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책소개
목차
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1장. 분산 추적 문제
__분산 추적 도입의 여러 요소 __분산 추적, 마이크로서비스, 서버리스, 오 이런! __추적의 이점 __마무리 2장. 계측의 온톨로지 __화이트박스와 블랙박스 __애플리케이션 대 시스템 __에이전트와 라이브러리의 차이점 __콘텍스트 전파하기 ____프로세스 간의 전파 ____프로세스 간의 전파 __분산 추적의 형태 ____추적 친화적인 마이크로서비스와 서버리스 ____모놀리스에서 추적하기 ____웹과 모바일 클라이언트에서 추적하기 3장. 오픈소스 계측: 인터페이스, 라이브러리, 프레임워크 __추상화된 계측의 중요성 __오픈 텔레메트리 __오픈 트레이싱과 오픈 센서스 ____오픈 트레이싱 ____오픈 센서스 __다른 주목할 만한 형식과 프로젝트 ____X-레이 ____집킨 __상호 연동성과 마이그레이션 전략 __왜 오픈소스 계측을 사용하는가? ____상호 연동성 ____이식성 ____생태계와 암시적 가시성 4장. 계측 모범 사례 __예제로 알아보는 추적 ____샘플 애플리케이션 설치하기 ____기본 분산 추적 추가 ____계측 커스터마이징하기 __어디서 시작할 것인가: 노드와 에지 ____프레임워크 계측 ____서비스 메시 계측 ____서비스 그래프 만들기 __스팬에는 무엇이 포함되는가? ____효과적인 이름 짓기 ____효과적인 태그 지정 ____효과적인 로그 기록 ____성능을 위해 무엇을 고려해야 할지 이해하기 __추적 주도 개발 ____추적으로 개발하기 ____추적과 함께 테스트하기 __계측 계획 만들기 ____계측 사례 만들기 ____계측 품질 검사 목록 ____언제 계측을 중지해야 하는지 알기 ____똑똑하고 지속 가능한 계측 성장 5장. 추적 도입 __팀 단위의 채택 ____사용자에게 가까이 다가가기 ____중심에서 시작하기: 로드 밸런서와 게이트웨이 ____인프라 활용: RPC 프레임워크와 서비스 메시 ____채택을 반복할 수 있게 만들기 __트레이서 아키텍처 ____프로세스 내 라이브러리 ____사이드카와 에이전트 ____컬렉터 ____중앙 집중식 스토리지와 분석 ____점진적인 도입 __데이터 보호, 보안, 그리고 연계 ____프론트엔드 서비스 텔레메트리 ____관리형 서비스를 위한 서버 측 텔레메트리 __마무리 6장. 비효율성, 비용, 샘플링 __애플리케이션 비효율성 ____지연 시간 ____처리량 __인프라 비용 ____네트워크 ____스토리지 __샘플링 ____최소 요구 사항 ____전략 ____추적 선택하기 __상용 ETL 솔루션 __마무리 7장. 새로운 관측 가능성 점수표 __잘 알려진 세 가지 기술 ____메트릭 ____로그 기록 ____분산 추적 __세 가지 기술의 치명적인 문제점 ____설계 목표 ____세 가지 기술 평가하기 ____3개의 파이프(서로 떨어진 세 가지 기술이 아님) __관측 가능성의 목표와 활동 ____관측 가능성의 두 가지 목표 ____관측 가능성의 두 가지 기본 활동 ____새로운 점수표 ____앞서가는 길 8장. 기준 성능 개선하기 __성능 측정 ____백분위수 ____히스토그램 __크리티컬 패스 정의하기 __성능 향상 접근 방법 ____개별 추적 ____편향된 샘플링과 추적 비교 ____추적 검색 ____다중 모드 분석 ____집계 분석 ____상관 분석 __마무리 9장. 기준 성능 복원하기 __문제 정의하기 __인적 요소 ____지적당하지 않도록 (피하기) ____‘메신저’ 입 막기 ____문제 전달하기 ____바람직한 포스트모템 __성능 복원 방법 ____경고 워크플로우와 통합하기 ____개별 추적 ____편향된 샘플링 ____실시간 응답 ____무엇이 정상인지 알기 ____집계와 상관 근본 원인 분석 __마무리 10장. 