ReStart 프로그래밍

SLA, SLO, SLI는 서비스 품질 및 성능을 측정하고 관리하는 핵심 개념입니다. 각각의 의미를 이해하고 차이점을 비교해 보겠습니다.

1. 정의

• SLA (Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)
  • 서비스 제공자와 고객 간의 공식적인 계약으로, 서비스의 가용성, 성능, 지원 수준 등을 명확하게 정의함.
  • SLA가 충족되지 않으면 보상(환불, 크레딧 제공 등)이 발생할 수 있음.
• SLO (Service Level Objective, 서비스 수준 목표)
  • SLA를 달성하기 위한 내부 목표로, 서비스의 성능 및 가용성을 측정하는 기준이 됨.
  • SLA보다 더 엄격한 목표를 설정하여 서비스 품질을 유지하는 데 도움을 줌.
• SLI (Service Level Indicator, 서비스 수준 지표)
  • SLO를 평가하기 위한 측정 가능한 지표로, 서비스의 성능을 수치화하여 모니터링함.
  • 예: 응답 시간, 오류율, 가용성(%) 등

2. SLA, SLO, SLI 비교표

3. 예제 시나리오

✅ SLA 예시 (고객과의 계약)

> "우리 서비스는 월간 99.9% 가용성을 보장합니다. 이를 충족하지 못하면 고객에게 크레딧을 제공합니다."

✅ SLO 예시 (내부 목표)

> "서비스의 가용성을 99.95% 이상 유지하는 것을 목표로 합니다."

✅ SLI 예시 (실제 측정 지표)

> "지난 30일 동안의 서비스 가용성은 99.96%였습니다."

4. 결론

• SLA는 고객과의 계약이며, 서비스 품질을 보장하는 공식적인 약속입니다.
• SLO는 SLA를 달성하기 위한 내부 목표로, 서비스 운영팀이 설정합니다.
• SLI는 실제 서비스 성능을 측정하는 지표로, SLO가 잘 유지되고 있는지 확인하는 역할을 합니다.

👉 SLA → SLO → SLI 순서로 연결되며, 서비스 품질을 유지하고 개선하는 데 중요한 개념입니다!

Prometheus는 오픈소스 모니터링 및 경보 시스템으로, 주로 시계열 데이터(time-series data) 수집 및 분석에 사용됩니다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 프로젝트이며, Kubernetes 환경에서 모니터링할 때 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다.

🧭 Prometheus 정의

Prometheus는 메트릭 데이터를 Pull 방식으로 수집하며, 시계열 데이터 저장, 쿼리, 경고(Alerting)를 지원하는 모니터링 도구입니다.

🧩 Prometheus 구성요소

🏗️ Prometheus 구조

주요 흐름:

1. Prometheus는 **설정된 타겟(exporter)**에 주기적으로 접속하여 메트릭 데이터를 Pull.
2. 수집된 데이터는 내부 TSDB에 저장됨.
3. 사용자는 PromQL로 데이터를 조회하거나 시각화 도구(Grafana 등)와 연동.
4. 사전 정의된 조건을 만족하는 경우 Alertmanager를 통해 경보 발생.

🔧 Exporter 예시

🛠️ 데이터 수집 방식: Pull vs Push

필요하시면 prometheus.yml 설정 예제나 Node Exporter 설치 방법도 도와드릴 수 있어요. 어떤 환경에서 Prometheus를 쓰시려 하나요? (예: 쿠버네티스, VM 등)

Prometheus는 오픈소스 모니터링 및 경보 시스템으로, 주로 시계열 데이터(time-series data) 수집 및 분석에 사용됩니다. CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 프로젝트이며, Kubernetes 환경에서 모니터링할 때 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다.

🧭 Prometheus 정의

Prometheus는 메트릭 데이터를 Pull 방식으로 수집하며, 시계열 데이터 저장, 쿼리, 경고(Alerting)를 지원하는 모니터링 도구입니다.

🧩 Prometheus 구성요소

🏗️ Prometheus 구조

주요 흐름:

1. Prometheus는 **설정된 타겟(exporter)**에 주기적으로 접속하여 메트릭 데이터를 Pull.
2. 수집된 데이터는 내부 TSDB에 저장됨.
3. 사용자는 PromQL로 데이터를 조회하거나 시각화 도구(Grafana 등)와 연동.
4. 사전 정의된 조건을 만족하는 경우 Alertmanager를 통해 경보 발생.

