OpenTelemetry를 이용한 Ruby on Rails 애플리케이션 계측

Instrumenting Ruby on Rails apps using OpenTelemetry | by Hassan Murtaza | Medium

작성자
jeff
발행일
2024년 10월 21일

핵심 요약

  • 1 OpenTelemetry는 현대 분산 시스템에서 Ruby on Rails 애플리케이션의 가시성을 확보하고 성능 병목 현상 및 문제의 근본 원인을 식별하는 데 필수적인 표준화된 계측 프레임워크입니다.
  • 2 OpenTelemetry는 분산 트레이싱, 표준화된 데이터 수집, 다중 언어 지원을 통해 Rails 내장 도구의 한계를 극복하며 통합된 관측 가능성을 제공합니다.
  • 3 Rails의 ActiveSupport::Notifications는 제한된 범위와 분산 트레이싱 부재로 복잡한 분산 환경에 부적합하며, OpenTelemetry가 이러한 격차를 해소합니다.

도입

현대 소프트웨어 개발, 특히 분산 시스템 구축에 있어 애플리케이션 동작에 대한 가시성 확보는 매우 중요합니다. 계측(Instrumentation)은 개발자가 성능을 측정하고, 오류를 추적하며, 사용자 상호작용을 이해함으로써 시스템의 병목 현상, 성능 문제의 근본 원인, 지연을 유발하는 서비스나 엔드포인트를 파악하는 데 필수적입니다. 계측 없이는 문제 진단이 어렵고, 성능 최적화는 추측에 의존하며, 복잡한 분산 시스템 디버깅은 악몽이 됩니다. OpenTelemetry는 이러한 필요성을 충족시키기 위해 등장한 개방형 관측 가능성 프레임워크입니다.

OpenTelemetry(OTel)란?

OpenTelemetry(OTel)는 애플리케이션으로부터 분산 트레이스, 메트릭, 로그를 수집하기 위한 API, 라이브러리, 에이전트를 제공하는 오픈소스 관측 가능성 프레임워크입니다. 이는 텔레메트리 데이터 수집 방식을 표준화하여 Jaeger, Prometheus, Datadog와 같은 다양한 관측 가능성 도구와 쉽게 통합될 수 있도록 설계되었습니다.

  • 통합된 계측 방식: 특정 백엔드에 종속되지 않고 애플리케이션을 모니터링, 트레이싱, 관측 가능하게 하는 통합된 방법을 제공합니다.

  • 확장성: 애플리케이션 및 인프라가 성장함에 따라 다양한 언어, 프레임워크, 도구로 구성된 서비스가 존재할 수 있는데, OTel은 이들에게 자체 계측 형식에 구애받지 않는 큰 이점을 제공합니다.

Rails 내장 도구와의 비교

Rails는 성능 로그, 예외, 데이터베이스 쿼리 시간과 같은 기본적인 텔레메트리 데이터를 수집할 수 있는 ActiveSupport::Notifications와 같은 내장 모니터링 및 로깅 도구를 제공합니다. 그러나 이러한 내장 도구에는 다음과 같은 한계가 있습니다.

  • 제한된 범위: Rails 도구는 주로 Rails 프레임워크 자체에 중점을 두므로 분산 시스템의 다른 부분을 모니터링하기에는 불충분합니다.

  • 비표준화: 트레이스 또는 메트릭에 대한 보편적인 표준을 따르지 않아 광범위한 관측 가능성 스택에 통합하기 어렵습니다.

  • 분산 트레이싱 부족: 마이크로서비스 또는 서드파티 API를 다룰 때 매우 중요한 분산 트레이싱을 기본적으로 지원하지 않습니다.

반면, OpenTelemetry는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 분산 트레이싱: 여러 서비스, 데이터베이스 또는 외부 API에 걸쳐 요청을 추적하여 요청 수명 주기에 대한 완전한 시야를 확보할 수 있습니다.

  • 표준화된 데이터 수집: 표준화된 프로토콜을 따르므로 다양한 관측 가능성 백엔드로 데이터를 쉽게 전송할 수 있습니다.

  • 다중 언어 지원: 다국어 환경에서 작업하는 경우, OpenTelemetry는 다양한 언어 및 프레임워크에서 원활하게 작동합니다.

결론

OpenTelemetry는 현대의 복잡한 분산 시스템에서 Ruby on Rails 애플리케이션을 효과적으로 계측하기 위한 강력하고 유연한 솔루션을 제공합니다. Rails의 내장 도구가 제공하는 기본적인 모니터링 기능을 넘어, OpenTelemetry는 표준화된 분산 트레이싱과 크로스-언어 지원을 통해 시스템 전반의 깊이 있는 가시성을 보장합니다. 이는 개발자가 성능 문제를 신속하게 진단하고 최적화하며, 궁극적으로 안정적이고 효율적인 서비스를 구축하는 데 필수적인 기반을 마련합니다.

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