과거와 현재 사이의 어딘가 __분산 추적: 실용주의의 역사 ____요청 기반 시스템 ____응답 시간 문제 ____요청 지향 정보 __주목할 만한 일 ____핀포인트 ____맥파이 ____X-트레이스 ____대퍼 __다음 목적지는 어디인가? 11장. 개별 요청을 넘어서 __집합에서 추적의 가치 ____예제 1: 네트워크 정체가 애플리케이션에 영향을 주는가? ____예제 2: API 끝점을 제공하기 위해 어떤 서비스가 필요한가? __데이터 정리하기 ____허수아비 해결책 __무엇을 절충해야 하는가? __집계 분석을 위한 샘플링 __처리 파이프라인 __이기종 데이터 통합 __커스텀 메서드 ____다른 데이터 소스와의 결합 __마무리와 사례 연구 ____집합의 추적 값 ____데이터 정리하기 ____집계 분석을 위한 샘플링 ____처리 파이프라인 ____이기종 데이터 통합 12장. 스팬을 넘어 __스팬이 우세한 이유 ____가시성 ____실용주의 ____이식성 ____호환성 ____유연성 __스팬이 충분하지 않은 이유 ____트리가 아닌 그래프 ____요청 사이의 종속성 ____분리된 종속성 ____분산 데이터 플로우 ____머신러닝 ____저수준 성능 메트릭 __새로운 추상화 __인과 관계 보기 13장. 분산 추적을 넘어서 __분산 추적의 한계 ____과제 1: 문제 예상하기 ____과제 2: 비용 대비 완성도 ____과제 3: 개방형 활용 사례 __분산 추적과 비슷한 다른 도구 __센서스 ____동기 부여를 위한 예제 ____분산 추적 솔루션? ____태그 전파와 로컬 메트릭 집계 ____분산 추적과의 비교 __피벗 추적 ____동적 계측 ____반복되는 문제 ____작동 원리 ____동적 콘텍스트 ____분산 추적과의 비교 __페디아 ____성능 하락 ____설계 사상 ____비효율성 ____분산 추적과의 비교 __마무리 14장. 콘텍스트 전파의 미래 __크로스 커팅 도구 __활용 사례 ____분산 추적 ____크로스 컴포넌트 메트릭 ____크로스 컴포넌트 리소스 관리 ____데이터 품질 균형 조정 관리 ____마이크로서비스 실패 테스트 ____시스템 사이의 일관성 유지 ____요청 복제 ____스트림 처리 시스템의 레코드 계보 ____보안 정책 감사 ____프로덕션에서 테스트하기 __공통 테마 __신경 써야 할까? __추적 플레인 ____배기지만으로 충분할까? ____키-값 쌍들을 넘어서 ____배기지 정의 언어 컴파일하기 ____배기지 콘텍스트 ____병합 ____비효율성 __요약 부록 A. 2020년의 분산 추적 기술 일람 __오픈소스 트레이서와 추적 분석 __상용 트레이서와 추적 분석기 __언어별 추적 기능 ____자바와 C◈ ____Go, 러스트, C++ ____파이썬, 자바스크립트, 그 외 동적 언어 부록 B. 오픈 텔레메트리의 콘텍스트 전파 __왜 별도의 콘텍스트 모델이 필요한가? __오픈 텔레메트리의 콘텍스트 모델 ____W3C CorrelationContext와 상관 API ____분산 콘텍스트와 로컬 콘텍스트 __예제와 잠재적인 애플리케이션 |
저자 소개 5
Austin Parker
라이트스텝의 개발자 애드보캣(developer advocate)이며 오픈 트레이싱(OpenTracing) 프로젝트의 핵심 컨트리뷰터이자 관리자다. 라이트스텝 이전에는 어프렌다의 소프트웨어 아키텍트로 일하면서 쿠버네티스를 사용해 엔터프라이즈 플랫폼을 만들었다.
Daniel Spoonhower
라이트스텝의 공동 창립자이며 최신 소프트웨어 시스템을 위한 성능 관리 도구를 개발했다.
구글에서 6년간 일했으며, 구글의 내부 인프라와 클라우드 플랫폼 팀의 일원으로 개발자 도구를 개발했다. 병렬 프로그램의 성능, 가비지 컬렉션(GC, Garbage Collection), 실시간 프로그래밍 방법론을 연구한 논문을 발표했다. 또한 카네기멜론대학교에서 프로그래밍 언어로 박사 학위를 받았다. 여전히 자신이 무엇을 좋아하는지 고민하는 삶을 살고 있다.