🔧 Exporter 예시

🛠️ 데이터 수집 방식: Pull vs Push

필요하시면 prometheus.yml 설정 예제나 Node Exporter 설치 방법도 도와드릴 수 있어요. 어떤 환경에서 Prometheus를 쓰시려 하나요? (예: 쿠버네티스, VM 등)

OpenTelemetry와 Elasticsearch는 목적과 기능이 완전히 다르며, 직접적인 비교보다는 서로 보완적인 관계로 이해하는 것이 맞습니다. 아래는 두 기술의 역할과 차이점, 그리고 함께 사용하는 방식에 대한 설명입니다.

🔍 개요

🧩 주요 차이점

🔗 함께 사용하는 방식

OpenTelemetry를 Elasticsearch와 함께 사용할 수 있습니다.

예:

1. OpenTelemetry SDK를 애플리케이션에 설정
2. OpenTelemetry Collector에서 로그/메트릭/트레이스를 수집
3. Exporter를 통해 데이터를 Elasticsearch로 전송
4. Kibana를 통해 시각화

📝 선택 포인트

• **OpenTelemetry는 ‘관측 데이터 수집 표준’**입니다. 다양한 백엔드로 데이터를 전송 가능 (예: Elasticsearch, Prometheus, Jaeger 등).
• **Elasticsearch는 ‘데이터 저장소 및 검색 엔진’**이며, OpenTelemetry를 포함한 다양한 소스에서 수집된 데이터를 저장하고 분석할 수 있습니다.

GraphQL이란?

GraphQL은 API를 위한 쿼리 언어(Query Language)이자, 데이터를 효율적으로 요청하고 가져올 수 있도록 설계된 런타임(runtime)입니다. Facebook에서 2012년에 개발하여 2015년에 오픈소스로 공개되었습니다.

GraphQL의 주요 특징

1. 클라이언트가 원하는 데이터만 요청 가능
   • REST API에서는 정해진 엔드포인트에서 고정된 데이터 구조를 반환하지만, GraphQL에서는 클라이언트가 필요한 데이터만 선택하여 요청할 수 있습니다.
2. 단일 엔드포인트 (/graphql)
   • REST API는 여러 엔드포인트(/users, /posts 등)를 사용하지만, GraphQL은 하나의 엔드포인트에서 다양한 데이터를 요청할 수 있습니다.
3. 계층적 데이터 구조
   • GraphQL은 JSON 형태로 데이터를 반환하며, 요청한 데이터의 구조와 동일한 형태로 응답을 받을 수 있습니다.
4. 강력한 타입 시스템
   • GraphQL은 스키마(schema)를 기반으로 동작하며, 데이터 타입을 명확하게 정의할 수 있습니다.
5. Over-fetching & Under-fetching 문제 해결
   • REST API에서는 불필요한 데이터를 가져오는 Over-fetching과 필요한 데이터가 부족한 Under-fetching 문제가 발생할 수 있지만, GraphQL에서는 이를 방지할 수 있습니다.

GraphQL vs REST API 비교

GraphQL 예제

1. 요청(Query)

클라이언트가 특정 사용자 정보를 요청할 때, 필요한 필드만 선택할 수 있습니다.

query {
  user(id: "1") {
    name
    email
    posts {
      title
      content
    }
  }
}

2. 응답(Response)

서버는 요청한 데이터만 반환합니다.

{
  "data": {
    "user": {
      "name": "Alice",
      "email": "alice@example.com",
      "posts": [
        {
          "title": "GraphQL 소개",
          "content": "GraphQL은 API를 위한 쿼리 언어입니다."
        }
      ]
    }
  }
}

GraphQL의 장점

✅ 유연한 데이터 요청 → 필요한 데이터만 가져올 수 있음 ✅ 네트워크 요청 감소 → 여러 리소스를 한 번에 가져올 수 있음 ✅ 강력한 타입 시스템 → API의 안정성을 높일 수 있음 ✅ 빠른 개발 속도 → 프론트엔드 개발자가 원하는 데이터를 쉽게 요청 가능

GraphQL의 단점

❌ 캐싱이 어렵다 → REST API처럼 HTTP 캐싱을 활용하기 어려움 ❌ 복잡한 쿼리 최적화 필요 → 잘못 설계하면 성능 저하 가능 ❌ 학습 곡선이 존재 → REST API보다 개념이 복잡할 수 있음

결론

GraphQL은 유연한 데이터 요청과 최적화된 API 설계가 필요한 경우 매우 유용한 기술입니다. 특히, 프론트엔드 개발자가 원하는 데이터를 효율적으로 가져올 수 있어 모바일 앱, SPA(Single Page Application) 개발에서 많이 사용됩니다.