분산 시스템에서는 각각의 서비스들 간의 호출관계와 각 호출의 처리시간 등을 추적하는 것이 중요합니다. 이를 통해 성능 이슈를 식별하고 디버깅에 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능을 제공하는 스프링 Sleuth를 이용하여 분산 추적을 효율적으로 관리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Sleuth를 이용한 분산 추적 설정

먼저, 스프링 부트 프로젝트에 Sleuth를 추가합니다.

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

그 후, 각 마이크로서비스의 application.properties 파일에 다음과 같이 설정을 추가합니다.

spring.sleuth.sampler.probability=1.0

이렇게 하면 모든 호출에 대해 추적을 수행하게 됩니다.

2. 추적 데이터의 적절한 보관

분산 추적을 위해서는 많은 양의 데이터를 수집하고 저장해야 합니다. 이를 위해 로그 레벨을 적절히 조절하고, 데이터를 적절한 위치나 시스템에 저장하여 관리합니다. AWS X-Ray나 Zipkin과 같은 분산 추적 시스템을 이용하면 데이터의 시각화와 분석을 용이하게 할 수 있습니다.

3. 추적 필터링

분산 추적 데이터가 많을 경우, 특정한 요청 또는 호출에 대해서만 추적을 수행하는 것이 효율적입니다. Sleuth에서는 Brave를 이용하여 이러한 필터링을 구현할 수 있습니다.

1. 비용 관리

분산 시스템의 모든 호출을 추적하는 것은 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서, 비용을 효율적으로 관리하기 위해 추적 대상을 선택하고 추적 비용을 모니터링하는 것이 중요합니다.

이러한 방법들을 통해 스프링 Sleuth를 이용한 분산 추적을 효율적으로 관리할 수 있습니다.