Jonathan Mace
맥스 플랑크 소프트웨어 시스템 연구소의 임기 선임 교수로 클라우드 소프트웨어 시스템 연
구 그룹을 이끌고 있다. 대규모 분산 시스템을 이해하고 모니터링하고 디버깅하는 방법에 초점을 맞춰 연구하고 있으며, 주목할 만한 연구 성과로는 요즘 분산 추적에서 사용되는 배기지 개념을 도입한 피벗 추적(Pivot Tracing)이 있다. 페이스북의 내부 성능 추적 시스템인 캐노피(Canopy) 그리고 추적을 위한 추상화에 관한 박사 과정 연구 내용은 2018년 데니스 리치(Dennis M.Ritchie) 박사 학위 논문상에서 가작으로 선정됐다.
Rebecca Isaacs
현재 대규모 데이터 센터 서비스의 성능 조정과 디버깅에 관한 일을 주로 하는 소프트웨어엔지니어이다. 연구 과학자로 일해왔으며 최근에는 구글에서 연구 업무를 수행했다. 15년 전 마이크로소프트 연구소에서 처음으로 분산 시스템 추적을 연구하기 시작했으며, 그 후 캠브리지대학교에서 박사 학위를 취득하고 글래스고대학교에서 이학사를 취득했다.
소프트웨어 엔지니어이자 테크니컬 라이터. 2009년부터 현재까지 16년 연속으로 마이크로소프트 MVP(Most Valuable Professional)로 선정됐으며, .NET과 마이크로소프트 Azure 분야에서 국내외 기술 커뮤니티 발전에 기여해 왔다. 현재 메가존클라우드에서 소프트웨어 엔지니어로 재직 중이며, 클라우드 및 가상화 기술을 기반으로 한 솔루션 아키텍처 설계와 개발을 담당하고 있다.
과거 데브시스터즈에서 기술 문서 자동화와 엔터프라이즈 포털 구축 프로젝트를 이끌었으며, 다수의 오픈소스 프로젝트를 주도적으로 개발했다. 또한 닷넷 커뮤니티 닷넷데브(DotNetDev
소프트웨어 엔지니어이자 테크니컬 라이터. 2009년부터 현재까지 16년 연속으로 마이크로소프트 MVP(Most Valuable Professional)로 선정됐으며, .NET과 마이크로소프트 Azure 분야에서 국내외 기술 커뮤니티 발전에 기여해 왔다. 현재 메가존클라우드에서 소프트웨어 엔지니어로 재직 중이며, 클라우드 및 가상화 기술을 기반으로 한 솔루션 아키텍처 설계와 개발을 담당하고 있다.
과거 데브시스터즈에서 기술 문서 자동화와 엔터프라이즈 포털 구축 프로젝트를 이끌었으며, 다수의 오픈소스 프로젝트를 주도적으로 개발했다. 또한 닷넷 커뮤니티 닷넷데브(DotNetDev.kr) 운영진으로 활동하며, 국내 개발자 생태계의 지식 확산과 기술 문화 정착에 힘쓰고 있다.
과거 데브시스터즈에서 기술 문서 자동화와 엔터프라이즈 포털 구축 프로젝트를 이끌었으며, 다수의 오픈소스 프로젝트를 주도적으로 개발했다. 또한 닷넷 커뮤니티 닷넷데브(DotNetDev.kr) 운영진으로 활동하며, 국내 개발자 생태계의 지식 확산과 기술 문화 정착에 힘쓰고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2022년 10월 31일
- 쪽수, 무게, 크기
- 416쪽 | 188*235*23mm
- ISBN13
- 9791161756998
출판사 리뷰
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◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈
