Sleuth를 사용하면 각각의 서비스에서 발생한 로그에 트레이싱 ID를 부여하여 각각의 트랜잭션을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 요청이 서비스 간에 어떻게 전파되고 있는지를 실시간으로 파악할 수 있으며, 각 계층 간의 응답 시간을 측정하여 병목 현상을 식별할 수도 있습니다.

아래는 스프링 부트에서 Sleuth를 통해 로깅하는 간단한 예제 코드입니다.

import org.springframework.cloud.sleuth.annotation.NewSpan;
import org.springframework.cloud.sleuth.annotation.SpanTag;

// ...

@Service
public class MyService {

    @NewSpan
    public void doSomething(@SpanTag("parameter") String parameter) {
        // 메소드 로직
    }
}

추가로, 이와 관련된 정보를 실시간으로 시각화하고 분석하기 위해 스프링 클라우드에서 Zipkin과 같은 분산 추적 시스템을 함께 활용할 수 있습니다. Zipkin을 사용하면 각각의 마이크로서비스 간의 호출 관계 및 응답 시간을 시각적으로 파악할 수 있어 시스템 전반적인 성능을 실시간으로 분석할 수 있습니다.

이러한 방식으로 스프링 Sleuth와 Zipkin을 활용하면 분산 시스템의 실시간 분석이 훨씬 용이해집니다.