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오픈텔레메트리는 무엇인가요?

오픈텔레메트리란 무엇인지, 왜 등장했는지, 어떤 구조와 개념으로 작동하는지를 설명합니다.

opentelemetry

오픈텔레메트리(OpenTelemetry)


클라우드 시대에 접어들며 시스템은 점점 더 복잡해졌습니다. 특히 마이크로서비스, 컨테이너, 서버리스 같은 구조가 보편화되면서, 전체 시스템은 더 유연해졌지만 관측하기 어려운 형태로 변했습니다. 하나의 사용자 요청이 수십 개의 서비스와 컨테이너를 거쳐 처리되는 구조에서는, 어디서 지연이 생겼는지, 어떤 서비스가 병목을 일으키는지 파악하기가 어렵습니다.

예전에는 단일 서버 안에서 로그만 봐도 충분했지만, 이제는 모든 구성 요소의 상태를 실시간으로 파악하고 연결해 이해할 수 있는 관측성(Observability)이 필수입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 오픈텔레메트리(OpenTelemetry)입니다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation)에서 주도하는 오픈소스 프로젝트로, 분산 추적(Trace), 메트릭(Metrics), 로그(Log) 데이터를 통합적으로 수집하고, 이를 Prometheus, Clickhouse, Jaeger 같은 다양한 관측 도구로 전달할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다.

왜 오픈텔레메트리가 필요할까?


과거에는 메트릭, 로그, 트랜잭션 추적 등의 제품들이 각각 따로 있었습니다. 이로 인해 데이터가 파편화되고, 시스템 전체의 상태를 하나의 관점에서 바라보기 어려웠습니다.

오픈텔레메트리는 이런 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. 다양한 관측 데이터를 공통된 형식과 구조로 수집하고, 각 데이터를 서로 연결해 하나의 흐름으로 이어지도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 사용자가 버튼을 클릭한 시점부터 백엔드의 DB 조회, 외부 API 호출, 메시지 큐 처리까지의 모든 과정을 Trace ID로 묶어서 추적하고, 그 사이에 발생한 메트릭(응답 시간, 에러율)과 로그 메시지를 연계합니다.

이 덕분에 운영자는 단일 요청의 전체 흐름을 하나의 타임라인처럼 시각화하고 원인을 분석할 수 있습니다. 단편적인 로그와 메트릭을 따로따로 보는 것이 아니라, 연결된 스토리라인으로 이해하는 관측성을 실현할 수 있게 된 것입니다. 다양한 관측 데이터를 공통된 방식으로 수집, 가공, 전송함으로써 전체 시스템의 흐름을 유기적으로 파악할 수 있게 합니다.

오픈텔레메트리의 핵심 구성 요소


우리가 새로운 기술을 도입할 때 가장 우려하는 부분은 ‘불확실성’과 ‘비용’입니다. MSA 역시 잘못 접근하면 많은 시간과 자원을 낭비하고도 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다.

오픈텔레메트리는 다양한 관측 데이터를 수집하고, 이를 의미 있게 연결하여 전달하기 위해 다음과 같은 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

  1. Instrumentation (계측): 애플리케이션 코드의 동작을 감지할 수 있도록 필요한 지점에 추적, 메트릭, 로그 정보를 삽입하는 단계입니다. 예를 들어 사용자가 버튼을 클릭했을 때, 그 요청이 어디로 전달되고 얼마나 걸렸는지를 기록할 수 있도록 하는 역할을 합니다.
  2. SDK & API: 개발자가 계측 데이터를 손쉽게 삽입할 수 있도록 도와주는 도구입니다. Java, Python, Go 등 다양한 언어로 제공되며, 서비스나 프레임워크에 맞춰 자동으로 데이터를 수집하거나 세부적인 제어를 할 수 있게 해줍니다.
  3. Collector: 애플리케이션에서 수집한 데이터를 받아서, 필터링하거나 배치 처리(모아서 전송)하고, 필요 시 전처리를 수행한 후 관측 도구로 전송합니다. 수많은 서비스와 컨테이너에서 오는 데이터를 중앙에서 유연하게 제어할 수 있게 해주는 중추 역할을 합니다.
  4. Exporter: Collector나 SDK가 처리한 데이터를 실제로 Prometheus, Clickhouse, Jaeger 등 외부 도구로 내보내는 역할을 합니다. 오픈텔레메트리가 다양한 백엔드와 쉽게 연결될 수 있는 이유이기도 합니다.