◆ 분산 추적 배포의 일부: 계측, 데이터 수집과 분석 ◆ 계측을 위한 모범 사례: 서비스에서 추적 데이터 생성 방법 ◆ 샘플링과 다른 여러 기술을 사용해 비효율성을 해결하거나 피하는 방법 ◆ 분산 추적을 사용해 기준 성능을 개선하고 문제를 다시 일으킬 가능성을 빠르게 해결하는 방법 ◆ 분산 추적 기술의 방향성과 미래 ◈ 지은이의 말 ◈ 여러분이 이 책을 접하게 된 배경이 무엇이든 간에 분산 추적의 개념을 파악하고 이 기술을 사용해 마이크로서비스와 다른 여러 소프트웨어의 성능 및 운영을 이해할 수 있는 통찰력을 이 책을 읽으며 얻을 수 있을 것이다. 간단한 단어의 뜻부터 시작해보자. 분산 추적(분산 요청 추적이라고도 한다.)은 상관관계 로그를 기록하는 하나의 방법이다. 이 방법은 분산 소프트웨어 시스템을 운영하는 데 있어 성능 프로파일링, 운영 환경하에서의 디버깅, 실패나 다른 사고의 근본 원인 분석 등을 수행하면서 가시성을 확보할 수 있도록 도와준다. 분산 추적은 특정 서비스가 전체 서비스에서 정확하게 어떤 역할을 하는지 이해할 수 있게 해주며, 서비스와 분산 시스템 전체의 성능에 관한 의문 사항에 대해 질문과 답변을 할 수 있게 한다. 이 책이 끝날 무렵에는 흥미진진한 분산 추적의 세계를 이해하고 소프트웨어를 위해 분산 추적을 언제, 어디서, 어떻게 구현할 수 있는지 이해할 수 있을 것이다. 결국 분산 추적의 진짜 목표는 소프트웨어를 좀 더 쉽게 빌드하고 운영하고 이해하는 것이다. 이 책이 여러분의 팀에서 차세대 모니터링 전략과 관측 가능성 문화를 만들어 나갈 때 도움이 되길 바란다. ◈ 옮긴이의 말 ◈ 클라우드 컴퓨팅 서비스의 폭발적인 성장과 함께, 여러 대의 가상 컴퓨터 인스턴스를 사용하고 관리하는 것은 이제 더 이상 낯선 일이 아닌 일상적인 일이 됐다. 자연스럽게 효율적으로 여러 대의 컴퓨터를 관리하고 유지하는 노하우가 필요해졌고, 그러면서 점점 인프라와 애플리케이션 사이를 분리해 애플리케이션과 비즈니스 로직의 본질에만 집중하는 수많은 개발 방법론과 기법들이 등장했다. 최근 그 정점에는 컨테이너 기반의 아키텍처와 서버리스 아키텍처가 대표 기술로 자리 잡게 됐다. 물론 상황에 따라 다르겠지만, 많은 소프트웨어 개발자는 이제 가상 머신(VM)의 사양이나 클라우드 컴퓨팅의 세부적인 인프라, 운영체제의 기능이나 하드웨어의 기능이 아니라 소프트웨어를 빠르게 개발하고 배포하는 방법에만 몰두하기 시작했다. 그 결과, 폭발적으로 증가하는 아키텍처의 규모 속에 통제 불가능한 요소도 같이 늘어나게 됐다. 구성 요소들 사이의 상호 작용을 이해하고 문제가 발생했을 때 어떻게 대처해야 할지 알기 위해서는 여러 곳에 흩뿌려진 구성 요소들의 동작을 한 번에 모아서 파악할 수 있어야 한다. 하지만 이런 부분을 미리 대비하고 관심을 가지며 개발하는 경우는 그다지 많지 않을 것이다. 이 책에서는 마이크로서비스 아키텍처에서 꼭 필요한 계측과 문제 진단 기법을 어떻게 구현 하고 실제 서비스 환경에 어떻게 적용할 수 있는지를 상세히 소개한다. 그리고 계측 방법론뿐 아니라 여러분이 개발하고 운영할 서비스에서 ‘기준 성능’이란 무엇을 의미하는지, 어떻게 정의할 수 있는지, 왜 정의해야 하는지를 알려준다. 단순히 ‘빠르다’, ‘효율적이다’라는 추상적인 개념이 아닌 투자 비용 대비 효과적인 서비스 운영이 무엇인지를 고민해보는 계기도 함께하면서 스스로 통찰할 수 있게 해줄 것이다. 분산 추적이라는 거대하고 다소 난해한 주제를 이만큼 정밀하고 상세하게 다룬 책은 많지 않다. 이 책이 여러분의 고민을 해결하고 더 나은 마이크로서비스를 설계하는 데 큰 도움이 되길 바란다. 아울러 텍스트 분량이 적지 않은 이 책의 베타 리딩을 손수 맡아 주신 다섯 분의 업계 전문가분들께 다시 한 번 감사드린다. |
추천평
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“이 책은 분산 추적의 세계를 처음 접하는 사람들을 위한 훌륭한 입문서이자 분산 추적을 한창 탐구하는 사람들을 위한 훌륭한 참고서가 될 것이다.” - 알렉스 이달고 (사이트 안정성 엔지니어, 『서비스 수준 목표 구현하기』 저자)
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리뷰/한줄평0
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