나 통합 문제를 빠르게 식별할 수 있습니다.
2. 응답 지연 및 레이턴시 분포
사용자 중심 마이크로서비스에서 "느림"은 곧 "장애"입니다.
모니터링 전략:
- API별 P95, P99 레이턴시 측정
- 단순 평균이 아닌 히스토그램 기반 시각화
- 경로별, 클라이언트별, 상위 종속 서비스별 세분화
높은 레이턴시는 전체 장애의 전조일 수 있으므로, 사전 경고로 적극 활용하세요.
3. 포화도 및 리소스 압력
과부하는 침묵 속에서 장애를 유발할 수 있습니다.
주시해야 할 지표:
- 컨테이너/파드 수준 CPU 및 메모리 사용률
- 스레드 풀 사용량, 연결 큐 깊이
- 오토스케일링 트리거 및 제한 신호
이 지표들은 경고 기준뿐만 아니라 예측 기반 자가 복구를 위한 핵심 요소입니다.
4. 종속성 상태 및 타임아웃 오류
마이크로서비스의 가용성은 가장 약한 종속성의 상태에 달려 있습니다.
측정 방법:
- 타임아웃 발생률 및 서킷 브레이커 오픈 횟수
- 상위 종속 서비스의 SLA/SLO 위반 여부
- 재시도/대체 전략의 큐 적체 상태
종속성 상태를 모니터링하면 장애 격리와 연쇄 실패 방지에 효과적입니다.
5. 실제 사용자 및 비즈니스 영향 지표
기술적 경고가 아닌, 실제 사용자와 서비스 영향에 기반한 경고 체계를 구축하세요.
추천 전략:
- 로그인, 결제, 주문 등 주요 트랜잭션 성공률 모니터링
- Synthetic Transaction 및 카나리아 요청 활용
- 실제 사용자 모니터링(RUM)과 연계하여 상관분석 수행
이렇게 하면 사용자 체감 장애를 기술 지표로도 정확히 포착할 수 있습니다.
결론
마이크로서비스 모니터링은 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라, 의미 있는 데이터를 수집하고 즉각 대응할 수 있는 기반을 만드는 것입니다.
오류율, 레이턴시, 리소스 포화도, 종속성 상태, 사용자 영향이라는 핵심 지표에 집중하면,
장애를 자율적으로 탐지하고 회복할 수 있는 스마트한 운영 체계를 구축할 수 있습니다.