이 네 가지 요소는 각각 독립적이면서도 유기적으로 연결되어, 하나의 사용자 요청이 시스템을 통과하면서 남기는 모든 데이터를 수집하고, 이를 서로 연결하고, 필요한 곳으로 전송하는 전체 파이프라인을 구성합니다.

opentelemetry

OTel 구조도

구조적 이해: 오픈텔레메트리의 흐름


오픈텔레메트리는 애플리케이션에서 데이터를 생성하고, 이를 외부 도구로 전달하기까지 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:

[Application SDK] → [Collector] → [Observability Backend]
  1. Application SDK 설치 및 계측: 먼저 애플리케이션 코드에 OpenTelemetry SDK를 설치합니다. SDK는 프레임워크와 연동되어, HTTP 요청, DB 호출, 메시지 큐 작업 등 다양한 이벤트를 자동 또는 수동으로 감지합니다. 이때 Trace ID와 Span ID가 생성되어 요청 간의 흐름을 추적할 수 있게 됩니다.
  2. Collector 전송: SDK는 수집된 데이터를 Collector에게 전송합니다. Collector는 시스템 중앙에 배치되어 이 데이터를 가공하거나, 필요에 따라 필터링, 집계, 샘플링 등을 수행합니다. 예를 들어 디버깅에 필요하지 않은 정적 요청은 생략하거나, 에러 이벤트만 추출할 수 있습니다.
  3. Exporter를 통한 Backend 연동: Collector는 처리된 데이터를 Exporter를 통해 외부 관측 도구로 전달합니다. 이 관측 도구는 Prometheus(메트릭), Clickhouse(트레이스, 로그), Jaeger(트레이스), Grafana(시각화)등일 수 있습니다.

즉, 오픈텔레메트리는 단순히 데이터를 모으는 것이 아니라, 각 요청의 흐름, 리소스 사용 상태, 발생한 로그 메시지를 하나의 데이터 흐름으로 통합해 전달함으로써, 데이터를 운영자가 전체 상황을 입체적으로 이해할 수 있게 해줍니다.

오픈텔레메트리의 특징과 장점


오픈텔레메트리는 단순히 데이터를 수집하는 기술이 아닙니다. 클라우드 네이티브 환경에서 운영자, 개발자, SRE 모두가 시스템을 정확히 이해하고 대응할 수 있도록 돕는 관측 인프라의 표준입니다. 특히 다음과 같은 특성은 오픈텔레메트리를 반드시 도입해야 하는 이유로 작용합니다:

  • 관측의 통합성: Trace, Metrics, Logs를 하나의 흐름으로 연결하여, 장애 발생 시 원인 파악과 영향 범위 진단을 동시에 가능하게 합니다.
  • 벤더 중립성과 유연한 확장성: Prometheus, Clickhouse, Jaeger 등 다양한 도구로 데이터를 전송할 수 있으며, 도구를 바꾸더라도 수집 로직은 그대로 유지할 수 있습니다.
  • 멀티 클라우드·하이브리드 환경 대응: 각기 다른 클러스터, 클라우드, 리전에서 발생한 데이터를 표준화된 포맷으로 통합할 수 있어 글로벌 환경에서도 일관된 운영이 가능합니다.
  • 개발자 생산성 향상: 자동 계측(Auto-Instrumentation)을 통해 복잡한 코드 변경 없이도 관측 데이터를 쉽게 수집할 수 있어 운영의 부담을 줄입니다.
  • 정량적 운영 지표 기반 운영: SLA/SLO 측정을 위한 데이터 수집이 기본 내장되어 있어, 주관적 경험이 아닌 지표 기반 운영 문화를 촉진합니다.

클라우드에서 서비스의 복잡성이 높아질수록, 시스템의 내부 동작을 투명하게 파악할 수 있는 능력은 경쟁력입니다. 오픈텔레메트리는 이 능력을 모든 조직에 제공하는 핵심 도구입니다.

오픈텔레메트리는 어디에 쓰이나요?


  • 클라우드 네이티브 등 마이크로서비스 모니터링: 수십 개의 서비스가 서로 호출되는 구조에서, 각 서비스의 응답 시간이나 에러 비율을 추적하고 병목을 식별하는 데 사용됩니다.
  • Kubernetes 환경 리소스 추적: Pod의 생성과 종료, 컨테이너 상태, 네트워크 지연 등을 실시간으로 모니터링하여 클러스터 상태를 종합적으로 파악합니다.
  • DevOps/SRE 운영 자동화: 자동화된 배포 이후 특정 서비스에서 트래픽 급증 또는 성능 저하가 감지되면 알림을 보내고, 관련 로그와 추적 데이터를 연계해 빠르게 진단할 수 있습니다.
  • SLA/SLO 준수 여부 측정: 서비스의 응답률, 처리 속도, 가용성 등을 기준으로 SLA/SLO 준수 현황을 추적하고 리포트화합니다.

마무리


오픈텔레메트리는 Trace, Log, Metric을 각각 다른 Exporter로 전송하는 구조를 가지고 있어, 수집된 데이터를 하나로 통합해 시각화하고 분석하는 데에는 다소 어려움이 있습니다.

Grafana와 같은 도구를 활용하면 어느 정도 연동이 가능하지만, 기본적으로는 차트 중심의 시각화 툴이다 보니 로그나 트레이스에 대한 상세 분석에는 한계가 있는 것도 사실입니다.

오픈텔레메트리의 구조는 유연성과 확장성을 중시하여, 수집은 중앙에서 하되 저장과 시각화는 각 데이터 타입에 특화된 오픈소스 도구들이 맡는 구조입니다. 덕분에 개별 요소의 전문성을 살릴 수는 있지만, 운영자 입장에서 보면 관찰 데이터 간 연계나 직관적인 통합 분석에는 불편함이 따를 수 있습니다.

그래서 저희 OPENMARU APM은 이러한 한계를 해소하기 위해, 오픈텔레메트리로 수집한 데이터를 자체적으로 통합하여 제공하고 있습니다.

OPENMARU APM은 애플리케이션 중심의 모니터링 도구로, 오픈텔레메트리 기반 데이터와의 통합을 통해 운영자가 보다 손쉽게, 그리고 직관적으로 시스템을 관찰하고 분석할 수 있도록 지원합니다.

여러 오픈소스 도구를 따로따로 띄워놓고 일일이 연결해야 하는 불편함 없이, OPENMARU APM을 통해 오픈텔레메트리 데이터를 통합적으로 활용해 보시길 추천드립니다.

전화번호 📞 02-469-5426 | 이메일. ✉️ sales@openmaru.com

Reference


  • 오픈마루 APM
  • [OPENMARU APM 데모] MSA환경에서 안정적이고 효율적인 모니터링
  • [OPENMARU APM 데모] MSA 애플리케이션 토폴로지 모니터링 데모
  • [OPENMARU APM 데모] – SLA 모니터링 데모
  • [OPENMARU APM 데모] – 컨테이너 환경의 트러블 슈팅 데모
  • [OPENMARU APM 데모] – 컨테이너 환경의 장애 예측 데모
  • [OPENMARU APM 데모] – Public/Private Cloud 오토스케일링 데모
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